JP7358606B1 - エレベータシステム - Google Patents

Abstract

【課題】紐のような細い物体を正確に検知すること。【解決手段】一実施形態に係るエレベータシステムは、カメラの撮影画像に基づき紐検知エリアに対応する紐検知対象画像を生成する生成手段と、紐検知対象画像と、紐検知対象画像に対応する基準画像とを、マトリクス状の多数のブロックに区切り、紐検知対象画像の各ブロックの輝度値と基準画像の各ブロックの輝度値とを比較し、予め設定された第１閾値以上の輝度差を有するブロックを第１検知ブロックとして検知する第１検知手段と、第１検知ブロックが紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って連続的に並ぶ場合に、紐検知エリアから線状物体を検知する第２検知手段と、線状物体が検知された紐検知対象画像の各ブロック行において、連続的に並ぶ第１検知ブロックの数が予め設定された第２閾値を超える部分がない場合に、紐検知エリアから紐を検知する第３検知手段と、を備える。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、エレベータシステムに関する。

エレベータでは、利用者のペット（例えば、犬など）が乗りかごに乗車、あるいは、乗りかごから降車した時に、そのペットに繋がれたリーシュコード（紐）がドアに挟まれる事故が発生することがある。

このような事故の発生を抑止する方法として、輪郭抽出により紐を検知する方法が考案されている。しかしながら、紐のような細い物体を、上記した輪郭抽出により正確に検知することは難しく、輪郭抽出を用いた検知方法では、信頼性に欠けるといった問題がある。

特許第５６９０５０４号公報

本発明が解決しようとする課題は、紐のような細い物体を正確に検知する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、カメラと、設定手段と、生成手段と、第１検知手段と、第２検知手段と、第３検知手段と、を備える。前記カメラは、乗りかご内に設置され、ドアのシルを撮影範囲に含む。前記設定手段は、前記カメラにより撮影された撮影画像の前記シルが映るエリアに紐を検知するための紐検知エリアを設定する。前記生成手段は、前記撮影画像に基づき、前記紐検知エリアに対応する紐検知対象画像を生成する。前記第１検知手段は、前記紐検知対象画像と、前記紐検知対象画像に対応する基準画像とをそれぞれ、マトリクス状の多数のブロックに区切り、前記紐検知対象画像の各ブロックの輝度値と前記基準画像の各ブロックの輝度値とを比較し、予め設定された第１閾値以上の輝度差を有するブロックを第１検知ブロックとして検知する。前記第２検知手段は、前記第１検知ブロックが前記紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って連続的に並ぶ場合に、前記紐検知エリアから線状物体を検知する。前記第３検知手段は、前記線状物体が検知された紐検知対象画像の各ブロック行において、連続的に並ぶ第１検知ブロックの数が予め設定された第２閾値を超える部分がない場合に、前記紐検知エリアから紐を検知する。

図１は、一実施形態に係るエレベータシステムの概略構成例を示す図である。 図２は、同実施形態に係る検知エリアを説明するための図である。 図３は、同実施形態に係る画像前処理部の機能構成例を示すブロック図である。 図４は、同実施形態に係るノイズ平均化処理部により実行される処理を説明するための図である。 図５は、同実施形態に係る検知処理部の機能構成例を示すブロック図である。 図６は、同実施形態に係る第１紐検知処理部により実行される処理を説明するための図である。 図７は、同実施形態に係る第１紐検知処理部により実行される処理を説明するための図である。 図８は、同実施形態に係る第１紐検知処理部により実行される処理を説明するための図である。 図９は、同実施形態に係る第２紐検知処理部により実行される処理を説明するための図である。 図１０は、同実施形態に係る第３紐検知処理部により実行される処理を説明するための図である。 図１１は、同実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、同実施形態に係る画像前処理部により実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、同実施形態に係る検知処理部により実行される処理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。

図１は、一実施形態に係るエレベータシステムの概略構成例を示す図である。
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、もしくは、乗場１５側あるいは乗りかご１１内部側に所定の角度だけ傾けて設置される。カメラ１２は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズもしくは魚眼レンズを有し、１８０度以上の視野角で乗りかご１１内および乗場１５を含む撮影対象を広範囲に撮影する。カメラ１２は、後述するシルを撮影範囲に含む。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。

