WO2021079736A1 - エレベーターシステム - Google Patents

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WO2021079736A1
WO2021079736A1 PCT/JP2020/037864 JP2020037864W WO2021079736A1 WO 2021079736 A1 WO2021079736 A1 WO 2021079736A1 JP 2020037864 W JP2020037864 W JP 2020037864W WO 2021079736 A1 WO2021079736 A1 WO 2021079736A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
elevator
sensor
passenger
elevator system
passengers
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/037864
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
納谷　英光
貴大 羽鳥
孝道 星野
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
Publication of WO2021079736A1 publication Critical patent/WO2021079736A1/ja

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
    • B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
    • B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
    • B66B1/18—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B13/00—Doors, gates, or other apparatus controlling access to, or exit from, cages or lift well landings
    • B66B13/30—Constructional features of doors or gates
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B3/00—Applications of devices for indicating or signalling operating conditions of elevators

Definitions

  • the present invention relates to an elevator system equipped with a sensor.
  • the elevator system cannot keep track of how many passengers are waiting for the car to arrive at the landing. Therefore, as mentioned above, there is a possibility that some passengers will not be able to board even if the car arrives at the landing. In addition, as described above, since the destination floor cannot be known unless the passengers board the car and press the floor number button, there is a high possibility that the optimum vehicle allocation has not been achieved.
  • Patent Document 1 In the technique described in Patent Document 1, as shown in FIG. 8, the camera is attached in a state of protruding from the three-sided frame in order to confirm the safety of getting on and off the wheelchair user, and the landing is photographed.
  • Patent Document 1 it is necessary to change the shooting direction up and down and left and right for each case so that a desired image can be shot, which complicates the adjustment work and captures a wide range of passengers from around the door for getting on and off. It was something I could't do.
  • the technique described in Patent Document 1 cannot measure the number of passengers waiting at the landing and cannot identify each passenger in the entire landing.
  • Patent Document 2 In the technique described in Patent Document 2, for example, as disclosed in FIGS. 17 to 19, a camera is provided on the upper part of the three-sided frame, and the car floor surface and the in-situ floor are provided in an increasing direction from directly above. I try to shoot the gaps on the surface. Also in Patent Document 2, it is not possible to image a wider range of passengers than around the door for getting on and off, and it is not possible to measure the number of people waiting at the landing.
  • An object of the present invention is to provide an elevator system that facilitates measurement of the presence or absence of passengers waiting at an elevator landing and the number of passengers, and improves the efficiency of elevator operation control.
  • the present invention is in an elevator system including a sensor for acquiring information of passengers getting on and off the elevator, the sensor is a front surface facing the elevator landing in an upper frame of a three-sided frame provided in the elevator landing. It is characterized by being prepared for.
  • the present invention includes a recognition means that recognizes at least a part of a passenger's head, face, and pupil from the data acquired by the sensor, and a passenger that generates passenger identification information from the recognition result of the recognition means. It is characterized by having an identification means.
  • an elevator system that makes it easy to measure the presence / absence and the number of passengers waiting at the elevator landing and improves the efficiency of elevator operation control.
  • FIG. 1A is a cross-sectional view taken along the line II in FIG. 1A.
  • FIG. 1A is a cross-sectional view taken along the line II in FIG. 1A.
  • FIG. 2 is a sectional view taken along line II-II in FIG. 2A.
  • FIG. It is a front view of the elevator which concerns on Example 3.
  • FIG. It is a front view of the elevator which concerns on Example 4.
  • FIG. It is a front view of the elevator which concerns on Example 5.
  • 6A is a sectional view taken along line VI-VI in FIG. 6A.
  • FIG. 6A is a sectional view taken along line VI-VI in FIG. 6A. It is an overall block diagram of the elevator system which concerns on Example 7.
  • FIG. It is an overall block diagram of the elevator system which concerns on the modification of FIG. 7.
  • the various components of the present invention do not necessarily have to be independent of each other, and one component is composed of a plurality of members, a plurality of components are composed of one member, and a certain component is different. It is allowed that a part of one component overlaps with a part of another component.
  • FIG. 1A is a front view of the elevator according to the first embodiment
  • FIGS. 1B and 1C are cross-sectional views taken along the line II in FIG. 1A.
  • a three-sided frame 20 is provided at the entrance / exit of the elevator platform 40.
  • the three-sided frame is attached to the upper part of the entrance and to the left and right. Since there is no frame at the bottom of the three-sided frame, the step due to the frame is eliminated and the ease of getting on and off the elevator car is improved. Since there are no steps, it is especially effective for wheelchairs and trolleys. Further, a door 25 for opening and closing the entrance / exit is attached to the three-sided frame 20.
  • the sensor 10 is provided in the upper riding scene 30 (the portion surrounded by the broken line) of the three-sided frame 20.
  • the upper riding scene 30 is the front surface facing the elevator landing 40 in the upper frame of the three-sided frame 20.
  • the sensor 10 is provided at the center position in the left-right direction of the upper frame in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20.
  • the sensor 10 is an image sensor 12 combined with a fisheye lens 11, as shown in FIG.
  • the image sensor 12 is combined only with the lower half of the fisheye lens 11, or the lower half of the measurement data captured by the image sensor 12 is used.
  • the upper riding scene of the three-sided frame 20 is set so that the optical axis in the vertical direction is downward from the horizontal.
  • a sensor having a narrow vertical measurement range such as LiDAR (Light Detection and Ringing) can be similarly incorporated to measure a wide range of the elevator landing 40.
  • the measurement range can be secured for the landing space of the sensor 10, at least the upper body, especially the head, face, and pupils above the shoulders are affected by the overlap of passengers waiting at the landing. It becomes possible to measure.
  • an individual can be distinguished by the sensor 10 identifying the whorl shape, hairstyle, hat, etc. of the head with high accuracy.
  • the sensor 10 can identify an individual with high accuracy. Further, the sensor 10 can distinguish an individual by discriminating the glow of the pupil with high accuracy.
  • the number of people can be measured because it is equivalent to the presence of a person. If there is no overlap, the entire body can be measured, so it is possible to derive the occupied area. If the occupied area of each passenger can be derived, the filling rate in the car can be estimated in advance, so that the space margin in the car can be adjusted and the comfort level of the passengers can be improved. Further, by determining the direction in which the sensor 10 is incorporated in the upper riding scene 30 according to the landing space dimension, the measurement area of the sensor 10, and the dimension of the three-sided frame 20, the sensor 10 can be fixed at the time of manufacturing the three-sided frame 20. It is not necessary to adjust the top, bottom, left and right of the sensor 10 at the time of construction for each project in which the product is laid, and the workability is improved.
  • the three-sided frame 20 is integrated with the wall surface of the building.
  • the sensor 10 may be incorporated in the wall surface.
  • the specific structure of the door is omitted, but this embodiment can be applied to any structure such as a central opening and a single opening.
  • FIG. 2A is a front view of the elevator according to the second embodiment
  • FIG. 2B is a sectional view taken along line II-II in FIG. 2A.
  • the same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • Example 2 the difference from Example 1 is the installation position of the sensor 10.
  • the elevator landing 40 space may be open to the elevator on either the left or right side.
  • the wall 45 is located on the right side when the elevator landing 40 is viewed from the front, and the left side is open.
  • the sensor 10 is shifted from the center position in the left-right direction of the upper riding scene 30 in the upper frame of the three-sided frame 20 and moved toward the wall 45 so that the sensor 10 can easily detect the periphery on the opposite side of the wall 45. Try to incorporate it.
