JP7346664B1 - エレベータシステム - Google Patents

Abstract

【課題】展望用エレベータにおける状態検知に適した基準画像を生成して、状態検知を精度良く行うことが可能なエレベータシステムを提供すること。【解決手段】一実施形態に係るエレベータシステムは、外部景観を目視可能な展望窓が設けられた乗りかごと、乗りかご内に設置されたカメラとを含む。エレベータシステムは、乗りかご内が無人の時にカメラにより撮影された画像であって、予め決められた時間帯毎に撮影された画像を所定期間分記憶する第１記憶手段と、第１記憶手段から時間帯毎に所定期間分の画像を取得し、取得された所定期間分の画像の平均値に基づいて時間帯毎に基準画像を生成する生成手段と、カメラで撮影された画像と、この画像の撮影時刻に対応する時間帯の基準画像とを比較して、乗りかご内の状態を検知する状態検知手段とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、乗りかご内にカメラを備えたエレベータシステムに関する。

従来、エレベータの乗りかご内にカメラを設置しておき、このカメラで撮影した画像と基準画像とを比較することで、乗りかご内の状態（利用者の有無、混雑度状態など）を検知し、その検知結果をエレベータの運転制御に反映させるシステムが知られている。

特開２０２０－１４２８９６号公報 特許第５４８３７０２号公報

上記した基準画像には、初期設定時に乗りかご内が無人の状態で撮影された画像が用いられる。しかしながら、外部景観を目視可能な展望窓を有する乗りかご内（展望用エレベータ）においてこのような状態検知を行う場合、乗りかご内の環境（明るさ）は展望窓から取り込まれる外光の量によって大きく変化してしまうため、現在の乗りかご内の環境と、基準画像を撮影した時の乗りかご内の環境とが合わなくなり、上記した状態検知を精度良く行うことができない可能性がある。

本発明が解決しようとする課題は、展望用エレベータにおける状態検知に適した基準画像を生成して、状態検知を精度良く行うことが可能なエレベータ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システムは、外部景観を目視可能な展望窓が設けられた乗りかごと、前記乗りかご内に設置されたカメラとを備える。前記エレベータシステムは、第１記憶手段と、生成手段と、状態検知手段とを具備する。前記第１記憶手段は、前記乗りかご内が無人の時に前記カメラにより撮影された画像であって、予め決められた時間帯毎に撮影された画像を所定期間分記憶する。前記生成手段は、前記第１記憶手段から前記時間帯毎に前記所定期間分の画像を取得し、前記取得された所定期間分の画像の平均値に基づいて前記時間帯毎に基準画像を生成する。前記状態検知手段は、前記カメラで撮影された画像と、この画像の撮影時刻に対応する時間帯の基準画像とを比較して、前記乗りかご内の状態を検知する。前記生成手段は、前記乗りかご内が無人であることが検知された場合であって、現在時刻に対応する時間帯の当日の画像が前記第１記憶手段に記憶されていない場合、前記カメラにより前記乗りかご内を撮影し、この撮影画像を前記現在時刻に対応する時間帯の当日の画像として前記第１記憶手段に記憶する。

図１は、第１実施形態に係るエレベータ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展望用エレベータの構成例を示す図である。 図３は、同実施形態における画像バッファエリアを説明するための図である。 図４は、同実施形態における画像バッファエリアを説明するための別の図である。 図５は、同実施形態における画像バッファエリアに画像を記憶する処理の一例を示すフローチャートである 図６は、同実施形態における基準画像生成処理の概要を説明するための図である。 図７は、同実施形態における基準画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、第２実施形態に係るエレベータシステムの構成を示す図である。 図９は、同実施形態における画像バッファエリアを説明するための図である。 図１０は、同実施形態における基準画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

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実施形態）
図１は、第１実施形態に係るエレベータ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よい。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よい。

また、乗りかご１１には、利用者が外部景観を目視可能な展望窓１４が設けられている。このため、本実施形態に係る乗りかご１１は展望用エレベータと称されてもよい。展望窓１４は、乗りかご１１内の壁面のうち、少なくとも１つの壁面に設けられ、例えば、かごドア１３とは反対側の壁面全体に設けられている。なお、本実施形態においては、乗りかご１１が展望窓１４を有する展望用エレベータである場合について説明するが、乗りかご１１はかご室内の一部または全てが、例えばガラス等の透明部材により作られたいわゆるシースルーエレベータであっても構わない。

