WO2020110279A1 - 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター - Google Patents

人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター Download PDF

Info

Publication number
WO2020110279A1
WO2020110279A1 PCT/JP2018/044137 JP2018044137W WO2020110279A1 WO 2020110279 A1 WO2020110279 A1 WO 2020110279A1 JP 2018044137 W JP2018044137 W JP 2018044137W WO 2020110279 A1 WO2020110279 A1 WO 2020110279A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
people
camera
car
unit
abnormality
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/044137
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
祐太 助川
貴大 羽鳥
知明 前原
高広 岡田
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to EP18941817.1A priority Critical patent/EP3889091A4/en
Priority to JP2020557500A priority patent/JP7112511B2/ja
Priority to PCT/JP2018/044137 priority patent/WO2020110279A1/ja
Priority to US17/297,625 priority patent/US20220024717A1/en
Priority to CN201880099568.XA priority patent/CN113165831B/zh
Publication of WO2020110279A1 publication Critical patent/WO2020110279A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
    • B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
    • B66B5/0018—Devices monitoring the operating condition of the elevator system
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
    • B66B1/3476—Load weighing or car passenger counting devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
    • B66B1/2408—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration where the allocation of a call to an elevator car is of importance, i.e. by means of a supervisory or group controller
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
    • B66B1/3476—Load weighing or car passenger counting devices
    • B66B1/3484—Load weighing or car passenger counting devices using load cells
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/53—Recognition of crowd images, e.g. recognition of crowd congestion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
    • B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
    • B66B2201/222—Taking into account the number of passengers present in the elevator car to be allocated
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
    • B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
    • B66B2201/23—Other aspects of the evaluation method
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • the present invention relates to a people information acquisition system, a people information acquisition method, and an elevator.
  • the number of passengers in each car of each car is calculated based on the image captured by the camera installed in the car.
  • the calculation of the number of people waiting in the hall is performed based on the image captured by the camera installed in the hall.
  • a camera imaging device
  • a congestion situation population density
  • a car is waited for based on the calculated congestion situation.
  • a control system Disclosed is a control system.
  • the elevator operation management device cannot acquire an image from the camera installed in the car, the number of passengers in each car cannot be grasped. Further, when the elevator operation management device cannot acquire an image from the camera installed in the hall on each floor, the number of people waiting for the hall on each floor cannot be grasped. When these situations occur, the elevator operation management device cannot control the elevator appropriately according to the actual number of passengers.
  • the present invention provides a number information acquisition system, a number information acquisition method, and an elevator that can obtain number information and continue appropriate management even when a situation in which an image from a camera cannot be obtained occurs. With the goal.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above problems, and to give an example thereof, a camera that captures a measurement target portion, a receiving unit that receives an image captured by the camera, and an image received by the receiving unit Based on the number of people to be measured at the measurement target location, the assignment command section to allocate the car according to the number of measurement target locations calculated by the number of people setting section, and the reception status of the image at the reception unit And an abnormality determination unit that determines an abnormality of the camera or the transmission path based on the above. Then, when the abnormality determination unit determines the abnormality, the number-of-people setting unit is configured to calculate the number of people by referring to the detection value of the sensor installed in the car or the measurement target location.
  • the present invention even when there is an abnormality in the camera or the transmission path, the number of persons at the measurement target location can be determined, and proper allocation of cars can be performed. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing a configuration example of an entire system according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 7 is a flowchart showing an example of a camera abnormality determination process according to an embodiment of the present invention.
  • 7 is a flowchart showing an example of a process for setting the number of people in a car according to an embodiment of the present invention. It is a flow chart which shows the example of hall number setting processing by an example of one embodiment of the present invention.
  • It is a system block diagram which shows the structural example of the whole system by the modification of one embodiment of this invention.
  • 7 is a flowchart showing an example of a reporting process when a camera abnormality is determined by the camera abnormality determination processing according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a system configuration diagram in the case of performing alarm processing when the camera of FIG. 6 is abnormal.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system configuration example of an embodiment of the present invention.
  • One embodiment of the present invention is applied to an elevator in which cars of a plurality of cars are arranged, and Fig. 1 shows a control configuration of the elevator.
  • an elevator operation management system 100 that integrally controls the operation of the cars of a plurality of units, and an elevator control system 200 that controls each unit according to instructions from the elevator operation management system 100 are provided.
  • the elevator control system 200 simultaneously controls the operation of the cars of a plurality of Nos. 1 to N (N is an integer of 2 or more).
  • the elevator operation management system 100 and the elevator control system 200 are arranged, for example, in a building in which an elevator is installed, and the elevator control system 200 controls a motor or the like that drives a car of each unit.
  • the elevator operation management system 100 and the elevator control system 200 are each configured by a computer device that performs arithmetic processing according to a program prepared in advance and generates a command and the like based on the arithmetic processing result.
  • the elevator operation management system 100 shown in FIG. 1 is a functional block diagram viewed from the functions performed by the elevator operation management system 100.
  • the elevator operation management system 100 includes a receiving unit 101, a learning unit 102, a camera abnormality determination unit 103, a floor-specific number-of-people prediction unit 104, a hall/car-number-of-people setting unit 105, and a comprehensive evaluation unit 106. And a user number assignment command unit 107.
  • the reception unit 101 performs a reception process of acquiring information on the control state of the car of each car in the elevator control system 200, and acquires an image captured by the in-car camera 20 and an image captured by the hall camera 30. Performs reception processing.
  • the receiving unit 101 receives operation statuses such as a call button installed in the hall of each floor and a stop floor button arranged on the operation panel in the car.
  • the information on the sensor set for the car includes the information on the load sensor for detecting the loading amount of the car.
  • the in-car camera 20 is a surveillance camera that is attached to the ceiling or wall surface of the car of each unit and performs a shooting process to obtain an image of the entire interior of the car.
  • the hall camera 30 is a camera that is installed in the hall of each floor where the elevator stops and performs a photographing process to obtain an image of the entire situation of the hall on each floor.
  • the real-time images captured by the cameras 20 and 30 are transmitted to the receiving unit 101 via the transmission path 10.
  • the learning unit 102 performs learning processing for learning the number of passengers in the car of each unit under various operating conditions of the elevator and the number of passengers waiting at the landing on each floor. In order to learn the number of people, the learning unit 102 is supplied with the image received by the receiving unit 101 and information in which the number of people by floor estimation unit 104 is used to predict the number of people. The learning unit 102 may learn only the number of passengers waiting at the landing on each floor, and may not learn the number of passengers in the car of each unit.
  • the camera abnormality determination unit 103 determines the abnormality of each camera 20, 30 based on the reception status of the image captured by each camera 20, 30 received by the reception unit 101. A specific example of determining an abnormality will be described later (FIG. 2). If the camera abnormality determination unit 103 determines that each of the cameras 20 and 30 is abnormal, the abnormality of the transmission path 10 that transmits the image captured by the camera is also included. Information on the abnormality determination result of the camera abnormality determination unit 103 is sent to the floor-by-floor number prediction unit 104 and the hall/in-car number setting unit 105.
