KR20080078711A

KR20080078711A - 엘리베이터 제어를 위한 비디오 지원 시스템

Info

Publication number: KR20080078711A
Application number: KR1020087016935A
Authority: KR
Inventors: 린 린; 지유 시옹; 매튜 앨런 핀; 페이-유안 펭; 펭주 강; 마우로 아탈라; 메그흐나 미스라; 크리스티안 마리아 네테르
Original assignee: 오티스 엘리베이터 컴파니
Priority date: 2006-01-12
Filing date: 2006-01-12
Publication date: 2008-08-27
Also published as: CN101356108A; HK1129092A1; GB2447829B; JP2009523678A; JP5318584B2; US20090057068A1; WO2007081345A1; US8020672B2; GB0813729D0; GB2447829A; KR100999084B1; CN101356108B

Abstract

엘리베이터 제어 시스템(24)은 비디오 모니터링 시스템으로부터 수신된 승객 데이터에 기초하여 엘리베이터 급송과 도어 제어를 제공한다. 비디오 모니터링 시스템은 1 이상의 비디오 카메라(12)로부터의 비디오 입력을 수신하도록 연결된 비디오 프로세서(16)를 포함한다. 비디오 프로세서(16)는 비디오 카메라 시야 내에 위치된 물체들을 추적하고, 각각의 추적된 물체와 관련된 승객 데이터 파라미터들을 계산한다. 엘리베이터 제어기(24)는 비디오 프로세서(16)에 의해 제공된 승객 데이터에 부분적으로 기초하여 엘리베이터 급송(26), 도어 제어(28) 및 보안 기능들(30)을 제공한다. 또한, 보안 기능들은 접근 제어 시스템(14)로부터의 데이터에 부분적으로 기초할 수 있다.

Description

엘리베이터 제어를 위한 비디오 지원 시스템{VIDEO AIDED SYSTEM FOR ELEVATOR CONTROL}

본 발명은 일반적으로 엘리베이터 제어 분야에 관한 것으로, 더 상세하게는 엘리베이터 급송(elevator dispatch), 도어 제어, 접근 제어 및 보안 시스템과의 통합(integration)을 개선한 비디오 지원 시스템을 제공하는 것에 관한 것이다.

엘리베이터 성능은 다수의 인자들로부터 유도된다. 보통의 엘리베이터 승객에게 가장 중요한 인자는 시간이다. 시간-기반 파라미터들이 최소화되면, 엘리베이터 서비스에 대한 승객 만족도가 개선된다. 승객이 엘리베이터 성능과 관련 있는 전체 시간은 3 개의 시간 구간들로 나뉠 수 있다.

제 1 시간 구간은, 승객이 엘리베이터 홀에서 엘리베이터가 도착하기를 기다리는 시간, 이후 " 대기 시간(wait time)"이다. 통상적으로, 대기 시간은 승객이 엘리베이터 호출 버튼을 막 눌렀을 때의 시간과, 엘리베이터가 승객의 층에 막 도착했을 때의 시간으로 구성된다. 대기 시간을 단축시키는 이전의 방법들은, 복잡한 알고리즘들을 이용하여 서비스에 대한 승객 요구를 예측하거나, 엘리베이터가 적절한 층으로 보내지는데 걸리는 시간을 감소시킴으로써, 엘리베이터의 응답 시간을 단축시키는 것에 집중되었다.

제 2 시간 구간은, "도어 유지 시간(door dwell time)", 또는 승객들이 엘리베이터 안으로 들어오거나 밖으로 나가게 하도록 엘리베이터 도어가 열리는 시간이다. 기다리는 모든 승객들이 엘리베이터 캐브(cab) 안으로 들어갔거나 밖으로 나온 후에는, 엘리베이터 도어가 열린 상태로 있는 시간을 최소화하는 것이 유익할 것이다.

제 3 시간 구간은, "승강 시간(ride time)" 또는 승객이 엘리베이터 내에서 보내는 시간이다. 여러 명의 승객이 엘리베이터에 타고 있다면, 승강 시간은 여러 개의 중간 층들에서의 정지 시간들을 포함할 수 있다.

승객이 엘리베이터 홀에서 보내는 대기 시간을 최소화하기 위해 다수의 알고리즘들이 개발되었다. 예를 들어, 몇몇 엘리베이터 제어 시스템들은 승객 유동 데이터(passenger flow data)를 이용하고, 시간에 의존하여, 엘리베이터를 어느 층들로 급송해야 하는지, 또는 엘리베이터를 어느 층들에 정차시켜야 하는지를 판단한다. 통상적으로, 호출 버튼을 누름으로써 엘리베이터가 와줄 것을 요청하면, 단일 엘리베이터가 요청 층으로 보내지게 된다. 요청 층에서 기다리는 승객들의 정원이 엘리베이터의 수용능력보다 더 많은 상황들에서, 몇몇 승객들은 첫 번째 엘리베이터를 떠나보낸 후, 호출 버튼을 다시 누르고, 두 번째 엘리베이터를 요청하여, 해당 요청 층으로 보내질 때까지 기다려야 한다. 이로 인해, 적어도 몇몇 승객들은 전체 대기 시간이 더 길어지게 된다. 유사한 상황에서, 최대 정원의 승객들을 운송하는 특정 엘리베이터 캐브는 엘리베이터 서비스를 요청한 층들에서 계속 정지할 수 있다. 상기 엘리베이터에 새로운 승객이 들어올 수 없기 때문에, 엘리베이터 홀 에서의 승객들의 대기 시간에서와 마찬가지로, 엘리베이터 상에서의 승객들의 승강 시간이 불필요하게 길어진다.

또한, 다수의 엘리베이터 시스템들은 접근 제어 및 보안 시스템들과 통합된다. 이들 시스템들의 목적은 검출하는 것이며, 가능하다면 허가되지 않은 사용자들이 보안 영역들에 접근하는 것을 방지하는 것이다. 엘리베이터들은 빌딩 내의 다수의 위치들에 접근하게 하는 매개로서 역할하기 때문에, 엘리베이터 도어들 및 캐브들은 접근 제어를 수행하기에 적합하게 되어 있다. "카드 패스 백(card pass back)" 및 피기백킹(piggybacking)"과 같은 종래의 접근 제어 시스템들을 극복한 다수의 방식들이 개발되었다. 카드 패스 백은 (통상적으로, 카드 스와이프(card swipe)를 사용하는) 허가된 사용자가 허가되지 않은 사용자에게 그의 카드를 제공할 때 발생하며, 허가된 사용자와 허가되지 않은 사용자 모두가 보안 영역에 접근하도록 허용한다. 피기백킹은 (허가된 사용자에 관한 지식 유무에 관계없이) 허가되지 않은 사용자가 허가된 사용자에 의해 제공된 허가를 이용하게 하여, 보안 영역에 접근하게 할 때에 발생한다.

그러므로, 개선된 보안 또는 접근 제어를 제공하면서, 승객들이 겪는 대기 시간을 최소화할 수 있는 엘리베이터 시스템을 설계하는 것이 유익할 것이다.

본 발명에서, 비디오 모니터링 시스템은 엘리베이터 제어 시스템에 승객 데이터를 제공한다. 상기 비디오 모니터링 시스템은 엘리베이터 도어 외부의 영역을 모니터링하도록 장착된 1 이상의 비디오 카메라로부터 비디오 입력을 수신하도록 연결된 비디오 프로세서를 포함한다. 상기 비디오 프로세서는 엘리베이터 도어 외부의 물체(object)들을 추적(track)하기 위해 비디오 카메라에 의해 제공된 연속 비디오 이미지들을 이용한다. 수신된 비디오 입력에 기초하여, 비디오 프로세서는 각각의 추적된 물체와 연계된 다수의 파라미터들을 계산한다. 상기 파라미터들은 엘리베이터 캐브들의 급송과, 엘리베이터 도어 개폐 제어를 효과적으로 동작시키기 위해 파라미터들을 이용하는 엘리베이터 제어 시스템에 제공된다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명의 비디오 지원 엘리베이터 및 접근 제어 시스템의 개략적/기능적 블록도;

도 2a는 평균 추정(estimated) 도착 시간, 도착 가능성(probability of arrival) 및 공변량(covariance)의 계산을 예시하는 도면;

도 2b는 공변량에 대한 2 차원 그래프 도면;

도 3은 비디오 프로세서에 의한 파라미터들의 처리를 예시하는 흐름도;

도 4는 본 발명에 의해 구현된 접근 제어 방법들의 흐름도;

도 5는 본 발명의 비디오 지원 엘리베이터 및 접근 제어 시스템의 또 다른 실시예의 개략적/기능적 블록도이다.

