JP7336979B2 - 監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システム - Google Patents

Description

本発明は、監視用テレビモニタ装置の故障の予兆を検知する技術に関し、例えば駅のプラットホーム（以下、駅ホームと称する）の端等に設置され乗務員による安全確認に使用されるテレビモニタ装置の故障予兆検知に利用して有効な技術に関する。

編成数が多く全長の長い列車が停止する駅ホームには、乗務員の死角を補完し、利用者の安全を図る目的でＩＴＶシステムを構成する監視用カメラ（ＩＴＶカメラ）が設置されるとともに、該監視用カメラの映像を映す液晶パネルなどからなるテレビモニタ装置が駅ホームの端等に設置され、発車する列車の乗務員による安全確認に利用されている。
ところで、従来のＩＴＶシステムの保守管理においては、テレビモニタ装置が見えないあるいは見えづらくなるなどの故障や異常が発生したことの把握を、乗務員からの申告のみで行なっており、申告を受けてから装置の修理または交換を行うという事後保全体制が一般的であった。

そのため、テレビモニタ装置に故障が発生した場合には、正常な状態に復帰するまでの期間が長くなる。しかも、ＩＴＶシステムは安全輸送に欠かせない重要な設備であるため、駅ホームのテレビモニタ装置に故障が発生すると、列車走行時には駅係員による代替監視が、また装置の修理または交換の作業中には見張り員を配置することが必要になったり、列車遅延が生じたりするなどの課題があった。
なお、駅ホームは比較的狭い空間であり、ＩＴＶシステムを構成する監視用カメラやテレビモニタ装置などの設備の設置個所に制約があるため、設備の冗長化（多重化）が困難である。また、設備を冗長化しようとすると多大なコストアップを招くという課題がある。
また、従来は、カメラやモニタなどの装置が寿命に達する前に定期的に交換することが行われているため、無駄な費用が発生するという課題もあった。

特開２０１２－３４１４７号公報

一方、監視カメラの異常検出装置の発明として、取得画像および基準画像からそれぞれの全体特徴量を抽出する全体特徴抽出手段と、ブロック分割手段によりブロック分割された取得画像および基準画像のブロック分割後の画像からそれぞれのブロックの特徴量であるブロック特徴量を抽出するブロック特徴抽出手段と、基準画像の全体特徴量と取得画像の全体特徴量との間の変化量および基準画像のブロック特徴量と取得画像のブロック特徴量との間の変化量を算出し、しきい値判定することで、カメラ異常を判定するとともにブロックごとにカメラ異常の種類を示す情報を出力する異常判定手段を有し、監視カメラの異常を検出するようにしたものが提案されている（特許文献１）。

しかし、上記特許文献１に開示されている発明は、監視カメラの異常を検出するもので、テレビモニタ装置の故障の予兆を検知する本発明とは、取得画像を使用して、しきい値と比較して判定することで異常ないしは故障を検出する点で共通するものの、異常の検出対象となる装置が異なるとともに、着目する現象も異なる。
本発明は、前述したような課題を解決するためになされたもので、監視用テレビモニタ装置の故障の予兆を検知し報知することで事前保全が可能なテレビモニタ装置の故障予兆検知システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、
監視範囲を撮影する監視用カメラと、前記監視用カメラの映像を表示する映像表示装置と、前記映像表示装置の表示画面を撮影する映像チェック用カメラと、前記映像チェック用カメラが撮影した映像のデータを処理して前記映像表示装置の故障の予兆を検知するデータ処理装置とを備えた故障予兆検知システムにおいて、
前記データ処理装置は、
予め機械学習によって作成された数値化モデルを用いて前記データに含まれる監視対象物の画像の劣化指標を生成する映像解析手段と、
前記映像解析手段により生成された劣化指標と予め設定されたしきい値とを比較して、映像の劣化の程度を判定する劣化判定手段と、
前記劣化判定手段が、所定以上の映像の劣化を検知した場合に故障の予兆を知らせる警報信号を生成して出力する警報出力手段と、を備えているように構成した。
上記のような構成によれば、映像表示装置（監視用テレビモニタ装置）の故障の予兆を検知し報知することで事前保全が可能となり、故障してから交換をする事後保全に比べて、テレビモニタ装置の交換に要する期間を短縮することができるとともに、コストを大幅に低減することができる。

