JPWO2020105618A1 - 乗客監視システムおよび乗客監視方法 - Google Patents

Abstract

本発明の一実施形態に係る乗客監視システムは、車両に設けられるとともに、車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を出力可能な測距センサと距離情報に基づき、車両の混雑状況を推定する制御部を備える。

Description

本発明は、乗客監視システムおよび乗客監視方法に関する。

特許文献１には、列車の車両内の混雑状況を利用客に知らせる混雑状況案内装置が開示されている。混雑状況案内装置は、レーザ光を発生させる光発生手段、レーザ光を２次元方向に偏向させる偏向手段を備え、受光した光信号を乗客数として計数している。

特開平１１−２９１９０９号公報

しかしながら、特許文献１には、受光した光信号から乗客を計数するための具体的な構成および方法は一切、示されていない。このため、特許文献１に記載の装置において、車両の混雑状況を正確に検出することはできない。

本発明の一観点によれば、車両に設けられるとともに、前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を出力可能な測距センサと、前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する制御部とを備える乗客監視システムが提供される。

本発明の他の観点によれば、車両に設けられた測距センサから前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を取得し、前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する乗客監視方法が提供される。

本発明によれば、車両の混雑状況を正確に検出することが可能となる。

第１の実施形態における乗客監視システムのブロック図である。 第１の実施形態における制御部および測距センサのブロック図である。 第１の実施形態における測距センサの斜視模式図である。 第１の実施形態における測距センサの上面模式図である。 第１の実施形態における変形例としての測距センサの上面模式図である。 第１の実施形態におけるセンサユニットのブロック図である。 第１の実施形態における測距センサの配置例の図である。 第１の実施形態における制御部における処理を説明するための図である。 第１の実施形態における制御部における処理を説明するための図である。 第１の実施形態における乗客監視システムの動作を表すシーケンス図である。 第１の実施形態における乗客監視システムの動作を表すシーケンス図である。 第１の実施形態におけるユーザ端末の表示の一例である。 第１の実施形態におけるユーザ端末の表示の一例である。 第１の実施形態におけるユーザ端末の表示の一例である。 第２の実施形態における測距センサの配置例の図である。 第３の実施形態における測距センサの配置例の図である。 第４の実施形態における測距センサの配置例の図である。 第５の実施形態における乗客監視システムの概略構成図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
本実施形態における乗客監視システムは、例えば列車、バス、路面電車などの車両における混雑状況を監視することが可能である。ここで、乗客には、乗客が所持する荷物、カートなどの付随物が含まれるものとする。以下、本実施形態における乗客監視システムを列車の車両に適用した例を説明する。

図１は、本実施形態における乗客監視システムのブロック図である。乗客監視システムは、サーバ１と、車両２に設けられた測距センサ３と、測距センサ３の信号に基づき乗客を計数する制御部４とを有する。また、乗客監視システムはネットワーク８を介してユーザ端末５、駅構内端末６、運行管理システム７に接続され得る。図１には、測距センサ３、制御部４、ユーザ端末５、駅構内端末６がそれぞれ１つしか示されていないが、車両の数、ホームの数、列車の本数などに応じてそれぞれ複数設けられ得る。

車両２は１編成の列車の一部を構成し、車両２には測距センサ３、制御部４が設けられている。測距センサ３は、測距センサ３から対象物までの距離を表す距離情報を出力可能であって、例えばＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）装置であり得る。測距センサ３は車両２内を走査することで、乗客までの距離情報を取得することができる。制御部４は測距センサ３からの距離情報に基づき乗客数を推定し、車両２毎の乗客数など情報をサーバ１に送信可能である。

サーバ１は、いわゆるクラウドサーバであって、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、メモリ１２、記憶装置１３、通信ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１４を有する。サーバ１は車両２から送信された乗客数などの情報に基づき、車両２の混雑状況を判断する。

ユーザ端末５は、例えばスマートフォンなどの携帯端末である。ユーザ端末５は、タッチセンサ５１、ＣＰＵ５２、メモリ５３、記憶装置５４、ディスプレイ５５、通信ＩＦ５６、無線ＬＡＮ５７を有する。メモリ５３、記憶装置５４にはネットワーク８を介してダウンロードされたアプリケーションプログラムが予め格納されている。ＣＰＵ５２はアプリケーションプログラムを実行し、混雑状況をディスプレイ５５に表示させる。例えば、ユーザがタッチセンサ５１を操作することで、列車の混雑状況の送信をサーバ１に要求する。サーバ１は、ユーザ端末５による要求を受信すると、ネットワーク８を介してユーザ端末５に車両２の混雑状況を送信する。ユーザ端末５は、サーバ１から車両２の混雑状況を受信し、ディスプレイ５５に表示する。また、ユーザ端末５はサーバ１から混雑状況を自動的に受信してもよい。

駅構内端末６は、ディスプレイ６１、自動音声装置６２を有し、例えば、在来線または地下鉄の駅のホームなどに設置される。ディスプレイ６１はサイネージ、電光掲示板などの大型の表示装置であり、自動音声装置６２は混雑状況を自動的に読み上げる音声合成装置、スピーカを含む。駅構内端末６は、サーバ１から送信された混雑状況を受信すると、ディスプレイ６１に混雑状況を表示するとともに、自動音声装置６２から混雑状況を放送する。これにより、駅構内にて列車の到着を待つユーザは、列車における各車両の混雑状況を把握することができる。