도 1a 및 도 1b는 각각 본 발명의 비디오 지원 엘리베이터 및 접근 제어 시스템들("엘리베이터 시스템": 10a 및 10b)의 개략적/기능적 블록도들이다. 도 1a에서, 엘리베이터 시스템(10a)은 비디오 카메라(12), 접근 제어 시스템(14), 비디오 프로세서(16), 엘리베이터 캐브(18), 엘리베이터 도어(20), 엘리베이터 홀 호출 버튼(22), 엘리베이터 캐브 제어 패널(23), 및 엘리베이터 급송(26), 도어 제어(28) 및 보안 시스템(20)에 제어 신호들을 제공하는 제어 시스템(24)을 포함한다. 비디오 카메라(12)의 주요 목적은 보안 시스템(30)의 일부분일 수 있으며, 이 경우 비디오 프로세서(16)는 본 발명의 목적을 위해 기존의 카메라(12)를 이용한다. 또한, 도 1b에서, 엘리베이터 시스템(10b)은 엘리베이터 캐브(18) 내부와 관련하여 비디오 프로세서(16)에 비디오 입력을 제공하기 위해, 엘리베이터 캐브(18) 내에 위치된 제 2 비디오 카메라(32)를 포함한다. 비디오 카메라(12)와 마찬가지로, 비디오 카메라(32)는 본 발명에서 그 용도 이외의 주요 목적을 가질 수 있으며, 이 경우 비디오 프로세서(16)는 본 발명의 목적을 위해 기존의 카메라를 이용한다.

도 1a 및 도 1b에서, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 캐브(18), 엘리베이터 호출 버튼(22), 및 비디오 프로세서(16)로부터 수신된 입력 신호들에 기초하여, 엘리베이터 급송(26), 도어 제어(28), 및 보안 시스템(30)에 제어 신호들을 제공한다. 도 1a 및 도 1b에는 제어 시스템(24)이 단일 블록으로 도시되어 있지만, 다른 실시예들에서, 독립적인 제어기들이 엘리베이터 급송, 도어 제어 및/또는 보안을 위해 채택될 수 있다. 엘리베이터 급송(26)에 제공된 제어 신호들은 엘리베이터 캐브(18)의 층 행선지(floor destination)(들)를 제공한다. 도어 제어(28)에 제공된 제어 신호들은 엘리베이터 도어(20)가 열리고 닫힐 때를 판단한다. 보안 시스템(30)에 제공된 제어 신호들은 허가되지 않은 승객이나 물체, 또는 비디오 프로세서(16)에 의해 검출된 다른 보안 관련 사항의 존재를 보안 시스템에 경보(alert)한 다.

엘리베이터 호출 버튼(22)으로부터의 입력은 엘리베이터 도어(20)에서 엘리베이터 서비스를 기다리는 승객의 존재를 제어 시스템(24)에 알린다. 이들 입력들은, 승객이 엘리베이터 도어(20)에 도달하고, 외부 호출 버튼(22)을 눌러, 그/그녀의 층 위치에서 엘리베이터 서비스를 요청하는 대부분의 엘리베이터 시스템들에 보편적이다. 응답 시, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 캐브(18)를 적절한 층으로 급송한다. 엘리베이터 캐브 안에서 승객이 원하는 층 위치에 해당하는 제어 패널(23) 상의 버튼을 누르면, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 캐브(18)를 원하는 층으로 급송한다.

비디오 프로세서(16)는 제어 시스템(24)에 승객 데이터를 제공하고, 제어 시스템(24)에 엘리베이터 승객들에 관한 추가 정보를 제공한다. 본 출원서 전반에 걸쳐, '물체'라는 용어는 일반적으로 비디오 프로세서에 의해 배경으로서 식별되지 않는 모든 것을 일컫는다. 통상적으로, '물체'는 비디오 카메라의 시야에 대해 유용한 정보를 제공하도록 설계된 비디오 처리 알고리즘들의 주체(focus)이다. '승객'이라는 용어는 일반적으로 (사람, 카트, 수화물 등을 포함하는) 물체들을 일컫는다. 대다수의 경우, 물체들은 사실상 승객들이다. 하지만, 도 3과 관련하여 설명되는 바와 같이, 몇몇 상황들에서, 비디오 프로세서(16)는 물체가 잠재 승객(potential passenger)이 아니라는 것을 판단할 수 있으며, 이를 이와 같이 분류할 수 있다. 일 실시예에서, 비디오 프로세서(16)는 승객들로 분류된 물체들에 해당하는 데이터(승객 데이터)만을 제어 시스템(24)에 제공한다. 다른 실시예들에서, 물체가 승객인지 아닌지 분류하지 않고, 승객 데이터가 계산되며, 제어 시스템(24)에 제공된다.

제어 시스템(24)은 엘리베이터 캐브(18)와 엘리베이터 호출 버튼(22)에 의해 제공된 데이터와 연계하여, 비디오 프로세서(16)에 의해 제공된 승객 데이터를 이용함으로써, 엘리베이터 시스템(10)의 성능(예를 들어, 대기 시간, 도어 유지 시간, 및 승강 시간)을 개선시킨다. 예를 들어, 비디오 프로세서(16)에 의한 승객들의 앞선 검출은, 제어 시스템(24)으로 하여금, 승객이 호출 버튼(22)을 누르기 전에, 엘리베이터 캐브(18)를 특정 층에 급송하도록 하는 것을 허용한다.

도 1a에 도시된 바와 같이, 비디오 프로세서(16)는 비디오 카메라(12)로부터 비디오 이미지들을 수용하고, 접근 제어 시스템(14)으로부터 접근 제어 데이터를 수용한다. 비디오 카메라(12)는 엘리베이터 도어(20) 외부의 통행(traffic)을 모니터링하도록 방위 잡힌다. 비디오 카메라(12)의 방위는 엘리베이터 도어(20)의 위치와, 엘리베이터 도어(20)의 통행 방향에 기초하여 판단될 수 있다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 비디오 카메라(12)의 시야 내에 위치된 물체들이 모니터링될 수 있도록, 비디오 카메라(12)는 바람직하게 엘리베이터 도어(20)의 맞은편에 위치되어 있다. 대안적으로, (도 1a에서와 같이) 하나의 비디오 카메라(12)만이 존재한다면, 상기 카메라는 엘리베이터 캐브(18) 내에 위치되어, 도 1a에 도시된 것과 실질적으로 유사한 시야(R1)를 갖게 될 수 있지만, 이는 엘리베이터 도어(20)가 열릴 때에만 가능하다. 비디오 카메라(12)에 의해 캡처된 비디오 데이터는 비디오 분석을 위해 비디오 프로세서(16)에 제공된다. 여러 가지 비디오 분석 방법들이 채택될 수 있다. 예를 들어, IntelliVision Company의 Intelligent Video^TM 소프트웨어는, 비디오 프로세서(16)가 비디오 카메라(12) 시야 내의 물체들을 추적하고 분류하게 하는 비디오 내용 분석(video content analysis: VCA)을 제공한다. 추적은 제 1 시점에 검출된 물체를 식별하고, 상기 물체를, 제 2 시점에 검출된 물체와 연관시킬 수 있는 것으로 정의된다. 물체를 추적하는 능력은 비디오 프로세서(16)가 특정 물체의 방향 및 속도와 같은 계산들을 실행하도록 허용한다. 각각의 추적된 물체에 대해, 비디오 프로세서(16)는 위치, 속도, 방향 및 가속도와 같은 다수의 변수들을 계산한다. 분류는 물체의 타입을, 사람, 동물 또는 가방 등인지로 식별할 수 있는 것으로 정의된다. 비디오 프로세서(16)는 이들 파라미터들을 이용하여, 추적된 물체가 잠재 승객인지를 판단하고, 승객들로 분류된 물체들에 대해 승객 데이터를 계산한다.