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１６が設置されている。乗場ドア１６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１６はかごドア１３に追従して開閉するだけである。

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。バッファエリアの１つとして、記憶部２１は、後述する状態検知で用いられる基準画像を生成するための画像を記憶しておく画像バッファエリア２１ａを有する。また、記憶部２１は、後述する状態検知で用いられる基準画像を記憶しておくための基準画像記憶エリア２１ｂ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よい。

検知部２２は、カメラ１２の撮影画像を用いた検知処理を行う。この検知部２２を機能的に分けると、検知部２２は、状態検知部２２ａと、基準画像生成部２２ｂとで構成される。なお、これらは、ソフトウェアによって実現してもよいし、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

状態検知部２２ａは、カメラ１２によって撮影された画像と基準画像とを比較して、以下のような乗りかご１１内の状態検知を行う。
・利用者検知（利用者の有無を検知）
・乗車位置検知（利用者の位置を検知）
・混雑度の検知（利用者の乗車人数を検知）
・倒れ検知（乗りかご内で倒れている利用者を検知）
・閉じ込め検知（乗りかご内に閉じ込められている利用者を検知）
・車イス検知（車イス利用者を検知）
・滞留物検知（乗りかご内に滞留している荷物等を検知）
・破損検知（ボタンや機器、壁等の破損を検知）
なお、本発明はこれらの検知機能に限定されるものではなく、撮影画像と基準画像との比較によって乗りかご１１内の状態を検知する機能を少なくとも１つ備えていればよい。

基準画像生成部２２ｂは、画像バッファエリア２１ａに記憶された画像に基づいて、上記した状態検知で用いられる基準画像を生成する。生成された基準画像は、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶される。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に持たせるとしてもよい。

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機器等）の動作を制御する。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、例えば戸開動作中に状態検知部２２ａによって、かごドア１３の近くにいる利用者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、状態検知部２２aの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、展望用エレベータの構成例を示す図である。
乗りかご１１内の壁面の１つ（図２には図示されないかごドア１３とは反対側の壁面、以下では、奥側の壁面と称されてもよい）には展望窓１４が設けられている。乗りかご１１内の左右の壁面には、戸開閉ボタン４１や行先階ボタン４２などが配設された操作盤４３が設けられている。図２の例では、展望窓１４が奥側の壁面にのみ設けられている場合を示すが、展望窓１４は左右の壁面にさらに設けられていてもよい。また、乗りかご１１内の天井面には、例えばＬＥＤを用いた照明機器４４が設置されている。

本実施形態におけるエレベータシステムは、カメラ１２によって撮影された画像を基準画像と比較することで、上記した状態検知（利用者検知、乗車位置検知、混雑度の検知、倒れ検知、閉じ込め検知、車イス検知、滞留物検知、破損検知など）を行う。通常、基準画像は、初期設定時に乗りかご１１内が無人の状態で（利用者が乗車していない状態で）、カメラ１２によって撮影されたかご室内の画像である。

ところで、一般的な乗りかごには、展望窓は設けられていないため、乗りかご内の明るさは照明機器の明るさによって決まる。このため、一般的な乗りかごにおいては、照明機器のオン・オフ以外の要因では、乗りかご内の明るさが大きく変化することはない。

一方、本実施形態における乗りかご１１は展望窓１４を有しているため、乗りかご１１内の環境（明るさ）は展望窓１４から取り込まれる外光の量によって大きく変化する。このため、展望窓１４から取り込まれる外光の量によっては、現在の乗りかご１１内の環境が、基準画像を撮影したときの乗りかご１１内の環境と大きく異なってしまう可能性がある。これによれば、上記した状態検知のために撮影された現在時刻の画像と、基準画像とを比較したとしても、異なる環境下で撮影された２つの画像の比較になってしまうため、上記した状態検知を精度良く行うことができない可能性がある。例えば、上記した状態検知の１つである利用者検知を行う場合、未検知や誤検知が発生してしまう可能性がある。

