JP6828112B1 - エレベータの利用者検知システム - Google Patents
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Abstract
Description
上記構成において、上記検知エリア変更手段は、上記撮影画像から上記ドアがシル上を移動したときに上記シル上から外側に放射状に延びる斜めエッジを検出し、上記斜めエッジの下端を上記ドアの先端部の位置として検出することを特徴とする。
なお、開示はあくまで一例にすぎず、以下の実施形態に記載した内容により発明が限定されるものではない。当業者が容易に想到し得る変形は、当然に開示の範囲に含まれる。説明をより明確にするため、図面において、各部分のサイズ、形状等を実際の実施態様に対して変更して模式的に表す場合もある。複数の図面において、対応する要素には同じ参照数字を付して、詳細な説明を省略する場合もある。
乗りかご11の出入口にかごドア13が開閉自在に設けられている。図2の例では2枚戸両開きタイプのかごドア13が示されており、かごドア13を構成する2枚のドアパネル13a,13bが間口方向(水平方向)に沿って互いに逆方向に開閉動作する。なお、「間口」とは、乗りかご11の出入口と同じである。
図4は本システムにおける戸開時の利用者検知処理を示すフローチャートである。
検知エリア変更処理は、かごドア13の開閉動作に応じて検知エリアE1の範囲を動的に変更する処理である。「検知エリアE1の範囲を動的に変更する」とは、具体的には、かごドア13が戸閉方向または戸開方向に移動したときに、予め全開時に撮影画像上に設定された検知エリアE1のX軸方向(戸開閉方向)のサイズをかごドア13の先端部に合わせて縮小あるいは拡大することである。
図10は世界座標系から画像座標系への透視投影変換するための図であり、図10(a)は画像座標系と、同図(b)は世界座標系を示している。
[カメラ座標系]=[外部パラメータ]・[世界座標系] …(2)
上記(1)式および(2)式により、透視投影変換は、下記のような概略式で表される。
[画像座標系]=[内部パラメータ]・[外部パラメータ]・[世界座標系]…(3)
方法a:ドアモータの回転量
方法b:エッジ検出
方法c:機械学習
図12はドア開閉機構の一例を示す図である。
かごドア13は、ドアモータ61の駆動によりドア開閉機構62を介して開閉動作する。この場合、ドア方式が中央両開き方式であれば、かごドア13を構成する2枚のドアパネル13a,13bは互いに逆方向に開閉動作する。片開き方式であれば、かごドア13を構成する2枚のドアパネル13a,13bは同じ方向に開閉動作する。
図11で説明したように、かご先端部の位置は、かごシル47上では縦エッジ(画像座標)として検出される。したがって、縦エッジからかごドア13の移動距離を求め、その移動量からドア領域(画像座標)を決定することで、検知エリアE1の範囲を変更することでも良い。
エッジの検出は、例えばSobelフィルタやLaplacianフィルタやCannyフィルタなどの一般的な画像処理を用いれば良い。また、ハフ変換やエッジ追跡処理などを追加することで、より安定した検出結果が得られるようにしても良い。また、差分検知やオプティカルフローの処理を用いることで、動きのあるドア先端部のエッジだけを検出することでも良い。これらの処理により、ドア先端部の一部が人物の進入によって隠される場合でも、他の部分のエッジからドア先端部の位置を正しく検出することができる。
かごドア13の縦エッジをドア先端位置として検出し、そのドア先端位置からドア領域を検出する場合について説明したが、別の方法として、かごドア13の斜めエッジからドア先端位置を検出することも可能である。
ドア先端の検出に機械学習を用いても良い。具体的には、例えばUnet(文献1)やSegNet(文献2)など、ディープラーニング(deep learning)によるセマンティックセグメンテーション手法を用いることができる。
"U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation", Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Springer, LNCS, Vol.9351: 234--241, 2015.
(文献2)
"SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation.", Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall and Roberto Cipolla, PAMI, 2017.。
Claims (10)
- 乗りかごから乗場に向けてドアを含む所定の範囲内を撮影する撮像手段と、
この撮像手段によって得られた撮影画像上に上記乗場を含む検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、
この検知エリア設定手段によって設定された上記検知エリア内の画像を用いて利用者または物を検知する検知処理手段と、
上記ドアが戸閉方向または戸開方向に移動したときに、上記撮影画像上における上記ドアの先端部の位置を検出し、この検出された上記ドアの先端部の位置に基づいて上記検知エリアの範囲を変更する検知エリア変更手段とを具備し、
上記検知エリア変更手段は、
上記撮影画像から上記ドアがシル上を移動したときに上記シル上から外側に放射状に延びる斜めエッジを検出し、上記斜めエッジの下端を上記ドアの先端部の位置として検出することを特徴とするエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知エリア変更手段は、
上記ドアを駆動するためのモータの回転量から上記ドアの移動距離を求め、上記ドアの移動距離に基づいて上記ドアの先端部の位置を検出することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知エリア変更手段は、
上記ドアを開閉方向に移動させるための開閉機構に設置されたセンサから上記ドアの移動距離を取得し、上記ドアの移動距離に基づいて上記ドアの先端部の位置を検出することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知エリア変更手段は、
上記撮影画像から上記ドアがシル上を移動したときの戸開閉とは直交する方向の縦エッジを検出し、上記縦エッジの位置を上記ドアの先端部の位置として検出することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知エリア変更手段は、
予め戸開閉に関わるエレベータ構造物を機械学習した結果に基づいて、上記撮影画像から上記ドアが移動したときの上記ドアの先端部の位置を検出することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記エレベータ構造物には、少なくとも上記ドアと上記ドアの移動経路上に設けられたシルとを含み、
上記検知エリア変更手段は、
上記ドアと上記シルとの境界を上記ドアの先端部の位置として検出することを特徴とする請求項5記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記機械学習として、ディープラーニングが用いられることを特徴とする請求項5記載のエレベータの利用者検知システム。
- 上記検知エリア変更手段は、
上記ドアの先端部の位置から上記ドアが映る領域を検出し、上記ドアの全開時に設定された上記検知エリアから上記ドアが映る領域を除外することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記撮像手段は、
上記乗りかごの出入口上部に設置されることを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知処理手段の検知結果に基づいて、上記ドアの開閉動作を制御する戸開閉制御手段をさらに具備したことを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。
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