도 1b에 도시된 바와 같이, 엘리베이터 캐브(18)에 위치된 추가 비디오 카메라(32)는 엘리베이터 캐브(18) 내부에 대한 비디오 입력을 비디오 프로세서(16)에제공한다. 제공된 비디오 입력에 기초하여, 비디오 프로세서(16)는 제어 시스템(24)에 제공된 다수의 파라미터들을 계산한다. 예를 들어, 비디오 프로세서(16)는 승객들의 수 또는 엘리베이터 캐브(18) 내의 다른 용도 파라미터들뿐만 아니라, 추가 승객들의 이용가능한 엘리베이터 캐브 영역을 판단한다. 제어 시스템(24)은 이들 파라미터들을 이용하여, 엘리베이터 캐브(18)의 급송, 및 엘리베이터 도어(20)의 도어 제어에 관한 판단들을 행한다. 예를 들어, 엘리베이터 캐브(18)가 추가 승객들에 대한 이용가능한 공간을 포함하고 있지 않다고 비디오 프로세서(16)가 판단한 경우, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 캐브(18)가 대기 승객들이 있는 층을 통과하도록 한다. 이는 만원인 엘리베이터가 층에서 정지하여, 엘리베이터 캐브 내에서의 승객들의 승강 시간을 증가시키고, 또한 승객들이 그들의 층으로 급송될 또 다른 엘리베이터를 기다려야하기 때문에, 엘리베이터를 기다리는 승객들의 대기 시간을 증가시키는 상황을 방지한다.

도 1a 및 도 1b에 도시된 바와 같이, 비디오 프로세서(16)는 비디오 카메라(12)의 시야를 2 개의 영역(R1 및 R2)으로 분할한다. 영역(R1)은 비디오 카메라(12) 시야와 거의 동연(co-extensive)이며, 비디오 프로세서(16)가 물체들을 추적하는 영역을 정의한다. 영역(R2)은 엘리베이터 승객들이 엘리베이터 캐브(18)가 도착하기를 기다리는 영역과 거의 동연인 엘리베이터 도어(20) 주위의 영역을 정의한다. 비디오 프로세서(16)는 영역(R2) 내의 물체들을 계속 추적하기보다는, 적절한 궤도(trajectory) 상에 있으며 엘리베이터 캐브(18) 내부에 있지 않은 영역(R2)에 들어가 있는 여하한의 물체가 엘리베이터를 기다리는 승객일 가능성이 가장 높다고 판단한다. 이는 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18)를 기다리는 승객들의 수를 계속 정확히 셀 수 있게 한다.

도 1a 및 도 1b에서, 접근 제어 시스템(14)은 물체 또는 승객의 인증 또는 접근 상태에 관하여 비디오 프로세서(16)에 입력을 제공한다. 승객 상태의 원격 인증, 엘리베이터 도어 허가 및 엘리베이터 캐브 허가를 포함하는 접근 제어를 구현하는데 있어서 다수의 방법들이 사용될 수 있다. 원격 인증은, 승객이 엘리베이터 도어(20)에 접근할 때, 접근 제어 시스템(14)이 승객 인증을 판단하게 하는 무선 주파수 식별 카드들을 채택할 수 있다. 엘리베이터 도어 허가는, 승객이 엘리베이터 캐브(18)에 들어가기 전에, 엘리베이터 도어(20)에서 승객 허가를 판단한다. 엘리베이터 캐브 허가는 엘리베이터 캐브(18) 내에서 승객 허가를 판단한다. 허가는, 허가된 사람이 알고 있는 것, 예를 들어 패스워드, 허가된 사람이 갖고 있는 것, 예를 들어 기계-판독가능한 식별 카드, 또는 허가된 사람에게 있는 것, 예를 들어 지문, 목소리 또는 얼굴과 같은 생물-측정적(biometric) 인증 특징을 이용하는 것을 포함하는 1 이상의 여하한의 잘 알려진 수단들에 의해 수행될 수 있다. 얼굴 인식은, 비디오 프로세서(16)가 접근 제어 시스템(14)의 인증 기능을 추가적으로 수행할 수 있기 때문에 특히 유익할 수 있다.

도 1b에 도시된 바와 같이, (비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 도어(20) 외부에서 기다리는 승객들과 허가를 연관시키는 도 1a에 도시된 시스템과는 대조적으로) 비디오 카메라(32)는 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18) 내에 위치된 승객과의 허가를 확실하게 연관시키도록 허용한다. 비디오 프로세서(16)는 각각의 엘리베이터 승객과 연관된 인증 데이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 제공된 허가 데이터에 기초하여, 제어 시스템(24)은 도 4를 참조하여 더 상세히 설명되는 보안 침해(security breach)를 검출하고, 가능하게는 방지할 수 있다.

비디오 카메라(12)(및 도 1b에 도시된 바와 같은 비디오 카메라(32))에 의해 제공된 비디오 입력, 및 접근 제어 시스템(14)에 의해 제공된 허가 데이터에 기초하여, 비디오 프로세서(16)는 승객으로 분류된 각각의 추적된 물체에 대한 승객 데 이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 비디오 프로세서(16)에 의해 제어 시스템(24)에 제공된 승객 데이터 파라미터들의 비-소진 리스트(non-exhaustive list)는 다음과 같은 것들을 포함한다:

(1) 추정 도착 시간

(2) 도착 가능성

(3) 공변량

(4) 물체 타입(사람, 수화물, 휠체어)

(5) 물체 크기(점유될 층 크기)

(6) 엘리베이터를 기다리는 승객들의 수

(7) 물체 허가.

이들 각각의 파라미터들의 유용성을 설명하기 위해, 상기 파라미터들은 이후 도 1a에 도시된 승객들(P1, P2 및 P3)에 대해 설명된다. 이 예시의 목적을 위해, 승객(P1)은 영역(R2)에서 엘리베이터 도어(20) 외부에서 기다리고 있고, 승객(P2)은 영역(R1)에서 엘리베이터 도어(20) 쪽으로 걸어오고 있으며, 승객(P3)은 영역(R1)에서 엘리베이터 도어(20)로부터 걸어 나오고 있다. 승객으로 분류된 각각의 물체에 대해, 비디오 프로세서(16)는 승객 데이터의 세트들 제어 시스템(24)에 제공한다. 상술된 바와 같이, 다른 실시예들에서 비디오 프로세서(16)는 승객 데이터(및, 위치, 속도, 방향, 가속도 등과 같은 물체 파라미터들)를, 승객으로의 물체의 분류와 관계없이, 제어 시스템(24)에 제공할 수 있다.

추정 도착 시간, 도착 가능성, 및 공변량

추정 도착 시간은 식별된 물체가 특정 위치, 예를 들어 엘리베이터 도어(20)에 도착하는데 걸리는 시간의 양의 예측이다. 도착 가능성은 식별된 물체가 특정 위치, 예를 들어 엘리베이터 도어(20)에 도착할 가능성이다. 공변량은 추정 도착 시간 및 도착 가능성과 연계된 통계적 신뢰도이다. 이들 3 개의 각 파라미터들은 서로 밀접하게 관련되어 있으므로, 함께 설명하기로 한다.

도 2a 및 도 2b는 비디오 프로세서(16)가 공변량, 추정 도착 시간, 및 도착 가능성을 계산하는 방식의 일 실시예를 나타낸다. 도 2a는 x-y 좌표계에서 정의된 엘리베이터 도어(33)를 도시한다. 네모 박스들(34_t, 34_t-1, 34_t-2 및 34_t-3)로 도시된 4 개의 시간 인스턴스(time instance)들에서 x-y 좌표계를 통해 물체가 추적된다. 각각의 네모 박스는 추적된 물체가 상기 네모 박스 내에 포함되도록 정의된다. 일 실시예에서, 각각의 네모 박스는, 비디오 프로세서(16)가 연계 좌표 동작을 나타내는 것으로 식별한 특정 프레임 내의 모든 픽셀들을 포함하도록 생성된다. 각각의 중심들(35_t, 35_t-1, 35_t-2 및 35_t-3)은 각각의 네모 박스(34_t, 34_t-1, 34_t-2 및 34_t-3) 중심에 정의된다. 각각의 네모 박스의 중심에 중심들을 정의하면, 위치, 속도, 방향 등과 같은 물체 파라미터들을 계산할 지점이 제공되게 된다. 중심점들을 이용하여 물체 파라미터들을 계산하면, 시야 내의 물체의 실제 위치를 판단하는데 있어서 생기는 에러들이 감소된다. 이 문제는, 특히 사람들의 이동을 추적할 때에 관련이 있다.