このため、本実施形態に係るエレベータシステムにおいては、所定の時間帯毎に、上記した状態検知に用いられる基準画像を用意し、状態検知を行う際には、状態検知のために撮影された現在時刻の画像と同じ時間帯の基準画像を使用して状態検知を行う。なお、所定の時間帯とは、ある１日のうちの１つの時間帯を指し、例えば、ある１日が「朝（６時－９時）」、「昼（９時－１５時）」、「夕方（１５時－１８時）」、「夜（０時－６時，１８時－２４時）」の４つの時間帯に分けられている場合、上記した所定の時間帯は、これら４つの時間帯のうちのいずれか１つを指すものとする。

以下では、まず、基準画像を生成するために使用される画像を記憶する画像バッファエリア２１ａと、当該画像バッファエリア２１ａに画像を記憶する処理とについて説明する。

図３は、第１実施形態における画像バッファエリア２１ａを説明するための図である。
図３に示すように、画像バッファエリア２１ａには、所定の時間帯毎に、所定期間分（例えば、１週間分）の画像が記憶されている。なお、図３では、一例として、１月８日に使用される基準画像を生成する時点の画像バッファエリア２１ａを示している。
図３に示す画像バッファエリア２１ａには、例えば、朝（６時－９時）の時間帯に撮影された画像として、１月１日に撮影された画像ｉ１と、１月２日に撮影された画像ｉ５と、１月３日に撮影された画像ｉ９と、１月４日に撮影された画像ｉ１３と、１月５日に撮影された画像ｉ１７と、１月６日に撮影された画像ｉ２１と、１月７日に撮影された画像ｉ２５とが記憶されている。

また、昼（９時－１５時）の時間帯に撮影された画像として、１月１日～１月７日に撮影された画像ｉ２，ｉ６，ｉ１０，ｉ１４，ｉ１８，ｉ２２，ｉ２６が記憶されている。
また、夕方（１５時－１８時）の時間帯に撮影された画像として、１月１日～１月７日に撮影された画像ｉ３，ｉ７，ｉ１１，ｉ１５，ｉ１９，ｉ２３，ｉ２７が記憶されている。
さらに、夜（０時－６時，１８時－２４時）の時間帯に撮影された画像として、１月１日～１月７日に撮影された画像ｉ４，ｉ８，ｉ１２，ｉ１６，ｉ２０，ｉ２４，ｉ２８が記憶されている。

画像バッファエリア２１ａには、基準画像を生成する日から所定期間前までの画像が常に記憶されている。画像バッファエリア２１ａは、基準画像生成部２２ｂにより毎日更新され、例えば図４に示すように、１月９日に使用される基準画像を生成する時点の画像バッファエリア２１ａには、１月８日時点の画像バッファエリア２１ａに記憶されていた１月１日の画像ｉ１～ｉ４（つまり、画像バッファエリア２１ａに記憶された最も古い画像）に代えて、１月８日に撮影された画像ｉ２９～ｉ３２が新たに記憶される。

図５は、画像バッファエリア２１ａに画像を記憶する処理の一例を示すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャートで示される処理は、基準画像生成部２２ｂ（または画像処理装置２０）によって実行される。
乗りかご１１内が無人であることが確認（検知）された場合（ステップＳ１のＹｅｓ）、基準画像生成部２２ｂは、現在時刻に対応した時間帯の当日（今日）の画像が画像バッファエリア２１ａに既に記憶されているか否かを確認する（ステップＳ２）。現在時刻に対応した時間帯の当日の画像が画像バッファエリア２１ａに既に記憶されていたことが確認された場合（ステップＳ２のＮｏ）、基準画像生成部２２ｂは、現在時刻に対応した時間帯の当日の画像を撮影する必要はないと判断し、ここでの処理を終了させる。

一方、現在時刻に対応した時間帯の当日の画像が画像バッファエリア２１ａに記憶されていないことが確認された場合（ステップＳ２のＮｏ）、基準画像生成部２２ｂは、カメラ１２によって乗りかご１１内を撮影し（ステップＳ３）、その撮影画像を、現在時刻に対応した時間帯の当日の画像として画像バッファエリア２１ａに記憶し（ステップＳ４）、ここでの処理を終了させる。

