KR102515719B1 - 영상인식 연동 승강기 제어 시스템 - Google Patents

영상인식 연동 승강기 제어 시스템 Download PDF

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한용구
이승우
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Abstract

본 발명은 영상인식 연동 승강기 제어 시스템에 관한 것으로, 승강장 인근을 촬영한 승강장 영상과 승강기 내부를 촬영한 승강기 영상을 수집하는 영상 수집부; 상기 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 분석하여 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 대기승객들의 목적층을 예측하는 승강장 분석부; 상기 승강기 영상을 기초로 해당 승강기를 탑승한 탑승승객들을 분석하여 상기 해당 승강기의 탑승 가능 승객수를 예측하는 승강기 분석부; 상기 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 탑승 가능 승객수를 기초로 상기 해당 승강기의 승강장별 만원상태를 예측하는 승강기 상태 예측부; 및 상기 만원상태를 기초로 상기 해당 승강기의 층간 이동 과정에서 승강장별 정차를 제어하는 승강기 운행 제어부를 포함한다.

Description

영상인식 연동 승강기 제어 시스템{VISION RECOGNITION INTERLOCKING ELEVATOR CONTROL SYSTEM}
본 발명은 영상 기반 승강기 제어 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상인식의 인공지능 기술을 이용하여 승강기 탑승 및 하차를 예측하여 승강기 운행을 효율적으로 제어할 수 있는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템에 관한 것이다.
종래의 승강기는 탑승객의 인원수(중량)가 Near Full('만원'에 근접)한 상태에서 운행하는 경우 승강기 진행방향의 Hall Call(승강장에서 승강기 부름)을 수신하면 무조건 정차하도록 구현되었다. 하지만, 승강기 내의 여유 공간이 충분하지 않은 경우 탑승객이 실제 탑승하지 못할 수 있고, 이에 따라 승객의 대기시간뿐만 아니라 승강기의 운행 시간도 증가하는 문제가 발생할 수 있다.
또한, 종래의 승강기 제어의 경우 탑승을 요청한 승객이 3명임에도 불구하고 탑승 가능 인원이 1명인 승강기가 할당될 수도 있다. 승강기 운행 시 탑승 대기 인원수를 명확히 특정할 수 있다면 인원수를 반영하여 승강기 할당이 이루어질 수 있다.
한편, 현재 승강기와 연관된 영상정보는 엘리베이터의 호출 입력, 보안 감시, 비상상황 인지 등의 제한된 목적을 위해서만 사용되고 있어 영상 활용도가 낮다. 따라서, 승강기의 효율적인 운행을 위해 영상정보를 활용하는 방안이 필요한 상황이다.
한국공개특허 제10-2011-0104195호 (2011.09.22)
본 발명의 일 실시예는 영상인식의 인공지능 기술을 이용하여 승강기 탑승 및 하차를 예측하여 승강기 운행을 효율적으로 제어할 수 있는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 승강기와 연관된 영상정보를 승강기 운행에 적극적으로 활용하여 승강기 운행 효율을 향상시키고 지연시간 및 대기시간을 줄여 승강기 이용 과정에서 편이성을 제공할 수 있는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 영상인식 연동 승강기 제어 시스템은 승강장 인근을 촬영한 승강장 영상과 승강기 내부를 촬영한 승강기 영상을 수집하는 영상 수집부; 상기 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 분석하여 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 대기승객들의 목적층을 예측하는 승강장 분석부; 상기 승강기 영상을 기초로 해당 승강기를 탑승한 탑승승객들을 분석하여 상기 해당 승강기의 탑승 가능 승객수를 예측하는 승강기 분석부; 상기 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 탑승 가능 승객수를 기초로 상기 해당 승강기의 승강장별 만원상태를 예측하는 승강기 상태 예측부; 및 상기 만원상태를 기초로 상기 해당 승강기의 층간 이동 과정에서 승강장별 정차를 제어하는 승강기 운행 제어부를 포함한다.
상기 승강장 분석부는 상기 승강장 영상을 기초로 상기 대기승객들의 인원수를 카운팅(counting) 하고 승객별 대기시간을 업데이트하며 상기 인원수의 변화량과 상기 승객별 대기시간을 기초로 상기 대기승객들을 시간별 그룹으로 분류하고 상기 시간별 그룹에 대해 상기 목적층을 예측할 수 있다.