  • the floor-by-floor number prediction unit 104 refers to the information on the number of people waiting to be used at each floor in the various situations in the past learned by the learning unit 102 to determine the current number of people waiting to be used at each floor. Predict. That is, the floor-by-floor number-of-people prediction unit 104 acquires from the learning unit 102 the number of people waiting to use who have learned in the same situation in the past that matches the current situation (time, day of the week, weather, etc.). Then, the current waiting number is predicted by referring to the acquired number of waiting users in the same situation in the past.
  • the hall/in-car number setting unit 105 Based on the image received by the receiving unit 101, the hall/in-car number setting unit 105 performs a number-of-people determination process for obtaining the number of passengers in the car of each unit and the number of people waiting to be used in the landing of each floor. That is, the hall/in-car number setting unit 105 performs image analysis of the image of the in-car camera 20 received by the receiving unit 101, recognizes a person's head and body, and collects the number of recognized people to obtain the number of people. Calculate the number of users in the car.
  • the hall/in-car number setting unit 105 performs image analysis on the image of the hall camera 30 received by the reception unit 101, recognizes a person's head or body, counts the number of recognized persons, and collects the number of the recognized persons. The number of people waiting to be used on the floor where the camera 30 is installed is calculated.
  • the hall/car number setting unit 105 receives the camera abnormality information from the camera abnormality determination unit 103, the number of persons predicted by the floor-by-floor number prediction unit 104 is set to the number of passengers in the car of each unit. The number or the number of people waiting for use at the landing on each floor.
  • the overall evaluation unit 106 comprehensively evaluates the number of passengers waiting to be used at the hall on each floor, which is determined (calculated) by the hall/car number setting unit 105, and the number of passengers in the cage of each unit, Carry out the process of assigning the car of each car.
  • the user number allocation command unit 107 generates a command for allocating the car of each car in the comprehensive evaluation unit 106 based on the car allocation result of each car, and sends the generated command to the elevator control system 200.
  • the elevator control system 200 which has received the command from the user's machine allocation command unit 107, performs traveling control to stop the cars of the respective machines on the floor based on the command.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of camera abnormality determination processing in the camera abnormality determination unit 103.
  • the camera abnormality determination unit 103 determines a predetermined time (hereinafter, referred to as “specified time”) for any one of the plurality of prepared cameras (the in-car camera 20 and the hall camera 30). It is determined whether or not the image data is not received by the receiving unit 101 from the camera (step S11).
  • the specified time is, for example, several seconds to several tens of seconds.
  • step S11 When it is determined in step S11 that the image data is not received by the receiving unit 101 during the specified time (Yes in step S11), the camera abnormality determination unit 103 causes the camera of the corresponding device (unit or floor) to receive the image data.
  • the abnormality flag of is set to ON (step S12).
  • turning on the abnormality flag is turning on the abnormality flag due to a timeout error.
  • the camera abnormality determination unit 103 proceeds to the determination in step S13.
  • step S11 if the receiving unit 101 receives the image data within the specified time (No in step S11), the camera abnormality determination unit 103 fails to receive the image data from the corresponding camera. It is determined whether or not the reception error has occurred a plurality of times consecutively (step S14). Here, when the reception error that fails to receive the image data is repeated a plurality of times (Yes in step S14), the camera abnormality determination unit 103 turns on the abnormality flag of the camera of the corresponding device (unit or floor). (Step S15). Turning on the abnormality flag is turning on the abnormality flag due to a reception error. After setting the abnormality flag to ON in step S15, the camera abnormality determination unit 103 proceeds to the determination in step S13.
  • step S14 when the reception error that fails to receive the image data is not repeated a plurality of times (No in step S14), the camera abnormality determination unit 103 determines that the camera of the corresponding device (unit or floor) is abnormal.
  • the flag is set to off (step S16).
  • the process of setting the abnormality flag to OFF corresponds to the process of determining that the corresponding camera is normal.
  • the camera abnormality determination unit 103 proceeds to the determination in step S13.
  • the camera abnormality determination unit 103 determines whether or not all the prepared in-car cameras 20 and hall cameras 30 have been checked (step S13). In this determination, if there is the in-car camera 20 or the landing camera 30 that has not been confirmed (No in step S13), the process returns to the determination in step S11, and the in-car camera 20 or the landing camera 30 not yet confirmed Performs an abnormal flag setting process. If it is determined in step S13 that all the cameras have been confirmed (Yes in step S13), the one-time camera abnormality determination process ends.
  • the camera abnormality determination process shown in the flowchart of FIG. 2 is continuously and repeatedly executed while the elevator is operating.
  • FIG. 3 is a flow chart showing an example of the number-of-cars-in-car setting process in the hall/car-in-the-people setting unit 105.
  • the car number setting process shown in FIG. 3 is executed for each car.
  • the hall/in-car number setting unit 105 determines whether or not the in-car camera 20 is normal by referring to the abnormality flag of the in-car camera 20 of the relevant car (step S21).
  • the hall/in-car number setting unit 105 acquires the detection value of the load sensor of the corresponding car.
  • the number of passengers in the car is set from the detection value of the load sensor (step S22).
  • the hall/car number setting unit 105 sets the value obtained by dividing the weight value detected by the load sensor by the average weight of one person (for example, about 75 kg) as the number of users.
  • the hall/in-car number setting unit 105 determines that the car of the corresponding car is It stops at the floor and judges whether the door is open (step S23). Here, when it is determined that the door is closed (No in step S23), the hall/car number setting unit 105 determines the number of users of the car determined immediately before the door of the car is closed. Is set to the current number of users in the car (step S24).
  • step S23 If it is determined in step S23 that the door is open (Yes in step S23), the hall/in-car number setting unit 105 determines the number of people detected based on the image of the in-car camera 20. It is determined whether or not there is a change and the detected value of the load sensor of the corresponding car has also changed (step S25). If there is a change in the number of people detected based on the image of the in-car camera 20 and there is no change in the detection value of the load sensor of the corresponding car (No in step S25), the hall /The number-of-cars-in-car setting unit 105 sets the number of users in the car determined last time to the current number of users in the car (step S26).
  • the hall/in-car number setting unit 105 sets the number of people detected based on the image of the in-car camera 20 as the number of users in the car (step S27).
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the hall number setting process in the hall/car number setting unit 105.
  • the hall number setting process shown in FIG. 4 is executed for each hall on each floor.
  • the hall/car number setting unit 105 determines whether or not the hall camera 30 is normal by referring to the abnormality flag of the hall camera 30 on the relevant floor (step S31).
  • the hall/in-car number setting unit 105 determines the number of persons detected by image recognition of the image captured by the hall camera 30, The number of people waiting to use the hall is set (step S32).
  • the hall/in-car number setting unit 105 causes the floor-by-floor number prediction unit 104.
  • the number of people predicted by is set as the number of people waiting to use the current hall (step S33).
  • the prediction by the floor-by-floor number-of-people prediction unit 104 is a prediction based on the learning result of the learning unit 102, and is a prediction that reflects the usage status in the building in which the corresponding elevator is installed.
  • steps S32 and S33 when the number of people waiting to use the hall is set, the number of people setting process for one hall ends.
  • the hall number setting process shown in the flowchart of FIG. 4 is repeatedly executed for each floor.
  • the number of passengers in the car can be determined from the value of the load sensor installed in the car to accurately determine the number of people based on the actual load.
  • the number of people in the floor-by-floor number prediction unit 104 which refers to the learning result in the learning unit 102, is set as the number of people in the hall, and therefore the usage status in the elevator installation building is determined. It will be possible to make an accurate determination of the number of people who have reflected.
