JP6871324B2 - エレベータの利用者検知システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、エレベータの利用者検知システムに関する。

近年、エレベータの乗りかごにカメラを設置し、そのカメラで撮影された画像から利用者を検知してドアの戸開閉制御に反映させるシステムが知られている。この種のシステムにおいて、より広範囲に利用者を検知するために、カメラに魚眼レンズが用いられることがある。魚眼レンズは、画角が１８０度以上の超広角の凸レンズである。このような魚眼レンズを用いることで、ドア付近だけでなく、乗場やかご内などを含めて広い範囲で利用者を検知できるようになる。

特許第５２７４３８６号公報

しかしながら、上述した魚眼レンズを通した画像は、周辺部（外周部）の解像度が悪く、光量も減衰している。さらに、歪み補正によって、周辺部における各画素の情報が元の画像から引き延ばされて補間されているので、ノイズ等による輝度変化が広範囲に表れる。このため、画像の輝度変化から利用者の有無を検知する場合に誤検知する可能性が高くなる。

本発明が解決しようとする課題は、超広角レンズを有するカメラで撮影された画像を用いて利用者を正しく検知することのできるエレベータの利用者検知システムを提供することである。

一実施形態に係るエレベータの利用者検知システムは、撮像手段と、検知手段と、感度変更手段とを備える。

上記撮像手段は、超広角レンズを有し、乗りかご内および乗場を広範囲に撮影する。上記検知手段は、上記撮像手段によって撮影された画像を用いて上記乗りかご内または上記乗場に存在する利用者または物を検知する。上記感度変更手段は、少なくとも上記画像の中心部分と周辺部分とで、上記検知手段によって利用者または物を検知するときの検知感度を変更する。
ここで、第１の観点によれば、上記感度変更手段は、上記画像の中心部分に対する上記検知感度を基準値と同じあるいは上記基準値よりも高くし、上記画像の周辺部分に対する上記検知感度を上記基準値よりも低くすることを特徴とする。
第２の観点によれば、上記感度変更手段は、上記画像を中心部分から周辺部分に向けて３つ以上の領域に分け、これらの領域毎に上記検知感度を段階的に変更することを特徴とする。
第３の観点によれば、上記検知手段は、上記画像上に設定された複数の検知エリア毎に利用者または物を検知し、上記感度変更手段は、上記各検知エリアの中で上記画像の中心部分で利用者または物を検知するときの検知感度と、上記画像の周辺部分で利用者または物を検知するときの検知感度を変更することを特徴とする。
第４の観点によれば、上記検知感度は、上記画像の輝度変化に対する閾値を含むことを特徴とする。

図１は第１の実施形態に係るエレベータの利用者検知システムの構成を示す図である。 図２は同実施形態における乗りかご内の出入口周辺部分の構成を示す図である。 図３は同実施形態におけるカメラの撮影画像の一例を示す図である。 図４は上記撮影画像に設定される複数の検知エリアを説明するための図である。 図５は同実施形態における実空間での座標系を説明するための図である。 図６は同実施形態における利用者検知システムの全体の処理の流れを示すフローチャートである。 図７は同実施形態における画像の歪み補正と検知感度との関係を説明するための図である。 図８は同実施形態における画像上の任意の部分における輝度変化の一例を示す図である。 図９は同実施形態の変形例として検知感度を変更する領域を３つ以上に分けた場合の画像の歪み補正と検知感度との関係を説明するための図である。 図１０は上記変形例における画像上の任意の部分における輝度変化の一例を示す図である。 図１１は第２の実施形態に係る利用者検知システムにおける全体の処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は同実施形態における画像の明るさと各領域の検知感度との関係を説明するための図である。 図１３は同実施形態の変形例として検知感度を変更する領域を３つ以上に分けた場合における画像の明るさと各領域の検知感度との関係を説明するための図である。

以下、図面を参照して実施形態を説明する。
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。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るエレベータの利用者検知システムの構成を示す図である。なお、ここでは、１台の乗りかごを例にして説明するが、複数台の乗りかごでも同様の構成である。

乗りかご１１の出入口上部にカメラ１２が設置されている。具体的には、カメラ１２は、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にレンズ部分を直下方向に向けて設置される。カメラ１２は、例えば魚眼レンズ等の超広角レンズを有し、１８０度以上の視野角で乗りかご１１内を含む撮影対象を広範囲に撮影する。カメラ１２は、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続的に撮影可能である。

なお、カメラ１２の設置場所は、かごドア１３付近であれば、乗りかご１１の出入口上部でなくても良い。例えば、乗りかご１１の出入口に近い天井面など、乗りかご１１内の床面全域を含むかご室内全体と戸開時に出入口付近の乗場１５を撮影可能な場所であれば良い。

各階の乗場１５において、乗りかご１１の到着口には乗場ドア１４が開閉自在に設置されている。乗場ドア１４は、乗りかご１１の到着時にかごドア１３に係合して開閉動作する。なお、動力源（ドアモータ）は乗りかご１１側にあり、乗場ドア１４はかごドア１３に追従して開閉するだけである。以下の説明においては、かごドア１３を戸開している時には乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３が戸閉している時には乗場ドア１４も戸閉しているものとする。

カメラ１２によって連続的に撮影された各画像（映像）は、画像処理装置２０によってリアルタイムに解析処理される。なお、図１では、便宜的に画像処理装置２０を乗りかご１１から取り出して示しているが、実際には、画像処理装置２０はカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