상기 승강장 분석부는 상기 승강장 영상에서 등록된 대기승객이 식별된 경우 해당 대기승객의 식별정보를 기초로 상기 목적층을 예측하고, 상기 목적층의 예측 동작은 상기 해당 대기승객의 층간 이동 과정에서 수집된 승강기 하차 기록을 누적하여 학습한 결과로서 구축된 목적층 예측 모델을 통해 수행될 수 있다.
상기 승강기 분석부는 상기 탑승승객들의 인원수를 카운팅 하여 상기 해당 승강기의 탑승승객 점유율을 산출하고, 상기 목적층에 관한 예측 정보를 기초로 상기 해당 승강기의 승강장별 하차 예상 승객수를 예측하며, 상기 탑승승객 점유율과 상기 승강장별 하차 예상 승객수를 기초로 상기 탑승 가능 승객수를 예측하고, 상기 탑승 가능 승객수의 예측 동작은 상기 층간 이동 과정에서 층별로 반복 수행되고 상기 탑승승객 점유율과 상기 승강장별 하차 예상 승객수에 관한 각 층별 오차가 상기 예측 동작의 반복마다 적용될 수 있다.
상기 승강기 상태 예측부는 상기 탑승 예상 승객수가 0과 동일하거나 또는 상기 탑승 예상 승객수가 상기 탑승 가능 승객수보다 더 큰 경우 상기 해당 승강기가 만원상태인 것으로 결정할 수 있다.
상기 승강기 운행 제어부는 상기 만원상태로 예측된 경우 상기 해당 승강기를 무정차로 운행하여 해당 승강장을 통과하도록 제어하면서 상기 탑승 예상 승객수가 0이 아닌 경우 상기 해당 승강장에 대한 승강기 재할당을 명령할 수 있다.
상기 승강장 분석부는 상기 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 식별하는 단계; 상기 식별된 대기승객들 별로 승강기 탑승 확률을 도출하는 단계; 및 상기 승강기 탑승 확률을 기초로 상기 승강장별 탑승 예상 승객수를 예측하는 단계를 수행하고, 상기 승강기 탑승 확률은 상기 시간별 그룹의 대기 패턴을 기 학습하여 구축된 예측 모델을 통해 예측될 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 시스템은 영상인식의 인공지능 기술을 이용하여 승강기 탑승 및 하차를 예측하여 승강기 운행을 효율적으로 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 시스템은 영상분석을 통해 승강기 승하차 인원을 예측하여 불필요한 승강기 정차를 최소화하고 탑승 예상 승객수에 따라 승강기 추가 할당을 사전에 제어하여 승객의 대기시간을 효과적으로 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 승강기 제어 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 승강기 제어 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 시스템의 세부 구성을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 방법의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명에 따른 승강기 제어 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 승강기 제어 시스템(100)은 승강기(110), 승강기 제어 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.
승강기(110)는 건물 내에서 승객을 원하는 목적층으로 이동시킬 수 있는 운송 장치에 해당할 수 있다. 승강기(110)는 작동 방식에 따라 로프식, 유압식, 권동식, 순환식 등으로 분류될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 승강기(110)는 내부에 적어도 하나의 카메라를 포함하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 승강기(110)는 내부 천장에 안전 모니터링을 위한 보안 카메라를 포함할 수 있으며, 상황 감시 또는 분석을 위해 내부 영상을 촬영하는 카메라를 포함할 수도 있다.
일 실시예에서, 승강기(110)는 내부 또는 외부에 적어도 하나의 센서를 포함하여 구현될 수 있고, 적어도 하나의 센서로부터 수집된 정보는 승강기(110)의 운행 제어 또는 승객을 위한 서비스 제공 등에 활용될 수 있다. 예를 들어, 승강기(110)는 무게 센서를 포함하여 구현될 수 있고, 무게 센서를 통해 측정된 승강기(110)의 무게 정보를 기초로 현재 승강기(110) 내부에 탑승하고 있는 승객수를 산출할 수 있다. 승강기(110)는 승객수 정보를 승강기 제어 장치(130)에 전달할 수 있으며, 승강기 제어 장치(130)는 해당 정보를 최대 탑승 가능한 한도 중량과 비교하여 승강기(110)의 운행을 제한할 수 있다.