運行管理システム７は複数のコンピュータから構成され、予め定められた運行プログラム（ダイヤ）に従い、路線上の複数の列車の運行を自動的に管理する。また、運行管理システム７はサーバ１から各車両の混雑状況を受信し、混雑状況に応じて列車の遅延時間の予測など、運行指令の参考にすることができる。

図２は、本実施形態における制御部および測距センサのブロック図である。制御部４は、列車のいずれかの車両２に設けられ、先頭車両、後尾車両、または任意の車両に設置され得る。制御部４には、列車を特定するための列車ＩＤが付されている。制御部４には異なる車両２に設けられた複数の測距センサ３が接続され得る。この場合、制御部４は、測距センサ３が設けられた車両２の位置情報を記憶することで、車両２毎の乗客数を推定することができる。また、制御部４は各車両２に設けられてもよい。この場合、それぞれの制御部４には同一の列車ＩＤとともに車両２毎の識別コードが付され得る。

制御部４は、ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信ＩＦ４４、画像処理回路４５、無線ＷＡＮ４６、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）４７、ディスプレイ４８を有する。ＣＰＵ４１はメモリ４２、記憶装置４３に格納されたプログラムに従い測距センサ３からの距離情報に基づき、乗客の認識、乗客数の推定などを行う。通信ＩＦ４４は例えばシリアル通信インターフェースであって、複数の測距センサ３からの距離情報を入力可能である。

画像処理回路４５は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などから構成され、測距センサ３からの距離情報において乗客数を検出するために必要な画像処理を行う。画像処理は、例えば、エッジ検出、特徴量抽出、パターンマッチング、ニューラルネットワークに基づく機械学習計算、統計量計算などを含み得る。

無線ＷＡＮ４６は無線通信回線と接続可能な通信インターフェースであって、サーバ１と通信を行うために用いられる。無線通信回線は列車専用の無線通信回線の他、公衆無線通信回線であってもよい。無線ＷＡＮ４６は、測距センサ３からの距離情報、各車両２の乗客数、列車の位置情報をサーバ１に送信するために用いられる。ＧＰＳ４７は、列車の位置情報を得るために用いられる。列車の位置情報は、線路に所定区間ごとに設けられた軌道回路によって取得されてもよく、列車の車軸の回転数に基づき算出されてもよい。

測距センサ３は各車両２に１つまたは複数設けられ、通信ＩＦ４４を介して制御部４に接続されている。１つまたは複数の測距センサ３が各車両２に設けられている。なお、必ずしも各車両２に測距センサ３が設けられることを要せず、一部の車両２にのみ測距センサ３が設けられてもよい。この場合、制御部４は、測距センサ３が設けられた車両２における乗客数を用いて、測距センサ３が設けられていない車両２における混雑状況を類推し得る。

図３は、第１実施形態における測距センサ３の斜視模式図である。図４は、測距センサ３の上面から見た構造を示す模式図である。これらの図を相互に参照しつつ測距センサ３の構造を説明する。

測距センサ３は、ＬｉＤＡＲであって、測距センサ３から対象物までの距離情報を取得できる。測距センサ３は、センサユニット３０、放物反射鏡３１、駆動機構３２、平面反射鏡３３を備える。

センサユニット３０は、図３に示されるように、回転軸ｕを中心にした回転走査が可能である。センサユニット３０はレーザ光を射出するレーザ装置と、対象物で反射された反射光を受けて電気信号に変換する光電変換素子とを備える。センサユニット３０は、図３に示されるように、測距センサ３の下部に配置される。センサユニット３０から射出された光は放物反射鏡３１の反射面３１ａに入射される。

センサユニット３０による距離検出手法の例としては、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式が用いられ得る。ＴＯＦ方式とは、光を射出してから、反射光を受け取るまでの時間を計測することにより、距離を測定する方法である。なお、センサユニット３０から射出されるレーザ光（測定光）は、可視光線であってもよいが、赤外線等の不可視光線であってもよい。乗客に不快感を与えないため、レーザ光が不可視光であることが望ましい。例えば、レーザ光は波長９０５ｎｍの赤外線であり得る。

放物反射鏡３１は、反射面３１ａを有する反射鏡である。反射面３１ａは、回転軸ｕに直交する断面（図３におけるＸＹ平面）において、回転軸ｕ上の点を焦点とする放物線をなしている。すなわち、センサユニット３０は、反射面３１ａがなす放物線の焦点の近傍に配されており、回転軸ｕは、反射面３１ａがなす放物線の焦点を通る位置に配されている。回転軸ｕは、図３におけるＺ軸と平行である。放物線の方程式は、放物線の頂点の座標をＰ（０，０）、焦点の座標をＦ（ａ，０）としたとき、以下の式（１）で表される。

放物線の数学的性質により、センサユニット３０から射出された光が反射面３１ａで反射されると、射出光の角度によらず、反射光の射出方向は放物線の軸と平行になる。すなわち、図３に示されるように、センサユニット３０からの射出角度が異なる光路Ｌ１と光路Ｌ２において、反射面３１ａでの反射光は互いに平行となる。このように、反射面３１ａの焦点にセンサユニット３０を配置することにより、射出光の回転に応じて光路がＹ軸方向に平行移動する平行走査が可能となる。