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が戸開しているときには乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３を戸閉しているときには乗場ドア１４も戸閉しているものとする。また、以下の説明において、単に「ドア」と述べた場合には、かごドア１３と乗場ドア１４の両方を含むものとする。なお、本実施形態においては、かごドア１３および乗場ドア１４が、２枚戸両開きのドアである場合を想定するが、これに限定されず、かごドア１３および乗場ドア１４は、他のタイプのドア（例えば、２枚戸片開きのドアなど）であっても構わない。

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がカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

画像処理装置２０は、記憶部２１と、制御部２２とを備えている。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ともに、制御部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、後述する画像前処理部による各種前処理が施された画像がさらに保存されてもよい。また、記憶部２１には、制御部２２の処理において使用される基準画像がさらに保存されてもよい。基準画像とは、利用者がいない状態であり、かつ、ドアが全開状態の時にカメラ１２によって撮影された画像から、後述する紐検知エリア部分が抽出された画像である。

制御部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にいる利用者や物体を検知する。この制御部２２を機能的に分けると、検知エリア設定部２３と、画像前処理部２４と、検知処理部２５とで構成される。

検知エリア設定部２３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）や物体を検知するための検知エリアを設定する。具体的には、検知エリア設定部２３は、図２に示すように、乗場１５の出入口付近の床面（が映るエリア）に第１検知エリアＥ１を設定し、ドアのシル１６（が映るエリア）に第２検知エリアＥ２を設定する。シル１６とは、ドアの開閉動作をガイドするための部材であり、開閉動作時にドアが移動する移動経路上に設けられる。なお、第１検知エリアＥ１は、乗場１５から乗りかご１１に向けて移動する利用者（つまり、乗りかご１１に乗車する利用者）、または、乗りかご１１から乗場１５に向けて移動する利用者（つまり、乗りかご１１から降車する利用者）を検知するための検知エリアであり、利用者検知エリアＥ１と称されてもよい。また、第２検知エリアＥ２は、シル１６上に位置する紐を検知するための検知エリアであり、紐検知エリアＥ２と称されてもよい。

なお、本実施形態においては、検知エリア設定部２３が、２つの検知エリアＥ１，Ｅ２を設定する場合を想定したが、これに限定されず、検知エリア設定部２３は、例えば乗りかご１１内の出入口付近の床面等にさらに検知エリアを設定してもよい。

画像前処理部２４は、カメラ１２の撮影画像に対して各種前処理を実行する。なお、画像前処理部２４により実行される各種前処理については後述するため、ここではその詳しい説明を省略する。

検知処理部２５は、検知エリア設定部２３により設定された検知エリア毎に、人または物（人または物の動き）を検知する検知処理を実行する。具体的には、検知処理部２５は、図２に示すように、カメラ１２の撮影画像上に設定された検知エリアを多数のブロックに区切り、各ブロックの輝度値の変化に着目して、人または物を検知する。

なお、図２に示すように、紐検知エリアＥ２は、利用者検知エリアＥ１よりも小さいサイズのブロックで区切られる。より詳しくは、利用者検知エリアＥ１を区切る１つのブロックには、撮影画像を構成する１６（＝４×４）個の画素が含まれるのに対し、紐検知エリアＥ２を区切る１つのブロックには、撮影画像を構成する１（＝１×１）個の画素が含まれる。詳細については後述するが、このように、紐検知エリアＥ２を利用者検知エリアＥ１よりも小さいサイズのブロックで区切ることにより、紐検知エリアＥ２においては、幅の細い物体（例えば、紐）を精度よく検知することが可能である。

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、画像処理装置２０に対して、かごドア１３の戸開閉状態を示す状態信号を定期的に出力する。

エレベータ制御装置３０は、戸開閉制御部３１と、通知部３２と、を備えている。
戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着した時のかごドア１３の戸開閉動作を制御する。より詳しくは、戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着した時にかごドア１３を戸開し、例えば所定時間経過後にかごドア１３を戸閉する。戸開閉制御部３１は、かごドア１３の全戸開中または戸閉動作中に、画像処理装置２０（検知処理部２５）により人または物が検知された場合、かごドア１３の戸閉動作を禁止して、かごドア１３が全戸開中の場合は戸開状態を維持し（かごドア１３の戸開時間を延長し）、かごドア１３が戸閉動作中の場合は反転戸開を行う。通知部３２は、画像処理装置２０（検知処理部２５）により人または物が検知された場合、利用者に注意を喚起するためのメッセージを通知する。