또한, 승강기(110)는 승강기 제어 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 승강기(110)들은 승강기 제어 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.
승강기 제어 장치(130)는 영상인식 기술을 기반으로 승강장의 호출 요청에 응답하여 승객을 목적층까지 운송하도록 승강기(110)의 운행을 제어하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 이를 위해 승강기 제어 장치(130)는 승강기(110)와 유선 네트워크 또는 블루투스, WiFi 등과 같은 무선 네트워크로 연결되어 데이터 통신을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 승강기 제어 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연동하여 승강기 운행을 제어하는 과정에서 필요한 정보를 저장할 수 있다. 한편, 승강기 제어 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(150)를 내부에 포함하여 구현될 수도 있다. 또한, 승강기 제어 장치(130)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있으며, 이에 대한 설명은 생략한다.
데이터베이스(150)는 승강기 제어 장치(130)가 승강기(110)의 운행을 제어하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(150)는 영상인식을 위한 학습 데이터와 학습 모델들을 저장할 수 있고, 사용자 식별을 위한 식별정보와 목적층 예측을 위한 사용기록에 관한 정보를 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 영상인식을 이용한 승강기 제어 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.
한편, 도 1과 달리, 본 발명에 따른 승강기 제어 시스템(100)은 승강기(110), 승강기 제어 장치(130) 및 데이터베이스(150) 중 전부 또는 일부가 통합된 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 승강기(110)와 승강기 제어 장치(130)가 통합되는 경우 승강기 제어 장치(130)는 승강기 군 제어 시스템 등의 외부 시스템과 연동하여 동작할 수 있다.
도 2는 도 1의 승강기 제어 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 승강기 제어 장치(130)는 영상 수집부(210), 승강장 분석부(220), 승강기 분석부(230), 승강기 상태 예측부(240), 승강기 운행 제어부(250) 및 제어부(도 2에 미도시함)를 포함할 수 있다.
영상 수집부(210)는 승강장 인근을 촬영한 승강장 영상과 승강기 내부를 촬영한 승강기 영상을 수집할 수 있다. 이를 위해, 영상 수집부(210)는 승강장 인근 및 승강기 내부에 각각 설치된 적어도 하나의 카메라들과 연동하여 동작할 수 있다. 또한, 영상 수집부(210)는 승강기(110)와 연결되어 승강기 내부의 카메라를 통해 촬영된 영상을 승강기(110)로부터 수신할 수도 있다. 영상 수집부(210)는 수집된 영상을 승강장 및 승강기 별로 구분하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 영상 수집부(210)는 수집된 영상에 대한 전처리 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 수집부(210)는 샘플링, 영상 변환이나 압축, 영상 개선 등의 전처리 동작을 수행하여 이후 동작 단계에서 보다 활용성 높은 데이터로 변환할 수 있다.
승강장 분석부(220)는 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 분석하여 승강장별 탑승 예상 승객수와 대기승객들의 목적층을 예측할 수 있다. 승강장 분석부(220)는 영상 분석을 위해 다양한 영상 분석 기술을 적용할 수 있으며, 필요에 따라 기 구축된 인공지능 모델을 활용할 수도 있다.
예를 들어, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상으로부터 대기승객의 인원수를 검출하거나, 승강장 영상으로부터 대기승객의 개인인식을 수행하거나 또는 승강장 대기승객의 그룹화를 수행하는 과정에서 기 구축된 학습 모델을 활용할 수 있다. 또한, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상으로부터 대기승객이 기 등록된(또는 저장된) 승객으로 식별된 경우 대기승객의 식별정보를 기초로 대기승객이 이동할 것으로 예상되는 목적층을 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상을 기초로 대기승객들의 인원수를 카운팅(counting) 하고 승객별 대기시간을 업데이트하며 인원수의 변화량과 승객별 대기시간을 기초로 대기승객들을 시간별 그룹으로 분류하고 시간별 그룹에 대해 목적층을 예측할 수 있다. 다른 실시예에서, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상으로부터 승강기(110)에 탑승 가능한 객체로서 사전에 지정된 사람, 동물 및 물건 등을 식별할 수 있고, 식별 결과를 기초로 카운팅 연산을 수행할 수 있다. 예를 들어, 승강장 영상에 사람 2명이 인식된 경우, 승강장 분석부(220)는 대기승객수를 2로 카운팅할 수 있다. 만약 승강장 영상에 사람 1명과 반려동물 1마리가 인식된 경우에도 승강장 분석부(220)는 대기승객수를 2로 카운팅할 수 있다.