以上説明したステップＳ１～Ｓ４の処理が繰り返し実行されることにより、基準画像生成部２２ｂは、朝（６時－９時）、昼（９時－１５時）、夕方（１５時－１８時）、夜（０時－６時，１８時－２４時）に撮影された無人のかご室画像を、画像バッファエリア２１ａに記憶することができる。

なお、上記したステップＳ１の処理において、乗りかご１１内が無人か否かを判断する方法には、任意の方法を採用することが可能であり、例えば乗りかご１１の底部に設置された荷重検知器により検知された積載荷重値に基づいて判断してもよいし、カメラ１２によって撮影された画像に基づいて判断してもよい。

図６は、基準画像生成部２２ｂにより実行される基準画像生成処理の概要を説明するための図である。
基準画像生成部２２ｂは、例えば日付が変わったタイミングで、画像バッファエリア２１ａから直前の１週間分の画像を取得し、所定の時間帯毎に当日の状態検知で使用される基準画像を生成する。

図６の例では、基準画像生成部２２ｂは、１月８日になったタイミングで、画像バッファエリア２１ａから直前の１週間（１月１日～１月７日）分の画像を取得し、直前の１週間の朝（６時－９時）の時間帯の画像ｉ１，ｉ５，ｉ９，ｉ１３，ｉ１７，ｉ２１，ｉ２５に基づいて、１月８日の朝の時間帯に状態検知を行う際に使用される基準画像Ｒｅｆ＿ｉ１を生成する。

同様に、基準画像生成部２２ｂは、直前の１週間の昼（９時－１５時）の時間帯の画像ｉ２，ｉ６，ｉ１０，ｉ１４，ｉ１８，ｉ２２，ｉ２６に基づいて、１月８日の昼の時間帯に状態検知を行う際に使用される基準画像Ｒｅｆ＿ｉ２を生成する。

また、基準画像生成部２２ｂは、直前の１週間の夕方（１５時－１８時）の時間帯の画像ｉ３，ｉ７，ｉ１１，ｉ１５，ｉ１９，ｉ２３，ｉ２７に基づいて、１月８日の夕方の時間帯に状態検知を行う際に使用される基準画像Ｒｅｆ＿ｉ３を生成する。

さらに、基準画像生成部２２ｂは、直前の１週間の夜（０時－６時，１８時－２４時）の時間帯の画像ｉ４，ｉ８，ｉ１２，ｉ１６，ｉ２０，ｉ２４，ｉ２８に基づいて、１月８日の夜の時間帯に状態検知を行う際に使用される基準画像Ｒｅｆ＿ｉ４を生成する。

生成された基準画像Ｒｅｆ＿ｉ１～Ｒｅｆ＿ｉ４は、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶される。
なお、本実施形態においては、１日が朝（６時－９時）、昼（９時－１５時）、夕方（１５時－１８時）、夜（０時－６時，１８時－２４時）の４つの時間帯に分けられている場合を想定したが、１日がいくつの時間帯に分けられるかは任意に設定することが可能であり、例えば、１日を２４個の時間帯（０時－１時，１時－２時，…，２３時－２４時）に分けるとしてもよい。この場合、基準画像記憶エリア２１ｂには、各時間帯に対応した基準画像として、２４個の基準画像が記憶される。

図７は、第１実施形態における基準画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートで示される処理は、基準画像生成部２２ｂ（または画像処理装置２０）によって実行される。
基準画像生成部２２ｂは、予め決められたタイミング（例えば、日付が変わったタイミング）になると、画像バッファエリア２１ａから所定の時間帯に対応する１週間分の画像を取得する（ステップＳ１１）。

基準画像生成部２２ｂは、所定の時間帯に対応する１週間分の各画像の平均値を算出して、当該所定の時間帯に対応する基準画像を生成する（ステップＳ１２）。「各画像の平均値」には、各画素の輝度値の平均値が含まれる。つまり、基準画像生成部２２ｂは、画素毎に１週間分の輝度値の平均値を算出して基準画像を生成する。