  • the optical axis in the vertical direction is set to face downward from the horizontal as shown in the side sectional view, but in this embodiment, as shown in the upper sectional view of FIG. 2B, it is set.
  • the optical axis in the left-right direction is set to be separated from the wall 45.
  • the sensor 10 since the sensor 10 is installed close to the wall side of the three-sided frame 20, it is possible to avoid the sensor 10 from detecting the space where passengers do not exist, and the measurement range of the sensor 10 Can be used effectively.
  • FIG. 3 is a front view of the elevator according to the third embodiment.
  • the same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the difference from the first embodiment in the third embodiment is that the sensor 10 is arranged on the indicator 50.
  • an indicator 50 is provided on the upper part of the three-sided frame 20 and the upper part on the right side.
  • the indicator 50 includes a first indicator 50 (a) indicating the moving direction of the car 110 (see FIGS. 7, 8 and 14) and the position of the car 110, and a second indicator 50 indicating the arrival of the car 110.
  • the indicator 50 (a) is often located above the three-sided frame 20, and even in this case, the indicator 50 (a) is in a position where the entire landing can be overlooked, so that it is suitable for incorporating the sensor 10 for measuring the passengers in the landing.
  • the sensor 10 is incorporated between the vertical lamp indicating the moving direction of the car 110 and the floor number lamp indicating the position of the car 110. It is not limited to this position. The sensor 10 may be incorporated in any position as long as it is the indicator 50 (a).
  • the indicator 50 (b) is often located above or diagonally above the three-sided frame 20, and even in this case, since it is a position where the entire elevator landing 40 can be overlooked, it is suitable for incorporating a sensor 10 for measuring passengers at the landing. ing.
  • the sensor 10 is incorporated on the upper side of the lamp, but the present invention is not limited to this position.
  • the passengers can be detected from a position higher than the height of the passengers, and the passengers waiting at the landing can be overlapped. It becomes possible to measure the head, face, and pupil accordingly.
  • FIG. 4 is a front view of the elevator according to the fourth embodiment.
  • the same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the difference from the first embodiment in the fourth embodiment is that the stereo camera 60 is incorporated into the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 as one of the sensors 10.
  • the stereo camera 60 is a kind of sensor that secures parallax by installing two image sensors 12a and 12b apart from each other and can measure a distance based on the parallax. As a measurement result, a distance image can also be acquired.
  • two image sensors 12a and 12b are embedded in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20.
  • the distance between the image sensors 12a and 12b is a distance at which the parallax required to obtain the desired distance accuracy can be obtained.
  • the image sensors 12a and 12b may be tilted horizontally downward.
  • the stereo camera 60 capable of measuring the distance image into the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20
  • passengers can be detected from a position higher than the height of the passengers, and the passengers waiting at the landing can be detected according to the degree of overlap of the passengers. It is possible to measure the distance to the head, face, and pupil.
  • FIG. 5 is a front view of the elevator according to the fifth embodiment.
  • the same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the difference from the first embodiment in the fifth embodiment is that the ToF sensor 70 is incorporated into the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 as one of the sensors 10.
  • the ToF (Time of Flight) sensor 70 is a sensor 10 capable of measuring the distance to an object by radiating light having a specific wavelength by modulating it and receiving and processing the light reflected by the object. It is a kind of. A separate light is required to irradiate light of a specific wavelength.
  • a light 72 that emits a specific wavelength and a ToF sensor 70 are incorporated in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20. In this embodiment, the ToF sensor 70 is incorporated in the center of the upper riding scene 30, but the present invention is not limited to this position.
  • a point cloud which is a collection of distance data to passengers waiting at the landing, is obtained. be able to.
  • Example 6 of the present invention will be described with reference to FIG. 6A is a front view of the elevator according to the sixth embodiment, and FIGS. 6B and 6C are cross-sectional views taken along the line VI-VI in FIG. 6A.
  • the same configurations as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the difference from the first embodiment in the sixth embodiment is that the millimeter wave sensor 80 is incorporated into the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 as one of the sensors 10.
  • the millimeter wave sensor 80 measures a distance to an object by modulating and transmitting a radio wave having a specific frequency and receiving and processing a reflected wave generated by the transmitted wave colliding with an object. It is a kind of sensor 10 that can be used.
  • An antenna 82 that realizes each function of transmitting and receiving radio waves is embedded in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20.
  • the transmitting antenna and the receiving antenna are mixedly mounted on the planar antenna. Since the antenna pattern looks like a special pattern, a blindfold plate 84 or the like through which millimeter waves pass may be provided in front of the antenna 82.
  • the blind plate 84 and the antenna 82 can be coaxial with each other in the horizontal direction, so that the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 can be easily set. It can be incorporated.
  • the opening of the blindfold plate 84 is the same, and the position of the millimeter wave sensor 80 is installed above the blindfold plate 84 and downward in the horizontal plane, so that the elevator landing 40
  • the measurement range can be all the spaces of.
  • the distance to the object can be measured, and by incorporating the millimeter wave sensor 80 into the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20, a point cloud, which is a collection of distance data to the passengers waiting at the landing, is created. Obtainable.
  • FIG. 7 is an overall configuration diagram of the elevator system according to the seventh embodiment.
  • the same configurations as those of Examples 1 to 6 are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the seventh embodiment the configuration for realizing the first to sixth embodiments will be described.
  • the elevator 100 includes a car 110, a counterweight 150, a rope 160, a main engine 120 that moves the car 110 up and down, an elevator controller 130 that controls the main engine 120, and a destination on the car 110. It is composed of a car controller 140 that processes floor buttons and controls the car door. The car 110 and the counterweight 150 are connected by a rope 160.
  • the group management controller 200 communicates with the plurality of elevator controllers 130 via the communication path 180 in order to control vehicle allocation and the like so as to efficiently operate the plurality of elevators 100.
  • the sensor 10 of the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 embedded in the three-sided frame 20 on each floor of the plurality of elevators 100 is connected to the sensor controller 170.
  • the sensor controller 170 is connected to the group management controller 200 via a communication path 190.
  • the elevator system can measure and identify the number of passengers at the elevator platform 40.
  • the group management controller 200 can dispatch elevators according to the number of people measured on each floor.
  • the sensor controller 170 is provided in each elevator 100, but the present invention is not limited to this. If the processing capacity of the sensor controller 170 is high, all the sensors 10 may be connected to one sensor controller 170 for processing. Further, when the processing capacity of the group management controller 200 is high, all the sensors 10 may be connected to the group management controller 200 for processing.
  • FIG. 8 is an overall configuration diagram of the elevator system according to the modified example of FIG. 7. The same configurations as those in FIG. 7 are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted. In the modified example, the processing of the sensor controller 170 and the group management controller 200 in FIG. 7 is configured to be executed in the cloud 240.
  • the cloud 240 can communicate via the communication network 230.
  • the communication network 230 is a wide area communication network.
  • the communication network 230 becomes a LAN.
  • the car controller 140 is connected to the communication relay facility 220 via the communication path 180, and can communicate with the cloud 240.
  • the sensor 10 incorporated in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 installed for each elevator 100 at the elevator landing 40 on each floor is connected to the communication relay facility 220 via the communication path 190 to form a cloud. Communication with 240 becomes possible.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the sensor controller 170.
  • the data measured by the sensor 10 is transmitted to the sensor controller 170.
  • the sensor controller 170 includes a recognition means 300, a passenger identification means 310, a storage means 320, a learning means 330, a call guessing means 340, and a coordinate conversion means 350.