또한, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상에서 승강장 인근에 지정된 대기 영역을 검출할 수 있고, 식별된 객체가 대기 영역으로 진입하는 시점을 검출하여 해당 대기 영역 내에서 머무른 시간을 추적하여 승객별 대기시간을 산출할 수 있다. 또한, 승강장 분석부(220)는 대기승객수가 급격히 변화되는 시점을 기준으로 대기승객들을 시간별 그룹으로 그룹화하여 분류할 수 있다. 이를 통해, 승강장 분석부(220)는 대기승객들을 그룹 별로 관리할 수 있고 필요에 따라 그룹 별로 승강기(110) 할당을 수행하여 승강기 운행을 보다 효율적으로 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 승강장 분석부(220)는 인원수의 변화량과 승객별 대기시간 및 영상 분석에 따른 대기승객들 간의 거리를 기초로 대기승객들을 그룹화 할 수 있다. 예를 들어, 인원수의 변화량이 급격히 변하는 시점이나 대기시간이 소정의 범위 내에서 유사한 승객들을 기준으로 승객 간의 거리가 소정의 임계거리(예컨대, 50cm) 이내에서 일정 시간(예컨대, 10초) 동안 유지되는 경우 해당 승객들을 하나의 그룹으로 지정하여 관리할 수 있다.
일 실시예에서, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상에서 등록된 대기승객이 식별된 경우 해당 대기승객의 식별정보를 기초로 목적층을 예측할 수 있다. 이때, 목적층의 예측 동작은 해당 대기승객의 층간 이동 과정에서 수집된 승강기 하차 기록을 누적하여 학습한 결과로서 구축된 목적층 예측 모델을 통해 수행될 수 있다. 여기에서, 등록된 대기승객은 이전에 이미 승강기를 이용한 승객처럼 승객 정보가 생성되어 승강기 제어 시스템(100)에 등록된 승객에 해당할 수 있다.
예를 들어, 해당 건물에 근무하는 사람, 주기적인 시설 관리를 위해 방문하는 사람 등은 최초 방문 시 승강기 제어 시스템(100)에 등록될 수 있고, 이후 승강장 분석부(220)에 의해 자동으로 식별될 수 있다. 승객 등록 정보는 데이터베이스(150)에 저장되어 관리될 수 있으며, 승강장 분석부(220)는 승객이 식별된 경우 데이터베이스(150)를 조회하여 등록여부를 결정할 수 있다. 만약 등록이 검출된 경우 해당 승객의 식별정보로부터 해당 승객이 자주 이용하는 목적층 정보를 추출하여 해당 승객의 목적층으로서 예측할 수 있다.
또한, 승강장 분석부(220)는 대기승객의 식별정보를 목적층 예측 모델에 입력하여 그 결과로서 목적층을 예측할 수도 있다. 이때, 목적층 예측 모델은 승객의 신체정보, 의상정보, 방문정보 및 등록정보 등 다양한 정보를 사전에 학습한 결과로서 구축될 수 있다.
일 실시예에서, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 식별하는 단계, 식별된 대기승객들 별로 승강기 탑승 확률을 도출하는 단계 및 승강기 탑승 확률을 기초로 승강장별 탑승 예상 승객수를 예측하는 단계를 수행할 수 있다. 이때, 승강기 탑승 확률은 시간별 그룹의 대기 패턴을 기 학습하여 구축된 예측 모델을 통해 예측될 수 있다.