  • the number of passengers is updated only when the door of the car is open and the value of the load sensor attached to the car changes. This prevents the number of users from being changed by mistake. That is, when the number of persons is determined by analyzing the image captured by the in-car camera 20, there is a possibility that the number of persons may be erroneously determined due to factors such as a plurality of persons overlapping in the image.
  • the number of people can be updated when the number of people does not change. It is possible to reduce the possibility that the wrong number of people will be determined without being performed.
  • FIG. 1 shows a suitable example, and the present invention is not limited to the system configuration shown in FIG.
  • the configuration shown in FIG. 1 is applied to an elevator system including both the in-car camera 20 and the hall camera 30.
  • FIG. 5 for example, a configuration in which only the in-car camera 20 is provided, the camera image received by the receiving unit 101 is the image of the in-car camera 20, and the hall camera 30 is omitted is applied to the system. You may.
  • the number of people when the image captured by the in-car camera 20 cannot be received for some reason, in the above-described embodiment, when the number of people is determined using the detection value of the load sensor, a predetermined per person The number of people was judged by dividing the detection value of the load sensor by the average weight value of.
  • more advanced judgment may be performed using the detection value of the load sensor and the learning result of the learning unit 102. For example, when the learning result of the learning unit 102 determines that it is a time period in which the child is heavily used, the average weight value per person at the time of calculation is changed to a small value based on the learning result, and the weight is changed. The accuracy of determining the number of people from the detection value of the sensor may be improved.
  • the learning result in the learning unit 102 is similarly obtained. May be used to predict the number of people in the car.
  • the flowchart of FIG. 6 shows an example of a process in which the camera abnormality determination unit 103 of the elevator operation management system 100 issues a camera abnormality when the camera abnormality is detected by the processing described in the flowchart of FIG.
  • the camera abnormality determination unit 103 detects an abnormality in the in-car camera 20 or the hall camera 30 in the process described in the flowchart of FIG. 2
  • the abnormality flag of the camera is turned on.
  • the abnormality flag of the corresponding camera is turned off.
  • the camera abnormality determination unit 103 determines whether or not each of the in-car cameras 20 or the hall cameras 30 is normal (that is, whether or not the abnormality flag is off). (Step 41). If it is determined in step 41 that the abnormality flag of the corresponding camera is not off, that is, if the abnormality flag is on and there is a camera abnormality (No in step 41), the camera abnormality determination unit 103 continues for a specified time. It is determined whether or not the abnormality continues (step S42). In this step S42, it is determined whether or not the state in which the abnormality flag is on continues for the specified time.
  • step S42 determines whether the corresponding camera (either the in-car camera 20 or the hall camera 30). ) Is abnormal, the camera is instructed to issue an abnormal signal (step S43). If the abnormality flag of the corresponding camera is OFF in the determination in step 41 (Yes in step S41), the camera abnormality determination unit 103 proceeds to the determination in step S44. Further, when the determination in step S42 determines that the abnormality flag is not ON for a prescribed time (No in step S42), the camera abnormality determination unit 103 proceeds to the determination in step S44.
  • step S44 the camera abnormality determination unit 103 determines whether or not all the cameras in the system (the in-car camera 20 and the hall camera 30) have been checked (step S44). If it is determined in step S44 that there is a camera that is not checked (No in step S44), the camera abnormality determination unit 103 returns to the process of step S41 and repeats the process for another camera. When all the cameras are checked in the determination in step S44 (Yes in step S44), the camera abnormality determination unit 103 ends the camera abnormality signal reporting process.
  • FIG. 7 shows an example of a system configuration in the case of performing the alarm processing of the camera abnormal signal shown in FIG.
  • the elevator operation management system 100 includes an abnormality reporting unit 111.
  • the abnormality notification unit 111 issues a camera abnormality signal to the control center 50 when the camera abnormality determination unit 103 issues a camera abnormality signal notification instruction.
  • the elevator operation management system 100 and the control center 50 are connected by a predetermined network 40.
  • the network 40 is a different network from the network 10 that connects the elevator operation management system 100 and the cameras 20 and 30, but the same network may be used.
  • the control center 50 is a department in which the building manager manages the operation status of the elevator, and is equipped with a terminal device that displays the operation status of the elevator.
  • the control center 50 communicates with the elevator control system 200 to display the operating status of the elevator in real time.
  • the control center 50 is installed in, for example, a management department in a building or a disaster prevention center.
  • the abnormality notification unit 111 issues (transmits) the camera abnormality signal to the control center 50.
  • the identification code of the camera that detected the abnormality may be added.
  • the camera in the car of the first car is ID: 01
  • the camera in the car of the second car is ID: 02
  • the hall camera on the first floor is ID: 11
  • the hall camera on the second floor is ID: 12,. ⁇ , and set individual codes for each.
  • an identification code for distinguishing each camera is added, and the identification code (ID:XX) of the camera that detected the abnormality is added to the camera abnormality signal.
  • the terminal device of the control center 50 By transmitting such a camera abnormality signal to the control center 50, the terminal device of the control center 50 displays the abnormality of the camera indicated by the identification code. In this way, the control center 50 is notified of the camera abnormality signal, so that the control center 50 can notify the administrator of the abnormality of any of the cameras in the system, and can arrange repair or restoration of the corresponding camera. Will be possible.
  • the abnormality notification unit 111 and the control center 50 are directly connected by a signal line, and a so-called contact signal method of turning on/off the connection is used to notify the camera abnormality signal. It may be transmitted.
  • a configuration in which an abnormal camera can be specified using a plurality of signal lines may be adopted.
  • the camera abnormality signal is transmitted to the control center 50 via the network 40 in FIG. 7, it may be transmitted from the elevator operation management system 100 to the control center 50 via the elevator control system 200.
  • the camera abnormality signal may be transmitted not only to the control center 50 in the building but also to an external elevator monitoring center or the like.
  • the load sensor for detecting the load of the car is used as the sensor used when the camera image cannot be acquired, but other sensors may be used.
  • the infrared detection sensor installed at the hall and the count value of the number of people at the sensor installed at the hall installed at the hall are used to detect the number of people at the hall. You may predict the number of people waiting.
  • the number of people waiting at the hall is calculated for each floor, but as a measurement target location for measuring the number of people such as halls, a more finely divided location is used. You may set it. Specifically, a plurality of landing cameras 30 are installed in the landing on each floor, and the measurement target portion of the landing on one floor is set to a location close to the car door of one group and the other group. It may be divided into two parts near the door of the car and the number of waiting people may be measured individually for each part. By doing so, it becomes possible to preferentially allocate a car near a place where there are more users, depending on the waiting situation at each place.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail for the purpose of explaining the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those including all the configurations and processes described.
  • the order of executing the steps shown in the flowcharts of FIGS. 2, 3, 4, and 6 is an example, and the order of performing the processes may be changed or some of the processes may be omitted.
  • the above-mentioned respective configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • the above-described respective configurations and functions may be realized by software by a processor interpreting and executing a program that realizes each function.
  • Information such as a program, a table, and a file that realizes each function can be stored in a memory, a recording device such as a hard disk and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • the control lines and information lines shown are those that are considered necessary for explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it may be considered that almost all configurations are connected to each other.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Elevator Control (AREA)