ここで、望ましくは、前記劣化判定手段は、前記劣化指標の変化を時間的に追跡し、数値が徐々に低下して前記しきい値を越えた時点で、前記警報出力手段が故障の予兆を知らせる警報信号を出力するように構成する。
上記のような構成によれば、一時的な映像の劣化を映像表示装置（監視用テレビモニタ装置）の故障の予兆と誤判定するのを防止して、正確な故障予兆の検知を行うことができる。

また、望ましくは、前記映像表示装置は複数の表示画面を備え、前記映像チェック用カメラは前記複数の表示画面を同時に撮影するように構成する。
かかる構成によれば、映像チェック用カメラを複数の表示画面に対して共通に使用することができ、システムの導入に伴うコストアップを抑制することができる。

さらに、望ましくは、前記監視範囲は駅ホームであり、前記監視対象物は列車であるように構成する。
このような構成とすることにより、駅ホームの映像表示装置（監視用テレビモニタ装置）の故障の予兆を確実に検知することができる。

また、望ましくは、前記監視用カメラが撮影した映像のデータを受信する第１データ受信手段と、前記映像チェック用カメラが撮影した映像のデータを受信する第２データ受信手段と、を備え、
前記データ処理装置は、前記第１データ受信手段により受信した映像データと前記第２データ受信手段により受信した映像データとを比較して、異常のある装置を判別する異常装置判定手段を備えるように構成する。
かかる構成によれば、映像表示装置（監視用テレビモニタ装置）の故障と映像チェック用カメラの故障を区別して検知することができる。

本発明に係る故障予兆検知システムによれば、監視用テレビモニタ装置の故障の予兆を検知し報知することで事前保全が可能になるという効果がある。

本発明に係る監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システムの第１の実施形態を示すブロック図である。 第１実施形態の故障予兆検知システムを構成する映像解析装置によるテレビモニタ装置の故障予兆検知処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システムの第２の実施形態を示すブロックである。 実施形態の故障予兆検知システムを構成する映像解析部における数値化モデルより出力される映像の一例を示す図である。

（第１実施形態）
以下、本発明に係る監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システムを、駅ホームのＩＴＶシステムを構成する監視用テレビモニタ装置に適用した場合の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１には、監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システムの一実施形態のブロック図が示されている。

図１において、符号１０Ａ，１０Ｂが付されているのは駅ホームに設置されたＩＴＶシステム用のビデオカメラ、符号１１が付されているのは同じく駅ホームに設置され上記ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂからの映像を表示する監視用テレビモニタ装置である。上記監視用テレビモニタ装置１１には、各ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂで撮影された映像を表示する２つの映像表示部１１Ａ，１１Ｂが設けられており、ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂにより撮影された映像データは、ケーブル１２Ａ，１２Ｂを介して監視用テレビモニタ装置１１へ伝送され、映像表示部１１Ａ，１１Ｂにそれぞれ表示される。

図１に示すように、本実施形態においては、駅ホームに設置されたビデオカメラ１０Ａとは別個に、監視用テレビモニタ装置１１の複数の映像表示部１１Ａ，１１Ｂの映像を撮影するビデオカメラ１０Ｃが設けられており、撮影された映像データは、ケーブル１２Ｃを介して故障予兆検知システム２０へ伝送される。なお、ビデオカメラ１０Ｃにより撮影された映像データは、ケーブル１２Ｃによらず、無線によって送信するようにしても良い。また、ビデオカメラ１０Ｃは映像表示部１１Ａ，１１Ｂごとに設けても良い。

故障予兆検知システム２０は、ビデオカメラ１０Ｃからの映像データを受信可能な映像データ受信器２１、映像データ受信器２１により受信され入力された映像データを処理するＣＰＵ（中央処理ユニット）などからなるデータ処理装置２２、アプリケーション・プログラムや後述の数値化モデルなどを記憶する記憶装置２３、データ処理装置２２によって故障の予兆が検知された場合に警報を発する監視装置２４などを備えている。

データ処理装置２２は、ビデオカメラ１０Ｃからの映像データを、所定の数値化モデルを利用して解析し劣化指標となる「確からしさ」を生成する映像解析部３１、生成された「確からしさ」と予め設定されているしきい値とを比較して劣化の程度を判定する劣化判定部３２、劣化判定部３２の判定結果に基づいて、所定以上の劣化がある場合に故障の予兆と判断して監視装置２４へアラート信号を生成して送信するアラート生成部３３を備えている。