画像処理装置２０には、記憶部２１と検知部２２とが備えられている。記憶部２１は、カメラ１２によって撮影された画像を逐次保存すると共に、検知部２２の処理に必要なデータを一時的に保存しておくためのバッファエリアを有する。なお、記憶部２１には、撮影画像に対する前処理として、歪み補正や拡大縮小、一部切り取り等の処理が施された画像が保存されるとしても良い。

検知部２２は、カメラ１２の撮影画像を用いて乗りかご１１内や乗場１５にいる利用者を検知する。この検知部２２を機能的に分けると、検知エリア設定部２２ａ、検知処理部２２ｂ、感度変更部２２ｃで構成される。

検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２の撮影画像上で、利用者（エレベータを利用する人）または物を検知するための少なくとも２つ以上の検知エリアを設定する。ここで言う「物」とは、例えば利用者の衣服や荷物、さらに車椅子等の移動体を含む。さらに、例えばかご内の操作ボタンやランプ、表示機器等、エレベータ設備に関係する機器類も含まれる。なお、検知エリアの設定方法については、後に図３および図４を参照して詳しく説明する。

検知処理部２２ｂは、この検知エリア設定部２２ａによって設定された検知エリア毎に乗りかご１１の運転動作に関連した検知処理を実行する。「乗りかご１１の運転動作に関連した検知処理」とは、乗りかご１１の戸開閉などの運転状態に応じて、利用者や物を検知する処理のことであり、乗りかご１１の戸開動作中あるいは戸閉動作中、昇降動作中、運転停止中のいずれか少なくとも１つ以上の運転状態が含まれる。

感度変更部２２ｃは、カメラ１２のレンズ特性を考慮して、少なくとも画像の中心部分と周辺部とで検知感度を変更する。「検知感度」とは、画像上で利用者または物を検知するときの感度のことであり、具体的には画像の輝度変化（各画像の輝度値を所定単位で比較したときの差）に対する閾値である。詳しくは、後に図８を参照して説明する。

なお、画像処理装置２０の一部あるいは全部の機能をエレベータ制御装置３０に持たせることでも良い。

エレベータ制御装置３０は、乗りかご１１に設置される各種機器類（行先階ボタンや照明等）の動作を制御する。また、エレベータ制御装置３０は、運転制御部３１と戸開閉制御部３２と通知部３３とを備える。運転制御部３１は、乗りかご１１の運転制御を行う。戸開閉制御部３２は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときのかごドア１３の戸開閉を制御する。詳しくは、戸開閉制御部３２は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときにかごドア１３を戸開し、所定時間経過後に戸閉する。

ここで、例えばかごドア１３の戸開動作中に検知処理部２２ｂによって利用者または物が検知された場合には、戸開閉制御部３２は、ドア事故（戸袋への引き込まれ事故）を回避するための戸開閉制御を行う。具体的には、戸開閉制御部３２は、かごドア１３の戸開動作を一時停止するか、逆方向（戸閉方向）に動かす、あるいは、かごドア１３の戸開速度を遅くする。通知部３３は、検知処理部２２ｂによって検知結果に基づいて、乗りかご１１内の利用者に注意を喚起する。

図２は乗りかご１１内の出入口周辺部分の構成を示す図である。
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。

乗りかご１１の出入口の両側に正面柱４１ａ，４１ｂが設けられており、幕板１１ａと共に乗りかご１１の出入口を囲っている。「正面柱」は、出入口柱あるいは出入口枠とも言い、裏側にはかごドア１３を収納するための戸袋が設けられているのが一般的である。図２の例では、かごドア１３が戸開したときに、一方のドアパネル１３ａが正面柱４１ａの裏側に設けられた戸袋４２ａに収納され、他方のドアパネル１３ｂが正面柱４１ｂの裏側に設けられた戸袋４２ｂに収納される。

正面柱４１ａ，４１ｂの一方あるいは両方に表示器４３や、行先階ボタン４４などが配設された操作盤４５、スピーカ４６が設置されている。図２の例では、正面柱４１ａにスピーカ４６、正面柱４１ｂに表示器４３、操作盤４５が設置されている。

ここで、乗りかご１１の出入口上部の幕板１１ａの中央部に、魚眼レンズ等の超広角レンズを有するカメラ１２が設置されている。

図３はカメラ１２の撮影画像の一例を示す図である。かごドア１３（ドアパネル１３ａ，１３ｂ）と乗場ドア１４（ドアパネル１４ａ，１４ｂ）が全開した状態で、乗りかご１１の出入口上部から１８０度以上の視野角でかご室内全体と出入口付近の乗場１５を撮影した場合を示している。上側は乗場１５、下側は乗りかご１１内である。

乗場１５において、乗りかご１１の到着口の両側に三方枠１７ａ，１７ｂが設けられており、その三方枠１７ａ，１７ｂの間の床面１６に所定の幅を有する帯状の乗場シル１８が乗場ドア１４の開閉方向に沿って配設されている。また、乗りかご１１の床面１９の出入口側に所定の幅を有する帯状のかごシル４７がかごドア１３の開閉方向に沿って配設されている。