Abstract

被計測対象箇所をカメラで撮影した画像を受信し、その受信した画像に基づいて被計測対象箇所の人数を算出し、算出した人数に応じて、乗りかごを割当てる処理を行う。ここで、カメラからの画像を受信できない異常を判定したとき、乗りかごまたは被計測対象箇所に設置されたセンサなどの検出値を参照して、乗りかごまたは被計測対象箇所の人数を算出する処理を行う。

Description

人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター
　本発明は、人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーターに関する。
　複数の号機のエレベーターが隣接して設置されたエレベーターシステムにおいては、各号機の乗りかごの乗車人数や、乗場での利用待ち人数などに応じて、各号機の乗りかごを適正に運行制御する必要がある。すなわち、複数台の乗りかごの利用状況がほぼ均等になるように制御することで、乗場での待ち時間の短縮や、エレベーター全体での利用効率の向上を図ることができる。例えば、いずれかの階でかご呼びボタンが押されたとき、乗客数が少ない乗りかごを優先的に停止させるようにエレベーターの運行を制御することが考えられる。また、かご呼びボタンが押された乗場での利用待ち人数が判ることで、待ち人数が多い場合には、複数台の乗りかごを停止させる等の対処が可能になる。
　各号機の乗りかごの乗車人数の算出は、乗りかご内に設置されたカメラが撮影した画像に基づいて行われる。また、乗場での待ち人数の算出は、乗場に設置されたカメラが撮影した画像に基づいて行われる。
　特許文献１には、エレベーターの乗場にカメラ（撮像装置）を設置して、カメラが撮影した画像から乗場の混雑状況（人口密度）を算出して、算出した混雑状況に基づいて乗りかごを待機させる制御システムが開示されている。
特開２０１７－１０９８４６号公報
　ところで、乗りかご内のカメラや乗場のカメラを使って撮影した画像から乗客数や待ち人数を検出する構成とした場合、これらのカメラの故障などで画像を取得できない場合には、エレベーターの制御を適正に行うことができなくなってしまう。すなわち、エレベーターの運行管理装置が、乗りかごに設置されたカメラからの画像を取得できない場合、各乗りかごの乗客数を把握できない。また、エレベーターの運行管理装置が、各階の乗場に設置されたカメラからの画像を取得できない場合、各階での乗場の待ち人数を把握できない。これらの事態が発生すると、エレベーターの運行管理装置は、実際の乗客数に応じた適正なエレベーターの制御ができなくなってしまう。
　本発明は、カメラからの画像が取得できない状況が発生しても、人数情報を取得して適正な管理を継続して行うことができる人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーターを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、例えば請求の範囲に記載の構成を採用する。
　本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならは、被計測対象箇所を撮影するカメラと、カメラが撮影した画像を受信する受信部と、受信部が受信した画像に基づいて被計測対象箇所の人数を算出する人数設定部と、人数設定部が算出した被計測対象箇所の人数に応じて、乗りかごを割当てる割当て指令部と、受信部での画像の受信状況に基づいてカメラまたは伝送路の異常を判定する異常判定部とを備えた人数情報取得システムである。
　そして、異常判定部が異常を判定したとき、人数設定部は、乗りかごまたは被計測対象箇所に設置されたセンサの検出値を参照して人数を算出するようにした。
　本発明によれば、カメラや伝送路に異常がある場合でも、被計測対象箇所の人数を判断でき、乗りかごの適正な割り当てができるようになる。
　上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の一実施の形態例によるシステム全体の構成例を示すシステム構成図である。 本発明の一実施の形態例によるカメラ異常判定処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例によるかご内人数設定処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例による乗場人数設定処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例の変形例によるシステム全体の構成例を示すシステム構成図である。 本発明の一実施の形態例によるカメラ異常判定処理でカメラ異常を判定した際の発報処理例を示すフローチャートである。 図６のカメラ異常時の発報処理を行う場合のシステム構成図である。
　以下、本発明の一実施の形態例を、図１～図４を参照して参照して説明する。
［１．システム全体の構成］
　図１は、本発明の一実施の形態例のシステム構成例を示す図である。
　本発明の一実施の形態例は、複数台の号機の乗りかごが配置されたエレベーターに適用したものであり、図１はエレベーターの制御構成を示す。
　ここでは、複数台の号機の乗りかごの運行を統括制御するエレベーター運行管理システム１００と、そのエレベーター運行管理システム１００からの指示で各号機を制御するエレベーター制御システム２００とを備える。エレベーター制御システム２００は、１号機からＮ号機（Ｎは２以上の整数）までの複数台の号機の乗りかごの運行を同時に制御する。
　エレベーター運行管理システム１００とエレベーター制御システム２００は、例えばエレベーターが設置された建物内に配置され、エレベーター制御システム２００が各号機の乗りかごを駆動するモータなどを制御する。エレベーター運行管理システム１００とエレベーター制御システム２００は、それぞれ予め用意されたプログラムに従って演算処理を行い、その演算処理結果に基づいて指令などを生成するコンピュータ装置で構成される。
　図１に示すエレベーター運行管理システム１００は、エレベーター運行管理システム１００が行う機能から見た機能ブロック図である。
　図１に示すように、エレベーター運行管理システム１００は、受信部１０１、学習部１０２、カメラ異常判定部１０３、階床別人数予測部１０４、乗場／かご内人数設定部１０５、総合評価部１０６、および利用者号機割当て指令部１０７を備える。
　受信部１０１は、エレベーター制御システム２００での各号機の乗りかごの制御状態の情報を取得する受信処理を行うと共に、かご内カメラ２０が撮影した画像と、乗場カメラ３０が撮影した画像を取得する受信処理を行う。エレベーター制御システム２００から受信部１０１が受信する情報には、各号機の乗りかごの走行位置（昇降位置）などの情報の他に、乗りかごが備えるドアの開閉情報や、乗りかごに取り付けられたセンサの情報が含まれる。さらに、受信部１０１は、各階床の乗場に設置された呼出しボタンや、乗りかご内の操作パネルに配置された停止階ボタンなどの操作状況も受信する。
　乗りかごに設定されたセンサの情報には、乗りかごの積載量を検出する荷重センサの情報が含まれる。
　なお、かご内カメラ２０は、各号機の乗りかごの天井または壁面に取り付けられ、乗りかごの内部全体を撮影した画像を得る撮影処理を行う監視カメラである。乗場カメラ３０は、エレベーターが停止する各階床の乗場に設置され、各階床の乗場全体の状況を撮影した画像を得る撮影処理を行うカメラである。これらカメラ２０、３０が撮影したリアルタイムの画像は、伝送経路１０を介して受信部１０１に伝送される。
　学習部１０２は、エレベーターの様々な運行状況での各号機の乗りかご内の乗客の人数や、各階床の乗場での待ち人数を学習する学習処理を行う。この人数を学習するために、学習部１０２には、受信部１０１が受信した画像や、階床別人数予測部１０４で人数を予測した情報が供給される。なお、学習部１０２は、各階床の乗場での待ち人数のみの学習を行って、各号機の乗りかご内の乗客の人数の学習は行わないようにしてもよい。
　カメラ異常判定部１０３は、受信部１０１で受信した各カメラ２０、３０が撮影した画像の受信状況に基づいて、各カメラ２０、３０の異常を判定する。異常と判定する具体例については後述する（図２）。なお、ここでカメラ異常判定部１０３が各カメラ２０、３０を異常であると判定する場合には、カメラが撮影した画像を伝送する伝送経路１０の異常も含まれる。
　カメラ異常判定部１０３での異常判定結果の情報は、階床別人数予測部１０４と乗場／かご内人数設定部１０５に送られる。
　階床別人数予測部１０４は、学習部１０２が学習した過去の様々な状況での各階床の乗場での利用待ち人数の情報を参照して、現在の各階床の乗場での利用待ち人数を予測する。すなわち、階床別人数予測部１０４は、現在の状況（時刻、曜日、天候など）と合致する過去の同様の状況で学習した利用待ち人数を学習部１０２から取得する。そして、その取得した過去の同様の状況での利用待ち人数を参照して、現在の利用待ち人数を予測する。
　乗場／かご内人数設定部１０５は、受信部１０１が受信した画像に基づいて、各号機の乗りかご内の乗客数と、各階床の乗場での利用待ち人数を得る人数判断処理を行う。すなわち、乗場／かご内人数設定部１０５は、受信部１０１が受信したかご内カメラ２０の画像を画像解析して、人の頭や体を認識し、認識した人の数を集計して、乗りかご内の利用者数を算出する。また、乗場／かご内人数設定部１０５は、受信部１０１が受信した乗場カメラ３０の画像を画像解析して、人の頭や体を認識し、認識した人の数を集計して、その乗場カメラ３０が設置された階床での利用待ち人数を算出する。