なお、放物反射鏡３１の材料は、例えばアルミニウムを主成分とするアルミニウム合金であり得る。この場合、反射面３１ａは、例えば、アルミニウム合金の表面を鏡面研磨又はメッキ加工により平滑化することにより形成され得る。

平面反射鏡３３は、少なくとも一部が平面をなしている反射面３３ａを有する反射鏡である。反射面３３ａは、反射面３３ａにおける反射光の光路上に設けられている。図３、図４に示されるように、平面反射鏡３３は、反射面３１ａで反射された光の向きを、ＸＹ平面内とは異なる向きに変化させる。より具体的には、平面反射鏡３３での反射光は、略Ｚ方向、すなわち、回転軸ｕと略平行な方向となる。平面反射鏡３３での反射光は、測距装置の外部に射出される。これにより、測距センサ３からの射出光の向きは、反射面３１ａの軸に平行な方向に限定されなくなる。

なお、平面反射鏡３３の材料も放物反射鏡３１と同様に、例えばアルミニウムを主成分とするアルミニウム合金であり得る。この場合、平面反射鏡３３の反射面３３ａは、反射面３１ａと同様の平滑化により形成されてもよいが、鏡面光沢を有するアルミニウム合金の板を基材に貼り付けることにより形成されてもよい。

駆動機構３２はモータなどから構成され、平面反射鏡３３を、反射鏡回転軸３０１を中心に回転させる。なお、図５に示されたように、駆動機構３２は平面反射鏡３３をＸ方向に移動させてもよい。この場合、測距センサ３は、Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれにおいて平行にレーザ光を走査させることができる。これにより、測距センサ３からの距離によらず、Ｘ方向およびＹ方向の走査の分解能を変化させることなく、高精度の走査が可能となる。

光路Ｌ１、Ｌ２は、センサユニット３０から外部に光が射出される場合の光路について示したものである。これに対し、対象物で反射され、測距センサ３に入射された光は、光路Ｌ１、Ｌ２と略同一の経路を逆向きに通過して、センサユニット３０で検出される。

図６は、本実施形態におけるセンサユニットのブロック図である。センサユニット３０は、反射鏡ユニット３１０、レーザユニット３２０、およびセンサ制御部３３０を有する。センサ制御部３３０は、測距センサ３の全体の駆動の制御を行うとともに、信号の生成、取得された信号の解析・補正などの演算を行う。レーザユニット３２０は、レーザ光を投射する発光素子を備えるとともに、測距の対象物から反射された光を受けて信号を生成する受光素子を備える。反射鏡ユニット３１０は、レーザユニット３２０から投射されるレーザ光の光路を変化させることによって、測距センサ３から投射されるレーザ光を走査させる機能を有する。

反射鏡ユニット３１０は、反射鏡３１１、モータ３１２を有する。レーザユニット３２０は、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）３２１、およびＰＤ（Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）３２２、３２３を有する。センサ制御部３３０は、フィルタ３３１、３３２、３３３、変調器３３４、復調器３３５、３３６、三角波発生器３３７、振幅・周期比較器３３８、３３９、モータ制御部３４０、および演算部３４１を有する。

三角波発生器３３７は、時間的に電圧が増減を繰り返す三角波を生成する。三角波発生器３３７で生成された三角波は、変調器３３４に出力される。また、ここで生成された三角波は、振幅と周期を比較するための参照信号として、振幅・周期比較器３３８、３３９および演算部３４１に出力される。

変調器３３４は、ＶＣＯ（Ｖｏｌｔａｇｅ−Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ）などを含み、三角波発生器３３７で生成された三角波の入力電圧に応じた周波数変調波を生成する。生成された周波数変調波は、フィルタ３３１に入力される。ここでフィルタ３３１は、周波数変調波の周波数を通過帯域とする帯域通過フィルタである。フィルタ３３１を通過した周波数変調波は、ＬＤ３２１に入力される。ＬＤ３２１は、例えば、近赤外領域の波長をもつレーザ光を射出する赤外線通信用の発光素子である。

ＬＤ３２１から射出されたレーザ光は、反射鏡ユニット３１０に入射される。反射鏡ユニット３１０内の反射鏡３１１は、入射されたレーザ光を反射し、レーザ光が投射される方向を変化させる。モータ３１２は、例えばエンコーダ付きのＤＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｕｒｒｅｎｔ）モータであり、反射鏡３１１を、回転軸ｕを中心に回転させる。反射鏡３１１は、モータ３１２により回転駆動させられることにより、レーザ光を所定範囲内で走査させることができる。レーザ光の一部は参照光としてＰＤ３２２に入射され、他の一部は測距センサ３の外部に投射される。

測距センサ３の外部に投射されたレーザ光が、対象物で反射して測距センサ３に再び入射すると、当該反射光はＰＤ３２３に入射する。対象物と測距センサ３の間の距離をｄとすると、反射光は参照光に対して光路が２倍、つまり２ｄだけ長くなる。そのため、反射光がＰＤ３２３に入射される時刻は、光速をｃとすると、参照光がＰＤ３２２に入射される時間よりも２ｄ／ｃだけ遅い時刻となる。