図３は、画像前処理部２４の機能構成例を示すブロック図である。図３に示すように、画像前処理部２４は、紐検知エリア抽出部２４ａと、ノイズ平均化処理部２４ｂと、ヒストグラム平坦化処理部２４ｃと、を備えている。

紐検知エリア抽出部２４ａは、カメラ１２の撮影画像から紐検知エリアＥ２部分を抽出した紐検知エリア画像を生成する。

ノイズ平均化処理部２４ｂは、所定期間（例えば、１秒）の間に紐検知エリア抽出部２４ａにより生成された複数の紐検知エリア画像を用いて、１つの平均画像を生成する。
例えば、図４に示すように、カメラ１２により１秒間で３０枚の画像が撮影され、紐検知エリア抽出部２４ａから３０枚の紐検知エリア画像ｉ_１，ｉ_２，…，ｉ_３０を得ることができる場合、ノイズ平均化処理部２４ｂは、紐検知エリア画像ｉ_１～ｉ_３０にそれぞれ含まれる画素ａ_１～ａ_９の輝度値の平均値をそれぞれ算出して、平均画像ｉ_ａｖｅを生成する。

より詳しくは、ノイズ平均化処理部２４ｂは、３０枚の紐検知エリア画像ｉ_１～ｉ_３０にそれぞれ含まれる画素ａ_１の輝度値の平均値を、平均画像ｉ_ａｖｅに含まれる画素ａ_１の輝度値として算出する。また、ノイズ平均化処理部２４ｂは、３０枚の紐検知エリア画像ｉ_１～ｉ_３０にそれぞれ含まれる画素ａ_２の輝度値の平均値を、平均画像ｉ_ａｖｅに含まれる画素ａ_２の輝度値として算出する。ノイズ平均化処理部２４ｂは、平均画像ｉ_ａｖｅに含まれる画素ａ_３～ａ_９の輝度値についても同様にして算出し、１つの平均画像ｉ_ａｖｅを生成する。

ノイズ平均化処理部２４ｂにおいて平均画像ｉ_ａｖｅを生成することにより、次のような事態が発生してしまうことを防ぐことが可能である。例えば、所定の紐検知エリア画像に含まれる所定の画素の輝度値が、他の紐検知エリア画像に含まれる対応する画素の輝度値から大きく離れた値を示す場合であって、当該所定の紐検知エリア画像がそのまま、後述する紐検知処理に使用されてしまった場合、当該所定の画素の輝度値がノイズとなり、紐を誤検知してしまう、あるいは、紐を検知できない可能性がある。しかしながら、ノイズ平均化処理部２４ｂにおいて所定の紐検知エリア画像に含まれるノイズを平均化した平均画像ｉ_ａｖｅを生成し、当該平均画像ｉ_ａｖｅを紐検知処理に使用することで、当該所定の紐検知エリア画像に含まれるノイズが紐検知処理に与える影響を抑制することが可能であり、上記した事態の発生を防ぐことが可能である。

ヒストグラム平坦化処理部２４ｃは、ノイズ平均化処理部２４ｂにより生成された平均画像ｉ_ａｖｅに対して、適応用的ヒストグラム平坦化（ＣＬＡＨＥ）処理を実行する。これによれば、平均画像ｉ_ａｖｅに発生し得る白飛びを抑制すると共に、当該平均画像ｉ_ａｖｅのコントラストを補正することが可能なため、後述する紐検知処理時に予め設定された値（第１閾値）以上の輝度差を有するブロックを検知し易くすることが可能である。

紐検知エリア抽出部２４ａと、ノイズ平均化処理部２４ｂと、ヒストグラム平坦化処理部２４ｃとによる各種前処理が施された画像（以下、紐検知対象画像と表記）は、記憶部２１（例えば、記憶部２１のバッファエリア）に記憶される。

図５は、検知処理部２５の機能構成例を示すブロック図である。図５に示すように、検知処理部２５は、第１紐検知処理部２５ａと、第２紐検知処理部２５ｂと、第３紐検知処理部２５ｃと、を備えている。

第１紐検知処理部２５ａは、画像前処理部２４による各種前処理が施された紐検知対象画像と、記憶部２１に予め記憶された基準画像とを取得する。紐検知対象画像と基準画像は、どちらも紐検知エリアＥ２部分を映した画像であるため、第１紐検知処理部２５ａは、取得したこれら画像を、図２に示した小さいサイズのブロックで区切る処理を実行する。