　また、乗場／かご内人数設定部１０５は、カメラ異常判定部１０３からカメラ異常の情報を得た場合には、階床別人数予測部１０４が予測した人数を、各号機の乗りかご内の乗客数または各階床の乗場での利用待ち人数とする。
　総合評価部１０６は、乗場／かご内人数設定部１０５で判定（算出）した、各階床の乗場での利用待ち人数と、各号機の乗りかご内の乗客数とを総合的に評価して、各号機の乗りかごを割当てる処理を行う。
　利用者号機割当て指令部１０７は、総合評価部１０６で各号機の乗りかごの割当て結果に基づいて、各号機の乗りかごを割当てる指令を生成し、生成した指令をエレベーター制御システム２００に送る。
　利用者号機割当て指令部１０７からの指令を受信したエレベーター制御システム２００は、各号機の乗りかごを、指令に基づいた階床に停止させる走行制御を行う。
［２．カメラ異常判定処理］
　図２は、カメラ異常判定部１０３におけるカメラ異常判定処理例を示すフローチャートである。
　まず、カメラ異常判定部１０３は、複数用意されたカメラ（かご内カメラ２０と乗場カメラ３０）の内のいずれか１台について、予め規定された時間（以下、「規定時間」という）、いずれかのカメラからの画像データの受信部１０１での受信がないか否かを判断する（ステップＳ１１）。この規定時間は、例えば数秒から数十秒程度の時間とする。
　ステップＳ１１で、規定時間の間、画像データの受信部１０１での受信がないと判断されると（ステップＳ１１のＹｅｓ）、カメラ異常判定部１０３は、対応した装置（号機または階床）のカメラの異常フラグをオンに設定する（ステップＳ１２）。ここで、異常フラグのオンは、タイムアウトエラーによる異常フラグのオンである。ステップＳ１２で異常フラグをオンに設定した後、カメラ異常判定部１０３はステップＳ１３の判断に移る。
　また、ステップＳ１１で、受信部１０１で、画像データの受信が規定時間内にあった場合には（ステップＳ１１のＮｏ）、カメラ異常判定部１０３は、該当するカメラからの画像データの受信に失敗する受信エラーが複数回連続してあるか否か判断する（ステップＳ１４）。ここで、画像データの受信に失敗する受信エラーが複数回連続してある場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、カメラ異常判定部１０３は、対応した装置（号機または階床）のカメラの異常フラグをオンに設定する（ステップＳ１５）。この異常フラグのオンは、受信エラーによる異常フラグのオンである。ステップＳ１５で異常フラグをオンに設定した後、カメラ異常判定部１０３はステップＳ１３の判断に移る。
　また、ステップＳ１４で、画像データの受信に失敗する受信エラーが複数回連続してない場合（ステップＳ１４のＮｏ）、カメラ異常判定部１０３は、対応した装置（号機または階床）のカメラの異常フラグをオフに設定する（ステップＳ１６）。この異常フラグをオフに設定する処理は、該当するカメラが正常であるとする処理に相当する。ステップＳ１６で異常フラグをオフに設定した後、カメラ異常判定部１０３はステップＳ１３の判断に移る。
　そして、カメラ異常判定部１０３は、用意された全てのかご内カメラ２０と乗場カメラ３０について確認したか否かを判断する（ステップＳ１３）。この判断で、確認していないかご内カメラ２０または乗場カメラ３０がある場合には（ステップＳ１３のＮｏ）、ステップＳ１１の判断に戻り、まだ確認していないかご内カメラ２０または乗場カメラ３０についての異常フラグの設定処理を行う。また、ステップＳ１３の判断で、全てのカメラの確認が済んだ場合には（ステップＳ１３のＹｅｓ）、１回のカメラ異常判定処理を終了する。
　この図２のフローチャートに示すカメラ異常判定処理は、エレベーターを運用している間、継続して繰り返し実行される。
［３．かご内人数設定処理］
　図３は、乗場／かご内人数設定部１０５におけるかご内人数設定処理の例を示すフローチャートである。この図３に示すかご内人数設定処理が、各号機ごとに実行される。
　まず、乗場／かご内人数設定部１０５は、該当する号機のかご内カメラ２０の異常フラグを参照して、かご内カメラ２０が正常か否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、異常フラグがオンで、かご内カメラ２０が異常である場合には（ステップＳ２１のＮｏ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、該当する乗りかごの荷重センサの検出値を取得し、その荷重センサの検出値から、乗りかごの利用者数を設定する（ステップＳ２２）。このとき、乗場／かご内人数設定部１０５は、荷重センサが検出した重量値を、１人の平均重量（例えば７５ｋｇ程度）で割った値を、利用者数とする。
　また、ステップＳ２１で異常フラグがオフで、かご内カメラ２０が正常である場合には（ステップＳ２１のＹｅｓ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、該当する号機の乗りかごが、いずれかの階床に停止してドアが開状態か否かを判断する（ステップＳ２３）。ここで、ドアが閉状態であると判断したとき（ステップＳ２３のＮｏ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、該当する乗りかごのドアが閉になる直前に判断した乗りかごの利用者数を、現在の乗りかご内の利用者人数に設定する（ステップＳ２４）。
　また、ステップＳ２３の判断で、ドアが開状態であると判断した場合には（ステップＳ２３のＹｅｓ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、かご内カメラ２０の画像に基づいて検出した人数に変化があり、かつ、該当する乗りかごの荷重センサの検出値に変化があるか否かを判断する（ステップＳ２５）。
　ここで、かご内カメラ２０の画像に基づいて検出した人数に変化があり、かつ、該当する乗りかごの荷重センサの検出値に変化がある場合に該当しないときは（ステップＳ２５のＮｏ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、前回判断した乗りかごの利用者数を、現在の乗りかご内の利用者人数に設定する（ステップＳ２６）。
　また、ステップＳ２５の判断で、かご内カメラ２０の画像に基づいて検出した人数に変化があり、かつ、該当する乗りかごの荷重センサの検出値に変化がある場合には（ステップＳ２５のＹｅｓ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、かご内カメラ２０の画像に基づいて検出した人数を、乗りかごの利用者人数に設定する（ステップＳ２７）。
　そして、ステップＳ２２，Ｓ２４，Ｓ２６，Ｓ２７で乗りかごの利用者人数の設定が行われると、１回のかご内人数設定処理が終了する。この図３のフローチャートに示すかご内人数設定処理は、それぞれの乗りかご毎に繰り返し実行される。
［４．乗場人数設定処理］
　図４は、乗場／かご内人数設定部１０５における乗場人数設定処理の例を示すフローチャートである。この図４に示す乗場人数設定処理は、各階床の乗場ごとに実行される。
　まず、乗場／かご内人数設定部１０５は、該当する階床の乗場カメラ３０の異常フラグを参照して、乗場カメラ３０が正常か否かを判断する（ステップＳ３１）。ここで、異常フラグがオフで、乗場カメラ３０が正常であるとき（ステップＳ３１のＹｅｓ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、乗場カメラ３０が撮影した画像の画像認識で検出した人数を、乗場の利用待ち人数に設定する（ステップＳ３２）。
　また、ステップＳ３１で、異常フラグがオンで、乗場カメラ３０が異常であると判定された場合には（ステップＳ３１のＮｏ）、乗場／かご内人数設定部１０５は、階床別人数予測部１０４が予測した人数を、現在の乗場の利用待ち人数に設定する（ステップＳ３３）。なお、階床別人数予測部１０４での予測は、学習部１０２での学習結果に基づいた予測であり、該当するエレベーターが設置された建物での利用状況などを反映した予測である。
　そして、ステップＳ３２、Ｓ３３で、乗場の利用待ち人数の設定が行われると、１回の乗場の人数設定処理が終了する。この図４のフローチャートに示す乗場人数設定処理は、それぞれの階床毎に繰り返し実行される。
　以上説明したように、エレベーターの各乗りかごの乗客数と各階床の乗場人数とを判断する処理を行うことで、かご内カメラ２０や乗場カメラ３０に異常があっても、乗りかご内人数や乗場人数を適正に判断することができる。したがって、かご内カメラ２０や乗場カメラ３０の異常時、あるいは伝送経路１０の異常時であっても、複数台の乗りかごの割当てを適正に行うことができる。
　例えば、かご内カメラ２０の画像が取得できない場合には、乗りかごに設置された荷重センサの値から、乗りかごの乗客数を判断することにより、実際の荷重に基づいた的確な人数判断ができるようになる。
　また、乗場カメラ３０の画像が取得できない場合には、学習部１０２での学習結果を参照した階床別人数予測部１０４での予測人数を乗場人数とするので、エレベーター設置建物での利用状況を反映した的確な人数判断ができるようになる。例えば、特定の曜日の特定の時間帯に、１階の乗場が混雑するような場合、学習部１０２がその状況を学習して、万一、１階の乗場カメラ３０に異常が発生しても、曜日や時間帯などの状況から、適切な乗場人数の予測ができるようになる。したがって、乗場カメラ３０や画像を伝送する伝送経路１０に異常が発生しても、そのときの利用状況を反映した適切な乗りかごの割当てができるようになる。