중심들(35_t, 35_t-1, 35_t-2 및 35_t-3)에 대해 계산된 물체 파라미터들(예를 들어, 위치, 속도, 방향 등)에 기초하여, 비디오 프로세서(16)는 라인(36)으로 표시된 물체의 예측 경로를 판단한다. 라인(36)으로 표시된 예측 경로는 추적된 물체의 가장 가능성 있는 향후 위치를 정의한다. 추적된 물체의 현재 위치(즉, 중심(35_t))를 포함하는 물체 파라미터들과, 예측 경로에 의해 판단된 위치까지의 거리에 기초하여, 비디오 프로세서(16)는 추적된 물체가 x-y 좌표계 내의 특정 지점에 도달할 추정 시간을 정의한다. 물체가 엘리베이터 호출 버튼(22) 또는 엘리베이터 도어(20)에 접근할 때에 물체의 느려짐(object slowing down)을 예상하는 것과 같이, 도착 시간의 추정은 예측된 물체 동작의 더 복잡한 모델들을 이용할 수 있다. 따라서, 추정 도착 시간은 추적된 물체가 엘리베이터 도어(33)를 정의하는 x-y 좌표에 도달하는 시간일 가능성이 가장 높다. 또한, 도착 가능성은 추적된 물체가 엘리베이터 도어(33)를 정의한 x-y 좌표로 이동할 가능성이다.

도 2b는 (도 2a에 도시된 바와 같은) 엘리베이터 도어(33)에 도착하는 추적된 물체와 연관된 공변량의 2-차원 도면이다. 축(38)은 엘리베이터 도어들(33)의 위치와 동연(coextensive)이 되도록 x-y 좌표계에 정의된다. 축(39)은 도 2a의 라인(36)으로 표시된 승객의 예측 경로를 따라 x-y 좌표계에 정의된다. 비디오 프로세서(16)는 도착 가능성과 추정 도착 시간을 계산하는 신뢰도(confidence)나 확신성(certainty)을 정의한다.

일 실시예에서, 공변량 분포는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용하여 계산되며, 다음의 인자들 - 타겟 역학(target dynamics), 상태 추정, 불확실성 전파(uncertainty propagation), 및 프로세스의 통계적 안정성(statistical stationarity) - 에 기초한다. 타겟 역학은 주위에 대해 추적된 물체 상에 위치된 물리적인 제약들을 포함하여, 추적된 물체가 이동하게 되는 방식의 모델을 포함한다(즉, 추적된 물체는 시야 내에 위치된 기둥(pillar)을 통해 걸어오지 않는다). 상태 추정은 이전의 시간 지점들에서 물체와 연관된 물체 파라미터들(예를 들어, 위치, 속도, 방향)을 포함한다. 즉, 추적된 물체가 이전 상태 파라미터들에 의해 나타내어진 다수의 시간에서 방향을 바꾼다면, 특정 위치로 이동하는 추적된 물체의 신뢰도가 감소한다. 불확실성 전파는 측정 프로세스 및 데이터 변동의 공지된 불확실성을 고려한다. 프로세스의 통계적 안정성은 기본(underlying) 프로세스에 대해 행해진 과거의 통계적 가정들이 동일하게 유지될 것이라는 것을 가정한다.

그래프적으로, 공변량은 추적된 물체가 어디로 이동할 것인지와, 추적된 물체들이 언제 특정 위치에 도착할 것인지에 관한 계산들과 연계된 신뢰도를 나타낸다. 축(38)을 따른 공변량 분포의 프로파일은 추적된 물체가 향후 어디에 존재하게 될지에 관한 가능성을 제공한다. 추적된 물체의 가장 가능성 있는 위치는 공변량 분포의 피크(peak)에 의해 정의된다. (도 2a에 도시된 바와 같은) 추적된 물체의 예측 경로가 변하면, 공변량 분포의 피크가 변한다. 축(39)에 따른 공변량 분포의 프로파일은 해당 물체가 엘리베이터 도어(33)에 언제 도달할 지와 관련된 가능성 또는 신뢰도를 제공한다. 공변량 분포의 피크는 추적된 물체가 엘리베이터 도어(33)에 도달할 가장 가능성 있는 시간을 나타낸다.

특정 추정(예를 들어, 도착 시간)과 연계된 신뢰도는 공변량 분포의 뾰족함(sharpness)에 의해 정의된다. 즉, 평평한 분포는 특정 추정에서 낮은 신뢰도를 나타내는 반면, 뾰족한 피크는 특정 추정에서 높은 신뢰도를 나타낸다. 예를 들어, 도 1a에 도시된 바와 같이, 승객(P2)이 엘리베이터 도어(20) 쪽으로 이동한다면, 엘리베이터 도어(20)에 도달하는 승객(P2)과, 특정 시간에 엘리베이터 도어에 도달하는 승객(P2)의 신뢰도가 증가됨에 따라, 공변량 분포는 뾰족해진다.

승객(P3)과 같이 엘리베이터 도어(20)로부터 멀어지는 승객들의 경우, 엘리베이터 도어(33)에 도달하는 승객(P3)과 연계된 공변량 분포는, 엘리베이터 도어(20)에 도착하는 승객(P3)과, 특정 시간에 엘리베이터 도어(20)에 도착하는 승객(P3)의 감소된 신뢰도(평평한 분포)를 나타낸다.

(승객(P1)과 같은) 승객이 엘리베이터 도어(20)에 도달할 때에, 승객은 통상적으로 이동을 멈춘다. 추정 도착 시간 공변량이 위치, 속도 및 방향에 기초하기 때문에, 더 이상 움직임이 없는(즉, 속도 = 0, 방향 = 비판단) 승객은 추정 도착 시간에서 신뢰도의 손실을 나타내는 공변량 계산을 유도할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 영역(R2)은 도 1a에 도시된 바와 같이 엘리베이터 도어(20) 주위로 정의된다. 비디오 프로세서(16)는 영역(R2)에 들어가는 모든 추적된 물체들이 사실상 엘리베이터 승객들이 될 것이라고 가정한다. 비디오 프로세서(16)는 그들을 추정 도착 시간이 0인 기다리는 승객들이라고 식별한다. 비디오 프로세서(16)는 기다리는 승객들 수를 계속 추적하고, 승객 데이터 파라미터들의 일부분으로서 이 파라미터를 갖는 엘리베이터 제어(24)를 제공한다.

평균 추정 도착 시간을 제공한다면, 도착 가능성 및 추정 도착 시간 공변량은, 승객이 호출 버튼(22)을 누르기 이전에(예를 들어, 추정 도착 시간, 도착 가능성, 및 승객(P2)과 연계된 공변량 계산들에 응답하여), 제어 시스템(24)이 엘리베이터(18) 캐브를 해당 층으로 급송하도록 허용한다. 또한, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 도어(20)에 도착하는 추가 승객들이 예측되는지에 기초하여, 엘리베이터 도어(20)를 언제 닫을 것인지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 비디오 프로세서(16)가 승객(예를 들어, 승객(P2))이 정의된 시간 내에 엘리베이터 도어(20)에 도달한다는 것을 높은 신뢰도로 판단하면, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 도어(20)가 더 오랜 시간 동안 열려 있게 한다. 또한, 그 반대의 경우도 가능하며, 비디오 프로세서(16)가 다른 승객들(예를 들어, 승객(P3))에 대한 추정 도착 시간을 높은 신뢰도로 판단하지 않는다면, 제어 시스템(24)은 엘리베이터 도어(20)가 닫히게 하여, 엘리베이터 캐브(18) 내에 이미 타고 있는 승객들의 도어 유지 시간 및 대기 시간을 단축시킨다.