第１紐検知処理部２５ａは、紐検知対象画像の各ブロックの輝度値と、基準画像の各ブロックの輝度値とを比較し、その結果、予め設定された値（第１閾値）以上の輝度差を有するブロックが存在した場合には、当該ブロックを紐検知ブロック（第１検知ブロック）として検知する。また、第１紐検知処理部２５ａは、紐検知対象画像と基準画像との比較において、紐検知ブロックとして検知しなかったブロック（つまり、上記した輝度差を有さないブロック）のうち、任意の方向（列方向（縦方向）、行方向（横方向）、または列方向および行方向と交差する方向（斜め方向））において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触するブロックを疑問符ブロック（第２検知ブロック）として検知する。なお、本実施形態において、紐検知ブロック群は、縦方向または横方向に隣接する２つ以上の紐検知ブロックからなるブロック群と定義される。つまり、斜め方向に接触する２つ以上の紐検知ブロックでは、紐検知ブロック群は構成されないものとする。

ここで、図６～図８を参照して、疑問符ブロックを検知する処理（第１紐検知処理部２５ａにより実行される処理）について具体的に説明する。なお、図６～図８では、紐検知ブロックとして検知されたブロックには「１」を付し、疑問符ブロックとして検知されたブロックには「？」を付すものとする。

図６では、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果、ブロックｂ_１，ｂ_８が紐検知ブロックとして検知された場合を想定している（図６（ａ）参照）。この場合、第１紐検知処理部２５ａは、紐検知ブロックとして検知されなかったブロックｂ_２～ｂ_７，ｂ_９を順に評価し、各ブロックｂ_２～ｂ_７，ｂ_９が疑問符ブロックに相当するか否かを判定する。

ここで、ブロックｂ_４は、紐検知ブロックｂ_１と縦方向において接触（隣接）し、かつ、紐検知ブロックｂ_８と斜め方向において接触しており、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックと接触しているため、疑問符ブロックとして検知される（図６（ｂ）参照）。同様に、ブロックｂ_５は、紐検知ブロックｂ_１と斜め方向において接触し、かつ、紐検知ブロックｂ_８と縦方向において接触（隣接）しており、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックと接触しているため、疑問符ブロックとして検知される（図６（ｂ）参照）。なお、その他のブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_６，ｂ_７，ｂ_９は、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックと接触していないため、疑問符ブロックとして検知されない。

図７では、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果、ブロックｂ_１，ｂ_４，ｂ_６～ｂ_８が紐検知ブロックとして検知された場合を想定している。なお、紐検知ブロックｂ_１，ｂ_４，ｂ_７，ｂ_８はそれぞれ、縦方向または横方向に隣接しており、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１を構成する。つまり、図７では、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果、紐検知ブロックｂ_６と紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１とが検知された場合を想定している（図７（ａ）参照）。この場合、第１紐検知処理部２５ａは、紐検知ブロックとして検知されなかったブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５，ｂ_９を順に評価し、各ブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５，ｂ_９が疑問符ブロックに相当するか否かを判定する。

ここで、ブロックｂ_２は、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１と接触し、かつ、紐検知ブロックｂ_６と斜め方向において接触しており、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触しているため、疑問符ブロックとして検知される（図７（ｂ）参照）。同様に、ブロックｂ_５は、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１と接触し、かつ、紐検知ブロックｂ_６と横方向において接触（隣接）しており、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触しているため、疑問符ブロックとして検知される（図７（ｂ）参照）。さらに、ブロックｂ_９は、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１と接触し、かつ、紐検知ブロックｂ_６と縦方向において接触（隣接）しており、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触しているため、疑問符ブロックとして検知される（図７（ｂ）参照）。なお、ブロックｂ_３は、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触していないため、疑問符ブロックとして検知されない。

図８では、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果、ブロックｂ_１，ｂ_４が紐検知ブロックとして検知された場合を想定している。なお、紐検知ブロックｂ_１，ｂ_４はそれぞれ、縦方向に隣接しており、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１を構成する。つまり、図８では、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果、紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１が検知された場合を想定している（図８（ａ）参照）。この場合、第１紐検知処理部２５ａは、紐検知ブロックとして検知されなかったブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５～ｂ_９を順に評価し、各ブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５～ｂ_９が疑問符ブロックに相当するか否かを判定する。しかしながら、図８の場合においては、上記したように、紐検知対象画像と基準画像とを比較した結果として、１つの紐検知ブロック群ｂ_Ｇ１しか検知されておらず、いずれのブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５～ｂ_９も２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触することがないため、いずれのブロックｂ_２，ｂ_３，ｂ_５～ｂ_９も疑問符ブロックとして検知されない（図８（ｂ）参照）。