ここで、撮影画像に写されている乗りかご１１内と乗場１５に対して、利用者または物は物を検知するための検知エリアＥ１〜Ｅ５が設定される。

・検知エリアＥ１は、乗りかご１１内における利用者の乗車状態（利用者の乗車位置、乗車人数等）を検知するためのエリア（乗車検知エリア）であり、少なくとも床面１９の全域に設定される。なお、この検知エリアＥ１に、かご室内を囲む正面柱４１ａ，４１ｂ、側面４８ａ，４８ｂ、背面４９を含めることでも良い。

具体的には、図４に示すように、検知エリアＥ１は、床面１９の横幅Ｗ１，縦幅Ｗ２に合わせて設定される。また、検知エリアＥ１は、正面柱４１ａ，４１ｂ、側面４８ａ，４８ｂ、背面４９に対して、床面１９から高さｈ１の位置まで設定される。高さｈ１は、任意である。

・検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２は、戸開動作中における利用者のドア挟まれを事前に検知するためのエリア（ドア挟まれ検知エリア）であり、正面柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ−１，４１ｂ−１に設定される。

具体的には、図４に示すように、検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２は、正面柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ−１，４１ｂ−１の幅方向に所定の幅Ｄ１，Ｄ２を有して帯状に設定される。上記幅Ｄ１，Ｄ２は、例えば内側側面４１ａ−１，４１ｂ−１の横幅（短手方向の幅）と同じか、あるいは、若干小さく設定される。上記幅Ｄ１，Ｄ２と同じ値でも、異なる値でも良い。また、検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２は、床面１９から高さｈ２の位置まで設定される。高さｈ２は、任意であり、ｈ１と同じ値でも、異なる値でも良い。

・検知エリアＥ３は、乗場１５の状況（利用者の待ち位置、待ち人数等）を検知するためのエリア（乗場状況検知エリア）であり、乗りかご１１の出入口周辺に設定される。

具体的には、図４に示すように、検知エリアＥ３は、乗りかご１１の出入口から乗場１５の方向に所定の距離Ｌ１を有して設定される。図中のＷ０は出入口の横幅である。なお、検知エリアＥ３の形状はＷ０と同等あるいはＷ０以上の横方向（Ｘ方向）のサイズを有する矩形であっても良いし、三方枠１７ａ，１７ｂの死角を除いた台形であっても良い。また、検知エリアＥ３の縦方向（Ｙ方向）および横方向（Ｘ方向）のサイズは、固定であっても良いし、かごドア１３の開閉動作に合わせて動的に変更されるものであっても良い。

・検知エリアＥ４は、乗場１５から乗りかご１１に接近中の利用者または物を検知するためのエリア（接近検知エリア）であり、乗場１５の乗りかご１１の出入口近くに設定される。

具体的には、図４に示すように、検知エリアＥ４は、乗りかご１１の出入口から乗場１５の方向に所定の距離Ｌ２を有して設定される（Ｌ１＞Ｌ２）。検知エリアＥ３の形状はＷ０と同等あるいはＷ０以上の横方向（Ｘ方向）のサイズを有する矩形であっても良いし、三方枠１７ａ，１７ｂの死角を除いた台形であっても良い。検知エリアＥ４は、検知エリアＥ３に含まれ、かごドア１３の開閉動作に合わせて、検知エリアＥ３と連動して動的に変更されるものであっても良い。

・検知エリアＥ５は、かごドア１３が中央両開きタイプの場合には、戸閉動作中におけるドア間挟まれを事前に検知するためのエリア、かごドア１３が片開きタイプの場合には、戸閉動作中における戸当たりを事前に検知するためのエリアであり、乗場シル１８とかごシル４７に沿って設定される。

具体的には、図４に示すように、検知エリアＥ５は、かごシル４７のかご側端部から乗場シル１８の乗場側端部に向けてＬ３を有して設定される。検知エリアＥ５の横幅（Ｘ方向）のサイズはＷ０と同等である。

なお、図３では、撮影画像上で５つの検知エリアＥ１〜Ｅ５を設定した例を示したが、さらに細かく検知エリアを設定することでも良い。例えば、図２に示した乗りかご１１内の操作盤４５に検知エリアを設定しておき、操作盤４５上の各種ボタンの状態を検知する構成としても良い。

検知エリア設定部２２ａは、乗りかご１１の各構成部の設計値やカメラ１２に固有のパラメータ値に基づいて撮影画像の３次元座標計算を行い、撮影画像上のどこに何が映っているのかを判定して、検知対象とする場所に検知エリアを設定する。

３次元座標とは、図５に示すように、かごドア１３と水平の方向をＸ軸とし、かごドア１３の中心から乗場１５の方向（かごドア１３に対して垂直の方向）をＹ軸とし、乗りかご１１の高さ方向をＺ軸とした場合の座標である。

次に、本システムの動作について詳しく説明する。
図６は本システムにおける全体の処理の流れを示すフローチャートである。

まず、初期設定として、画像処理装置２０に備えられた検知部２２の検知エリア設定部２２ａによって検知エリア設定処理が実行される（ステップＳ１１）。この検知エリア設定処理は、例えばカメラ１２を設置したとき、あるいは、カメラ１２の設置位置を調整したときに、以下のようにして実行される。

すなわち、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２によって撮像された画像上で、図３に示した複数の検知エリアＥ１〜Ｅ５を設定する。なお、カメラ１２によって撮像された画像を歪み補正した後に、検知エリアＥ１〜Ｅ５を設定することでも良い。