　また、かご内カメラ２０が正常である場合には、乗りかごのドアが開いていて、その乗りかごに取り付けられた荷重センサの値に変化がある場合にだけ、乗客数を更新するようにすることで、利用人数を誤って変化させることがなくなる。
　すなわち、かご内カメラ２０が撮影した画像の解析で人数を判断する場合、複数の人が画像内で重なる等の要因で、人数を誤判断する可能性がある。ここで本実施の形態例の場合には、図３に示すフローチャートのようにドア開でかつ荷重センサ値が変化したときという条件を定めることで、人数の変化がない場合には人数の更新が行われず、誤った人数判断が行われる可能性を低減することができる。
［５．変形例（その１：かご内カメラだけを備えた構成の例）］
　なお、図１に示すシステム構成は、好適な一例を示すものであり、本発明は、図１に示すシステム構成に限定されない。
　例えば、図１に示す構成では、かご内カメラ２０と乗場カメラ３０の双方を備えたエレベーターシステムに適用した。これに対して、例えば図５に示すように、かご内カメラ２０だけを備える構成として、受信部１０１が受信するカメラ画像として、かご内カメラ２０の画像とし、乗場カメラ３０は省略したシステムに適用してもよい。
　この場合、何らかの事情により、かご内カメラ２０が撮影した画像を受信できない場合に、上述した実施の形態例では、荷重センサの検出値を使って人数を判断する際に、予め決められた１人当たりの平均重量値で、荷重センサの検出値を割って人数を判断するようにした。これに対して、荷重センサの検出値と、学習部１０２での学習結果を使ってより高度な判断を行うようにしてもよい。
　例えば、学習部１０２での学習結果で、子供の利用が多い時間帯であると判断した場合、演算する際の１人当たりの平均重量値を、学習結果に基づいて小さな値に変化させて、荷重センサの検出値から人数を判断する精度を向上させてもよい。
　なお、図１に示すかご内カメラ２０と乗場カメラ３０の双方を備えた構成の場合であっても、かご内カメラ２０が撮影した画像が取得できない場合に、同様に学習部１０２での学習結果を使って、乗りかご内の人数を予測してもよい。
［６．変形例（その２：カメラ異常時に外部に発報を行う例）］
　上述した図２に示すカメラ異常判定処理でかご内カメラ２０または乗場カメラ３０の異常を検知したとき、検知したカメラ異常を外部に発報（通知）するようにしてもよい。
　図６のフローチャートは、エレベーター運行管理システム１００のカメラ異常判定部１０３が、図２のフローチャートで説明した処理でカメラ異常を検知したときに、カメラ異常を発報する処理の例を示す。
　ここでは、カメラ異常判定部１０３は、図２のフローチャートで説明した処理で、かご内カメラ２０または乗場カメラ３０の異常を検知したとき、該当するカメラの異常フラグをオンにする。カメラが異常状態から正常状態に復帰したときには、該当するカメラの異常フラグをオフにする。
　その上で、図６に示すように、カメラ異常判定部１０３は、１台ごとのかご内カメラ２０または乗場カメラ３０について、カメラが正常か否か（つまり異常フラグがオフか否か）を判断する（ステップ４１）。
　このステップ４１での判断で、該当するカメラの異常フラグがオフでない場合、つまり異常フラグがオンでカメラ異常がある場合（ステップ４１のＮｏ）、カメラ異常判定部１０３は、規定した時間連続して異常が継続するか否かを判断する（ステップＳ４２）。このステップＳ４２では、異常フラグがオンの状態が規定した時間連続するかを判断する。
　ステップＳ４２の判断で、規定した時間連続して異常フラグがオンの状態であるとき（ステップＳ４２のＹｅｓ）、カメラ異常判定部１０３は、該当するカメラ（かご内カメラ２０または乗場カメラ３０のいずれか）が異常であるとして、カメラ異常信号の発報を指示する（ステップＳ４３）。
　また、ステップ４１での判断で、該当するカメラの異常フラグがオフである場合（ステップＳ４１のＹｅｓ）、カメラ異常判定部１０３は、ステップＳ４４の判断に移る。さらに、ステップＳ４２の判断で、異常フラグがオンの状態が規定時間連続しない場合にも（ステップＳ４２のＮｏ）、カメラ異常判定部１０３は、ステップＳ４４の判断に移る。
　そして、ステップＳ４４では、カメラ異常判定部１０３は、システム内の全てのカメラ（かご内カメラ２０および乗場カメラ３０）のチェックが完了したか否かを判断する（ステップＳ４４）。
　ステップＳ４４の判断で、チェックしていないカメラがある場合には（ステップＳ４４のＮｏ）、カメラ異常判定部１０３は、ステップＳ４１の処理に戻り、別のカメラについて処理を繰り返す。また、ステップＳ４４の判断で、全てのカメラをチェックした場合（ステップＳ４４のＹｅｓ）、カメラ異常判定部１０３は、カメラ異常信号の発報処理を終了する。
　図７は、図６に示すカメラ異常信号の発報処理を行う場合のシステム構成の一例を示す。
　エレベーター運行管理システム１００は、異常発報部１１１を備える。異常発報部１１１は、カメラ異常判定部１０３からカメラ異常信号の発報指示があるとき、管制センタ５０にカメラ異常信号を発報する。エレベーター運行管理システム１００と管制センタ５０とは、所定のネットワーク４０で接続されている。このネットワーク４０は、エレベーター運行管理システム１００とカメラ２０，３０を接続するネットワーク１０と別のネットワークであるが、同じネットワークを使用してもよい。
　管制センタ５０は、エレベーターの運行状況などをビル管理者が管理する部署であり、エレベーターの運行状況などを表示する端末装置を備える。管制センタ５０は、エレベーター制御システム２００と通信を行って、エレベーターのリアルタイムでの運行状況などの表示を行う。この管制センタ５０は、例えばビル内の管理部署や、防災センタなどに設置される。
　図６のフローチャートのステップＳ４３でカメラ異常信号の発報指示があるとき、異常発報部１１１は、管制センタ５０に対してカメラ異常信号を発報（送信）する。このとき、異常を検知したカメラの識別コードを付加してもよい。例えば、１号機のかご内カメラをＩＤ：０１、２号機のかご内カメラをＩＤ：０２、・・・とし、１階の乗場カメラをＩＤ：１１、２階の乗場カメラをＩＤ：１２、・・・とし、それぞれ個別のコードを設定する。そして、それぞれのカメラを区別する識別コードを付与し、カメラ異常信号には、異常を検知したカメラの識別コード（ＩＤ：ＸＸ）を付加する。
　このようなカメラ異常信号が管制センタ５０に送信されることで、管制センタ５０の端末装置が、識別コードで示されたカメラの異常を表示する。
　このようにして、管制センタ５０にカメラ異常信号が発報されることで、管制センタ５０では、システム内のいずれかのカメラの異常を管理者に通知でき、該当するカメラの修理や復旧の手配が可能になる。
　また、カメラ異常信号を管制センタ５０に送信する際には、異常発報部１１１と管制センタ５０とを直接信号線で接続して、その接続をオンオフするいわゆる接点信号方式で、カメラ異常信号を伝送してもよい。この場合、１本の信号線を使ってカメラ異常信号を発報する構成の他、複数の信号線を使って異常のカメラを特定できる構成としてもよい。
　また、図７ではネットワーク４０を経由して管制センタ５０にカメラ異常信号を送信するようにしたが、エレベーター運行管理システム１００からエレベーター制御システム２００を経由して管制センタ５０に送信してもよい。
　なお、カメラ異常信号は、ビル内の管制センタ５０だけでなく、外部のエレベーター監視センタなどに送信してもよい。
［７．その他の変形例］
　また、上述した実施の形態例では、カメラ画像が取得できない場合に利用するセンサとして、乗りかごの荷重を検出する荷重センサを使用するようにしたが、その他のセンサを利用してもよい。例えば、乗場カメラ３０の画像が取得できないような異常時には、乗場に設置した赤外線センサでの人の検出状況や、乗場に設置したゲートが備えるセンサでの人数のカウント値などを使って、乗場での待ち人数を予測してもよい。
　また、上述した実施の形態例では、乗場の待ち人数としては、各階床ごとに待ち人数を算出するようにしたが、乗場などの人数を計測する被計測対象箇所として、より細かく分けた箇所を設定してもよい。具体的には、各階床の乗場に複数台の乗場カメラ３０を設置して、１つの階床の乗場の被計測対象箇所を、一方の群の乗りかごのドアに近い箇所と、他方の群の乗りかごのドアに近い箇所の２つに分け、それぞれの箇所ごとに個別に待ち人数を計測してもよい。このようにすることで、それぞれの箇所での待ち状況に応じて、利用者がより多くいる場所に近い箇所の乗りかごを優先的に割り当てるような処理が可能になる。
　また、本発明は上記した実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成や処理を備えるものに限定されるものではない。例えば、図２、図３、図４、図６のフローチャートに示す各ステップを実行する順序は一例を示すものであり、処理を行う順序を変更したり、一部の処理を省略してもよい。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１０…伝送経路、２０…かご内カメラ、３０…乗場カメラ、４０…ネットワーク、５０…管制センタ、１００…エレベーター運行管理システム、１０１…受信部、１０２…学習部、１０３…カメラ異常判定部、１０４…階床別人数予測部、１０５…乗場／かご内人数設定部、１０６…総合評価部、１０７…利用者号機割当て指令部、１１１…異常発報部、２００…エレベーター制御システム