再度図５の説明に戻る。
第２紐検知処理部２５ｂは、第１紐検知処理部２５ａの処理結果に基づき、紐検知エリアＥ２に線状物体があるか否かを判定する。より詳しくは、第２紐検知処理部２５ｂは、第１紐検知処理部２５ａにより多数のブロックに区切られた紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って、第１紐検知処理部２５ａにより検知された紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが任意の方向に接触して連続的に並んでいるか否かを判定し、紐検知エリアＥ２に線状物体があるか否かを判定する。換言すると、第２紐検知処理部２５ｂは、マトリクス状に配列された多数のブロックで区切られた紐検知対象画像の乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいるか否かを判定し、紐検知エリアＥ２に線状物体があるか否かを判定する。

第２紐検知処理部２５ｂは、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいると判定した場合、紐検知エリアＥ２から線状物体を検知する（つまり、紐検知エリアＥ２に線状物体があると判定する）。一方、第２紐検知処理部２５ｂは、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいないと判定した場合（つまり、第１紐検知処理部２５ａにより、少なくとも１つのブロック行において、紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが全く検知されていなかった場合）、紐検知エリアＥ２に線状物体がないことを検知する（つまり、紐検知エリアＥ２に線状物体がないと判定する）。

ここで、図９を参照して、第２紐検知処理部２５ｂにより実行される処理について具体的に説明する。なお、図９では、紐検知ブロックとして検知されたブロックには「１」を付し、疑問符ブロックとして検知されたブロックには「？」を付すものとする。

まず、第１紐検知処理部２５ａによる処理の結果として、紐検知対象画像が多数のブロックに区切られ、かつ、紐検知ブロックと疑問符ブロックとが図９（ａ）のように検知されている場合を想定する。この場合、第２紐検知処理部２５ｂは、図９（ａ）の破線のように、任意の方向において接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックを用いて、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘る１本の線を描くことが可能である。このため、第２紐検知処理部２５ｂは、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいると判定し、紐検知エリアＥ２から線状物体を検知する。

なお、図９（ａ）では、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘る１本の線が図中破線のように描かれる場合を想定したが、これに限定されず、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘る１本の線は、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックを用いてさえいれば、どのように描かれても構わない。

次に、第１紐検知処理部２５ａによる処理の結果として、紐検知対象画像が多数のブロックに区切られ、かつ、紐検知ブロックと疑問符ブロックとが図９（ｂ）のように検知されている場合を想定する。この場合、第２紐検知処理部２５ｂは、任意の方向において接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックを用いて、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘る１本の線を描くことができない。このため、第２紐検知処理部２５ｂは、乗場１５に最も近いブロック行から乗りかご１１に最も近いブロック行に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいないと判定し（あるいは、破線で囲まれた２つのブロック行において紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが途切れてしまっていることを検知し）、紐検知エリアＥ２に線状物体がないことを検知する。

再度図５の説明に戻る。
第３紐検知処理部２５ｃは、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体の幅を評価し、当該線状物体が紐であるか否かを判定する。より詳しくは、第３紐検知処理部２５ｃは、第２紐検知処理部２５ｂにより線状物体が検知された紐検知対象画像の各ブロック行毎に、連続的に並ぶ紐検知ブロックの数（つまり、横方向に隣接する紐検知ブロックの数）が予め設定された値（第２閾値）を超える部分があるか否かを判定する。なお、線状物体の幅の評価においては、疑問符ブロックは用いられず、紐検知ブロックのみが用いられる。

ここで、例えば、カメラ１２が幕板１１ａの中に設置され（より詳しくは、乗りかご１１の床面からおよそ２１３０ｍｍの高さに設置され）、かつ、ペットに繋がれた紐が乗りかご１１の床面からおよそ５３０ｍｍの高さにあることを想定した場合、当該ペットに繋がれた紐は、およそ３ブロックの幅を持って紐検知対象画像に映ることが予想される。このため、本実施形態においては、上記した第２閾値が「３」に設定される場合を想定するが、この値はあくまで一例であり、第２閾値は、撮影環境（例えば、乗りかご１１の床面からカメラ１２までの高さ）や、乗りかご１１の床面から検知対象の紐までの高さ、検知対象の紐の基準となる幅などに応じて任意に変更されて構わない。