  • the data acquired by the sensor 10 is transmitted to the recognition means 300, and the recognition means 300 recognizes whether or not at least a part of a person, a passenger's head, a face, and a pupil exists, and if the recognition means can be recognized, the sensor 10 is used.
  • the reference position information is also generated as a recognition result.
  • the recognition result of the recognition means 300 is transmitted to the passenger identification means 310, and the passenger identification means 310 identifies the passenger from the recognition result.
  • the passenger identification means 310 identifies at least one of the presence or absence of passengers and the number of passengers, generates passenger identification information, and outputs the information to the storage means 320 and the call guessing means 340.
  • the passenger identification means 310 may only determine the presence or absence of passengers, or may count the number of passengers. Even if it can be counted as the number of passengers, there are cases where the number of passengers can be obtained as an absolute value, and there are cases where it is output as a range value such as N or more.
  • the passenger identification means 310 generates guess information such as age and gender for each passenger, or identification information that cannot identify an individual but can be distinguished, and also generates passenger information corresponding to the identification information.
  • the storage means 320 stores at least the identification information, the time information, and the boarding / alighting floor number.
  • the learning means 330 has means such as machine learning and deep learning, and learns the identification information, the time information, and the boarding / alighting floor number stored in the storage means 320, and as a result of the learning. Generate a trained network.
  • the learning means 330 stores the learned network in the storage means 320.
  • the call guessing means 340 guesses the car call from the identification information generated by the passenger identification means 310 and the network stored in the storage means 320.
  • the coordinate conversion means 350 uses the position information of the recognition target based on the sensor 10 output from the recognition means 300 in a three-dimensional space whose height direction is the built-in position of the sensor 10 with the plane of the elevator landing 40 as a reference plane. Convert to the spatial coordinate system again.
  • the sensor controller 170 is provided with the recognition means 300, the passenger identification means 310, the storage means 320, the learning means 330, the call guessing means 340, and the coordinate conversion means 350, but these means are provided in the group management controller 200. Alternatively, it may be prepared for the cloud 240.
  • the passenger identification means 310 is provided to identify at least one of the presence or absence of passengers and the number of passengers and generate passenger identification information.
  • the group management controller 200 can operate according to the presence or absence of passengers and the number of passengers, and can improve the efficiency of elevator operation.
  • FIG. 10 is a diagram showing a processing flow of FIG.
  • the sensor 10 measures the elevator landing 40 and generates measurement data (step S10).
  • the recognition means 300 processes the measurement data measured by the sensor 10 and extracts the data that can be recognized as a person (step S20). For example, when the sensor 10 is an image sensor, the recognition means 300 has deep learning, and outputs area information that can be recognized as a person and an accuracy value that is a person.
  • the passenger identification means 310 determines the number of passengers from the data extracted by the recognition means 300 from the accuracy value of a person or the like (step S30).
  • the call guessing means 340 dispatches an elevator 100 having a vacant car according to the number of people waiting on the floor of the elevator landing 40 from the number of passengers (identification information) identified by the passenger identification means 310. If there is not enough space in one elevator 100, operation control is executed so that a plurality of elevators 100 are dispatched (step S50).
  • operation control is executed so that a plurality of elevators 100 are dispatched (step S50).
  • passengers can know that a call has occurred at that time by pressing the up and down buttons on the landing floor, but it is not possible to know how many passengers there are, so an appropriate number of elevators can be used. It was not possible to dispatch 100 to the floor. In addition, it was not possible to know the passengers who stopped using the elevator 100 after pressing the button.
  • FIG. 11 is a processing flow diagram for detecting the number of people in consideration of the overlap of people
  • FIGS. 12A to 12C are diagrams showing the overlapping state of people.
  • the recognition result cannot be constantly obtained.
  • the degree of overlap between people changes due to the delicate movements of people, and the recognition result also changes.
  • Passengers waiting for the arrival of the car 110 at the elevator platform 40 are not standing upright and waiting, but constantly turning around, shifting their weight from side to side, and over the shoulders of others to check the indicator 50.
  • There is an opportunity to secure a sufficient measurement area for the sensor 10 because it looks into the sensor 10.
  • the sensor 10 in the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20 (the front surface of the upper frame of the three-sided frame 20 facing the elevator landing 40), it is possible to measure the crowns of a plurality of passengers.
  • the passenger identification means 310 acquires the recognition result from the recognition means 300 (step S100).
  • the passenger identification means 310 determines whether or not the newly acquired recognition result is the same from the result of being recognized as a memorized person (step S110). If it is the same as the stored recognition result, the number of people is maintained as it is (step S130). If it is different from the stored recognition result, the result recognized as a new person is stored (step S120). Since new passengers have been added, the number of passengers is added and updated (step S130).
  • the pupil is exposed to the sensor due to the displacement of the person 3, and the pupil is recognized with high accuracy, so that the person can be recognized as a new person different from the person 1 and the person 2.
  • FIG. 12C when the person 3 is further displaced, the face is exposed to the sensor, and the face is recognized with high accuracy, so that the person 3 is re-recognized as a person. In this way, by using recognition processes having different regions such as faces and eyes according to the degree of overlap, it is possible to determine the number of people even when people overlap.
  • Passenger identification means 310 boarding / alighting processing flow Next, with reference to FIG. 13, a process when a person cannot be identified at the time of getting off will be described.
  • FIG. 13 is a flow chart showing generation and storage processing of passenger boarding / alighting information when a person cannot be identified at the time of getting off.
  • the passenger faces backward with respect to the sensor 10 when getting off, so that the front of the face and the pupil can be within the measurement range.
  • the passenger identification means 310 confirms that the person has boarded the car 110 based on the person's identification information, the recognition position, and the like (step S200).
  • the passenger identification means 310 confirms whether the boarding information (boarding time, boarding floor) is stored in the storage means 320 from the floor corresponding to the person's identification information (step S210).
  • the passenger identification means 310 registers the boarding information (boarding time, boarding floor) from the floor with the person's identification information in the storage means 320 (step S220). At this point, there is no disembarkation information (disembarkation floor) corresponding to boarding.
  • the person gets on the train from the disembarkation floor (step S200)
  • it is confirmed whether the boarding information is stored from the floor corresponding to the person's identification information step S210. If it is stored and the disembarkation floor information is not stored, the floor is stored as the disembarkation floor information (step S230).
  • the passenger identification means 310 confirms whether the boarding information is stored from the floor corresponding to the person's identification information (step S210). .. After that, it is the same as the above flow. By repeating the above flow, the passenger identification means 310 identifies the passenger boarding / alighting information 360 from the recognition result of the passenger's head and stores it in the storage means 320.
  • FIG. 14 is a diagram showing boarding / alighting information 360.
  • the storage means 320 stores the passenger identifier, the boarding time associated with the identifier, the boarding floor on which the passenger boarded, and the disembarking floor on which the passenger disembarked, as boarding / alighting information 360.
  • passenger A with the identifier A gets on the train from the 1st floor to the 3rd floor where the workplace is located at 07:30, which is the commuting time.
  • Passenger A boarded from the 3rd floor to the 10th floor where the dining room is located.
  • Passenger B to which the identifier B is assigned gets on the train from the 1st floor to the 4th floor where the workplace is located at 08:00, which is the commuting time.
  • Passenger B boarded from the 4th floor to the 8th floor where the meeting room is located.
  • Passenger D who is given the identifier D, gets on the train from the 1st floor to the 4th floor where the workplace is located at 07:30, which is the commuting time. At 12:00 at lunch, Passenger D boarded from the 4th floor to the 10th floor where the dining room is located.