基準画像生成部２２ｂは、生成した基準画像を基準画像記憶エリア２１ｂに記憶する（ステップＳ１３）。なお、基準画像生成部２２ｂは、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶されている前日の基準画像に代えて、生成した新たな基準画像を基準画像記憶エリア２１ｂに記憶する（つまり、前日の基準画像を新たな基準画像に更新する）。

基準画像生成部２２ｂは、全ての時間帯について基準画像を生成したか否かを確認し（ステップＳ１４）、基準画像を生成していない時間帯があった場合には（ステップＳ１４のＮｏ）、ステップＳ１１の処理に戻り、まだ基準画像を生成していない時間帯の基準画像を生成する。

一方、全ての時間帯について基準画像を生成したことが確認された場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、ここでの一連の処理を終了させる。

以上説明したステップＳ１１～Ｓ１４の処理が実行されることにより、基準画像生成部２２ｂは、当日の朝の時間帯の状態検知に用いられる基準画像と、当日の昼の時間帯の状態検知に用いられる基準画像と、当日の夕方の時間帯の状態検知に用いられる基準画像と、当日の夜の時間帯の状態検知に用いられる基準画像とを、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶することができる。

以上説明した第１実施形態に係るエレベータシステムは、乗りかご１１内が無人の時にカメラ１２により撮影された画像であって、所定の時間帯（例えば、朝・昼・夕方・夜の時間帯）毎に撮影された画像を所定期間分（例えば、１週間分）記憶する画像バッファエリア２１ａと、画像バッファエリア２１ａから所定の時間帯毎に所定期間分の画像を取得し、取得された所定期間分の画像の平均値に基づいて所定の時間帯毎に基準画像を生成する基準画像生成部２２ｂと、カメラ１２で撮影された画像と、この画像の撮影時刻に対応する時間帯の基準画像とを比較して、乗りかご１１内の状態を検知する状態検知部２２ａと、を備えている。

これによれば、状態検知のために撮影された現在時刻の画像と同じ時間帯の基準画像を用いて状態検知を行うことができるため（つまり、現在の乗りかご１１内の環境と同様な環境下で撮影された基準画像を用いて状態検知を行うことができるため）、時間帯によって乗りかご１１内の環境（明るさ）が大きく変化する展望用エレベータにおいて、高精度な状態検知を実現することが可能である。

また、本実施形態においては、基準画像を、所定期間分の画像の「平均値」に基づいて生成しているため、所定期間分の画像間に生じる誤差が低減された状態の基準画像を用意することができ、高精度な状態検知を実現することが可能である。

なお、本実施形態においては、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶される基準画像は、状態検知部２２ａによる状態検知に用いられるとしたが、これに限定されず、例えば、ディープラーニングを利用した領域識別（例えば、利用者／床の識別）の教師画像に用いられてもよい。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態に係るエレベータシステムは、図８に示すように、画像処理装置２０が天気予報システム５０と通信可能に接続されている点で、上記した第１実施形態のエレベータシステムと相違している。天気予報システム５０は、ある１日の所定の時間帯毎の天気予報を示す天気予報情報を画像処理装置２０に送信する。

また、詳細については後述するが、第２実施形態に係るエレベータシステムにおいては、画像バッファエリア２１ａに記憶される各画像に、各画像が撮影された日の季節を示す季節情報と、各画像が撮影された時の天気を示す天気情報とが付加されている点でも、上記した第１実施形態のエレベータシステムと相違している。さらに、詳細については後述するが、第２実施形態に係るエレベータシステムは、基準画像生成部２２ｂが、画像バッファエリア２１ａに記憶された画像であって、季節情報と天気情報とが付加された画像を用いて基準画像を生成する点でも、上記した第１実施形態のエレベータシステムと相違している。以下では、主に、第１実施形態と相違する点について説明し、第１実施形態と同様な点についての説明は適宜省略する。

図９は、第２実施形態における画像バッファエリア２１ａを説明するための図である。
図９に示すように、画像バッファエリア２１ａには、所定の時間帯毎に、所定期間分（例えば、去年１年間分）の画像が記憶されている。
図９に示す画像バッファエリア２１ａには、朝（６時－９時）の時間帯、昼（９時－１５時）の時間帯、夕方（１５時－１８時）の時間帯、夜（０時－６時，１８時－２４時）の時間帯のそれぞれで撮影された画像として、１月１日～１２月３１日に撮影された１年間分の画像が記憶されている。これら画像には、撮影日の季節を示す季節情報と、撮影時の天気を示す天気情報とが付加されている。