第３紐検知処理部２５ｃは、少なくとも１つのブロック行において、上記した第２閾値を超える部分があると判定した場合、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体は紐よりも幅広な物体であり、当該線状物体が紐でないことを検知する。一方、第３紐検知処理部２５ｃは、いずれのブロック行においても、上記した第２閾値を超える部分がないと判定した場合、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体を、紐として検知する。つまり、この場合、第３紐検知処理部２５ｃは、紐検知エリアＥ２から紐を検知する。

ここで、図１０を参照して、第３紐検知処理部２５ｃにより実行される処理について具体的に説明する。なお、図１０では、紐検知ブロックとして検知されたブロックに「１」を付すものとする。

まず、第１紐検知処理部２５ａによる処理の結果として、紐検知対象画像が多数のブロックに区切られ、かつ、紐検知ブロックが図１０（ａ）のように検知され、第２紐検知処理部２５ｂによる処理の結果として、線状物体が検知された場合を想定する。この場合、第３紐検知処理部２５ｃは、いずれのブロック行においても、連続的に並ぶ紐検知ブロックの数が「３」（第２閾値）を超える部分はないと判定し、紐検知エリアＥ２から紐を検知する。

なお、ここでは詳細な説明を省略するが、図１０（ｂ）～（ｅ）の場合においても同様に、第３紐検知処理部２５ｃは、いずれのブロック行においても、連続的に並ぶ紐検知ブロックの数が「３」（第２閾値）を超える部分はないと判定し、紐検知エリアＥ２から紐を検知する。

一方、第１紐検知処理部２５ａによる処理の結果として、紐検知対象画像が多数のブロックに区切られ、かつ、紐検知ブロックが図１０（ｆ）のように検知され、第２紐検知処理部２５ｂによる処理の結果として、線状物体が検知された場合を想定する。この場合、第３紐検知処理部２５ｃは、破線で囲まれた２つのブロック行（第４ブロック行、第５ブロック行）において、連続的に並ぶ紐検知ブロックの数が「３」（第２閾値）を超える部分があると判定し、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体が紐でないことを検知する。

次に、図１１のフローチャートを参照して、本実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例について説明する。
紐検知期間になると（ステップＳ１のＹｅｓ）、制御部２３は、エレベータ制御装置３０から得られる状態信号に基づいて、かごドア１３が全閉状態か否かを判定する（ステップＳ２）。

上記したステップＳ２の処理において、かごドア１３が全閉状態でないと判定された場合（ステップＳ２のＮｏ）、制御部２３の画像前処理部２４は、カメラ１２の撮影画像に対して各種前処理を実行する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３のより詳しい説明は図１２を用いて後述するため、ここではその詳しい説明を省略する。

その後、制御部２３の検知処理部２５は、画像前処理部２４により各種前処理が施された画像を用いて紐検知処理を実行し（ステップＳ４）、ここでの一連の動作を終了させる。なお、ステップＳ４のより詳しい説明は図１３を用いて後述するため、ここではその詳しい説明を省略する。

図１２は、図１１に示すステップＳ３の処理をより詳しく説明するためのフローチャートである。
まず、画像前処理部２４の紐検知エリア抽出部２４ａは、当該紐検知期間（例えば、１秒）の間にカメラ１２により撮影された複数の画像から、紐検知エリアＥ２部分をそれぞれ抽出して、複数の紐検知エリア画像を生成する（ステップＳ１１）。

続いて、画像前処理部２４のノイズ平均化処理部２４ｂは、紐検知エリア抽出部２４ａにより生成された複数の紐検知エリア画像を用いてノイズ平均化処理を実行し、１つの平均画像ｉ_ａｖｅを生成する（ステップＳ１２）。

しかる後、画像前処理部２４のヒストグラム平坦化処理部２４ｃは、ノイズ平均化処理部２４ｂにより生成された平均画像ｉ_ａｖｅに対して、適応的ヒストグラム平坦化処理を実行して、１つの紐検知対象画像を生成し（ステップＳ１３）、ここでの一連の処理を終了させる。

図１３は、図１１に示すステップＳ４の処理をより詳しく説明するためのフローチャートである。
まず、検知処理部２５の第１紐検知処理部２５ａは、画像前処理部２４のヒストグラム平坦化処理部２４ｃにより生成された紐検知対象画像と、記憶部２１に予め記憶された基準画像とを取得し、取得したこれら画像を、紐検知エリアＥ２に対して予め定められたサイズのブロックで区切る処理を実行する（つまり、図２に示した小さいサイズのブロックで区切る処理を実行する）（ステップＳ２１）。