ＰＤ３２２、３２３は、例えば、ＬＤ３２１と同程度の波長の光を受光して電荷に変換する赤外線通信用の光電変換素子である。ＰＤ３２２、３２３に光が入射すると、生成された電荷に基づく電圧の変化が電気信号として後段のフィルタ３３２、３３３に入力される。フィルタ３３２、３３３は、フィルタ３３１と同様の、三角波発生器３３７で生成された周波数変調波の周波数を通過帯域とする帯域通過フィルタである。フィルタ３３２を通過した周波数変調波は、復調器３３５に入力される。フィルタ３３３を通過した周波数変調波は、復調器３３６に入力される。

復調器３３５、３３６はＰＬＬ（Ｐｈａｓｅ−Ｌｏｃｋｅｄ Ｌｏｏｐ）などを含み、入力された周波数変調波を復調する。周波数変調波は、三角波発生器３３７で生成された三角波に基づくものであるため、復調器３３５、３３６で復調された信号は、三角波となる。復調器３３５において得られた三角波は、振幅・周期比較器３３８に入力される。復調器３３６において得られた三角波は、振幅・周期比較器３３９に入力される。

振幅・周期比較器３３８、３３９は、ビート信号を生成するミキサなどを含む。振幅・周期比較器３３９は、三角波発生器３３７から出力される三角波の振幅・周期と復調器３３６から出力される三角波の振幅・周期を比較する。振幅・周期比較器３３９における比較結果は、演算部３４１に出力される。振幅・周期比較器３３８は、三角波発生器３３７から出力される三角波の振幅・周期と復調器３３５から出力される三角波の振幅・周期を比較する。振幅・周期比較器３３８での比較結果は、演算部３４１に出力される。ここで比較結果とは、２つの入力信号の振幅・周期の差、または比でありうる。

演算部３４１は、振幅・周期比較器３３８から出力された参照光に基づく信号と三角波発生器３３７から出力される三角波を用いて、振幅・周期比較器３３９から出力された反射光に基づく信号を補正する演算を行う。これにより演算部３４１は、反射光の強度、測距センサ３と対象物の距離、および対象物の瞬間速度を算出する。測距センサ３は、レーザ光を所定範囲内に走査させて反射光の強度、距離、および瞬間速度を測定することにより、これらを２次元状の反射光強度分布、距離、および瞬間速度分布として、外部の画像処理装置に出力する。

振幅・周期比較器３３８から出力される参照光の情報はモータ制御部３４０にも出力される。モータ制御部３４０は、振幅・周期比較器３３８から取得した情報と、モータ３１２に設けられたエンコーダから取得した情報とに基づき、反射鏡３１１の現在の位置、回転速度等を算出する。モータ制御部３４０は、反射鏡３１１の現在の位置、回転速度等の情報に基づき、モータ３１２の回転速度を増加又は低下させる制御を行うことで、反射鏡３１１の回転速度を所定の値に安定化させる。

センサ制御部３３０を構成するフィルタ３３１、３３２、３３３、変調器３３４、復調器３３５、３３６、三角波発生器３３７、振幅・周期比較器３３８、３３９、モータ制御部３４０、および演算部３４１の一部または全部は、一体の回路として形成されていてもよい。ここで、一体の回路とは、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）であり得る。

図７は、測距センサの配置例の図であって、車両２の平面透視図である。車両２の長手方向（進行方向）をＸ方向、車両２の短手方向をＹ方向、車両２の接地面に対して鉛直方向をＺ方向とする。測距センサ３は車両２において所定間隔に配置され、例えばドア２１１付近の天井に設けられる。測距センサ３は図４に示されたように、回転可能な平面反射鏡３３を備え、反射鏡回転軸３０１はＹ方向と平行をなすように配される。このため、平面反射鏡３３の回転に伴い、車両２の内部空間がＸ方向に沿って走査される。反射鏡回転軸３０１の長さ、すなわち走査領域３０２のＹ方向の長さは、車両２のＹ方向の長さに近いことが望ましい。これにより、車両２の通路またはドア付近に位置する乗客のみならず、シート２１０上の乗客も検出することができる。さらに、車両２内の隣接する２つの測距センサ３の走査領域３０２の一部３０３が重なるように測距センサ３が配置されることが好ましい。以上のように、測距センサ３が配置されることで、より少ない測距センサ３を用いて車両２の内部空間を走査することが可能となる。

なお、測距センサ３が図５に示されたように平行移動可能な平面反射鏡３３を備える場合、平面反射鏡３３のＸ方向の可動範囲が走査領域３０２に対応する。すなわち、平面反射鏡３３はＸ方向に移動することにより、平面反射鏡３３は車両２内をＸ方向に走査することができる。測距センサ３から照射されるレーザ光は常にＺ方向に平行となるため、ＸＹ平面における走査の解像度は一定となる。このため、走査領域３０２において高い解像度で乗客を走査することが可能となる。