例えば、朝（６時－９時）の時間帯に撮影された画像として、画像バッファエリア２１ａには、１月１日に撮影された画像ｉ１が記憶されており、この画像ｉ１には、撮影日の季節が冬であることを示す季節情報と、撮影時の天気が晴れであったことを示す天気情報とが付加されている。昼（９時－１５時）の時間帯に撮影された画像として、画像バッファエリア２１ａには、１月１日に撮影された画像ｉ２が記憶されており、この画像ｉ２には、撮影日の季節が冬であることを示す季節情報と、撮影時の天気が晴れであったことを示す天気情報とが付加されている。ここでは１つ１つの画像の詳細な説明は省略するが、その他の画像にも同様に、季節情報と天気情報とが付加されている。

なお、本実施形態においては、３月～５月を春と定義し、６月～８月を夏と定義し、９月～１１月を秋と定義し、１２月～２月を冬と定義しているが、どの月をどの季節と定義するかは任意に設定することが可能である。

図１０は、第２実施形態における基準画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図１０に示すフローチャートで示される処理は、基準画像生成部２２ｂ（または画像処理装置２０）によって実行される。
基準画像生成部２２ｂは、予め決められたタイミング（例えば、日付が変わったタイミング）になると、天気予報システム５０から当日の所定の時間帯毎の天気予報を示す天気予報情報を取得する（ステップＳ２１）。

基準画像生成部２２ｂは、所定の時間帯に対応する基準画像を生成するために、ステップＳ２１の処理により取得された天気予報情報により示される当日の天気のうち、当該所定の時間帯の天気を確認する（ステップＳ２２）。その後、基準画像生成部２２ｂは、画像バッファエリア２１ａに記憶された所定の時間帯に対応する１年間分の画像のうち、季節情報により示される季節が当日の季節と一致し、かつ、天気情報により示される天気がステップＳ２２の処理により確認された天気と一致している少なくとも１つ以上の画像を、画像バッファエリア２１ａから取得する（ステップＳ２３）。

基準画像生成部２２ｂは、ステップＳ２３の処理により取得された少なくとも１つ以上の画像の平均値を算出して、所定の時間帯に対応する基準画像を生成し（ステップＳ２４）、生成した基準画像を基準画像記憶エリア２１ｂに記憶する（ステップＳ２５）。

基準画像生成部２２ｂは、全ての時間帯について基準画像を生成したか否かを確認し（ステップＳ２６）、基準画像を生成していない時間帯があった場合には（ステップＳ２６のＮｏ）、ステップＳ２２の処理に戻り、まだ基準画像を生成していない時間帯の基準画像を生成する。

一方、全ての時間帯について基準画像を生成したことが確認された場合（ステップＳ２６のＹｅｓ）、ここでの一連の処理を終了させる。

以上説明したステップＳ２１～Ｓ２６の処理が実行されることにより、基準画像生成部２２ｂは、当日の朝・昼・夕方・夜の時間帯の状態検知にそれぞれ用いられる基準画像を、季節と天気とを考慮した上で生成し、基準画像記憶エリア２１ｂに記憶することができる。

以上説明した第２実施形態に係るエレベータシステムの画像バッファエリア２１ａに記憶される画像には、当該画像が撮影された日の季節を示す季節情報と、当該画像が撮影された時の天気を示す天気情報とが付加されている。また、第２実施形態に係るエレベータシステムの基準画像生成部２２ｂは、当日の時間帯毎の天気予報を示す天気予報情報を天気予報システム５０から取得し、画像バッファエリア２１ａに記憶される所定期間分（例えば、１年間分）の画像のうち、季節情報により示される季節が当日の季節と一致し、かつ、天気情報により示される天気が天気予報情報により示される天気と一致する少なくとも１つ以上の画像を、時間帯毎に画像バッファエリア２１ａから取得し、取得された少なくとも１つ以上の画像の平均値に基づいて時間帯毎に基準画像を生成する。