Claims (10)

  1. 　被計測対象箇所を撮影するカメラと、
    　前記カメラが撮影した画像を受信する受信部と、
    　前記受信部が受信した画像に基づいて、前記被計測対象箇所の人数を算出する人数設定部と、
    　前記人数設定部が算出した前記被計測対象箇所の人数に応じて、乗りかごを割当てる割当て指令部と、
    　前記受信部での画像の受信状況に基づいて、前記カメラまたは伝送路の異常を判定する異常判定部と、を備えた人数情報取得システムであって、
    　前記異常判定部が異常を判定したとき、前記人数設定部は、前記乗りかごまたは前記被計測対象箇所に設置されたセンサの検出値を参照して人数を算出する
    　人数情報取得システム。
  2. 　さらに、前記受信部が受信した画像またはその画像に基づいて算出した人数から、前記乗りかごの運用状況での人数を学習する学習部と、
    　前記学習部が学習した結果を参照して、前記被計測対象箇所の人数を予測する人数を予測する人数予測部を備え、
    　前記異常判定部が異常を判定したとき、前記人数設定部は、前記人数予測部が予測した人数を参照して、前記被計測対象箇所の人数を算出する
    　請求項１に記載の人数情報取得システム。
  3. 　前記被計測対象箇所を撮影するカメラとして、乗りかご内を撮影するカメラと、乗りかごの乗場を撮影するカメラを用意し、
    　前記受信部での画像の受信状況に基づいて、乗りかご内を撮影するカメラの異常を判定したとき、前記人数設定部は、前記乗りかごに設置された荷重センサの検出値を参照して乗りかご内の人数を算出し、
    　前記異常判定部が前記乗場を撮影するカメラの異常を判定したとき、前記人数設定部は、前記人数予測部が予測した人数を参照して乗場の人数を算出する
    　請求項２に記載の人数情報取得システム。
  4. 　前記被計測対象箇所を撮影するカメラは、乗りかご内を撮影するカメラであり、
    　前記センサは、乗りかごに設置された荷重センサであり、
    　前記受信部は、乗りかごに設置されたドアの開閉情報を受信し、
    　前記異常判定部が前記乗りかご内を撮影するカメラを正常であると判断し、前記受信部が前記乗りかごに設置されたドアの開閉情報でドアの開状態を検出し、前記乗りかご内を撮影するカメラが撮影した画像に基づいて前記人数設定部が算出した人数に変化があり、かつ前記荷重センサの検出値に変化があるとき、前記乗りかご内を撮影するカメラが撮影した画像に基づいて前記人数設定部が算出した人数を、前記乗りかごの人数とする
    　請求項１に記載の人数情報取得システム。
  5. 　前記異常判定部は、前記受信部で規定時間、前記カメラが撮影した画像を受信できない場合と、前記受信部で複数回連続して前記カメラが撮影した画像を受信できない場合とに、前記カメラまたは伝送経路の異常と判断する
    　請求項１に記載の人数情報取得システム。
  6. 　前記異常判定部が前記カメラの異常を判断したとき、所定の端末装置に対して、カメラ異常信号を発報する異常発報部を備える
    　請求項１に記載の人数情報取得システム。
  7. 　被計測対象箇所をカメラで撮影する撮影処理と、
    　前記カメラが撮影した画像を受信する受信処理と、
    　前記受信処理で受信した画像に基づいて、前記被計測対象箇所の人数を算出する人数判断処理と、
    　前記人数判断処理により算出した前記被計測対象箇所の人数に応じて、乗りかごを割当てる割当て処理と、
    　前記受信処理による画像の受信状況に基づいて、前記カメラまたは伝送経路の異常を判定する異常判定処理と、を含む人数情報取得方法であって、
    　前記異常判定処理で異常を判定したとき、前記人数判断処理は、前記乗りかごまたは前記被計測対象箇所に設置されたセンサの検出値を参照して人数を算出する
    　人数情報取得方法。
  8. 　さらに、前記受信処理により受信した画像またはその画像に基づいて算出した人数から、前記乗りかごの運用状況での人数の算出を学習する学習処理と、
    　前記学習処理により学習した結果を参照して、前記被計測対象箇所の人数を予測する人数予測処理と、を含み、
    　前記異常判定処理で異常を判定したとき、前記人数予測処理で予測した人数を参照して、前記被計測対象箇所の人数を前記人数判断処理により算出する
    　請求項７に記載の人数情報取得方法。
  9. 　乗りかごに設置され、乗りかごの内部を撮影するかご内カメラと、
    　前記かご内カメラが撮影した画像を受信する受信部と、
    　前記受信部が受信した画像に基づいて、かご内の人数を算出する人数設定部と、
    　前記人数設定部が判断したかご内の人数に応じて、乗りかごを割当てる割当て指令部と、
    　前記受信部での前記かご内カメラが撮影した画像の受信状況に基づいて、前記かご内カメラまたは伝送経路の異常を判定する異常判定部と、を備えたエレベーターであって、
    　前記異常判定部が異常を判定したとき、前記人数設定部は、乗りかごに設置された荷重センサの検出値に基づいてかご内の人数を算出する
    　エレベーター。
  10. 　さらに、乗場を撮影する乗場カメラと、
    　前記受信部が受信した画像またはその画像に基づいて算出した人数から、前記乗りかごの運用状況での人数の算出を学習する学習部と、
    　前記学習部が学習した結果を参照して、乗場の人数を予測する人数を予測する人数予測部と、を備え、
    　前記異常判定部が異常を判定したとき、前記人数設定部は、前記人数予測部が予測した人数を参照して、乗場の人数を算出する
    　請求項９に記載のエレベーター。
PCT/JP2018/044137 2018-11-30 2018-11-30 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター WO2020110279A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP18941817.1A EP3889091A4 (en) 2018-11-30 2018-11-30 SYSTEM FOR COLLECTING INFORMATION ABOUT THE NUMBER OF PEOPLE, METHOD OF COLLECTING INFORMATION ABOUT THE NUMBER OF PEOPLE AND ELEVATOR
JP2020557500A JP7112511B2 (ja) 2018-11-30 2018-11-30 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター
PCT/JP2018/044137 WO2020110279A1 (ja) 2018-11-30 2018-11-30 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター
US17/297,625 US20220024717A1 (en) 2018-11-30 2018-11-30 Number-of-People Information Acquisition System, Number-of-People Information Acquisition Method, and Elevator
CN201880099568.XA CN113165831B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 人数信息取得系统、人数信息取得方法以及电梯