  • boarding / alighting information 360 From the boarding / alighting information 360, it can be understood that passenger A, passenger D, and passenger E go to work at 07:30 and board the elevator from the first floor to head for the workplace. Similarly, from the boarding / alighting information 360, it can be understood that passengers B and E are heading from the 4th floor to the 8th floor at 14:00 in accordance with the holding of the conference.
  • FIG. 15 is a flow chart for executing vehicle allocation control based on human identification information.
  • the sensor 10 measures the elevator landing 40 and generates measurement data (step S10).
  • the recognition means 300 processes the measurement data detected by the sensor 10 and extracts the data that can be recognized as a person (step S20).
  • the passenger identification means 310 generates the above-mentioned identification information from the recognition data extracted by the recognition means 300 (step S40).
  • the call guessing means 340 estimates the passenger's disembarkation floor from the identification information (recognition result) and the boarding / alighting information 360 from the above-mentioned learned network (step S300). For example, when the time is 07:30, as shown in FIG. 14, passenger A, passenger D, and passenger E board from the first floor and get off at the third and fourth floors, respectively.
  • the call guessing means 340 estimates the boarding floor from the identification information, the time, the boarding floor, and the boarding / alighting information 360.
  • the call guessing means 340 registers the call in the storage means 320 with the estimated drop-off floor as the destination floor (step S310).
  • the group management controller 200 is redistributed based on the newly registered call (step S50).
  • FIG. 16 is a diagram showing an arrangement example of the three-sided frame 20 and the sensor 10 in a building that operates a plurality of elevators.
  • FIG. 16 is a bird's-eye view from the ceiling.
  • the six elevators 101, 102, 103, 104, 105, and 106 are in a general arrangement in which three elevators are arranged facing each other.
  • Each of the plurality of elevators 101, 102, 103, 104, 105, 106 is provided with a sensor 10.
  • the coordinate system is the X-axis in the horizontal left-right direction, the Z-axis in the depth direction, and the Y-axis in the height direction from the passage 46 side toward the elevator landing 40. Since the back of the elevator landing 40 is a dead end due to the wall 45, as shown in FIG. 2, the axis of the sensor 10 is oriented in the opening direction of the elevator landing 40 space, and the installation position of the sensor 10 is above the three-sided frame 20. It is shifting toward the back of the riding scene 30. It can be seen that by combining the measurement ranges of the six (plural) sensors 10, almost the entire area of the elevator landing 40 space can be covered. By converting the position of the recognition object obtained by processing such as human recognition, head recognition, face recognition, and pupil recognition by the sensor 10 into a coordinate system by the coordinate conversion means 350, the position is mapped to the elevator landing 40 space. Can be done.
  • 401, 402, 403, 404, 405, and 406 are defined as areas corresponding to the elevators 101, 102, 103, 104, 105, and 106. This is the virtual area that each elevator is in charge of.
  • the axis of the sensor 10 is directed toward the opening of the elevator landing 40 space, and the installation position of the sensor 10 is shifted toward the back of the upper riding scene 30 of the three-sided frame 20, so that the elevator landing 40 space Can be detected comprehensively.
  • FIG. 17 is a flow diagram for eliminating duplication of recognition processing by the plurality of sensors 10.
  • the sensor 10 measures the elevator landing 40 and generates measurement data (step S10).
  • the recognition means 300 processes the measurement data measured by the sensor 10 and extracts the data that can be recognized as a person (step S20).
  • the passenger identification means 310 generates the above-mentioned identification information from the recognition data extracted by the recognition means 300 (step S40).
  • the coordinate conversion means 350 converts the identification information into coordinates based on the installation position information of the sensor 10 and stores it in the storage means 320 as the coordinate information of the elevator landing 40 (step S42). It is assumed that the installation position information of the sensor 10 is stored in the storage means 320 in advance.
  • the recognition means 300 determines whether or not the sensor 10 whose measurement has not been completed remains (step S44).
  • the passenger identification means 310 eliminates duplication of the identification information stored based on the coordinate information (step S46). After deduplication, the passenger identification means 310 determines as a unique identification result with no duplication (step S48). The confirmed result is stored in the storage means 320. Even when a plurality of sensors 10 are present, it is possible to obtain a single identification result by eliminating duplication in this way.
  • FIG. 18 is a flow chart for performing operation control based on a person existing in the area in charge. Overlapping portions in regions 401, 402, 403, 404, 405, 406 are eliminated by the method shown in FIG.
  • the group management controller 200 selects an arbitrary elevator 100 from a plurality of elevators and determines the area in charge of the elevator 100 (step S100).
  • the group management controller 200 acquires the number of people in each area of the plurality of elevators via the sensor controller 170 (step S110).
  • the group management controller 200 confirms the vacancy status of the car 110 of the elevator 100 in each area of the acquired number of people, and confirms whether or not each of the above-mentioned number of people can be accommodated (step S120).
  • the group management controller 200 selects the elevator 100 as a vehicle allocation candidate when there is a vacancy that can be accommodated in the elevator in each area portion (step S130).
  • the group management controller 200 selects another candidate with the number of persons that cannot be accommodated as the shortage (step S140).
  • the group management controller 200 selects another candidate so that all of the above can be entrusted to another elevator 100 (step S145).
  • FIG. 19 is a flow chart for executing operation control based on the density of people in the area in charge.
  • the group management controller 200 determines the area in charge of each elevator 100 (step S100).
  • the group management controller 200 acquires the number of people in each area of the plurality of elevators via the sensor controller 170 (step S110).
  • the group management controller 200 calculates the person density based on the area in each area portion and the acquired number of people (step S150).
  • the group management controller 200 rearranges the order of allocating the elevators 100 according to the magnitude of the density (step S170).
  • the group management controller 200 is determined as a vehicle allocation candidate in order (step S180).
  • the vehicle allocation candidate generated separately from the vehicle allocation candidate is comprehensively judged, and the final vehicle allocation allocation is determined.
  • the passengers waiting for the car are not always uniformly dispersed. Focusing on the densities of the areas 401, 402, 403, 404, 405, and 406 in charge of each elevator 100, the density is high. By preferentially allocating the elevator 100 corresponding to the area, the convenience of passengers can be improved.