続いて、第１紐検知処理部２５ａは、紐検知対象画像の各ブロックの輝度値と、基準画像の各ブロックの輝度値とを順に比較し、予め設定された第１閾値以上の輝度差を有するブロックを、紐検知ブロックとして検知する（ステップＳ２２）。

また、第１紐検知処理部２５ａは、上記したステップＳ２２の処理において紐検知ブロックとして検知しなかったブロックのうち、任意の方向において、２つ以上の紐検知ブロックまたは紐検知ブロック群と接触するブロックを、疑問符ブロックとして検知する（ステップＳ２３）。

次に、検知処理部２５の第２紐検知処理部２５ｂは、上記したステップＳ２２，Ｓ２３の処理が実行された紐検知対象画像に基づいて、紐検知エリアＥ２に線状物体があるか否かを判定する。より詳しくは、第２紐検知処理部２５ｂは、上記したステップＳ２２，Ｓ２３の処理が実行された紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいるか否かを判定する（ステップＳ２４）。

上記したステップＳ２４の処理において、紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいないと判定された場合（ステップＳ２４のＮｏ）、第２紐検知処理部２５ｂは、紐検知エリアＥ２に線状物体がないことを検知し（ステップＳ２５）、ここでの一連の処理を終了させる。

一方、上記したステップＳ２４の処理において、紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って、任意の方向に接触する紐検知ブロックまたは疑問符ブロックが連続的に並んでいると判定された場合（ステップＳ２４のＹｅｓ）、第２紐検知処理部２５ｂは、紐検知エリアＥ２から線状物体を検知する。その後、第３紐検知処理部２５ｃは、線状物体が検知された紐検知対象画像に基づいて、紐検知エリアＥ２に紐があるか否かを判定する。より詳しくは、第３紐検知処理部２５ｃは、線状物体が検知された紐検知対象画像の各ブロック行毎に、連続的に並ぶ紐検知ブロックの数が予め設定された第２閾値を超える部分があるか否かを判定する（ステップＳ２６）。

上記したステップＳ２６の処理において、少なくとも１つのブロック行において、上記した第２閾値を超える部分があると判定された場合（ステップＳ２６のＹｅｓ）、第３紐検知処理部２５ｃは、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体が紐でないことを検知し（ステップＳ２５）、ここでの一連の処理を終了させる。

一方、上記したステップＳ２６の処理において、いずれのブロック行においても、上記した第２閾値を超える部分がないと判定された場合（ステップＳ２６のＮｏ）、第３紐検知処理部２５ｃは、第２紐検知処理部２５ｂにより検知された線状物体は紐であると判定し、紐検知エリアＥ２から紐を検知し（ステップＳ２７）、ここでの一連の処理を終了させる。

なお、上記したステップＳ２７の処理の後に、第３紐検知処理部２５ｃは、紐検知エリアＥ２から紐を検知した旨の検知結果をエレベータ制御装置３０に出力する。エレベータ制御装置３０は、第３紐検知処理部２５ｃ（検知処理部２５）から紐を検知した旨の検知結果を受けると、かごドア１３の戸閉を禁止し、かごドア１３の全戸開を維持する、あるいは、かごドア１３を反転戸開させる。

以上説明した本実施形態に係るエレベータシステムにおいては、紐検知エリアＥ２に対応する紐検知対象画像をマトリクス状の多数のブロックに区切り、各ブロックの輝度値の変化に着目して紐検知ブロックを検知し、当該紐検知ブロックが当該紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って連続的に並ぶか否かと、当該紐検知ブロックの行方向における連続性とに基づいて、紐検知エリアＥ２から紐を検知する。このように、本実施形態に係るエレベータシステムにおいては、各ブロックの輝度値の変化に着目するだけでなく、そこから得られる紐検知ブロックの各種方向における連続性も考慮して紐を検知することができるため、例えば輪郭抽出により紐を検知する場合に比べて、正確に紐を検知することが可能であり、ペットに繋がれたリーシュコードがドアに挟まれてしまうような事故の発生をより確実に抑止することが可能である。