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2018/044137 WO2020110279A1 (ja) 2018-11-30 2018-11-30 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020110279A1 true WO2020110279A1 (ja) 2020-06-04

Family

ID=70853266

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/044137 WO2020110279A1 (ja) 2018-11-30 2018-11-30 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220024717A1 (ja)
EP (1) EP3889091A4 (ja)
JP (1) JP7112511B2 (ja)
CN (1) CN113165831B (ja)
WO (1) WO2020110279A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7322250B1 (ja) 2022-06-16 2023-08-07 東芝エレベータ株式会社 エレベータシステム

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230140349A1 (en) * 2021-10-28 2023-05-04 Ford Global Technologies, Llc Adaptive fleet vehicle dispatch with edge sensing

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0313467A (ja) * 1989-06-13 1991-01-22 Mitsubishi Electric Corp エレベータ用かご内負荷検出装置
JP2001080833A (ja) * 1999-09-09 2001-03-27 Hitachi Ltd エレベータ監視装置
US20060065492A1 (en) * 2004-09-27 2006-03-30 Victor Trifu Display systems and methods having individually addressable monitor units
WO2007034560A1 (ja) * 2005-09-26 2007-03-29 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha エレベータの制御装置
JP2012184080A (ja) * 2011-03-04 2012-09-27 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータ
JP2013230922A (ja) * 2012-05-01 2013-11-14 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd エレベーター装置
JP2015009909A (ja) * 2013-06-26 2015-01-19 東芝エレベータ株式会社 エレベータの群管理システム
JP2017109846A (ja) 2015-12-17 2017-06-22 東芝エレベータ株式会社 エレベータシステムおよびこれに利用するエレベータ制御装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009047850A1 (ja) * 2007-10-11 2009-04-16 Mitsubishi Electric Corporation エレベータセキュリティシステム
CN101774501B (zh) * 2009-10-19 2013-07-24 秦皇岛开发区前景电子科技有限公司 一种具有安防功能的入户电梯管理方法及系统
JP2013056720A (ja) * 2011-09-07 2013-03-28 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータ運転制御方法、およびこれを用いたエレベータ運転制御装置、エレベータ運転制御システム
CN105324322B (zh) * 2013-04-18 2017-06-09 株式会社日立制作所 电梯系统
JP6230472B2 (ja) * 2014-04-14 2017-11-15 株式会社日立製作所 群管理エレベータ装置
CN106256744B (zh) * 2015-06-19 2019-12-10 奥的斯电梯公司 电梯乘坐用户管理方法及系统
CN207551623U (zh) * 2017-12-20 2018-06-29 韶关学院 一种基于物联网的电梯远程故障检测及报警系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0313467A (ja) * 1989-06-13 1991-01-22 Mitsubishi Electric Corp エレベータ用かご内負荷検出装置
JP2001080833A (ja) * 1999-09-09 2001-03-27 Hitachi Ltd エレベータ監視装置
US20060065492A1 (en) * 2004-09-27 2006-03-30 Victor Trifu Display systems and methods having individually addressable monitor units
WO2007034560A1 (ja) * 2005-09-26 2007-03-29 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha エレベータの制御装置
JP2012184080A (ja) * 2011-03-04 2012-09-27 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータ
JP2013230922A (ja) * 2012-05-01 2013-11-14 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd エレベーター装置
JP2015009909A (ja) * 2013-06-26 2015-01-19 東芝エレベータ株式会社 エレベータの群管理システム
JP2017109846A (ja) 2015-12-17 2017-06-22 東芝エレベータ株式会社 エレベータシステムおよびこれに利用するエレベータ制御装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3889091A4

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7322250B1 (ja) 2022-06-16 2023-08-07 東芝エレベータ株式会社 エレベータシステム
JP2023183735A (ja) * 2022-06-16 2023-12-28 東芝エレベータ株式会社 エレベータシステム

Also Published As

Publication number Publication date
CN113165831B (zh) 2022-06-28
US20220024717A1 (en) 2022-01-27
EP3889091A4 (en) 2022-07-27
CN113165831A (zh) 2021-07-23
JP7112511B2 (ja) 2022-08-03
EP3889091A1 (en) 2021-10-06
JPWO2020110279A1 (ja) 2021-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2300949B1 (en) Video-based system and method of elevator door detection
JP5660614B2 (ja) エレベータ
JP6985975B2 (ja) エレベーターの運行監視システム
JP2014237521A (ja) 群管理エレベータシステム
JP2013173594A (ja) エレベータシステム
WO2020110279A1 (ja) 人数情報取得システム、人数情報取得方法およびエレベーター
JP6230472B2 (ja) 群管理エレベータ装置
JPWO2021176642A5 (ja)
CN108569604B (zh) 电梯及其轿厢内异常检测装置的诊断系统和诊断方法
JP2018188273A (ja) エレベーター点検装置
EP2107030B1 (en) Elevator control system
JP2017052578A (ja) エレベーター用乗りかご到着時の降車状況予測提示方法及び装置
JP2018203454A (ja) エレベータシステム、およびエレベータ制御方法
CN111212802A (zh) 电梯使用日志输出系统以及电梯使用日志输出方法
JP2017124894A (ja) エレベータのドアシステム
JP2013234050A (ja) エレベータ制御装置およびエレベータ制御方法
JP7284735B2 (ja) エレベータ診断装置、および、エレベータ診断方法
JP6483559B2 (ja) 群管理エレベータ装置
CN110550513A (zh) 电梯调度方法、系统、存储介质以及电梯系统
JP7173393B1 (ja) 異常判定装置及び異常判定システム
TWI761063B (zh) 電梯系統
CN112672969B (zh) 推断电梯设备中呼叫装置的健康状态的方法和监控装置
JP6975124B2 (ja) エレベーター制御システム
KR102084497B1 (ko) 승강기 탑승객 긴급 구조 장치
JP7226627B1 (ja) エレベータ制御装置及びエレベータシステム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18941817

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020557500

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018941817

Country of ref document: EP

Effective date: 20210630