여기에서, 대기 패턴은 승강장 영상에서 시간별 그룹의 움직임 패턴에 해당할 수 있으며 승강장 영역 내에서의 움직임에 관한 시각화 맵으로 표현될 수 있다. 즉, 승강장 영상에서 시간별 그룹의 움직임에 관한 정보는 시각화 맵으로 변환되어 학습 데이터로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 예측 모델은 승강기 영상에 관한 특징 정보로서 시각화 맵에 대한 특징 벡터를 학습하여 구축될 수 있으며, 시간별 그룹의 탑승에 관한 예측 정보를 출력으로 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 승강장 분석부(220)는 승강장 영상의 분석 결과로서 도출된 시간별 그룹에 대해 승강기를 기다리는 대기 패턴을 분석하여 해당 그룹 전체가 모두 탑승할 것인지 또는 그룹 중 일부만 탑승할 것인지에 관한 탑승 예측을 수행할 수 있다. 승강장 분석부(220)는 해당 탑승 예측의 결과를 해당 시간별 그룹의 승객들 각각에게 적용한 결과로서 승객별 탑승 확률을 개별 결정할 수 있다. 다른 예로서, 승강장 분석부(220)는 승객별 승강기 탑승 확률을 1차 예측할 수 있고, 승객별 승강기 탑승 확률에 시간별 그룹에 대한 탑승 예측 결과를 개별 적용하여 승객별 승강기 탑승 확률을 갱신할 수도 있다.
승강기 분석부(230)는 승강기 영상을 기초로 승강기(110)를 탑승한 탑승승객들을 분석하여 승강기(110)의 탑승 가능 승객수를 예측할 수 있다. 승강기 분석부(230)는 승강기 내부에 설치된 카메라를 통해 촬영된 승강기 영상을 분석하여 현재 탑승한 탑승승객들의 인원수를 실시간 추적할 수 있고, 승강기(110)의 유효 면적을 고려하여 추가 탑승 가능한 승객수를 탑승 가능 승객수로서 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 승강기 분석부(230)는 탑승승객들의 인원수를 카운팅 하여 승강기(110)의 탑승승객 점유율을 산출하고, 목적층에 관한 예측 정보를 기초로 승강기(110)의 승강장별 하차 예상 승객수를 예측하며, 탑승승객 점유율과 승강장별 하차 예상 승객수를 기초로 탑승 가능 승객수를 예측하고, 탑승 가능 승객수의 예측 동작은 층간 이동 과정에서 층별로 반복 수행되고 탑승승객 점유율과 승강장별 하차 예상 승객수에 관한 각 층별 오차가 예측 동작의 반복마다 적용될 수 있다.
보다 구체적으로, 승강기 분석부(230)는 승강기(110)의 유효 면적을 기준으로 탑승승객의 인원수의 비율로서 탑승승객 점유율을 산출할 수 있다. 이때, 탑승승객의 인원수에는 소정의 제1 가중치가 적용될 수 있으며, 제1 가중치는 승객의 평균 면적에 대응될 수 있다. 또한, 승강기 분석부(230)는 승강기(110)의 한도 중량을 기준으로 탑승승객의 인원수의 비율로서 탑승승객 점유율을 산출할 수도 있다. 이때, 탑승승객의 인원수에는 소정의 제2 가중치가 적용될 수 있으며, 제2 가중치는 승객의 평균 중량에 대응될 수 있다.
또한, 승강기 분석부(230)는 탑승승객 별로 예측된 목적층 정보에 따라 하차 예측 승객수를 도출할 수 있다. 즉, 탑승승객은 예측된 목적층의 승강장에서 하차할 가능성이 높으므로 승강기 분석부(230)는 해당 목적층에서 하차가 예측된 탑승승객들을 기초로 승강장별 하차 예측 승객수를 결정할 수 있다. 승강기 분석부(230)는 승강기(110)의 현재 점유율을 기준으로 승강장별 하차 예측 승객수를 적용하여 해당 승강장에서 탑승 가능한 승객수를 예측할 수 있다.
또한, 승강기 분석부(230)는 탑승 가능 승객수의 예측 동작을 승강기(110)의 층간 이동 과정에서 층별로 반복 수행할 수 있다. 이때, 탑승승객 점유율과 승강장별 하차 예상 승객수에 관한 각 층별 오차가 발생하는 경우, 승강기 분석부(230)는 각 층별 오차를 예측 동작의 반복마다 적용함으로써 각 층별 예측 결과의 정확도를 개선시킬 수 있다.