これによれば、状態検知のために撮影された現在時刻の画像と同じ時間帯、同じ季節、同じ天気に対応した基準画像を用いて状態検知を行うことが可能となり、展望用エレベータにおける状態検知の精度をより向上させることが可能である。

なお、本実施形態においては、画像バッファエリア２１ａに記憶される画像には、季節情報と天気情報とが付加されているとしたが、これに限定されず、例えば、乗りかご１１が設置された建物に設けられた雨水計の情報などがさらに付加されていてもよい。これによれば、基準画像生成部２２ｂは、季節と天気に加えて、天気が雨の場合には、雨水計により測定された雨量も考慮した上で基準画像を生成することができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、展望用エレベータにおける状態検知に適した基準画像を生成して、状態検知を精度良く行うことが可能なエレベータ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…展望窓、１５…乗場、１６…乗場ドア、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２１ａ…画像バッファエリア、２１ｂ…基準画像記憶エリア、２２…検知部、２２ａ…状態検知部、２２ｂ…基準画像生成部、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。

Claims (4)

1. 外部景観を目視可能な展望窓が設けられた乗りかごと、前記乗りかご内に設置されたカメラとを備えるエレベータシステムであって、
   前記乗りかご内が無人の時に前記カメラにより撮影された画像であって、予め決められた時間帯毎に撮影された画像を所定期間分記憶する第１記憶手段と、
   前記第１記憶手段から前記時間帯毎に前記所定期間分の画像を取得し、前記取得された所定期間分の画像の平均値に基づいて前記時間帯毎に基準画像を生成する生成手段と、
   前記カメラで撮影された画像と、この画像の撮影時刻に対応する時間帯の基準画像とを比較して、前記乗りかご内の状態を検知する状態検知手段と、
   を具備し、
   前記生成手段は、
   前記乗りかご内が無人であることが検知された場合であって、現在時刻に対応する時間帯の当日の画像が前記第１記憶手段に記憶されていない場合、前記カメラにより前記乗りかご内を撮影し、この撮影画像を前記現在時刻に対応する時間帯の当日の画像として前記第１記憶手段に記憶することを特徴とするエレベータシステム。
2. 前記当日の画像は、前記現在時刻に対応する時間帯の所定期間分の画像のうちの最も古い画像に代えて記憶される、請求項１に記載のエレベータシステム。
3. 前記第１記憶手段に記憶される画像には、当該画像が撮影された日の季節を示す季節情報と、当該画像が撮影された時の天気を示す天気情報とが付加され、
   前記生成手段は、
   当日の時間帯毎の天気予報を示す天気予報情報を外部装置から取得し、
   前記所定期間分の画像のうち、前記季節情報により示される季節が当日の季節と一致し、かつ、前記天気情報により示される天気が前記天気予報情報により示される天気と一致する少なくとも１つ以上の画像を、前記時間帯毎に前記第１記憶手段から取得し、
   前記取得された少なくとも１つ以上の画像の平均値に基づいて前記時間帯毎に基準画像を生成することを特徴とする、請求項１に記載のエレベータシステム。
4. 外部景観を目視可能な展望窓が設けられた乗りかごと、前記乗りかご内に設置されたカメラとを備えるエレベータシステムであって、
   前記乗りかご内が無人の時に前記カメラにより撮影された画像であって、予め決められた時間帯毎に撮影された画像を所定期間分記憶する第１記憶手段と、
   前記第１記憶手段から前記時間帯毎に前記所定期間分の画像を取得し、前記取得された所定期間分の画像の平均値に基づいて前記時間帯毎に基準画像を生成する生成手段と、
   前記カメラで撮影された画像と、この画像の撮影時刻に対応する時間帯の基準画像とを比較して、前記乗りかご内の状態を検知する状態検知手段と、
   前記生成手段により生成された前記時間帯毎の基準画像を記憶する第２記憶手段と、
   を具備し、
   前記生成手段は、予め決められたタイミングに前記時間帯毎の新たな基準画像を生成し、前記第２記憶手段に記憶された前日の基準画像を前記新たな基準画像に更新することを特徴とするエレベータシステム。

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