이동 물체들의 향후 위치 예측은, 예를 들어 다음의 공보들 - Madhaven R., and Schlendoff, C., "Moving Object Prediction for Off-road Autonomous Navigation", Proc, SPIE Aerosense Conf. April 21-25, 2003, Orlando, Fl; 및 Ferryman, J.M., Maybank, S.J., 및 Worral, A.D., "Visual Survelliance For Moving Vehicles", Intl. J. of Computer Vision, v.37, n.2, pp. 187-197, June 2000 - 에 더 상세하게 개시되어 있다. 이들 논문들은 확장 칼만 필터(EKL) 및 히든 마코브 모델(Hidden Markov Model: HMM)과 같은 알고리즘들을 이용하여, 물체의 향후 상태(시간 및 위치) 및 연관된 불확실성(공변량)을 예측하는 방법을 개시한다.

물체의 분류

또한, 비디오 프로세서(16)는 비디오 카메라(12)의 시야 내에 추적된 물체들에 관한 분류 데이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 예를 들어, 비디오 프로세서(16)는 사람, 카트, 동물 등과 같은 상이한 물체들을 구별할 수 있다. 이는 물체가 잠재 엘리베이터 승객인지의 여부와, 제어 시스템(24)이 특정 물체들에 대해 특별한 처리를 제공하게 하는지에 관한 데이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 예를 들어, 승객(P2)이 카트를 미는 사람이라고 비디오 프로세서(16)가 판단하면, 십중팔구 그 사람이 그 카트를 엘리베이터 캐브(18) 안으로 밀고 올 것이기 때문에, 사람과 카트가 모두 잠재 승객들이라고 고려될 것이다. 승객(P2)이 동반자가 없는 개라고 비디오 프로세서(16)가 판단하면, 비디오 프로세서는 승객(P2)이 잠재 엘리베이터 승객이 아니라고 판단한다. 그러므로, 제어 시스템(24)은 승객(P2)의 위치나 방향에 관계없이, 엘리베이터 캐브(18)가 급송되지 않게 할 것이다. 일 실시예에서, 비디오 프로세서(16)는 비-승객들로 분류된 물체들과 관련된 승객 데이터를 제어 시스템(24)에 제공하지 않을 것이다.

물체의 분류는 제어 시스템(24)이 엘리베이터 도어(20)를 개폐시킬 때 특별한 상황들을 고려하게 한다. 예를 들어, 휠체어에 탄 사람이 엘리베이터 도어(20)에 접근하고 있다고 비디오 프로세서(16)가 판단하면, 엘리베이터 도어(20)를 더 오랜 시간 동안 열려 있게 할 수 있다.

물체 분류의 일 예시는 다음의 논문 - Dick, A.R., and Brooks, M.J, "Issues in Automated Visual Survelliance", Proc 7^th Intl. Conf. on Digital Image Computing: Techniques and Applications(DICTA 2003), pp. 195-204, Dec. 10-12, 2003, Sydney Australia; 및 Madhaven, R., and Schlendoff, C., "Moving Object Prediction for Off-road Autonomous Navigation", Proc, SPIE Aerosense Conf. April 21-25, 2003, Orlando, Fl - 에 개시되어 있다.

추정 물체 영역

또한, 비디오 프로세서(16)는 각각의 추적된 물체에 의해 점유될 추정 층 영역을 제어 시스템(24)에 제공한다. 비디오 카메라(12)의 방위에 의존하여, 특정 물체에 의해 점유될 층 영역을 판단하기 위해 비디오 프로세서(16)에 의해 상이한 알고리즘들이 사용될 수 있다. 비디오 카메라(12)가 엘리베이터 도어(20) 외부의 영역 위쪽에 장착된다면, 비디오 프로세서(16)는 단순한 픽셀 맵핑 알고리즘(pixel mapping algorithm)을 이용하여, 특정 물체에 의해 점유될 추정 층 영역을 판단할 수 있다. 비디오 카메라(12)가 상이한 방위로 장착된다면, 물체의 검출된 특징들(예를 들어, 높이, 형상, 등)에 기초하여 층 영역을 추정하기 위해 가능성 알고리즘(probability algorithm)이 사용될 수 있다. 다른 실시예에서는, 엘리베이터 도어(20) 외부의 영역의 다수의 유리한 지점(vantage point)들을 제공하기 위해 다수 의 카메라들이 채택된다. 다수의 카메라들의 사용은, 비디오 프로세서(16)가 각각의 추적된 물체에 의해 요구되는 층 영역을 정확히 추정하기 위해 각각의 카메라들 간의 맵핑을 필요로 한다.

추적된 물체들에 의해 점유된 추정 층 영역을 제공하면, 제어 시스템(24)은 승객 요구를 만족시키기 위해 추가 엘리베이터 캐브(1 이상의 캘리베이터 캐브가 채택된다고 가정함)들이 요구되는지를 판단하게 한다. 예를 들어, 승객들(P1 및 P2)이 엘리베이터 승객들일 가능성이 높지만, 엘리베이터 캐브(18) 내의 이용가능한 전체 층 공간을 차지할 카트를 승객(P1)이 밀고 온다고 비디오 프로세서(16)가 판단한 경우, 제어 시스템(24)은 승객(P2)에게 제 2 엘리베이터 캐브(18)가 급송되게 할 것이다.

또 다른 실시예에서, 제어 시스템(24)은 (예를 들어, 비디오 카메라(32)가 도 1b에 도시된 바와 같이 엘리베이터 캐브(18) 내에 장착된 경우) 엘리베이터 캐브(18) 내의 이용가능한 층 공간에 관한 또 다른 입력을 수신한다. 비디오 카메라(32)로부터 수신된 비디오 입력에 기초하여, 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18) 내에 이용가능한 공간이 없다고 판단한다면, 엘리베이터 캐브(18)는 엘리베이터 캐브(18) 내에 승객들의 공간이 생길 때까지, 기다리는 승객들이 있는 층들을 통과하게 한다.

영역 추정의 일 예시는 다음의 논문 - P. Merkus, X. Desurmont, E.G.T Jaspers, R.G.J. Wijnhoven, O. Caignart, J-F Delaigle, and W. Favoreel, "Candela - Integrated Storage, Analysis and Distribution of Video Content for Intelligent Information Systems." http://www.hitech-projects.com/euprojects/candela/pr/ewimtfinal2004.pdf - 에 개시되어 있다.

기다리는 승객들 수

또한, 비디오 프로세서(16)는 엘리베이터 캐브(18)를 기다리는 승객들 수에 관한 정보를 제어 시스템(24)에 제공한다. 상술된 바와 같이, 추적된 물체가 영역(R2) 안으로 올 때, 비디오 프로세서(16)는 추적된 물체가 사실상 엘리베이터 승객일 것이라고 가정한다. 엘리베이터 캐브(18) 내로부터가 아닌, 적절한 궤도상에서 영역(R2)에 들어오는 각각의 추적된 물체에 대해, 비디오 프로세서(16)는 제어 시스템(24)에 제공된 기다리는 승객들 수 파라미터를 증분(increment)한다. 이 파라미터를 제어 시스템(24)에 제공하면, 제어 시스템(24)은 추가 엘리베이터 캐브들을 특정 층에 급송할 것인지 여부를 판단한다. 또한, 기다리는 승객들 수는 제어 시스템(24)에 의해 엘리베이터 도어(24)를 언제 닫을 것인지를 판단하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 승객들(P1 및 P2)이 엘리베이터 캐브(18)를 기다리고 있다고 비디오 프로세서(16)가 판단하면, 승객들 모두 엘리베이터 캐브(18)에 들어간 것이 검출될 때까지, 제어 시스템(24)은 도어 제어부(28)가 엘리베이터 도어(20)를 열린 상태로 유지하게 할 것이다.

물체 ID(허가)

비디오 프로세서(16)는 접근 제어 시스템(14)으로부터 인증 데이터를 수신하 고, 각각의 추적된 물체와 관련된 허가 데이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 또한, 비디오 프로세서(16)는 각각의 추적된 물체와 관련된 허가 데이터를 접근 제어 시스템(14)에 제공하여, 접근 제어 시스템(14)이 검출된 보안 침해를 검출하거나 방지하게 할 수 있다.