検知エリアＥ１は、「乗車状況検知エリア」として用いられ、少なくとも床面１９の全域に設定され、かご室内を囲む正面柱４１ａ，４１ｂ、側面４８ａ，４８ｂ、背面４９を含めて設定されることでも良い。

検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２は、「ドア挟まれ検知エリア」として用いられ、正面柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ−１，４１ｂ−１に設定される。検知エリアＥ３は、「乗場状況検知エリア」として用いられ、乗りかご１１の出入口から乗場１５の方向に向けて設定される。検知エリアＥ４は、「接近検知エリア」として用いられ、乗りかご１１の出入口近くに設定される。検知エリアＥ５は、「挟まれ検知エリア」または「戸当たり検知エリア」として用いられ、シル上に設定される。

撮影画像上で床面１９や正面柱４１ａ，４１ｂ、さらに乗場１５などが映る領域は、乗りかご１１の各構成部の設計値や、カメラ１２の固有値に基づいて算出される。

・間口の幅（かごの出入口の横幅）
・ドアの高さ
・柱の幅
・ドアのタイプ（両開き／右側あるいは左側の片開き）
・床や壁の面積
・間口に対するカメラの相対位置（３次元）
・カメラの角度（３軸）
・カメラの画角（焦点距離）
検知エリア設定部２２ａは、これらの値に基づいて撮影画像上で検知対象が映る領域を算出する。例えば、正面柱４１ａ，４１ｂであれば、検知エリア設定部２２ａは、間口（出入口）の両端から垂直に正面柱４１ａ，４１ｂが立っていると仮定し、間口に対するカメラ１２の相対位置・角度・画角を基に正面柱４１ａ，４１ｂの３次元座標を算出する。

なお、例えば図４に示すように、かごシル４７のかご内側の両端にマーカｍ１，ｍ２をそれぞれに置いておき、そのマーカｍ１，ｍ２の位置を基準にして正面柱４１ａ，４１ｂの３次元座標を求めても良い。あるいは、かごシル４７のかご内側の両端部の位置を画像処理によって求め、その位置を基準にして正面柱４１ａ，４１ｂの３次元座標を求めても良い。

検知エリア設定部２２ａは、正面柱４１ａ，４１ｂの３次元座標を撮影画像上の２次元座標に投影して、撮影画像上における正面柱４１ａ，４１ｂが映る領域を求め、当該領域内で検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２を設定する。詳しくは、検知エリア設定部２２ａは、正面柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ−１，４１ｂ−１の長手方向に沿って所定の幅Ｄ１，Ｄ２を有する検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２を設定する。

検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２の設定処理は、かごドア１３を戸開した状態で実行しても良いし、かごドア１３を戸閉した状態で実行しても良い。かごドア１３を戸閉した状態の方がカメラ１２の撮影画像に乗場１５が映り込まない分、検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２を設定しやすい。

なお、通常、かごシル４７の横幅（短手方向の幅）はかごドア１３の厚みよりも広い。このため、かごドア１３が全閉状態にあっても、かごシル４７の一端側が撮影画像に映り込んでいる。したがって、その一端側の位置を基準に正面柱４１ａ，４１ｂの位置を特定して、検知エリアＥ２−１，Ｅ２−２を設定することができる。

その他の検知エリアＥ１，Ｅ３，Ｅ４，Ｅ５についても同様であり、乗りかご１１の各構成部の設計値や、カメラ１２の固有値に基づいて撮影画像上で検知対象が映る各領域を求め、これらの領域内で検知エリアＥ１，Ｅ３，Ｅ４，Ｅ５を設定する。

続いて、乗りかご１１の運転時の動作について説明する。
図６に示すように、乗りかご１１が任意の階の乗場１５に到着すると（ステップＳ１２のＹｅｓ）、エレベータ制御装置３０は、かごドア１３を戸開する（ステップＳ１３）。

このとき（かごドア１３の戸開動作中）、超広角レンズを有するカメラ１２によって乗りかご１１内と乗場１５が所定のフレームレート（例えば３０コマ／秒）で撮影される。画像処理装置２０は、カメラ１２で撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部２１に逐次保存しながら（ステップＳ１４）、後述する検知処理をリアルタイムで実行する。

ここで、本実施形態では、撮影画像に対する前処理として、撮影画像が歪み補正されて、記憶部２１に逐次保存される（ステップＳ１５）。

図７は画像の歪み補正と検知感度との関係を説明するための図である。図中の５０が歪み補正前の画像、６０が歪み補正後の画像を示している。
乗りかご１１内に設置されたカメラ１２には、魚眼レンズ等の超広角レンズが用いられている。このカメラ１２で撮影された被写体の画像５０は円形状に湾曲し、中心部分５１より外側の周辺部分５２の画像が歪んでいる。したがって、カメラ１２によって得られた画像５０を所定の方法によって歪み補正し、その補正後の画像６０を利用者の検知処理に用いることが一般的である。なお、歪み補正の方法については一般的に知られている方法を用いるものとし、ここではその詳しい説明は省略する。