図８、図９は本実施形態における制御部における処理を説明するための図である。測距センサ３から出力される距離情報は、測距センサ３から走査領域３０２の各点における距離値を表し、距離値を２次元座標にマッピングした情報である。ここで、測距センサ３に対して乗客Ｐ２の前に乗客Ｐ１が位置し、測距センサ３から見て乗客Ｐ１、Ｐ２が重なっていると仮定する。測距センサ３からの距離情報には、乗客Ｐ１、Ｐ２の各点の距離値がＹＺ平面の２次元座標に表される。乗客Ｐ１、Ｐ２において、Ｙ方向の直線Ａ−Ａ’上の各点の距離値は図９のように表される。図９において、縦軸は、測距センサ３からＸ方向の距離値を表している。乗客Ｐ１、Ｐ２が重なっており、かつ乗客Ｐ１、Ｐ２の輝度値の差が少ない場合、平面画像を取得する２次元センサによっては乗客Ｐ１、Ｐ２を区別して検出することは困難である。一方、距離値は乗客Ｐ１、Ｐ２において異なることから、制御部４は距離情報に含まれる各点の距離値を参照することにより乗客Ｐ１、Ｐ２を正しく認識することが可能である。制御部４は、例えばエッジ検出フィルタを用いることで、乗客、手摺、吊革、座席などの対象物の輪郭を抽出し、輪郭情報を生成する。すなわち、制御部４は、距離情報のＹ方向およびＺ方向の各座標において１次微分の二乗和で表される微分演算値を算出し、微分演算値が所定の閾値を超える座標を輪郭情報として出力することができる。

図９に示された距離情報おいて、測距センサ３から乗客Ｐ１、Ｐ２までの距離値はそれぞれｄ１、ｄ２で表され、Ｙ方向の座標ｙ１、ｙ２、ｙ３において距離値が急激に変化している。エッジ検出フィルタを用いることで、座標ｙ１、ｙ２、ｙ３における輪郭を抽出することができる。特に、乗客Ｐ１と乗客Ｐ２との境界の座標ｙ２を検出できることから、乗客Ｐ１、Ｐ２を別の人物として輪郭を抽出することが可能となる。

制御部４は距離情報および輪郭情報から特徴量を抽出する。例えば、乗客Ｐ１、Ｐ２の特徴量は、乗客Ｐ１、Ｐ２の輪郭情報、乗客Ｐ１、Ｐ２の頭部、目、鼻、口、胴体、手足などの各部位の距離情報から抽出され得る。なお、特徴量の抽出方法は、予め生成された特徴量モデルにおける抽出方法と同じであることが望ましい。例えば、高次局所自己相関を用いて特徴量モデルが生成された場合、制御部４は同様の抽出方法によって距離情報および輪郭情報から特徴量を抽出する。

制御部４は抽出された特徴量と特徴量モデルとのパターンマッチングを行う。パターンマッチングは、例えば、モデルの座標、回転角、縮尺などの定量的な評価値、モデルと一致した特徴量の個数などに基づき行われ得る。制御部４はパターンマッチングにより乗客を認識し、認識された乗客を計数することで乗客数を算出することができる。車両２に複数の測距センサ３が設けられている場合、制御部４は測距センサ３ごとに乗客数を算出し、それぞれの乗客数の合計値を車両２の乗客として出力する。なお、隣接する２つの測距センサ３が重複する走査領域３０２を走査する場合、同一の乗客が２重に計数される可能性がある。この場合、制御部４は重複する走査領域３０２における乗客数を合計の乗客数から減算することで正確な乗客数を求めることが可能となる。

図１０、図１１は、本実施形態における乗客監視システムの動作を表すシーケンス図である。図１０において、車両２の測距センサ３は反射鏡回転軸３０１を回転させながら車両２の内部を走査する（ステップＳ１００）。測距センサ３は距離情報を、通信ＩＦ４４を介して制御部４に送信する（ステップＳ１０１）。測距センサ３は、走査しながら距離情報を制御部４へ逐次送信してもよく、走査領域３０２の走査が完了してから距離情報を一括送信してもよい。

車両２の制御部４は測距センサ３からの距離情報においてエッジ検出フィルタを用いて微分演算を行う（ステップＳ１０２）。制御部４は、微分演算値が所定の閾値を超える座標を輪郭として抽出し、輪郭情報を生成する（ステップＳ１０３）。続いて、制御部４は輪郭情報および距離情報から特徴量を抽出し（ステップＳ１０４）、抽出した特徴量とあらかじめ生成された特徴量モデルとを比較することで、パターンマッチングを行う（ステップＳ１０５）。さらに、制御部４はパターンマッチングにより乗客を認識し、車両２内の乗客数を推定する（ステップＳ１０６）。制御部４は以上の処理から得られた乗客数を列車ＩＤ、列車の位置情報とともにサーバ１に送信する（ステップＳ１０８）。なお、測距センサ３からの距離情報をサーバ１に送信し、サーバ１において乗客数を推定してもよい。

制御部４は上述のステップＳ１０１〜Ｓ１０６の処理を所定時間毎に繰り返し行ってもよい。この場合、制御部４は、測距センサ３における複数回の走査による乗客数を平均することにより、誤差の少ない乗客数を取得することが可能となる。また、制御部４は、乗客の乗降が終了し、ドア２１１が閉まった直後に乗客数を取得してもよい。この場合には、制御部４における乗客数を算出する回数を減らすことができ、制御部４の処理負担を軽減することが可能となる。

サーバ１は、車両２から距離情報、列車ＩＤ、位置情報、乗客数を受信すると（ステップＳ１０８）、混雑状況を判断する（ステップＳ１０９）。混雑状況は、車両２毎の混雑の度合いを段階的に表した指標であって、例えば、混雑状況は、「空いている」、「やや混雑」、「非常に混雑」などのメッセージで表されてもよく、数字あるいは記号で表されてもよい。また、混雑状況は、車両２の定員数と乗客数との比率で表されてもよい。