적절한(in place) 접근 제어 시스템(14)의 타입에 의존하여, 승객이 엘리베이터 도어(22)에 도달하거나, 엘리베이터 도어(22)에 도착하거나, 엘리베이터 캐브(18) 내에 도달하기 전에, 허가가 행해질 수 있다. 엘리베이터에 들어가거나 특정 층에 들어가는 승객이 허가되면, 비디오 프로세서(16)는 접근 제어 시스템(14)으로부터 수신된 허가를 특정 승객과 연관시킨다. 적절한 접근 제어 시스템의 타입에 의존하여, 제어 시스템(24)은 비디오 프로세서(16)에 의해 제공된 물체 ID를 이용하여, "피기백킹" 및 "카드 패스-백"과 같은 검출된 보안 침해를 방지하거나, 보안 시스템(30)에 경보한다. 각각의 특정 승객을 허가 상태와 확실하게 연관시킴으로써, 제어 시스템(24)은 잠재 보안 침해를 검출하거나 응답할 수 있다.

도 3은 비디오 프로세서(16)에 의한 승객 데이터(물체 ID 데이터를 포함하지 않음)의 계산을 예시하는 흐름도이다. 단계(40)에서, 비디오 프로세서(16)는 (도 1a 및 도 1b에 도시된 바와 같이) 엘리베이터 도어(20) 외부를 모니터링한다. 단계(42)에서, 비디오 프로세서(16)는 물체가 비디오 카메라(12)의 시야(구체적으로, 영역(R1))에 들어왔는지를 판단한다. 일 실시예에서, 비디오 프로세서(16)는 동작 검출 알고리즘을 이용하여, 물체가 비디오 카메라(12)의 시야에 들어왔는지 여부를 판단한다. 또 다른 실시예에서, 비디오 프로세서(16)는 무선 주파수 식별(RFID) 태 그를 갖는 물체가 존재한다고 경보한다. 물체가 비디오 카메라(12)의 시야에 들어왔다고 비디오 프로세서(16)가 판단하지 않으면, 비디오 프로세서(16)는 단계(40)에서 모니터링을 계속한다. 물체가 비디오 카메라(12)의 시야 내에서 검출되면, 단계(44)에서, 비디오 프로세서(16)는 상기 물체를 "추적"하기 시작한다. 제어 시스템(24)에 승객 데이터를 제공하는데 필요한 계산들을 수행하기 위하여, 비디오 프로세서(16)는 추적으로 알게 된 프로세스를 이용하여, 상이한 시점들(및 상이한 위치들)에서 물체를 식별하고 연관시킬 수 있어야 한다. 즉, 물체가 검출되었으면, 상기 물체의 속도, 방위, 등에 관한 유용한 계산들을 수행하기 위해, 상기 물체가 비디오 카메라(12)의 시야 내에서 이동함에 따라, 비디오 프로세서(16)는 상기 물체를 계속 추적할 수 있어야 한다.

단계(46)에서, 물체의 추적이 확인되면, 비디오 프로세서(16)는 단계(48)에서 추적된 물체와 관련된 물체 파라미터들을 계산한다. 제한하는 것은 아니지만, 비디오 프로세서(16)에 의해 계산된 물체 파라미터들은 추적된 물체의 위치, 속도, 방향, 크기, 분류, 및 가속도를 포함한다. 단계(50)에서, 단계(48)에서 판단된 물체 분류는 물체가 잠재 승객인지를 판단하는데 사용된다. 예를 들어, 동반자가 없는 개로서 식별된 물체는 잠재 승객으로 분류되지 않을 것이다. 물체가 잠재 승객이 아니라고 비디오 프로세서(16)가 판단한 경우, 이는 (단계(48)에서) 상기 물체를 계속 모니터링하고 추적하겠지만, 상기 물체와 관련된 승객 데이터 파라미터들을 제어 시스템(24)에 제공하지 않을 것이다.

물체가 잠재 승객이라고 비디오 프로세서(16)가 판단한 경우, 이후 단계(52) 에서 비디오 프로세서(16)는 공변량과 같이, 추정 도착 시간, 및 도착 가능성 파라미터들을 포함하는 승객 데이터를 계산한다. 상술된 바와 같이, 추정 도착 시간 및 도착 가능성(또한, 여하한의 다른 승객 데이터 파라미터들)은 단계(48)에서 비디오 프로세서(16)에 의해 계산된 물체 파라미터들에 기초하여 비디오 프로세서(16)에 의해 판단된다. 단계(54)에서, 비디오 프로세서(16)는 제어 시스템(24)에 승객 데이터(예를 들어, 추정 도착 시간, 공변량, 도착 가능성, 크기 및 분류 등)를 제공한다. 단계(56)에서, 비디오 프로세서(16)는 승객의 추정 도착 시간이 0인지를 체크한다. 승객의 추정 도착 시간이 0인 경우(예를 들어, 추적된 물체가 영역(R2)에 들어간 경우), 비디오 프로세서(16)는 승객이 엘리베이터를 기다리고 있다고 판단하고, 단계(58)에서 엘리베이터를 현재 기다리고 있는 승객들 수를 증분한다. 단계(60)에서, 비디오 프로세서(16)는 엘리베이터 도어(20) 외부에서 기다리는 승객들 수를 제어 시스템(24)에 제공한다. 추정 도착 시간이 0이 아닌 경우, 비디오 프로세서(16)는 단계(48)에서 물체 파라미터들을 계속 추적하고 계산할 것이다.

도 4는 엘리베이터 시스템들(10a 및 10b)에 접속 제어를 제공하는 본 발명의 비디오 지원 시스템에 의해 채택된 방법들을 예시하는 흐름도이다. 엘리베이터 시스템의 접근 제어는 제공되는 접근 제어의 타입에 의존하여 달라진다. 예를 들어, 일 시나리오에서 엘리베이터 캐브(18)는 보안 층들로의 통과만을 제공한다. 이 시나리오에서, 엘리베이터 도어(20)의 폐쇄시에 엘리베이터 캐브(18) 내에 위치된 모든 승객들은 특유한 허가를 가져야 한다. 비디오 프로세서(16)가 제어 시스템(24)에게 허가되지 않은 승객을 통보한다면, 보안이 통보될 수 있고 허가되지 않은 사 용자가 잡힐 때까지, 엘리베이터 캐브(18)는 에어록(airlock)(즉, 맨-트랩(man-trap))으로서 기능할 수 있다. 대안적으로, 허가되지 않은 사용자가 엘리베이터 캡(18) 내에서 검출된다면, 엘리베이터 캐브 도어(20)는 닫히지 않을 수 있다. 또 다른 시나리오에서, 엘리베이터 캐브(18)는 안전한 몇몇 층들, 그리고 안전하지 않은 또는 대중적인 다른 층들로 이동한다. 이 시나리오에서, 허가된 사용자와 허가되지 않은 사용자가 모두 엘리베이터 캐브(18)에 들어가도록 허용되나, 허가된 사용자만이 보안 층들에서 엘리베이터 캐브(18)를 빠져나와야 한다. 비디오 프로세서(16)가 허가를 필요로 하는 층들로 나온 허가되지 않은 승객들을 검출한다면, 비디오 프로세서(16)는 제어 시스템(24)에 신호를 보내며, 이에 따라 보안 시스템(30)에 신호를 보낸다.

접근 제어 시나리오에 관계없이, 접근 제어를 제공하는 제 1 단계는 승객의 허가를 판단하는 단계이다. 도 4는 원격 허가(66a), 엘리베이터 도어 허가(66b), 및 엘리베이터 캐브 허가(66c)를 포함하는 승객 허가를 판단하는 방법들을 예시한다. 이들 각각의 방법들에서, 허가는 (예를 들어, 키패드 입력, 음성 인식, 접근 카드 스와이프 등과 같이) 상호협동적(cooperative)이거나, (예를 들어, RFID 태그, 얼굴 인식 등과 같이) 수동적(passive)일 수 있다. 상술된 바와 같이, 허가된 승객을 인식하면, 허가 데이터는 비디오 카메라(12) 또는 비디오 카메라(32) 시야 내의 특정 승객과 허가를 확실하게 연관시키는 비디오 프로세서(16)로 제공된다.