また、本実施形態に係るエレベータシステムにおいては、紐検知ブロックとして検知されなかったブロックの一部を疑問符ブロックとして検知し、当該疑問符ブロックも紐検知処理に使用する。これによれば、例えば外光等の影響により、本来であれば紐検知ブロックとして検知されるべきブロックを紐検知ブロックとして検知できないような場合であっても、当該ブロックを疑問符ブロックとして検知できる可能性があり、紐検知エリアＥ２から紐を検知できる可能性を向上させ、上記した事故の発生をより確実に抑止することが可能である。

以上説明した一実施形態によれば、紐のような細い物体を正確に検知することが可能なエレベータシステムを提供することが可能である。

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…シル、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２２…制御部、２３…検知エリア設定部、２４…画像前処理部、２４ａ…紐検知エリア抽出部、２４ｂ…ノイズ平均化処理部、２４ｃ…ヒストグラム平坦化処理部、２５…検知処理部、２５ａ…第１紐検知処理部、２５ｂ…第２紐検知処理部、２５ｃ…第３紐検知処理部、３０…エレベータ制御装置、３１…戸開閉制御部、３２…通知部、Ｅ１…利用者検知エリア、Ｅ２…紐検知エリア。

Claims (8)

1. 乗りかご内に設置され、ドアのシルを撮影範囲に含むカメラと、
   前記カメラにより撮影された撮影画像の前記シルが映るエリアに紐を検知するための紐検知エリアを設定する設定手段と、
   前記撮影画像に基づき、前記紐検知エリアに対応する紐検知対象画像を生成する生成手段と、
   前記紐検知対象画像と、前記紐検知対象画像に対応する基準画像とをそれぞれ、マトリクス状の多数のブロックに区切り、前記紐検知対象画像の各ブロックの輝度値と前記基準画像の各ブロックの輝度値とを比較し、予め設定された第１閾値以上の輝度差を有するブロックを第１検知ブロックとして検知する第１検知手段と、
   前記第１検知ブロックが前記紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って連続的に並ぶ場合に、前記紐検知エリアから線状物体を検知する第２検知手段と、
   前記線状物体が検知された紐検知対象画像の各ブロック行において、連続的に並ぶ第１検知ブロックの数が予め設定された第２閾値を超える部分がない場合に、前記紐検知エリアから紐を検知する第３検知手段と、
   を備えることを特徴とする、エレベータシステム。
2. 前記第３検知手段は、
   前記線状物体が検知された紐検知対象画像の少なくとも１つのブロック行において、前記第２閾値を超える部分があった場合、前記紐検知エリアから紐を検知しないことを特徴とする、
   請求項１に記載のエレベータシステム。
3. 前記基準画像は、
   前記乗りかごを利用する利用者がいない状態であり、かつ、前記ドアが全開状態の時に、前記カメラにより撮影された画像であって、当該画像から紐検知エリア部分が抽出された画像であ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. 前記生成手段は、
   前記撮影画像から紐検知エリア部分を抽出した紐検知エリア画像を生成し、
   所定期間の間に生成した複数の紐検知エリア画像にノイズ平均化処理を実行して１つの平均画像を生成し、
   前記平均画像に適応的ヒストグラム平坦化処理を実行して前記紐検知対象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。
5. 前記第１検知手段は、
   前記第１検知ブロックとして検知しなかったブロックのうち、２つ以上の前記第１検知ブロックと接触するブロックを第２検知ブロックとして検知し、
   前記第２検知手段は、
   前記第１検知ブロックまたは前記第２検知ブロックが前記紐検知対象画像の最上部から最下部に亘って連続的に並ぶ場合に、前記紐検知エリアから線状物体を検知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。
6. 前記第１検知手段は、
   行方向または列方向に隣接する２つ以上の前記第１検知ブロックを検知した場合、これら第１検知ブロックを、１つの第１検知ブロック群として検知し、
   前記第１検知ブロックとして検知しなかったブロックのうち、２つ以上の前記第１検知ブロックまたは前記第１検知ブロック群と接触するブロックを前記第２検知ブロックとして検知することを特徴とする、
   請求項５に記載のエレベータシステム。
7. 前記ドアの戸開閉動作を制御するエレベータ制御装置をさらに備え、
   前記エレベータ制御装置は、
   前記第３検知手段から前記紐を検知した旨の検知結果を受けると、前記ドアの戸閉動作を禁止して、前記ドアの戸開状態を維持する、あるいは、前記ドアを反転戸開させ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。
8. 前記第２閾値は、
   前記乗りかごの床面から前記カメラまでの高さと、前記乗りかごの床面から検知対象の紐までの高さと、前記検知対象の紐の幅とに基づき設定され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。

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