サーバ１は、列車運行スケジュール、現在時刻に基づき、列車が到着予定の駅を特定し、当該駅に設置された駅構内端末６に列車ＩＤ、混雑状況を送信する（ステップＳ１２０）。駅構内端末６は、ディスプレイ６１に車両２毎の混雑状況を表示する（ステップＳ１２１）。例えば、混雑している車両２を赤く表示し、空いている車両２を緑で表示するなど、ユーザが直感的に混雑状況を把握できる表示を用いることが望ましい。また、駅構内端末６は、自動音声装置６２から混雑状況を音声で放送する（ステップＳ１２２）。なお、自動音声装置６２は例えば混雑している車両２のみを通知してもよい。これにより、ユーザは混雑している車両２を避けて乗車することができ、また、自動音声装置６２は音声放送に要する時間を短縮することができる。

一方、ユーザは所望のタイミングでユーザ端末５を操作し、予めユーザ端末５にダウンロードされたアプリケーションプログラムを起動させる（ステップＳ１２３）。ユーザが乗車駅のホームで待機している場合には、ユーザは当該ホームで乗車可能な列車を特定することができる。例えば、ユーザ端末５のディスプレイ５５は図１２Ａに示された入力画面５０１表示し、ユーザは入力画面５０１において乗車駅を入力する（ステップＳ１２４）。続いて、ユーザ端末５のディスプレイ５５は、入力された乗車駅において利用可能な路線、行き先を表示する。図１２Ｂに示されたように、ディスプレイ５５には乗車駅、路線、上り／下り方向、選択を示すアイコンが表示される。ユーザはディスプレイ５５において選択のアイコンを操作することで、路線、方向を入力し（ステップＳ１２５）、ユーザ端末５はユーザによって入力された乗車駅、路線、方向を表す情報をサーバ１に送信する。なお、ユーザは所望の発着時刻または到着時刻をユーザ端末５に入力してもよい。

サーバ１は、ユーザ端末５から送信された情報、現在時刻、列車運行スケジュールに基づき、列車を特定する（ステップＳ１２８）。サーバ１は特定された列車の混雑状況を列車ＩＤとともにユーザ端末５に送信する（ステップＳ１２９）。ユーザ端末５は混雑状況、列車ＩＤを受信し（ステップＳ１３０）、ディスプレイ５５に車両２毎の混雑状況を表示する（ステップＳ１３１）。図１２Ｃに示されたように、ユーザ端末５は、車両２毎の混雑状況をディスプレイ５５に表示する。すべての車両２の混雑状況が１画面に入りきらない場合には、ユーザは画面を上下にスクロールさせることにより、他の車両２の混雑状況を閲覧することができる。ユーザがホームで列車を待機している場合、ユーザは各車両２の混雑状況を確認し、混雑している車両２を避けて乗車することができる。また、サーバ１は、特定された列車の混雑状況に加えて、特定された列車の前後の複数の列車の混雑状況をユーザ端末５に配信してもよい。

以上、述べたように、本実施形態によれば、測距センサ３からの距離情報を用いることにより、車両２の混雑状況を正確に検出することが可能となる。なお、本実施形態において、車両２に設けられた制御部４が乗客数を検出しているが、サーバ１が距離情報に基づき乗客数を検出してもよい。また、サーバ１の機能は運行管理システム７において実現されてもよい。

（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態における乗客監視システムについて説明する。図１３は、本実施形態における測距センサ３の配置例の図であって、車両２の平面透視図である。本実施形態は、測距センサ３の反射鏡回転軸３０１が床に対して鉛直に配置されている点において第１実施形態と相違する。以下、第１実施形態と異なる構成を中心に説明する。

図１３において、測距センサ３の反射鏡回転軸３０１はＺ方向と平行に配置されている。反射鏡回転軸３０１のＺ方向の長さは、乗客の平均的な身長よりも十分に長いことが望ましい。なお、反射鏡回転軸３０１の長さは車両２のＺ方向の長さ、すなわち車両２の床から天井までの長さを備えてもよい。このような構成により、測距センサ３は乗客の脚部から頭部までの多くの部位を走査することができる。制御部４は、乗客のそれぞれの部位の距離情報を用いて乗客を識別し得る。例えば、一の乗客の頭部が他の乗客の胴体の陰に隠れており、測距センサ３によって検出されなかったとしても、一の乗客の頭部以外の脚部または腕部などが検出されることもある。この場合、制御部４は走査された脚部または腕部の距離情報に基づき、２人の乗客を識別することが可能となる。

図１３の例においては、車両２に３個の測距センサ３ａ、３ｂ、３ｃが設けられ、測距センサ３ａ、３ｂは車両２の一の内壁に設けられ、測距センサ３ｃは一の内壁に対向する他の内壁に設けられている。測距センサ３ａ、３ｂはドア２１１近傍のシート２１０の角部に配置されている。測距センサ３ｃはシート２１０の中央部に配置されている。測距センサ３ｃは測距センサ３ａ、３ｂと対向するため、同一の乗客を異なる方向から走査することができる。また、少ない数の測距センサ３ａ、３ｂ、３ｃを用いて車両２の内部空間全体を走査することが可能となる。