歪み補正により、補正対象である元の画像５０の周辺部分５２の各画素が外側に引き延ばされて矩形状に整形される。この場合、引き延ばされた部分では、元の画素の情報と当該画素と隣接する画素の情報を用いて周辺が補間される。このため、例えばノイズや影などの誤検知要因が元の画像５０に含まれていたときに、その誤検知要因となる部分の画素の輝度変化が補正後の画像６０では広範囲に表れることになる。特に、画像６０の周辺部分６２の各画素は、元の画像５０から引き延ばされている範囲が広いため、誤検知要因となる部分の画素の輝度変化が中心部分６１に比べて面積的に大きく表れる。したがって、画像の輝度変化によって利用者の有無を検知する場合に、周辺部分６２では誤検知する可能性が高くなる。

このような誤検知を防ぐため、本実施形態では、歪み補正後の画像６０が得られた際に、その画像の中心部分６１と周辺部分６２の２つの領域に分け、それぞれに検知感度を変えて検知処理を行うことが特徴である。

検知部２２に備えられた感度変更部２２ｃは、補正後の画像６０を取得すると、その画像の中心部分６１とその中心部分６１よりも外側の周辺部分６２とで検知感度を変更する（ステップＳ１６）。詳しくは、感度変更部２２ｃは、画像６０の中心部分６１では検知感度を基準値より下げ、画像６０の周辺部分６２では検知感度を基準値より上げるように変更する。「検知感度を基準値より下げる」とは、画像の輝度変化に対する閾値を基準値よりも高くすることである。「検知感度を基準値より上げる」とは、画像の輝度変化に対する閾値を基準値よりも下げることである。輝度変化と閾値との関係を図８に示す。

図８は画像上の任意の部分における輝度変化の一例を示す図である。
通常は、基準値として閾値ＴＨ０が設定されている。つまり、カメラ１２から時系列で得られる各画像の輝度値を所定の単位で比較したときの変化量（輝度差）が閾値ＴＨ０以上であれば、利用者または物が存在しているものと判定される。

ここで、画像６０の中心部分６１は、歪み補正による影響が少ないため、輝度変化が小さくても、利用者または物を検知できる。したがって、画像６０の中心部分６１に対しては、検知感度αとして閾値ＴＨ０よりも低い閾値ＴＨ１が設定される（ＴＨ１＜ＴＨ０）。なお、検知感度αを基準値の閾値ＴＨ０と同じ値に設定することでも良い。

一方、上述したように、画像６０の周辺部分６２は、歪み補正によって元の画像５０の各画素の情報が外側に引き延ばされて補間されているため、ノイズ等による輝度変化が面積的に大きく表れる。このため、輝度変化が大きく出ている状況（変化量が大きい場合）でないと、誤検知してしまう可能性が高い。したがって、画像６０の周辺部分６２に対しては、検知感度βとして閾値ＴＨ０よりも高い閾値ＴＨ２が設定される（ＴＨ２＞ＴＨ０）。つまり、画像６０の周辺部分６２では、歪み補正による影響を考慮して、閾値ＴＨ２を上げて検知しにくくしておく。

図６に戻って、検知処理部２２ｂは、カメラ１２によって時系列で得られる複数の撮影画像から検知エリアＥ１〜Ｅ５内の画像をそれぞれ抽出することにより、これらの画像を解析処理して各検知エリアＥ１〜Ｅ５に応じた検知処理を行う（ステップＳ１７）。

ここで、検知処理部２２ｂは、上記ステップＳ１６で設定された検知感度を用い、その検知感度に従って検知処理を実行する。この場合、検知エリア毎に検知感度を変更して検知処理を行うのではなく、検知エリアの中で画像６０の中心部分６１に対応した部分と周辺部分６２に対応した部分とで検知感度を変更して検知処理を行う。

すなわち、例えば検知エリアＥ１であれば、検知処理部２２ｂは、検知エリアＥ１内の画像６０を解析処理して、乗りかご１１内における利用者または物を検知する。その際、検知エリアＥ１の中で画像６０の中心部分６１に対応した部分（図３の例では乗りかご１１の床面１９）では、検知処理部２２ｂは、検知感度α（閾値ＴＨ１）で検知処理を行う。また、検知エリアＥ１の中で画像６０の周辺部分６２に対応した部分（図３の例では乗りかご１１の側面４８ａ，４８ｂや背面４９）では、検知処理部２２ｂは、検知感度β（閾値ＴＨ２）で検知処理を行う。

他の検知エリアＥ２〜Ｅ５でも同様であり、検知処理部２２ｂは、上述した検知感度に従って検知処理を実行する。つまり、検知処理部２２ｂは、それぞれの検知エリアＥ２〜Ｅ５の中で画像６０の中心部分６１に相当する部分では検知感度α（閾値ＴＨ１）で検知処理を行い、画像６０の周辺部分６２に相当する部分では検知感度β（閾値ＴＨ２）で検知処理を行う。

このようにして、検知エリア毎に検知処理が実行されると、これらの検知処理の結果が画像処理装置２０からエレベータ制御装置３０に対して出力される（ステップＳ１８）。エレベータ制御装置３０は、検知エリア毎の検知結果を受信することにより、それぞれの検知結果に応じた対応処理を実行する（ステップＳ１９）。

上記ステップＳ１９で実行される対応処理は、検知エリア毎に異なり、例えば検知エリアＥ１であれば、乗りかご１１内の乗車状況に応じた処理である。具体的には、例えばかごドア１３前に利用者が集中しているような場合に、エレベータ制御装置３０は、通知部３３を通じて乗りかご１１内の利用者に対して奥に詰めるようにガイダンスするなどである。また、多数の利用者が乗車して混雑状況にある場合に、エレベータ制御装置３０は、運転制御部３１を通じて当該乗りかご１１に対する乗場呼びの割り当てを抑制するなどの運転制御を行う。