Landscapes

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Abstract

本発明は、エレベーター乗場で待機している乗客の有無、人数を計測し易くし、エレベーター運行制御の効率向上を図ったエレベーターシステムを提供することを目的とする。　本発明は、エレベーターに乗降する乗客の情報を取得するセンサ１０を備える。センサ１０は、エレベーター乗場４０に設けられる三方枠２０の上枠におけるエレベーター乗場４０と対向する前面に備える。また、センサ１０が取得したデータから乗客の頭部、顔、瞳の少なくとも一部を認識する認識手段３００と、認識手段３００の認識結果から乗客の識別情報を生成する乗客識別手段３１０を備える。さらに、乗客識別手段３１０は、乗客の有無、乗客の人数の少なくとも１つを識別して乗客の識別情報を生成する。

Description

エレベーターシステム
　本発明は、センサを備えたエレベーターシステムに関する。
　現在のエレベーターの運行は、乗場に設置された上下ボタンを乗客が押すことにより、各階におけるかご呼びが発生し、運行制御装置はかご呼びが発生した階を把握し、各エレベーターの乗りかごの位置、及び乗りかご内の搭乗可能人数等の各エレベーターの状態に基づいて、どのエレベーターをどの階に配車するかを決定している。到着した乗りかごに乗客が乗り、該乗客が所望の階床番号ボタンを押すことにより、始めて行先階が確定し、運行制御装置は複数の停止階に基づいてエレベーターの動作を決定する。
　エレベーターシステムは、何人の乗客が乗場で乗りかごの到着を待っているかを把握することはできない。よって前述のように、乗場に乗りかごが到着しても乗れない乗客が発生する可能性がある。また、前述の通り、乗客がかごに搭乗して階床番号ボタンを押さないと行先階がわからないので、最適な配車ができていない可能性が高い。
　乗場の状況を把握するために、カメラを設置して乗場を撮影する技術がある。このような技術として、例えば特許文献１及び２に記載のものがある。
特開２０１６－１６９０９６号公報 特開２０１５－０４４６７４号公報
　特許文献１に記載の技術においては、図８に示すように、カメラは車椅子利用者の乗降安全確認のために、カメラを三方枠から飛び出した状態で取り付け、乗場を撮影するようにしている。特許文献１では、所望の映像を撮影できるように案件毎に、上下及び左右に撮影方向を変更する作業が必要となり、調整作業が煩雑であるとともに、乗降にかかるドア周辺より広範囲の乗客を撮像することができないものであった。このように特許文献１に記載の技術では、乗場の待ち人数を計測することができず、また乗場全体の各乗客を識別することもできないものであった。
　特許文献２に記載の技術においては、例えば図１７～図１９に開示されているように、三方枠の上部にカメラを設け、真上方向から増した方向に向けてかご床面とその場床面の隙間を撮影するようにしている。特許文献２においても、乗降にかかるドア周辺より広範囲の乗客を撮像することができず、また、乗場の待ち人数を計測することができないものであった。
　本発明の目的は、エレベーター乗場で待機している乗客の有無、人数を計測し易くし、エレベーター運行制御の効率向上を図ったエレベーターシステムを提供することにある。
　上記目的を達成するために本発明は、エレベーターに乗降する乗客の情報を取得するセンサを備えるエレベーターシステムにおいて、前記センサは、エレベーター乗場に設けられる三方枠の上枠における前記エレベーター乗場と対向する前面に備えられたことを特徴とする。
　また、本発明は上記に加え、前記センサが取得したデータから乗客の頭部、顔、瞳の少なくとも一部を認識する認識手段と、前記認識手段の認識結果から乗客の識別情報を生成する乗客識別手段を備えたことを特徴とする。
　本発明によれば、エレベーター乗場で待機している乗客の有無、人数を計測し易くし、エレベーター運行制御の効率向上を図ったエレベーターシステムを提供することができる。
実施例１に係るエレベーターの正面図である。 図１ＡにおけるＩ－Ｉ断面図である。 図１ＡにおけるＩ－Ｉ断面図である。 実施例２に係るエレベーターの正面図である。 図２ＡにおけるII－II断面図である。 実施例３に係るエレベーターの正面図である。 実施例４に係るエレベーターの正面図である。 実施例５に係るエレベーターの正面図である。 実施例６に係るエレベーターの正面図である。 図６ＡにおけるVI－VI断面図である。 図６ＡにおけるVI－VI断面図である。 実施例７に係るエレベーターシステムの全体構成図である。 図７の変形例に係るエレベーターシステムの全体構成図である。 センサコントローラの構成を示すブロック図である。 図９の処理フローを示す図である。 人重なりを考慮した人数検知の処理フロー図である。 人の重なり状態を示す図である。 人の重なり状態を示す図である。 人の重なり状態を示す図である。 降車時の人の識別ができなかった場合における乗客の乗降情報の生成及び記憶処理を示すフロー図である。 乗降情報を示す図である。 人の識別情報に基づく配車制御を実行するフロー図である。 複数のエレベーターを運行する建屋における三方枠とセンサの配置例を示す図である。 複数のセンサによる認識処理の重複を排除するフロー図である。 担当領域に存在する人に基づいて運行制御を実施するフロー図である。 担当領域の人密度に基づいて運行制御を実施するフロー図である。
　以下、本発明の実施例について添付の図面を参照しつつ説明する。同様の構成要素には同様の符号を付し、同様の説明は繰り返さない。
　本発明の各種の構成要素は必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、一の構成要素が複数の部材から成ること、複数の構成要素が一の部材から成ること、或る構成要素が別の構成要素の一部であること、或る構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複すること、などを許容する。
　図１Ａは実施例１に係るエレベーターの正面図、図１Ｂ及び図１Ｃは、図１ＡにおけるＩ－Ｉ断面図である。
　エレベーター乗場４０の乗降口には、三方枠２０が備えられている。三方枠は乗降口の上部と左右の三方に取り付けられている。三方枠は下部に枠がないことによって、枠による段差を無くし、エレベーターの乗りかごへの乗降性を向上させている。段差がないので、特に車椅子や台車の乗り入れには有効である。また、三方枠２０には、乗降口を開閉するドア２５が取り付けられている。
　三方枠２０の上方乗場面３０（破線で囲った部分）には、センサ１０が備えられている。上方乗場面３０は三方枠２０の上枠におけるエレベーター乗場４０と対向する前面となる。実施例１では、三方枠２０の上方乗場面３０における上枠の左右方向中央位置にセンサ１０を備えている。センサ１０を、魚眼レンズ１１と組合せた画像センサ１２とした場合、図１Ｂに示すように、魚眼レンズ１１に画角（図中の上下方向に示した破線）が広い広角レンズもしくは魚眼レンズ１１を選定すると、画像センサ１２の光軸を三方枠２０の乗場面に垂直にして組み込むことで、エレベーター乗場４０空間の任意の領域もしくは全てを計測することが可能となる。
　また、センサ１０の設置高さからエレベーター乗場４０床間までの空間のみを計測したい場合には、魚眼レンズ１１の水平面から下側を利用すると良い。この場合、魚眼レンズ１１の下半分のみ画像センサ１２を組み合わせるか、もしくは画像センサ１２が撮影した計測データの下半分を利用する。
　さらに、図１Ｃに示すように、魚眼レンズ１１に前述のレンズよりも画角の狭いレンズを選定しても、上下方向の光軸が水平よりも下方向となるように三方枠２０の上方乗場面３０に組み込むことで、センサ１０の設置高さとエレベーター乗場４０の間の空間のみを計測することが可能となる。実施例１では、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）のような上下方向の計測範囲の狭いセンサも、同様に組み込むことでエレベーター乗場４０の広範囲を計測することが可能となる。