制御部４は、測距センサ３によって測定された距離情報に基づき乗客数を推定し、サーバ１は乗客数に基づく混雑状況をユーザ端末５に配信することができる。本実施形態においても、第１実施形態と同様に、測距センサ３からの距離情報を用いることにより、車両２の混雑状況を正確に検出することが可能となる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態における乗客監視システムについて説明する。図１４は、本実施形態における測距センサ３の配置例の図であって、車両２の平面透視図である。本実施形態において、測距センサ３は、反射鏡としてＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）を備えている。以下、第１、第２の実施形態と異なる点を中心に説明する。

ＭＥＭＳは、機械駆動による反射鏡と比較すると、可動角度が比較的に狭いが小型であるという特徴を有している。本実施形態においては、ＭＥＭＳを測距センサ３に用いることにより、測距センサ３を小型化することが可能となる。本実施形態において、複数の測距センサ３は車両２の天井にアレイ状に配列されている。測距センサ３は天井の全域に配列されることが好ましい。これにより、車両２のドア２１１付近、シート２１０、通路などに位置する乗客を検出することができる。

上述の構成において、制御部４は複数の測距センサ３からの距離情報を合成し、ＸＹ平面の各座標にマッピングする。制御部４はマッピングされた距離情報に基づき乗客を認識し、車両２毎の乗客数を推定することができる。

本実施形態においても、測距センサ３からの距離情報を用いることにより、車両２の混雑状況を正確に検出することが可能となる。また、複数の測距センサ３が天井にアレイ状に配置されていることから、車両２の天井から乗客の頭上に鉛直方向にレーザ光が照射される。乗客の側方からレーザ光を照射する場合と比較して、複数の乗客が重なって検出されることが少なくなり、より正確な乗客数を推定することが可能となる。

（第４の実施形態）
図１５は、本実施形態における測距センサ３の配置例の図であって、車両２の平面透視図である。本実施形態における乗客監視システムは、測距センサ３がＴＯＦ機能をもつイメージセンサによって構成される点において第１乃至第３の実施形態と相違する。以下、第１乃至第３の実施形態と異なる点を中心に説明する。

本実施形態における測距センサ３は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサ、レンズを備えて構成されている。ＣＭＯＳイメージセンサは、アレイ状に配列された複数の画素を備え、対象物の輝度および色彩を表す画像情報を取得可能である。さらに、本実施形態におけるＣＭＯＳセンサは、ＴＯＦ機能を備え、光を照射してから画素において反射光を検出するまでの時間を検出可能である。すなわち、測距センサ３は対象物までの距離情報に加えて、対象物の輝度および色彩を表す画像情報を検出可能である。

図１５において、複数の測距センサ３は、車両２のＸ方向に対して等間隔であって、車両２の通路の中央、すなわちＹ方向の中央に設けられている。また、隣接する２つの測距センサ３の走査領域３０２の一部３０３は重複し、２つの走査領域３０２の間において撮像されない領域が生じないことが望ましい。このような構成により、車両２のあらゆる位置の乗客を検出し、乗客数を正確に推定することができる。

制御部４は測距センサ３からの距離情報に加えて、画像情報を用いることで乗客数をより正確に推定し得る。例えば、２人の乗客が近接しており、２人の乗客の距離情報が近似している場合、制御部４は乗客の衣類の色彩などの情報を参照することで２人の乗客を判別してもよい。また、本実施形態によれば、画像情報を車両２内の監視のために用いることも可能となる。例えば、サーバ１は画像情報を運行管理システム７に送信することで、運行管理システム７の操作者は車両２の安全を確認することができる。さらに、サーバ１は画像情報をユーザ端末５、駅構内端末６に配信し、混雑状況を具体的な画像としてユーザに提供してもよい。なお、この場合、乗客のプライバシーを保護するため、画像の解像度を低くするなどの画像処理がなされることが好ましい。

（第５の実施形態）
図１６は上述の各実施形態における乗客監視システムの概略構成図である。乗客監視システムは、車両２に設けられるとともに、車両２内の乗客までの距離に対応した距離情報を出力可能な測距センサ３と、距離情報に基づき車両２の混雑状況を推定する制御部４とを備える。このような構成によれば車両２の混雑状況を正確に検出することが可能となる。

（その他の実施形態）
上述の実施形態においては、乗客を検出することにより車両の混雑状況を推定しているが、測距センサによって車両の空き空間を検出することにより車両の混雑状況を推定してもよい。すなわち、測距センサによって乗客または車両の内壁までの距離値を計測し、制御部はそれぞれの距離値を積分することにより車両の空き空間を算出することができる。ここで、車両の内壁は、床、天井、窓、ドアなどの車両内部の空間を形成している部材を含むものとする。車両が空いている場合には、測距センサからのレーザ光は乗客によって遮られることなく、車両の内壁によって反射されるため、測定された距離値は長くなる。一方、車両が混雑している場合には、測距センサからのレーザ光は内壁よりも手前に位置する乗客によって反射されるため、測定された距離値は短くなる。すなわち、車両の空き空間が小さいほど、距離値を積分した値が小さくなり、車両は混雑していると判断し得る。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

上述の実施形態の一部、または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
車両に設けられるとともに、前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を出力可能な測距センサと、
前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する制御部とを備える乗客監視システム。

（付記２）
前記制御部は、一の乗客における前記距離情報と他の乗客における前記距離情報との相違に基づき前記一の乗客と前記他の乗客とを判別し、前記車両の乗客数を計数する付記１に記載の乗客監視システム。