なお、図６のフローチャートでは、乗りかご１１の戸開動作中にエリア毎に検知処理を行う場合を想定して説明したが、乗りかご１１の戸閉動作中でも同様である。すなわち、戸閉動作中に検知エリアＥ１〜Ｅ５毎に検知処理を行い、その検知結果に応じた対応処理を実行する。これにより、例えばかごドア１３が閉まりかけている途中で、検知エリアＥ３で利用者が検知された場合に、かごドア１３をリオープンして利用者を乗車させることができる。

また、乗りかご１１の昇降動作中（移動中）でも適用可能である。この場合、乗りかご１１内に設定された検知エリアＥ１，Ｅ２が検知対象となり、乗りかご１１の昇降動作中（移動中）にこれらのエリア毎に検知処理を行い、その検知結果に応じた対応処理を実行すれば良い。

さらに、何らかの原因で乗りかご１１の運転が停止しているときでも適用可能である。この場合も乗りかご１１内に設定された検知エリアＥ１，Ｅ２が検知対象となる。例えば地震により、乗りかご１１が戸閉状態で緊急停止していたときに、乗りかご１１の床面１９に設定された検知エリアＥ１内の画像から利用者の乗車人数等を検知して、図示せぬ監視センターに発報すれば、かご内閉じ込め事故に対して迅速に対応することができる。

このように第１の実施形態によれば、超広角レンズを有するカメラを用いて利用者を検知するシステムにおいて、レンズの特性を考慮し、撮影画像の中心部分とその中心部分より外側の周辺部分とで検知感度を変更することで、特に画質が低下する周辺部分での誤検知を防いで、利用者を正しく検知することができる。

（変形例）
上記第１の実施形態では、検知感度を変更する領域を２つに分けたが、例えば図９に示すように、検知感度を変更する領域を３つ以上に分けることでも良い。

図９の例では、画像５０を中心部分５１、第１の周辺部分５２ａ、第２の周辺部分５２ｂの３つの領域に分けている。第２の周辺部分５２ｂは、画像５０の最外周であり、画質が最も悪い。この画像５０の歪み補正し、その補正後の画像６０を用いて利用者検知を行う場合に、図１０に示すように、当該画像６０の中心部分６１では検知感度α、第１の周辺部分６２ａでは検知感度β、最外周の第２の周辺部分６２ｂでは検知感度γに変更して検知処理を行う。

検知感度αは、輝度変化に対する閾値がＴＨ１であり、基準値である閾値ＴＨ０よりも低く設定される（ＴＨ１＜ＴＨ０）。検知感度βは、輝度変化に対する閾値がＴＨ２であり、閾値ＴＨ０よりも高く設定される（ＴＨ２＞ＴＨ０）。検知感度γは、輝度変化に対する閾値がＴＨ３であり、閾値ＴＨ２よりもさらに高く設定される（ＴＨ３＞ＴＨ２）。

したがって、画像６０の中心部分５１では、検知エリア内で閾値ＴＨ１以上の輝度変化が検出されたときに、利用者または物が存在するものと判定される。また、第１の周辺部分６２ａであれば、検知エリア内で閾値ＴＨ２以上の輝度変化が検出されたときに、利用者または物が存在するものと判定される。第２の周辺部分６２ｂであれば、検知エリア内で閾値ＴＨ３以上の輝度変化が検出されたときに、利用者または物が存在するものと判定される。なお、図９の例では、検知感度を変更する領域を３つ分けたが、さらに細かく分けることでも良い。

このように、検知感度を変更する領域を３つ以上に分けておくことでも、上記第１の実施形態と同様に、画質が低下する周辺部分での誤検知を防いで、利用者を正しく検知することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
撮影画像の明るさは、常に一定ではなく、例えば各階の乗場の照明環境などによって変化する。ここで、撮影画像が暗いと、輝度変化を検出しづらくなるため、利用者の検知精度に影響が出る。特に、魚眼レンズ等の超広角レンズを通して撮影された画像の場合には、周辺部の画質が低下しているため、撮影画像が暗い状態にあると、誤検知を発生しやすくなる。そこで、第２の実施形態では、撮影画像の明るさを考慮して検出感度を変更するものである。

図１１は第２の実施形態に係る利用者検知システムにおける全体の処理の流れを示すフローチャートである。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２５までの処理は、上記第１の実施形態における図６のステップＳ１１〜Ｓ１５までの処理と同様である。

すなわち、まず、初期設定として、カメラ１２によって撮像された画像上で、図３に示した複数の検知エリアＥ１〜Ｅ５が設定される（ステップＳ２１）。乗りかご１１が任意の階に到着して戸開したときに（ステップＳ２２のＹｅｓ）、カメラ１２によって乗りかご１１内および乗場１５が広範囲に撮影され、その撮影画像が時系列順に記憶部２１に逐次記憶される（ステップＳ２３〜Ｓ２４）。その際、図７で説明したような歪み補正処理によって、撮影画像の歪みが補正される（ステップＳ２５）。