승강기 상태 예측부(240)는 승강장별 탑승 예상 승객수와 탑승 가능 승객수를 기초로 승강기(110)의 승강장별 만원상태를 예측할 수 있다. 여기에서, 승강기(110)의 만원상태는 현재 승객의 탑승 상황이 만원(Near Full)에 근접한 상태에 해당할 수 있다. 따라서, 승강기(110)가 만원상태에 해당하는 경우 승강기 제어 장치(130)는 해당 승강기로의 추가 탑승을 제한할 수 있다. 한편, 승강기 상태 예측부(240)는 승강기(110)의 혼잡도에 따라 만원상태의 기준을 동적으로 조절할 수 있다.
예를 들어, 승강기 상태 예측부(240)는 출퇴근 시간과 같이 승강기(110)의 혼잡도가 매우 높은 시간대에는 승강기(110)의 만원상태의 기준을 낮춰 가능한 많은 승객들이 동시 탑승하도록 유도할 수 있다. 이와 반대로, 혼잡도가 매우 낮은 시간대에는 승강기(110)의 만원상태의 기준을 높여 승객들에게 쾌적한 탑승 환경을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 승강기 상태 예측부(240)는 탑승 예상 승객수가 0과 동일하거나 또는 탑승 예상 승객수가 탑승 가능 승객수보다 더 큰 경우 승강기(110)가 만원상태인 것으로 결정할 수 있다. 즉, 승강기(110)가 만원상태로 결정되면 승강기 운행 제어부(250)를 통해 승객 탑승만이 예상된 승강장은 정차없이 통과하도록 제어될 수 있다. 이를 통해, 승객 탑승이 불가능한 승강장으로의 정차를 회피할 수 있게 되어 승객들의 대기시간을 줄일 수 있고 승강기 운행의 효율성을 높일 수 있다.
승강기 운행 제어부(250)는 만원상태를 기초로 승강기(110)의 층간 이동 과정에서 승강장별 정차를 제어할 수 있다. 즉, 승강기(110)가 현재 만원상태인 것으로 결정되면 승강기 운행 제어부(250)는 해당 승강기(110)의 정차를 최소화하여 운행을 제어할 수 있다. 한편, 승강기 운행 제어부(250)는 기본적으로 승강장 영상을 기초로 대기 영역 내로의 승객 진입이 검출되면 해당 승강장으로의 승강기 호출을 명령할 수 있고 대기 영역 밖으로 승객 진출이 검출되면 해당 승강장으로의 승강기 호출을 취소할 수 있다. 이때, 승강기 운행 제어부(250)는 대기 영역에 대한 진입이나 진출이 검출된 후 소정의 시간이 경과될 때까지 해당 제어를 지연시킬 수 있다.
일 실시예에서, 승강기 운행 제어부(250)는 만원상태로 예측된 경우 승강기(110)를 무정차로 운행하여 승강장을 통과하도록 제어하면서 탑승 예상 승객수가 0이 아닌 경우 승강장에 대한 승강기 재할당을 명령할 수 있다. 예를 들어, 승강기 운행 제어부(250)는 승강장 부름(Hall Call) 서비스가 패스(통과)된 층에 대해 탑승을 대기 중인 승객이 존재하는 경우 다른 승강기(110)를 조기에 추가 할당하여 승객의 대기시간을 최대한 감소시키도록 동작할 수 있다.
또한, 승강기 상태 예측부(240)에 의한 만원상태 예측은 승강기(110)의 도어가 닫히는 시점에 진행 방향의 다음 층에 대해 곧바로 수행될 수 있고, 이에 따라 승강기 운행 제어부(250)는 다음 층에 대해 패스가 결정되면 다른 승강기(110)의 재할당을 즉시 명령할 수 있다. 승강기 상태 예측부(240)의 예측과 승강기 운행 제어부(250)의 제어는 상호 유기적으로 결합되어 동작하기 때문에, 승강기 상태 예측부(240)의 예측 시기를 조절함으로써 승강기 운행 제어부(250)에 의한 승강기 운행 제어의 효율성도 조절할 수 있다.