원격 허가 방법에서는, 승객들이 엘리베이터 도어(20)에 접근할 때 허가된 승객들이 원격으로 식별된다. 허가된 사용자들을 원격으로 식별하기 위해 다수의 방법들이 존재한다. 예를 들어, 일 실시예에서, RFID 태그들은 허가된 물체들 또는 승객들을 식별하는데 사용된다. 엘리베이터 도어 허가 방법(66b)에서, 엘리베이터 도어(20)에서 허가가 제공된다. 이 방법은 승객의 허가를 판단하는데 있어서 스와이프 카드, 음성 인식 또는 키패드 입력을 사용할 수 있다. 엘리베이터 캐브 허가 방법(66c)에서, 엘리베이터 캐브(18) 내에서 허가가 제공되고, 스와이프 카드, 음성 인식 또는 키패드 입력을 사용할 수 있다.

원격 허가(66a) 또는 엘리베이터 도어 허가(66b)가 채택되면, 접근 제어 시스템(14)은 단계(68a)에서 비디오 프로세서(16)에 허가 데이터를 제공하여, 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18) 외부에 위치된 특정 승객에 대한 인증을 확실하게 연관시키게 한다. 엘리베이터 캐브 인증(66c)이 채택되면, 접근 제어 시스템(14)은 단계(68b)에서 비디오 프로세서(16)에 허가 데이터를 제공하여, 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18) 내의 특정 승객에 대한 인증을 확실하게 연관시키게 한다. 이 실시예에서, (도 1b에 도시된 바와 같이) 엘리베이터 캐브(18) 내에 비디오 카메라를 구비하며, 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18) 내부로부터 수신된 비디오를 이용하여, 특정 사용자와 허가를 연관시키는 것이 유익할 것이다. 대안예에서, 엘리베이터 캐브(18) 외부에 위치된 비디오 카메라(12)로부터 수신된 비디오 입력은 비디오 프로세서(16)가 엘리베이터 캐브(18)에 들어가는 사람들 수를 판단하게 하고, 이에 따라 검출되어야 하는 특유한 허가들의 수를 식별하게 한다. 이들 각각의 방법들에서, 비디오 프로세서(16)는 모니터링된 승객과 각각의 인증을 확실하게 식별하고, 2 이상의 승객들을 승인하는데 단일 허가를 이용 하는 시도들(예를 들어, 카드 패스 백 또는 피기백킹)이 검출될 수 있다.

(제 1 방법 또는 제 2 방법을 이용하여) 엘리베이터 캐브(18) 외부에서 허가가 판단되면, 단계(70)에서 비디오 프로세서(16)는 승객들이 엘리베이터 캐브(18)에 들어갈 때 (허가되고 또한 허가되지 않은) 승객들을 모니터링하거나 추적한다.

승객들이 엘리베이터 캐브(18) 내에 있으면, 단계(72)에서 제어 시스템(24)은 (허가 데이터를 얻기 위해 채택된 방법과 관계없이) 비디오 프로세서(16)에 의해 제공된 허가 데이터를 이용하여, 테일게이팅(tailgating)과 같은 보안 침해를 검출한다. 엘리베이터 캐브(18)가 보안 층들로만 이동하는 시나리오들에서, 도어 폐쇄시에 엘리베이터 캐브(18) 내의 각각의 승객은 특정 허가를 갖도록 확실하게 식별되어야 한다. 도어 폐쇄시 허가되지 않은 승객이 엘리베이터 캐브(18) 내에 위치된 겨우, 제어 시스템(24)은 단계(74)에서 보안 시스템(30)에 경보를 행한다. 일 실시예에서, 보안이 달성될 때까지 엘리베이터 도어(20)가 폐쇄된 상태로 있게 함으로써, 제어 시스템(24)은 에어록으로 기능할 수 있다. 다른 실시예들에서, 제어 시스템(24)은, 허가되지 않은 사용자가 엘리베이터 캐브(18)를 떠날 때까지 엘리베이터 캐브(18)가 보안 층으로 급송되는 것을 방지한다. 엘리베이터 캐브(18)에 의해 접근된 몇몇 층들이 보안되고, 다른 층들에서는 그렇지 않은 시나리오들에서, 허가되지 않은 사용자가 허가된 층에 내렸다는 것을 판단하기 위해서는 승객이 엘리베이터 캐브(18) 내에서 모니터링되어야 한다. 이는 (도 1b에 도시된 바와 같이) 엘리베이터 캐브(18) 내에서의 비디오 감시로 로 행해질 수 있거나, 또는 엘리베이터 캐브(18)가 비어 있을 때를 검출(예를 들어, 엘리베이터 캐브(18)의 무게를 모 니터링)할 수 있는 다른 수단을 이용하여 행해질 수 있다. 비디오 감시가 엘리베이터 캐브(18) 내에서 채택된 경우, 비디오 프로세서(16)는 허가 상태와 각각의 승객을 연관시킬 수 있다. 허가되지 않은 승객이 보안 층에 내린다고 비디오 프로세서(16)가 판단하면, 제어 시스템(24)은 단계(74)에서 보안 침해를 통보한다.

도 5는 서로 나란히 위치된 한 쌍의 엘리베이터 캐브를 채택하는 본 발명의 일 실시예를 도시한다. 다른 실시예들에서, 복수의 엘리베이터 캐브가 채택될 수 있으나, 간명함을 위해 도 5에는 한 쌍의 엘리베이터 캐브(18a 및 18b)만이 도시된다. 도 1a를 참조하여 앞서 설명된 바와 같이, 비디오 프로세서(16)는 비디오 카메라(12)로부터 비디오 데이터를 수신하고, 접근 제어 시스템(14)으로부터 접근 제어 데이터를 수신한다. 비디오 프로세서(16)는 다수의 계산들을 실행하며, 한 세트의 승객 데이터를 제어 시스템(24)에 제공한다. 비디오 프로세서(16)로부터 수신된 승객 데이터에 기초하여, 제어 시스템(24)은 제어 신호들을 엘리베이터 급송(26), 엘리베이터 도어 제어(28) 및 보안 시스템(30)에 제공한다. 엘리베이터 급송(26) 및 엘리베이터 도어 제어(28)는 엘리베이터 캐브들(18a 및 18b) 중 1 이상이 급송되게 하고, 비디오 프로세서(16)로부터 수신된 승객 데이터에 기초하여, 엘리베이터 도어가 열리고 닫히게 한다. 상술된 바와 같이, 비디오 카메라(12)는 영역(R1) 내의 물체들을 모니터링하고 추적하며, 데이터 파라미터들을 제어 시스템(24)에 제공한다. 추적된 물체가 영역(R2a 및 R2b)에 도달하면, 비디오 프로세서(16)는 추적된 물체의 도착 시간을 0이라고 추정하고, 이들 영역 내의 추적된 물체들이 사실상 엘리베이터를 기다리고 있다고 가정한다. 예를 들어, 비디오 프로세서(16)는 두 명의 승객들(승객(P1 및 P2))이 엘리베이터 캐브(18a)를 기다리고 있고, 또한 한 명의 승객(승객(P4))이 엘리베이터 캐브(18b)(승객(P4))를 기다리고 있다는 것을 제어 시스템(24)에 알릴 것이다. 하지만, 승객(P3)이 영역들(R2a 및 R2b)의 교차점에서 엘리베이터를 기다리는 때에 문제가 발생한다. 승객(P3)이 어느 엘리베이터 캐브(18a 또는 18b)를 기다리는지 판단하기가 어렵다. 그러므로, 일 실시예에서, 비디오 프로세서(16)는 수치적으로(numerically) 승객(P3)을 2 개의 부분들로 나눈다. 승객(P3)의 한쪽 부분은 엘리베이터 캐브(18a)를 기다리는 것으로 가정하고, 승객(P3)의 다른 한쪽 부분은 엘리베이터 캐브(18b)를 기다리는 것으로 가정한다. 그러므로, 비디오 프로세서(16)는 두명 반의 승객이 엘리베이터 캐브(18a)를 기다리고 있고, 한명 반의 승객이 엘리베이터 캐브(18b)를 기다리고 있다는 것을 제어 시스템(24)에 알릴 것이다. 현실성을 위해, 승객(P3)은 엘리베이터 캐브(18a) 또는 엘리베이터 캐브(18b)에 들어가지만, 이 해결책은 승객(P3)의 의도를 가정한 것이 아니라, 승객(P3)의 존재를 고려한 것이다.