ここで、第２の実施形態では、感度変更部２２ｃが検知感度の変更を行うに際し、撮影画像の明るさを検出する（ステップＳ２６）。なお、撮影画像の明るさを検出する方法については一般的に知られている方法を用いるものとし、ここではその詳しい説明を省略する。撮影画像の明るさが検出されると、感度変更部２２ｃは、その検出された明るさを示す情報に基づいて検知感度の変更を行う（ステップＳ２７）。

上記ステップＳ２７の検知感度変更処理について、図７に示した歪み補正後の画像６０を例にして詳しく説明する。

感度変更部２２ｃは、画像６０の中心部分６１とその中心部分６１よりも外側の周辺部分６２に分け、これらの部分６１，６２に異なる検知感度を設定する。その際、図１２に示すように、画像６０の明るさが一定値Ｘ以上であれば、感度変更部２２ｃは、当該画像６０の中心部分６１に検知感度α、周辺部分６２に検知感度βを設定する。

図８で説明したように、検知感度αは、輝度変化に対する閾値がＴＨ１であり、基準値である閾値ＴＨ０よりも低く設定されている（ＴＨ１＜ＴＨ０）。検知感度βは、輝度変化に対する閾値がＴＨ２であり、基準値である閾値ＴＨ０よりも高く設定されている（ＴＨ２＞ＴＨ０）。

一方、画像６０の明るさが一定値Ｘ未満であった場合、感度変更部２２ｃは、当該画像６０の中心部分６１に検知感度αに設定するが、周辺部分６２に対しては検知感度を無効とする。「検知感度を無効」とは、検知処理を行わないことを意味する。画像６０の明るさが一定値を満たない場合に、特に画質の悪い周辺部分６２では誤検知を発生する可能性が高くなる。したがって、このような場合には検知処理を行わないことが好ましい。なお、上記一定値Ｘは、例えば各階の乗場１５で撮影したときの各画像の平均的な明るさを基準にして決められる。

図１１に戻って、検知処理部２２ｂは、カメラ１２によって時系列で得られる複数の撮影画像から検知エリアＥ１〜Ｅ５内の画像をそれぞれ抽出することにより、これらの画像を解析処理して各検知エリアＥ１〜Ｅ５に応じた検知処理を行う（ステップＳ２８）。

このとき、検知処理部２２ｂは、上記ステップＳ２７で撮影画像の明るさに応じて設定された検知感度を用い、その検知感度に従って検知処理を実行する。上述したように、画像６０の明るさが一定値Ｘ以上であれば、当該画像６０の中心部分６１に検知感度α、周辺部分６２に検知感度βが設定されている。したがって、例えば検知エリアＥ１であれば、検知エリアＥ１の中の画像６０の中心部分６１に対応した部分（図３の例では乗りかご１１の床面１９）では、検知処理部２２ｂは、検知感度α（閾値ＴＨ１）で検知処理を行う。また、検知エリアＥ１の中の画像６０の周辺部分６２に対応した部分（図３の例では乗りかご１１の側面４８ａ，４８ｂや背面４９）では、検知処理部２２ｂは、検知感度β（閾値ＴＨ２）で検知処理を行う。

一方、画像６０の明るさが一定値Ｘ未満であれば、当該画像６０の中心部分６１に検知感度αが設定されているが、周辺部分６２では検知感度が無効化されている。したがって、例えば検知エリアＥ１であれば、当該検知エリアＥ１の中の画像６０の中心部分６１に対応した部分では、検知処理部２２ｂは、検知感度α（閾値ＴＨ１）で検知処理を行うが、画像６０の周辺部分６２に対応した部分では検知処理を行わない。

以後の処理は上記第１の実施形態と同様であり、検知エリア毎に検知処理が実行されると、これらの検知処理の結果が画像処理装置２０からエレベータ制御装置３０に対して出力される（ステップＳ２９）。エレベータ制御装置３０は、検知エリア毎の検知結果を受信することにより、それぞれの検知結果に応じた対応処理を実行する（ステップＳ３０）。

このように第２の実施形態によれば、例えば各階の乗場の照明環境などによって撮影画像の明るさが異なる場合に、そのときの明るさに応じて撮影画像の中心部分と周辺部分とで検出感度を変更あるいは無効にして検知処理を行うことができる。これにより、例えば乗場の照明環境などで撮影画像が暗い場合に、特に画質が低下する周辺部分での誤検知を防ぐことができる。

（変形例）
上記第２の実施形態では、検知感度を変更する領域を２つに分けた場合を想定して説明したが、検知感度を変更する領域を３つ以上に分け、段階的に検知感度を変更する構成としても良い。この場合、図１３に示すように、画像の明るさと各領域との関係に基づいて、各領域に対する検知感度を段階的に変更または無効とする。

図９に示した画像６０を例にして説明する。
いま、画像６０の中心部分６１、第１の周辺部分６２ａ、第２の周辺部分６２ｂの３つの領域に分けて検知感度を設定する場合を想定する。画像の明るさが一定値Ｘ以上であれば、当該画像６０の中心部分６１に検知感度α、第１の周辺部分６２ａに検知感度β、第２の周辺部分６２ｂに検知感度γを設定する（α＜β＜γ）。

ここで、画像の明るさが一定値Ｘ未満であって、かつ、一定値Ｙ以上の場合には（Ｘ＞Ｙ）、当該画像６０の中心部分６１に検知感度α、第１の周辺部分６２ａに検知感度βを設定するが、第２の周辺部分６２ｂに対しては検知感度を無効とする。また、画像の明るさが一定値Ｙ未満であれば、第１の周辺部分６２ａと第２の周辺部分６２ｂに対しては検知感度を無効とする。