上記映像解析部３１が使用する数値化モデルは、例えばＶＧＧ１６やＲｅｓＮｅｔ５０のなどニューラルネットワークと呼ばれる学習アルゴリズムに用いた機械学習により予め作成することができる。
具体的には、映像解析部３１は、例えば列車あるいはホームゲートなど駅ホームに特有の対象物を指定して数値化モデルによって生成される確率を「確からしさ」とし、劣化判定部３２が、時間の経過とともに変化する上記「確からしさ」を監視して、所定のしきい値を越えた場合に故障の予兆があると判定して、アラート生成部３３がアラート信号を生成するように構成されている。例えば、「確からしさ」は「１」が最も高く、数値が小さくなるほど「確からしさ」が低下すると定義することができる。

上述したような学習アルゴリズムにより作成された数値化モデルは、例えば図４に示すように、検知対象物（例えば電車）を四角の枠Ｆで囲って、検知対象物の確率８７％であることを示す「８７」のような数値および対象物の名称を出力することができるので、この出力値「８７」から「確からしさ」として０．８７を得ることができる。
よって、しきい値が「０．６」に設定されている場合に、入力された映像における判定対象の画像の「確からしさ」が０．８７の場合には劣化の予兆がないと判定し、「確からしさ」が０．５の場合には劣化の予兆があると判定することができる。

なお、上記しきい値は、例えば車掌の代表となる者が、予め幾つかの映像を見て列車（あるいはホームゲート等）と見分けることができなくなるぎりぎりの映像を選択し、その映像を数値化してしきい値として設定しておくようにする。
また、ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂにより撮影される映像は、撮影環境すなわち駅ホームの構造（特に屋根の構造）やカメラの設置条件（南向きか北向きか）、停車する列車の車種（特に色彩）によって平均輝度等が異なるので、機械学習により作成する数値化モデルは、駅ホームごとに作成して用意しておくのが望ましい。

次に、上記実施形態のデータ処理装置２２の具体的な故障予兆検知処理について説明する。図２には、実施形態の故障予兆検知システム２０を構成するデータ処理装置２２によるテレビモニタ装置１１の故障予兆検知処理の手順の一例が示されている。
なお、図２の故障予兆検知処理を開始する前に、映像上において監視すべき対象物（例えば列車）の画像を決定し、プログラムにて指定しておく。
データ処理装置２２は、図２の故障予兆検知処理を開始すると、先ず駅ホームに設置されている監視用テレビモニタ装置１１の映像を撮影するビデオカメラ１０Ｃの映像データを映像データ受信器２１より読み込む（ステップＳ１）。

次に、データ処理装置２２は、機械学習により予め作成した数値化モデルを用いて、ステップＳ１で読み込んだ映像内の対象物（例えば列車）の画像を数値化して、「確からしさ」を求める（ステップＳ２）。続いて、「確からしさ」がしきい値を越えたか否か判定する（ステップＳ３）。そして、しきい値を越えていない（ステップＳ３：Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ１へ戻る。
また、ステップＳ３で、「確からしさ」がしきい値を越えた（Ｙｅｓ）と判定すると、次のステップＳ４へ進み、アラート信号を生成して出力し、処理を終了する。なお、上記一連の処理は、監視用テレビモニタ装置１１の映像表示部１１Ａ，１１Ｂごとに行う。

上述したような処理を行うことによって、監視用テレビモニタ装置１１の故障の予兆を検知して監視装置２４へ知らせ、警報を発することができる。そして、このような劣化予想報知を行うことによって、従来は事後保全であったものを事前保全に変更することができ、それによってテレビモニタ装置の交換に要する期間を短縮することができる。また、事後保全の場合には、期間を定めて、装置が故障する前にすべてのテレビモニタ装置を新しいものへ置き換えることを行なっていたものを、故障の予兆を検知した時点で交換することによって、コストを大幅に低減することができる。

（第２実施形態）
図３には、監視用テレビモニタ装置の故障予兆検知システムの第２の実施形態のブロック図が示されている。
第２実施形態の故障予兆検知システムは、上記第１実施形態（図１）の故障予兆検知システムとほぼ同様な構成を有する。第１実施形態の故障予兆検知システムとの差異は、第２実施形態では、駅ホームに設置されたビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂからの映像データを受信する映像データ受信器２５を設けている点と、映像データ受信器２１により受信したビデオカメラ１０Ｃの映像データと映像データ受信器２５により受信したビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂ映像データとを比較する映像比較部３４と、異常のある装置の判定を行う異常装置判定部３５を設けている点である。