（付記３）
前記制御部は、前記乗客数に基づき前記混雑状況を推定する付記２に記載の乗客監視システム。

（付記４）
前記制御部は、前記乗客における前記距離情報および前記車両の内壁における距離情報を積分することにより、前記混雑状況を推定する付記１乃至３のいずれか１項に記載の乗客監視システム。

（付記５）
前記測距センサは、第１の走査領域を走査可能な第１の測距センサと第２の走査領域を走査可能な第２の測距センサとを含み、
前記第１の走査領域および前記第２の走査領域は互いに重複した重複走査領域を含み、
前記制御部は、前記第１の測距センサから出力された距離情報に基づく乗客数と前記第２の測距センサから出力された距離情報に基づく乗客数との合計から、前記重複走査領域に対応した距離情報に基づく乗客数を減算することにより、前記車両の乗客数を計数する付記１乃至３のいずれか１項に記載の乗客監視システム。

（付記６）
前記第１の測距センサは前記車両の一の内壁に設けられ、前記第２の測距センサは前記一の内壁に対向する他の内壁に設けられている付記５に記載の乗客監視システム。

（付記７）
前記測距センサは、測定光を照射してから、前記測定光が対象物において反射し受光されるまでの時間に基づき前記距離情報を出力する付記１乃至５のいずれか１項に記載の乗客監視システム。

（付記８）
前記測距センサは、前記車両の床面に対して鉛直方向に前記測定光を照射させながら、前記車両内を走査する付記７に記載の乗客監視システム。

（付記９）
前記混雑状況を携帯端末に配信可能である付記１乃至８のいずれか１項に記載の乗客監視システム。

（付記１０）
車両に設けられた測距センサから前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を取得し、
前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する乗客監視方法。

この出願は、２０１８年１１月２０日に出願された日本出願特願２０１８‐２１７０５３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１ サーバ
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 記憶装置
１４ 通信ＩＦ
２ 車両
２１０ シート
２１１ ドア
３ 測距センサ
３０ センサユニット
３１ 放物反射鏡
３１ａ 反射面
３２ 駆動機構
３３ 平面反射鏡
３３ａ 反射面
３０１ 反射鏡回転軸
３１０ 反射鏡ユニット
３１１ 反射鏡
３１２ モータ
３２０ レーザユニット
３２１ ＬＤ
３２２ ＰＤ
３２３ ＰＤ
３３０ センサ制御部
３３１ フィルタ
３３２ フィルタ
３３３ フィルタ
３３４ 変調器
３３５ 復調器
３３６ 復調器
３３７ 三角波発生器
３３８ 振幅・周期比較器
３３９ 振幅・周期比較器
３４０ モータ制御部
３４１ 演算部
４ 制御部
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 記憶装置
４４ 通信ＩＦ
４５ 画像処理回路
４６ 無線ＷＡＮ
４７ ＧＰＳ
４８ ディスプレイ
５ ユーザ端末
５１ タッチセンサ
５２ ＣＰＵ
５３ メモリ
５４ 記憶装置
５５ ディスプレイ
５６ 通信ＩＦ
５７ 無線ＬＡＮ
６ 駅構内端末
６１ ディスプレイ
６２ 自動音声装置
７ 運行管理システム
８ ネットワーク

Claims (10)

1. 車両に設けられるとともに、前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を出力可能な測距センサと、
   前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する制御部とを備える乗客監視システム。
2. 前記制御部は、一の乗客における前記距離情報と他の乗客における前記距離情報との相違に基づき前記一の乗客と前記他の乗客とを判別し、前記車両の乗客数を計数する請求項１に記載の乗客監視システム。
3. 前記制御部は、前記乗客数に基づき前記混雑状況を推定する請求項２に記載の乗客監視システム。
4. 前記制御部は、前記乗客における前記距離情報および前記車両の内壁における距離情報を積分することにより、前記混雑状況を推定する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の乗客監視システム。
5. 前記測距センサは、第１の走査領域を走査可能な第１の測距センサと第２の走査領域を走査可能な第２の測距センサとを含み、
   前記第１の走査領域および前記第２の走査領域は互いに重複した重複走査領域を含み、
   前記制御部は、前記第１の測距センサから出力された距離情報に基づく乗客数と前記第２の測距センサから出力された距離情報に基づく乗客数との合計から、前記重複走査領域に対応した距離情報に基づく乗客数を減算することにより、前記車両の乗客数を計数する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の乗客監視システム。
6. 前記第１の測距センサは前記車両の一の内壁に設けられ、前記第２の測距センサは前記一の内壁に対向する他の内壁に設けられている請求項５に記載の乗客監視システム。
7. 前記測距センサは、測定光を照射してから、前記測定光が対象物において反射し受光されるまでの時間に基づき前記距離情報を出力する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の乗客監視システム。
8. 前記測距センサは、前記車両の床面に対して鉛直方向に前記測定光を照射させながら、前記車両内を走査する請求項７に記載の乗客監視システム。
9. 前記混雑状況を携帯端末に配信可能である請求項１乃至８のいずれか１項に記載の乗客監視システム。
10. 車両に設けられた測距センサから前記車両内の乗客までの距離に対応した距離情報を取得し、
    前記距離情報に基づき前記車両の混雑状況を推定する乗客監視方法。

Images