なお、上記各実施形態では、図７または図９に示したように、歪み補正後の画像６０を用いて利用者検知を行う場合を想定して説明したが、歪み補正されていない画像５０を用いて利用者検知を行う場合でも適用できる。すなわち、画像５０の周辺部分５２は画質が悪く、他の領域と同じ検知感度で検知処理を行うと誤検知しやすい。そこで、画像５０を中心部分５１と周辺部分５２とに分けて検知感度を変更して検知処理を行うことで、画質の悪い周辺部分５２での誤検知を防いで、利用者を正しく検知することができる。

また、撮影画像上に複数の検知エリアＥ１〜Ｅ５を設定し、これらの検知エリア毎に利用者または物を検知する場合を例にして説明したが、少なくとも１つの検知エリアを設定し、その検知エリア内の画像から利用者の有無を検知する構成としても良い。また、検知エリアに関係なく、撮影画像全体を対象にして利用者の有無を検知する場合でも適用可能である。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、魚眼レンズ等の超広角レンズを有するカメラで撮影された画像を用いて利用者を正しく検知することのできるエレベータの利用者検知システムを提供することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１…乗りかご、１１ａ…幕板、１２…カメラ、１３…かごドア、１４…乗場ドア、１５…乗場、１６…乗場の床面、１７ａ，１７ｂ…三方枠、１８…乗場シル、１９…乗りかごの床面、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２２…検知部、２２ａ…検知エリア設定部、２２ｂ…検知処理部、２２ｃ…感度変更部、３０…エレベータ制御装置、３１…運転制御部、３２…戸開閉制御部、３３…通知部、４１ａ，４１ｂ…正面柱、４１ａ−１，４１ｂ−１…正面柱の内側側面、４２ａ，４２ｂ…戸袋、４３…表示器、４４…行先階ボタン、４５…操作盤、４６…スピーカ、４７…かごシル、４８ａ，４８ｂ…側面、４９…背面、Ｅ１〜Ｅ５…検知エリア。

Claims (9)

1. 超広角レンズを有し、乗りかご内および乗場を広範囲に撮影する撮像手段と、
   この撮像手段によって撮影された画像を用いて上記乗りかご内または上記乗場に存在する利用者または物を検知する検知手段と、
   少なくとも上記画像の中心部分と周辺部分とで、上記検知手段によって利用者または物を検知するときの検知感度を変更する感度変更手段とを具備し、
   上記感度変更手段は、
   上記画像の中心部分に対する上記検知感度を基準値と同じあるいは上記基準値よりも高くし、上記画像の周辺部分に対する上記検知感度を上記基準値よりも低くすることを特徴とする利用者検知システム。
2. 超広角レンズを有し、乗りかご内および乗場を広範囲に撮影する撮像手段と、
   この撮像手段によって撮影された画像を用いて上記乗りかご内または上記乗場に存在する利用者または物を検知する検知手段と、
   少なくとも上記画像の中心部分と周辺部分とで、上記検知手段によって利用者または物を検知するときの検知感度を変更する感度変更手段とを具備し、
   上記感度変更手段は、
   上記画像を中心部分から周辺部分に向けて３つ以上の領域に分け、これらの領域毎に上記検知感度を段階的に変更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。
3. 超広角レンズを有し、乗りかご内および乗場を広範囲に撮影する撮像手段と、
   この撮像手段によって撮影された画像を用いて上記乗りかご内または上記乗場に存在する利用者または物を検知する検知手段と、
   少なくとも上記画像の中心部分と周辺部分とで、上記検知手段によって利用者または物を検知するときの検知感度を変更する感度変更手段とを具備し、
   上記検知手段は、
   上記画像上に設定された複数の検知エリア毎に利用者または物を検知し、
   上記感度変更手段は、
   上記各検知エリアの中で上記画像の中心部分で利用者または物を検知するときの検知感度と、上記画像の周辺部分で利用者または物を検知するときの検知感度を変更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。
4. 超広角レンズを有し、乗りかご内および乗場を広範囲に撮影する撮像手段と、
   この撮像手段によって撮影された画像を用いて上記乗りかご内または上記乗場に存在する利用者または物を検知する検知手段と、
   少なくとも上記画像の中心部分と周辺部分とで、上記検知手段によって利用者または物を検知するときの検知感度を変更する感度変更手段とを具備し、
   上記検知感度は、上記画像の輝度変化に対する閾値を含むことを特徴とするエレベータの利用者検知システム。
5. 上記感度変更手段は、
   上記画像が一定の明るさを有する場合に、上記画像の中心部分と周辺部分に検知感度を設定し、上記画像が一定の明るさを満たない場合には、上記画像の周辺部分に対する検知感度を無効と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。
6. 上記感度変更手段は、
   上記画像の明るさと上記各領域との関係に基づいて、上記各領域に対する検知感度を段階的に変更または無効とすることを特徴とする請求項２記載のエレベータの利用者検知システム。
7. 上記画像は、前処理として歪み補正されていることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のエレベータの利用者検知システム。
8. 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乃至４のいずれか１項に記載のエレベータの利用者検知システム。
9. 上記検知手段の検知結果に基づいて、上記乗りかごの戸開閉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乃至４のいずれか１項に記載のエレベータの利用者検知システム。

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