第２実施形態の故障予兆検知システムにおいては、映像比較部３４が、２つの映像を比較しその比較結果に基づいて、異常装置判定部３５が、映像データ受信器２５により受信した映像データが鮮明すなわち「確からしさ」の値が高いにも関わらず、映像データ受信器２１により受信した映像データが不鮮明すなわち「確からしさ」の値が低い場合には、監視用テレビモニタ装置１１に異常があると判定することができる。

また、映像データ受信器２５により受信した映像データが不鮮明すなわち「確からしさ」の値が低いとともに、映像データ受信器２１により受信した映像データが不鮮明すなわち「確からしさ」の値が低い場合には、ビデオカメラ１０Ａまたは１０Ｂに異常があると判定することができる。
さらに、映像データ受信器２１により受信した映像データがない場合には、ビデオカメラ１０Ｃもしくはケーブル１２Ｃに異常があると判定することができる。

以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記第２実施形態（図３）においては、ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂの映像データとビデオカメラ１０Ｃの映像データを故障予兆検知システム２０へ入力しているが、ビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂの映像データまたはビデオカメラ１０Ａ，１０Ｂとビデオカメラ１０Ｃの映像データを、監視装置２４へ送信してモニタに表示させ、人の目でいずれの装置に異常があるのか判定するように構成しても良い。

また、上記実施形態では、数値化モデルを用いて生成した劣化指標としての「確からしさ」を示す数値がしきい値を越えた時点で、故障の予兆ありと判断してアラートを出力するようにしているが、「確からしさ」を示す数値の変化を時間的に追跡し、数値が徐々に低下してしきい値を越えた時点で故障の予兆ありと判断してアラートを出力するようにしても良い。
さらに、上記実施形態では、モニタ装置１１の映像表示部の数が２個のものについて説明したが、映像表示部の数が１個あるいは３個以上設けられているものにも適用することができる。

１０Ａ，１０Ｂ ビデオカメラ（監視用カメラ）
１０Ｃ ビデオカメラ（映像チェック用カメラ）
１１ 監視用テレビモニタ装置（映像表示装置）
１１Ａ，１１Ｂ 映像表示部
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ ケーブル
２０ 故障予兆検知システム
２１，２５ 映像データ受信器
２２ データ処理装置
２３ 記憶装置
２４ 監視装置
３１ 映像解析部
３２ 劣化判定部（劣化判定手段）
３３ アラート生成部（警報出力手段）
３４ 映像比較部
３５ 異常装置判定部

Claims (5)

1. 監視範囲を撮影する監視用カメラと、前記監視用カメラの映像を表示する映像表示装置と、前記映像表示装置の表示画面を撮影する映像チェック用カメラと、前記映像チェック用カメラが撮影した映像のデータを処理して前記映像表示装置の故障の予兆を検知するデータ処理装置とを備えた故障予兆検知システムであって、
   前記データ処理装置は、
   予め機械学習によって作成された数値化モデルを用いて前記データに含まれる監視対象物の画像の劣化指標を生成する映像解析手段と、
   前記映像解析手段により生成された劣化指標と予め設定されたしきい値とを比較して、映像の劣化の程度を判定する劣化判定手段と、
   前記劣化判定手段が、所定以上の映像の劣化を検知した場合に故障の予兆を知らせる警報信号を生成して出力する警報出力手段と、
   を備えていることを特徴とする故障予兆検知システム。
2. 前記劣化判定手段は、前記劣化指標の変化を時間的に追跡し、数値が徐々に低下して前記しきい値を越えた時点で、前記警報出力手段が故障の予兆を知らせる警報信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の故障予兆検知システム。
3. 前記映像表示装置は複数の表示画面を備え、前記映像チェック用カメラは前記複数の表示画面を同時に撮影するように構成されていることを特徴とする請求項１または２に記載の故障予兆検知システム。
4. 前記監視範囲は駅ホームであり、前記監視対象物は列車であることを特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の故障予兆検知システム。
5. 前記監視用カメラが撮影した映像のデータを受信する第１データ受信手段と、前記映像チェック用カメラが撮影した映像のデータを受信する第２データ受信手段と、を備え、
   前記データ処理装置は、前記第１データ受信手段により受信した映像データと前記第２データ受信手段により受信した映像データとを比較して、異常のある装置を判別する異常装置判定手段を備えていることを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の故障予兆検知システム。

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