이상, 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명이 설명되었지만, 당업자라면 본 발명의 기술적 사상과 정신을 벗어나지 않고, 다양한 형태로 변형들이 행해질 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

Claims

비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템에 있어서,

엘리베이터 도어, 및 비디오 카메라 시야 내의 주변 영역의 비디오 이미지들을 캡처하는 상기 비디오 카메라;

상기 비디오 카메라로부터 상기 비디오 이미지들을 수신하도록 연결된 비디오 처리 디바이스 - 상기 비디오 처리 디바이스는 물체를 추적(track)하기 위해 상기 비디오 카메라에 의해 제공된 상기 비디오 이미지들을 이용하고, 상기 추적된 물체와 연관된 승객 데이터를 계산함 - ; 및

상기 비디오 처리 디바이스로부터 상기 승객 데이터를 수신하도록 연결된 엘리베이터 제어기 - 상기 엘리베이터 제어기는 상기 비디오 처리 디바이스에 의해 제공된 상기 승객 데이터에 기초하여, 엘리베이터 급송(dispatch) 및 엘리베이터 도어 제어 기능들 중 1 이상을 제어함 - 를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 1 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 추적된 물체에 대해, 위치, 크기, 방향, 가속도, 속도, 및 물체 분류를 포함하는 물체 파라미터들 중 1 이상을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 2 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 물체 파라미터들을 상기 엘리베이터 제어기에 제공하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 2 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 물체 파라미터들에 기초하여 상기 승객 데이터를 계산하고, 상기 엘리베이터 제어기에 제공된 상기 승객 데이터는 추정 도착 시간, 도착 가능성(probability of arrival), 공변량(covariance), 및 엘리베이터를 기다리는 승객들 수 중 1 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 4 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는, 상기 추적된 물체가 승객으로 분류된 경우에 상기 승객 데이터를 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 4 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 비디오 카메라의 시야를 제 1 영역 및 제 2 영역으로 분할하고, 상기 제 2 영역은 상기 엘리베이터 도어를 바로 둘러싸고 있는 영역으로 정의되는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 6 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 제 2 영역에 들어오는 추적된 물체들 수에 기초하여, 엘리베이터를 기다리는 승객들 수 파라미터를 증분(increment)하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 1 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스에 허가 데이터(authorization data)를 제공하도록 연결된 접근 제어 시스템을 더 포함하고, 상기 비디오 처리 디바이스는 상기 추적된 물체와 상기 허가 데이터를 연관시키며, 상기 엘리베이터 제어기에 상기 추적된 물체의 허가 상태를 제공하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 8 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스는 상기 추적된 물체와 연관된 상기 허가 데이터를 상기 접근 제어 시스템에 제공하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 1 항에 있어서,

엘리베이터 캐브(elevator cab) 내부에서 비디오 이미지들을 캡처하는 제 2 비디오 카메라를 더 포함하고, 상기 비디오 처리 디바이스는 상기 엘리베이터 캐브 내의 승객을 추적하기 위해 상기 제 2 비디오 카메라에 의해 제공된 상기 비디오 이미지들을 이용하고, 상기 엘리베이터 캐브 내의 상기 승객에 대해 사용(usage) 및 승객 데이터 파라미터들을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 10 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스에 의해 계산된 상기 사용 데이터는 상기 엘리베이터 캐브 내의 승객들 수, 및 상기 엘리베이터 캐브에서 이용가능한 층 공간 중 1 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
제 11 항에 있어서,

상기 비디오 처리 디바이스에 허가 데이터를 제공하도록 연결된 접근 제어 디바이스를 더 포함하고, 상기 비디오 처리 디바이스는 상기 엘리베이터 캐브 내의 상기 승객과 허가 데이터를 연관시키고, 상기 엘리베이터 캐브 내의 상기 승객의 허가 상태를 상기 엘리베이터 제어기에 제공하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 엘리베이터 제어 시스템.
엘리베이터 제어에 사용하기 위한 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법에 있어서,

엘리베이터 도어 외부의 엘리베이터 홀에 위치된 물체를 검출하는 단계;

1 이상의 비디오 카메라로부터 수신된 연속 비디오 이미지들에 기초하여 상기 물체를 추적하는 단계;

상기 추적된 물체와 관련된 승객 데이터를 계산하는 단계; 및

상기 승객 데이터를 엘리베이터 제어기에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 엘리베이터 제어기는 제공된 상기 승객 데이터에 기초하여, 엘리베이터 캐브의 1 이상이 급송되게 하고, 엘리베이터 도어가 열리게 하며, 엘리베이터 도어가 닫히게 하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 13 항에 있어서,

상기 물체를 검출하는 단계는:

동작 검출 알고리즘을 채택하여, 상기 물체가 상기 1 이상의 비디오 카메라의 시야에 언제 들어가는지를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 13 항에 있어서,

상기 물체를 검출하는 단계는:

무선 주파수 식별(radio frequency identification: RFID) 디바이스를 채택하여, 상기 물체가 상기 1 이상의 비디오 카메라의 시야에 언제 들어갔는지를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 13 항에 있어서,

상기 승객 데이터를 계산하는 단계는:

상기 추적된 물체에 대해, 위치, 크기, 속도, 방향, 가속도, 및 물체 분류를 포함하는 물체 파라미터들 중 1 이상을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 16 항에 있어서,

상기 승객 데이터를 계산하는 단계는:

상기 추적된 물체에 대해 계산된 상기 물체 파라미터들에 기초하여, 상기 물체의 추정 도착 시간; 도착 가능성; 공변량; 및 엘리베이터를 기다리는 승객들 수를 포함하는 승객 데이터 파라미터들 중 1 이상을 계산하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 17 항에 있어서,

상기 엘리베이터를 기다리는 승객들 수를 계산하는 단계는:

상기 엘리베이터 도어를 둘러싼 제 1 영역에 들어오는 추적된 물체들 수를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 제 1 영역은 엘리베이터 승객들이 통상적으로 엘리베이터 서비스를 기다리는 영역을 정의하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 17 항에 있어서,

상기 엘리베이터 제어기에 의해 수신된 상기 승객 데이터에 기초하여 엘리베이터 캐브를 특정 층으로 급송하는 단계를 더 포함하고, 상기 엘리베이터 제어기는 승객이 호출 버튼을 통해 엘리베이터 서비스를 요청하기 이전에, 상기 엘리베이터 캐브를 특정 층으로 급송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 17 항에 있어서,

상기 엘리베이터 제어기에 의해 수신된 상기 승객 데이터에 기초하여 상기 엘리베이터 도어의 개폐를 제어하는 단계를 더 포함하고, 상기 승객 데이터가 상기 엘리베이터 도어에 추가 승객의 도착을 나타내는 경우, 상기 엘리베이터 제어기는 상기 엘리베이터 도어가 열린 상태로 유지되게 하고, 상기 승객 데이터가 상기 엘리베이터 도어에 도착하는 추가 승객들이 없다는 것을 나타내는 경우, 상기 엘리베이터 제어기는 상기 엘리베이터 도어가 닫히게 하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 17 항에 있어서,

상기 엘리베이터 캐브 내에 장착된 제 2 비디오 카메라로부터 수신된 비디오 이미지들을 이용하여, 상기 엘리베이터 캐브 내부를 모니터링하는 단계;

상기 제 2 비디오 카메라로부터 수신된 상기 비디오 이미지들에 기초하여 상기 엘리베이터 캐브에 이용가능한 추정 층 공간을 계산하는 단계; 및

상기 계산된 추정 층 공간을 상기 엘리베이터 제어기에 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 엘리베이터 제어기는 상기 이용가능한 추정 층 공간, 및 특정 층에서 엘리베이터 서비스를 기다리는 승객들 수에 기초하여 엘리베이터 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.
제 13 항에 있어서,

접근 제어 디바이스로부터 수신된 허가 데이터를 상기 추적된 물체와 연관시킴으로써 상기 추적된 물체의 허가 상태를 판단하는 단계; 및

상기 추적된 물체의 허가 상태를 상기 엘리베이터 제어기에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 지원 데이터를 제공하는 방법.