　本実施例では、センサ１０の乗場空間に対して計測範囲を確保できるので、乗場で待っている乗客の重なり具合によって、少なくとも、上半身、特に肩より上部となる頭部、顔部、瞳部を計測することが可能になる。例えば、センサ１０が頭部のつむじ形状、髪形、帽子等を高精度に識別することにより、個人を区別可能である。また、センサ１０が顔を高精度に識別することにより、個人を区別可能である。さらに、センサ１０が瞳の光彩を高精度に識別することにより、個人を区別可能である。
　センサ１０が頭部、顔部、瞳部が存在することを計測することにより、人が存在するに等しいため人数の計測が可能となる。重なりがない場合には、体全体を計測できるので、占有面積を導出することも可能となる。乗客それぞれの占有面積を導出できると、かご内の充填率を事前に推測できるので、かご内の空間的余裕を調整することが可能となり、乗客の快適度を向上させることができる。さらに、乗場空間寸法、センサ１０の計測領域および三方枠２０の寸法に合わせて、上方乗場面３０にセンサ１０を組み込む方向を決定することにより、三方枠２０の製造時にセンサ１０を固定できるので、製品を敷設する案件毎に、施工時にセンサ１０の上下左右を調整する必要がなくなり、施工性が向上する。
　なお、三方枠２０が建屋壁面と一体化している場合もある。その場合にはセンサ１０を該壁面に組み込んでも構わない。本実施例においては、ドアの具体的構造は省略しているが、本実施例は、中央開き、片開き等どのような構造でも適用することができる。
　次に図２Ａ及び図２Ｂを用いて、本発明の実施例２について説明する。図２Ａは実施例２に係るエレベーターの正面図、図２Ｂは図２ＡにおけるII－II断面図である。実施例１と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　実施例２において、実施例１と異なるところは、センサ１０の設置位置である。乗場の形状によっては、エレベーターに対してエレベーター乗場４０空間が左右どちらか片方だけが開放されている場合がある。例えば、図２Ａにおいては、エレベーター乗場４０を正面視して右側に壁４５が位置しており、左側が開放されている。この場合には、壁４５と反対側の周辺をセンサ１０が検知し易いように、センサ１０を三方枠２０の上枠における上方乗場面３０の左右方向中央位置からずらし、壁４５側に寄せて組み込むようにする。
　また、図１Ｃでは側断面図に示したように上下方向の光軸が水平より下側に向くように設定していたが、本実施例では、図２Ｂの上断面図に示したように、左右方向の光軸が壁４５から離れるように設定している。
　本実施例によれば、センサ１０を三方枠２０の壁側に寄せて設置するようにしているので、センサ１０が乗客の存在しない空間を検出するのを避けることができ、センサ１０の計測範囲を有効に活用することができる。
　次に図３を用いて、本発明の実施例３について説明する。図３は実施例３に係るエレベーターの正面図である。実施例１と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　実施例３において、実施例１と異なるところは、インジケータ５０にセンサ１０を配置したことにある。
　図３において、三方枠２０の上部、及び右側上部にはインジケータ５０が備えられている。インジケータ５０には、乗りかご１１０（図７、図８、図１４参照）の移動方向、及び乗りかご１１０の位置を示す第１のインジケータ５０（ａ）と、乗りかご１１０の到着を示す第２のインジケータ５０（ｂ）の少なくとも２種類が存在する。インジケータ５０（ａ）は、三方枠２０の上部に位置する場合が多く、この場合にも乗場全体を俯瞰できる位置にあるため、乗場の乗客を計測するセンサ１０を組み込むのに適している。
　本実施例のインジケータ５０（ａ）では、乗りかご１１０の移動方向を示す上下方向ランプと、乗りかご１１０の位置を示す階床番号ランプとの間にセンサ１０を組み込んでいるが、本発明はこの位置に限定されるものではない。センサ１０は、インジケータ５０（ａ）であればどの位置に組み込みこんでも構わない。
　インジケータ５０（ｂ）は、三方枠２０の上方もしくは斜め上方に位置する場合が多く、この場合にもエレベーター乗場４０全体を俯瞰できる位置のため、乗場の乗客を計測するセンサ１０を組み込むのに適している。本実施例のインジケータ５０（ｂ）では、ランプの上側にセンサ１０を組み込んでいるが、本発明は、この位置に限定されるものではない。
　本実施例によれば、センサ１０をインジケータ５０（ａ）、若しくはインジケータ５０（ｂ）に備えることにより、乗客の身長より高い位置から乗客を検出でき、乗場で待機している乗客の重なり具合に応じて頭部、顔部、瞳部を計測することが可能になる。
　次に図４を用いて、本発明の実施例４について説明する。図４は実施例４に係るエレベーターの正面図である。実施例１と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　実施例４において、実施例１と異なるところは、センサ１０の一つとしてステレオカメラ６０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込んだことにある。
　ステレオカメラ６０は、二つの画像センサ１２ａ，１２ｂを離して設置することにより視差を確保し、この視差を元にして距離も計測できるセンサの一種である。計測結果として、距離画像も取得できる。本実施例においては、三方枠２０の上方乗場面３０に二つの画像センサ１２ａ，１２ｂを埋め込む。画像センサ１２ａ，１２ｂの間隔は、所望の距離精度を得るために必要な視差を得られる距離とする。図１Ｃに示したように、画像センサ１２ａ，１２ｂは水平下方向に傾けても構わない。
　このように、距離画像を計測できるステレオカメラ６０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込むことにより、乗客の身長より高い位置から乗客を検出でき、乗場で待っている乗客の重なり具合に応じて頭部、顔部、瞳部までの距離を計測することが可能となる。
　次に図５を用いて、本発明の実施例５について説明する。図５は実施例５に係るエレベーターの正面図である。実施例１と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　実施例５において、実施例１と異なるところは、センサ１０の一つとしてＴｏＦセンサ７０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込んだことにある。
　ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）センサ７０は、特定波長の光に変調をかけて放射し、該放射光が物体で反射した光を受信して処理することで、該物体までの距離を計測できるセンサ１０の一種である。特定波長の光を照射するために別途ライトが必要である。三方枠２０の上方乗場面３０には、特定波長を放射するライト７２と、ＴｏＦセンサ７０とを組み込む。本実施例では、ＴｏＦセンサ７０を上方乗場面３０の中央に組み込んだが、本発明はこの位置に限定されるものではない。
　本実施例によれば、物体までの距離を計測できるＴｏＦセンサ７０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込むことにより、乗場で待っている乗客までの距離データの集合体であるポイントクラウドを得ることができる。
　次に図６を用いて、本発明の実施例６について説明する。図６Ａは実施例６に係るエレベーターの正面図、図６Ｂ及び図６Ｃは図６ＡにおけるVI－VI断面図である。実施例１と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　実施例６において、実施例１と異なるところは、センサ１０の一つとしてミリ波センサ８０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込んだことにある。
　図６において、ミリ波センサ８０は、特定周波数の電波に変調をかけて送信し、該送信波が物体に衝突して生じる反射波を受信して処理することで、該物体までの距離を計測できるセンサ１０の一種である。