제어부(도 2에 미도시함)는 승강기 제어 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 영상 수집부(210), 승강장 분석부(220), 승강기 분석부(230), 승강기 상태 예측부(240) 및 승강기 운행 제어부(250) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 시스템의 세부 구성을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 승강기 제어 시스템(100)은 데이터베이스(150)에 수집된 정보를 기초로 승강기 운행을 제어할 수 있다. 승강기 제어 시스템(100)은 승강기 운행 제어부(250)를 통해 승강기(110)의 운행을 제어할 수 있으며, 구체적으로, 승강장별 상/하행 호출부, 승강장별 목적층 지정 호출부, 승강기 할당 관리부, 승강기 제어부 및 승강기 동작부를 포함할 수 있다.
또한, 승강기 제어 시스템(100)은 승강기 내부 영상과 승강장별 영상을 분석하여 승강기 운행을 위한 분석 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해, 승강기 제어 시스템(100)은 각 영상분석을 수행하는 승강장 분석부(220)와 승강기 분석부(230)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 승강장 분석부(220)는 승강장별 영상 취득부를 통해 획득한 승강장별 영상을 기초로 개인별 목적층 예측에 관한 학습을 수행하고 이를 활용하여 대기승객의 목적층을 판독하는 동작을 수행할 수 있다. 또한, 승강장 분석부(220)는 승강장별 영상 취득부를 통해 획득한 승강장별 영상을 기초로 대기승객수를 검출하고 대기승객을 그룹화 하며 승강장별 승하차 인원수를 예측할 수 있다.
또한, 승강기 분석부(230)는 승강기 내부 영상 취득부, 승강기 탑승승객 인원수 검출부, 승강기 탑승승객 점유율 검출부 및 승강기 탑승가능 승객 수 예측부를 포함할 수 있다. 승강기 내부 영상 취득부에 의해 획득된 승강기 내부 영상은 승강기 탑승승객 인원수 검출부 및 승강기 탑승승객 점유율 검출부로 각각 전달될 수 있다.
승강장 분석부(220)와 승강기 분석부(230)를 통해 도출된 정보들은 승강기 상태 예측부(240)에게 전달되어 승강기(110)의 만원상태 예측에 활용될 수 있다. 도 2의 승강기 상태 예측부(240)는 도 3의 승강장별 승강기 만원 예측부에 대응될 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 영상인식 연동 승강기 제어 방법의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 승강기 제어 시스템(100)은 승강장별 영상 및 승강기 내부 영상을 각각 취득할 수 있다(S410 및 S420). 승강기 제어 시스템(100)은 각 영상을 분석하여 승강기 운행을 제어하기 위한 정보를 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 승강기 제어 시스템(100)은 영상 분석을 통해 승강기 승차가 검출되면 승객별 및 그룹별 목적층을 결정할 수 있다(S430). 승강기 제어 시스템(100)은 방향, 승강장, 그룹, 승객별 기준 승하차 승객수를 관리할 수 있으며, 이를 기초로 승강장별 탑승 예상 승객수를 예측하거나 또는 승강장별 하차 예상 승객수를 예측할 수 있다.
또한, 승강기 제어 시스템(100)은 승강장 탑승 예상 승객수가 0인 경우에는 해당 승강장을 통과(Pass)하도록 제어할 수 있다(S440). 승강기 제어 시스템(100)은 탑승 예상 승객수가 탑승 가능 승객수보다 더 큰 경우 해당 승강장을 통과하도록 제어할 수 있다(S450). 승강기 제어 시스템(100)은 승강기 정차 후 승강기(110)에 승객이 탑승한 결과 승강기(110)가 만원상태로 결정되고 여전히 승강장 탑승 예상 승객수가 0보다 큰 경우에는 승강기 재할당을 명령하여 해당 승강장으로 다른 승강기(110)가 정차하도록 제어할 수 있다(S460).