　三方枠２０の上方乗場面３０には、電波の送信と受信のそれぞれの機能を実現するアンテナ８２を埋め込む。本実施例では、送信アンテナと、受信アンテナとを平面アンテナに混載する構成としている。アンテナパターンは、特殊な模様に見えるため、アンテナ８２の前方にミリ波が通過する目隠し板８４等を設けても構わない。アンテナ８２の送受信の指向性が広範囲の場合には、図６Ｂに示すように目隠し板８４と、アンテナ８２と、水平方向に同軸にすることで、三方枠２０の上方乗場面３０に、簡単に組み込むことが可能となる。アンテナ３２の送受信の指向性が狭い場合には、目隠し板８４の開口部は同一で、ミリ波センサ８０の位置を目隠し板８４の上方で、かつ水平面下方向にして組み込むことにより、エレベーター乗場４０のすべての空間を計測範囲とすることができる。
　本実施例によれば、物体までの距離を計測できミリ波センサ８０を三方枠２０の上方乗場面３０に組み込むことにより、乗場で待っている乗客までの距離データの集合体であるポイントクラウドを得ることができる。
　次に図７を用いて、本発明の実施例７について説明する。図７は実施例７に係るエレベーターシステムの全体構成図である。実施例１乃至６と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。実施例７では、実施例１乃至６を実現させるための構成について説明する。
　図７において、エレベーター１００は、乗りかご１１０と、カウンターウェイト１５０と、ロープ１６０と、乗りかご１１０の上下移動を担う主機１２０と、主機１２０を制御するエレベーターコントローラ１３０と、乗りかご１１０上の行先階ボタンの処理やかごドアの制御を処理するかごコントローラ１４０とで構成されている。乗りかご１１０とカウンターウェイト１５０はロープ１６０によって接続されている。
　群管理コントローラ２００は、複数のエレベーター１００を効率良く運行するように配車等の制御するために、通信路１８０を介して、複数のエレベーターコントローラ１３０と通信する。複数台のエレベーター１００の各階における三方枠２０に埋め込まれた三方枠２０の上方乗場面３０のセンサ１０は、センサコントローラ１７０に接続される。センサコントローラ１７０は、通信路１９０を介して、群管理コントローラ２００に接続されている。
　このような構成にすることで、エレベーターシステムでは、エレベーター乗場４０の乗客の人数計測および識別が可能となる。群管理コントローラ２００は、各階で計測された人数に応じてエレベーターの配車を行うことができる。
　なお、本実施例では、各エレベーター１００に、センサコントローラ１７０を設けているが、この限りではない。センサコントローラ１７０の処理能力が高い場合には、全てのセンサ１０を、１台のセンサコントローラ１７０に接続して処理しても構わない。さらに、群管理コントローラ２００の処理能力が高い場合には、全てのセンサ１０を、群管理コントローラ２００に接続して処理しても構わない。
〔変形例〕
　次に図８を用いて変形例を説明する。図８は図７の変形例に係るエレベーターシステムの全体構成図である。図７と同一の構成については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。変形例においては、図７におけるセンサコントローラ１７０及び群管理コントローラ２００の処理をクラウド２４０で実行するように構成している。クラウド２４０は、通信網２３０を経由して、通信することが可能である。通信網２３０への接続のために、ルーター等の通信中継設備２２０がある。クラウド２４０がグローバル・クラウドの場合には、通信網２３０は広域通信網となる。クラウド２４０がオンプレミスの場合には、通信網２３０はＬＡＮとなる。
　かごコントローラ１４０は、通信路１８０を経由して、通信中継設備２２０と接続し、クラウド２４０と通信が可能となる。各階のエレベーター乗場４０に、エレベーター１００毎に設置されている三方枠２０の上方乗場面３０に組み込まれたセンサ１０は、通信路１９０を経由して、通信中継設備２２０と接続することで、クラウド２４０と通信が可能となる。
　変形例によれば、上記のように構成にすることにより、エレベーター１００が設置される昇降路に物理的に存在しなければいけないエレベーター１００の機構及び設備と、新たなセンサ１０を建屋側に残し、エレベーター１００の近傍に設置する必要がない群管理処理及びセンサ処理を、クラウド２４０に集約することができるため、最低限のエレベーター１００の機構及び設備のみを敷設するだけとなり、施工及び保守作業を簡素化することができる。
〔センサコントローラの構成〕
　次にセンサコントローラの構成について、図９を用いて説明する。図９はセンサコントローラ１７０の構成を示すブロック図である。センサ１０で計測されたデータは、センサコントローラ１７０に送信される。センサコントローラ１７０は、認識手段３００と、乗客識別手段３１０と、記憶手段３２０と、学習手段３３０と、呼び推測手段３４０と座標変換手段３５０とを備えている。
　センサ１０が取得したデータは、認識手段３００に送信され、認識手段３００によって、人物、乗客の頭部、顔、瞳の少なくとも一部が存在するか認識し、認識できた場合にはセンサ１０を基準とした位置情報も認識結果として生成する。
　認識手段３００の認識結果は乗客識別手段３１０に送信され、乗客識別手段３１０では認識結果から乗客を識別する。乗客識別手段３１０は乗客の有無、乗客の人数の少なくとも1つを識別して乗客の識別情報を生成し、記憶手段３２０、呼び推測手段３４０に出力する。
　乗客識別手段３１０は、センサ１０の計測精度によって、乗客の有無しか判断できない場合と、乗客の人数として計数できる場合がある。乗客の人数として計数できた場合でも、絶対値として人数を得られる場合と、Ｎ人以上といった範囲値として出力する場合がある。
　また、乗客識別手段３１０は、個々の乗客について、年齢、性別等の推測情報、もしくは、個人を特定できないが区別できる識別情報を生成するとともに、該識別情報に対応する乗客の情報を生成する。
　記憶手段３２０は、少なくとも、該識別情報と、時間情報と、乗降階床番号とを記憶する。学習手段３３０は、例えば、機械学習や深層学習のような手段が存在し、記憶手段３２０で記憶されている識別情報と、時間情報と、乗降階床番号とを学習し、該学習の結果として学習済みネットワークを生成する。
　学習手段３３０は、学習済みネットワークを記憶手段３２０に記憶する。
　呼び推測手段３４０は、乗客識別手段３１０が生成する識別情報と、記憶手段３２０で記憶されている該ネットワークから、かご呼びを推測する。
　座標変換手段３５０は、認識手段３００から出力されるセンサ１０を基準にした認識対象の位置情報を、エレベーター乗場４０平面を基準面としたセンサ１０の組み込み位置を高さ方向とする三次元空間の該空間座標系に変換しなおす。
　本実施例では、認識手段３００、乗客識別手段３１０、記憶手段３２０、学習手段３３０、呼び推測手段３４０、座標変換手段３５０をセンサコントローラ１７０に備えるようにしたが、これらの手段は群管理コントローラ２００、若しくはクラウド２４０に備えるようにしても良い。
　本実施例では、乗客の有無、乗客の人数の少なくとも１つを識別して乗客の識別情報を生成する乗客識別手段３１０を備えている。群管理コントローラ２００は、乗客の識別情報に基づいてエレベーターの運行制御を行うようにすることで、乗客の有無、人数に応じた運行ができ、エレベーター運行の効率向上が可能となる。
〔人数計測による処理フロー〕
　図１０は、図９の処理フローを示す図である。
　図１０において、センサ１０は、エレベーター乗場４０を計測して計測データを生成する（ステップＳ１０）。
　認識手段３００は、センサ１０で計測された計測データを処理して、人と認識できたデータを抽出する（ステップＳ２０）。認識手段３００には、例えばセンサ１０が画像センサの場合には深層学習があり、人と認識できた領域情報と、人である確度値を出力する。
　乗客識別手段３１０は、認識手段３００で抽出されたデータから、人の確度値等から乗客人数を決定する（ステップＳ３０）。