본 발명에 따른 승강기 제어 시스템(100)은 각층의 승강장별 승차인원 및 하차인원 예측함으로써 승강기 탑승객의 목적층 도착 지연을 방지하고, 승강장의 탑승 대기승객에게 최선의 승강기를 미리 할당함으로써 대기시간을 단축할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 승강기 제어 시스템
110: 승강기 130: 승강기 제어 장치
150: 데이터베이스
210: 영상 수집부 220: 승강장 분석부
230: 승강기 분석부 240: 승강기 상태 예측부
250: 승강기 운행 제어부

Claims (6)

  1. 승강장 인근을 촬영한 승강장 영상과 승강기 내부를 촬영한 승강기 영상을 수집하는 영상 수집부;
    상기 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 분석하여 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 대기승객들의 목적층을 예측하는 승강장 분석부;
    상기 승강기 영상을 기초로 해당 승강기를 탑승한 탑승승객들을 분석하여 상기 해당 승강기의 탑승 가능 승객수를 예측하는 승강기 분석부;
    상기 승강장별 탑승 예상 승객수와 상기 탑승 가능 승객수를 기초로 상기 해당 승강기의 승강장별 만원상태를 예측하는 승강기 상태 예측부; 및
    상기 만원상태를 기초로 상기 해당 승강기의 층간 이동 과정에서 승강장별 정차를 제어하는 승강기 운행 제어부를 포함하되,
    상기 승강장 분석부는
    상기 승강장 영상을 기초로 상기 대기승객들의 인원수를 카운팅(counting) 하고 승객별 대기시간을 업데이트하며 상기 인원수의 변화량과 상기 승객별 대기시간 및 영상 분석에 따른 대기승객들 간의 거리를 기초로 상기 대기승객들을 시간별 그룹으로 분류하고 상기 시간별 그룹에 대해 상기 목적층을 예측하며,
    상기 승강장 영상을 기초로 승강기 이용을 대기하는 대기승객들을 식별하는 단계; 상기 식별된 대기승객들 별로 승강기 탑승 확률- 상기 승강기 탑승 확률은 상기 시간별 그룹의 대기 패턴을 기 학습하여 구축된 예측 모델을 통해 예측됨 -을 도출하는 단계; 및 상기 승강기 탑승 확률을 기초로 상기 승강장별 탑승 예상 승객수를 예측하는 단계를 수행하며, 상기 대기 패턴은 상기 승강장 영상에서 상기 시간별 그룹의 움직임 패턴에 관한 시각화 맵으로 표현되는 것을 특징으로 하는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 승강장 분석부는
    상기 승강장 영상에서 등록된 대기승객이 식별된 경우 해당 대기승객의 식별정보를 기초로 상기 목적층을 예측하고,
    상기 목적층의 예측 동작은 상기 해당 대기승객의 층간 이동 과정에서 수집된 승강기 하차 기록을 누적하여 학습한 결과로서 구축된 목적층 예측 모델을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 승강기 분석부는
    상기 탑승승객들의 인원수를 카운팅 하여 상기 해당 승강기의 탑승승객 점유율을 산출하고,
    상기 목적층에 관한 예측 정보를 기초로 상기 해당 승강기의 승강장별 하차 예상 승객수를 예측하며,
    상기 탑승승객 점유율과 상기 승강장별 하차 예상 승객수를 기초로 상기 탑승 가능 승객수를 예측하고,
    상기 탑승 가능 승객수의 예측 동작은 상기 층간 이동 과정에서 층별로 반복 수행되고 상기 탑승승객 점유율과 상기 승강장별 하차 예상 승객수에 관한 각 층별 오차가 상기 예측 동작의 반복마다 적용되는 것을 특징으로 하는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 승강기 상태 예측부는 상기 탑승 예상 승객수가 0과 동일하거나 또는 상기 탑승 예상 승객수가 상기 탑승 가능 승객수보다 더 큰 경우 상기 해당 승강기가 만원상태인 것으로 결정하고,
    상기 승강기 운행 제어부는 상기 만원상태로 예측된 경우 상기 해당 승강기를 무정차로 운행하여 해당 승강장을 통과하도록 제어하면서 상기 탑승 예상 승객수가 0이 아닌 경우 상기 해당 승강장에 대한 승강기 재할당을 명령하는 것을 특징으로 하는 영상인식 연동 승강기 제어 시스템.
  6. 삭제
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