　呼び推測手段３４０は、乗客識別手段３１０で識別された乗客人数（識別情報）から、エレベーター乗場４０の階の待ち人数に応じた乗りかごの空きがあるエレベーター１００を配車する。１台のエレベーター１００では空きが足りない場合には、複数のエレベーター１００を配車するよう運行制御を実行する（ステップＳ５０）。従来のエレベーター１００では、乗客が乗場階の上下ボタンを押すことにより、その時点で呼びが発生したことを知ることはできるが、乗客が何人いるのかを知ることはできないため、適切な台数のエレベーター１００を当該階に配車することはできなかった。また、該ボタンを押した後に、エレベーター１００の利用をやめてしまった乗客も知ることはできなかった。このように、エレベーター１００の利用をやめてしまって待ち乗客がいない場合に、即座に再配車して、無駄な停車や、エレベーター乗場４０にいない乗客の乗車のために、事前に定められたドア開維持の無駄な時間の消費を回避することができる。
〔乗客識別手段３１０による人数更新処理フロー〕
　次に図１１及び図１２を用いて、乗客識別手段３１０の人数更新処理について説明する。
　図１１は人重なりを考慮した人数検知の処理フロー図、図１２Ａ～Ｃは人の重なり状態を示す図である。
　センサ１０の精度や、認識手段３００の手段の処理方式によっては、定常的に認識結果が得られない。また、人の微妙な動きにより、人と人の重なり具合が変化して、認識結果も変化する。エレベーター乗場４０において乗りかご１１０の到着を待つ乗客は、直立不動で待機しているわけではなく、絶えず体の向きを変えたり、左右に体重移動したり、インジケータ５０を確認するために他人の肩越しに覗き込んだりするため、センサ１０に対して十分な計測領域が確保できる機会が存在する。本発明のように、センサ１０を三方枠２０の上方乗場面３０（三方枠２０の上枠におけるエレベーター乗場４０と対向する前面）に設置することにより、複数の乗客の頭頂部が計測可能となるが、重なり具合によっては、顔部分の認識、瞳の認識等が可能になる。
　エレベーター乗場４０において、乗りかご１１０の到着を待つ複数の乗客は、任意の場所で待っているため、センサ１０からみて重なりが生じる場合がある。ある乗客が別の乗客の陰に入ってしまうと、前述のような一般的なセンサ１０で計測することは不可能である。乗客の動きによる重なり度合によって、認識できたりできなかったりが頻繁に発生する。
　乗客識別手段３１０は、認識手段３００から認識結果を取得する（ステップＳ１００）。乗客識別手段３１０は、記憶されている人として認識された結果から、新たに取得した認識結果が同一か否かを判定する（ステップＳ１１０）。記憶されている認識結果と同一の場合は、人数は現状維持とする（ステップＳ１３０）。記憶されている認識結果と異なる場合は、新たに人物して認識された結果を記憶する（ステップＳ１２０）。新たな乗客が追加されたので、人数を加算し、更新する（ステップＳ１３０）。
　乗場の乗客待機時における重なりと認識結果について図１２を用いて説明する。図１２Ａでは、人認識によって人１と、人２は、上半身が完全に計測できることにより人物として高確度で認識される。人１との重なりが大きい人３は、人として認識されない可能性が高い。
　図１２Ｂでは、人３がずれることで、センサに対して瞳が晒されており、瞳が高確度で認識されるため、人１、人２とは異なる新たな人物として認識することができる。
　図１２Ｃでは、さらに人３がずれることで、センサに対して顔が晒されており、顔が高確度で認識されるため、人３を人物として再認識される。このように、重なりの度合に応じて、顔や瞳のような領域の異なる認識処理を利用することにより、人が重なっている場合でも、人数を決定することが可能となる。
〔乗客識別手段３１０による乗降処理フロー〕
　次に図１３を用いて、降車時の人の識別ができなかった場合の処理について説明する。
図１３は降車時の人の識別ができなかった場合における乗客の乗降情報の生成及び記憶処理を示すフロー図である。
　センサ１０は、三方枠２０の上方乗場面３０、若しくはインジケータ５０に設置されているため、降車時において乗客はセンサ１０に対して後ろ向きとなるため、顔正面、瞳を計測範囲に収めることはできず、人の識別は困難である。そこで、同一人物が降車階から再度乗車する確率が高いと仮定する。なお、頭部は計測範囲に収まるので、前述の通り、つむじ形状、髪形、帽子等、に基づく人識別ができれば、降車時にも人の識別は可能である。
　乗客識別手段３１０は、人の識別情報及び認識位置等により、当該人物が乗りかご１１０に乗車したことを確定させる（ステップＳ２００）。
　乗客識別手段３１０は、人の識別情報に相当する当該階から乗車情報（乗車時間、乗車階）が記憶手段３２０に記憶されているか確認する（ステップＳ２１０）。
　記憶されていない場合、乗客識別手段３１０は、人の識別情報で当該階からの乗車情報（乗車時間、乗車階）を記憶手段３２０に登録する（ステップＳ２２０）。この時点においては、乗車に対応した降車情報（降車階）は存在しない。当該人物が降車階から乗車する（ステップＳ２００）と、人の識別情報に相当する当該階から乗車情報が記憶されているか確認する（ステップＳ２１０）。記憶され且つ降車階情報が記憶されていない場合、当該階を降車階情報として記憶する（ステップＳ２３０）。なお、上述の頭部による降車時の人識別ができた場合（ステップＳ２４０）、乗客識別手段３１０は、人の識別情報に相当する当該階から乗車情報が記憶されているか確認する（ステップＳ２１０）。以降は、上記フローと同一である。以上のフローを繰り返すことにより、乗客識別手段３１０は、乗客の頭部の認識結果から客の乗降情報３６０を識別し、記憶手段３２０に記憶させる。
　図１４は乗降情報３６０を示す図である。記憶手段３２０には、乗客の識別子と、この識別子に付随した乗車時間と、乗客が乗車した乗車階、乗客が降車した降車階に関する情報が、乗降情報３６０として記憶される。
　例えば、識別子Ａが付与された乗客Ａは、出勤時間である０７：３０に１階から職場がある３階まで乗車する。昼食時の１２：００には、乗客Ａは、３階から食堂がある１０階まで乗車する。識別子Ｂが付与された乗客Ｂは、出勤時間である０８：００に１階から職場がある４階まで乗車する。会議が開催される１４：００には、乗客Ｂは、４階から会議室がある８階まで乗車する。識別子Ｄが付与された乗客Ｄは、出勤時間である０７：３０に１階から職場がある４階まで乗車する。昼食時の１２：００には、乗客Ｄは、４階から食堂がある１０階まで乗車する。
　乗降情報３６０からは、乗客Ａ、乗客Ｄ、乗客Ｅは、０７：３０に出勤し、１階からエレベーターに乗車して職場に向かうことが把握できる。同様に、乗降情報３６０からは、乗客Ｂ、乗客Ｅは会議開催に合わせ、１４：００に４階から８階に向かうことが把握できる。
　なお、乗車階は確認できたが、降車階が確認できていないといった乗降情報３６０が残る可能性もある。このような乗降情報３６０については、例えば、深夜等の乗客の利用が少ない時間帯を選んで、整理・消去する。蓄積された乗降情報３６０を機械学習、深層学習等の学習手段３３０によって学習を実行すると、学習済みネットワークを構築することができる。
〔乗降情報３６０に基づく配車制御フロー〕
　図１５は人の識別情報に基づく配車制御を実行するフロー図である。
　図１５において、センサ１０は、エレベーター乗場４０を計測して計測データを生成する（ステップＳ１０）。
　認識手段３００は、センサ１０が検出した計測データを処理して、人と認識できたデータを抽出する（ステップＳ２０）。
　乗客識別手段３１０は、認識手段３００で抽出された認識データから、前述の識別情報を生成する（ステップＳ４０）。
　呼び推測手段３４０は、該識別情報（認識結果）と、乗降情報３６０とから前述の学習済みネットワークにより、乗客の降車階を推測する（ステップＳ３００）。例えば、時間が０７：３０のとき、図１４に示すように、１階からは乗客Ａ、乗客Ｄ、乗客Ｅが乗車し、それぞれ３階、４階で降車する。呼び推測手段３４０では、識別情報と、時間と、乗車階、乗降情報３６０から降車階を推測する。
　また、呼び推測手段３４０は、推測した降車階を行先階として呼びを記憶手段３２０に登録する（ステップＳ３１０）。
　群管理コントローラ２００は、新たに登録された呼びに基づいて再配車する（ステップＳ５０）。
　このように、過去における乗客の乗降情報３６０に基づいて行先階を推測することにより、効率良くエレベーター１００の運行を制御することが可能となる。
〔複数のエレベーターの人数計測〕
　次に、複数のエレベーターが設置された状態について説明する。図１６は複数のエレベーターを運行する建屋における三方枠２０とセンサ１０の配置例を示す図である。図１６は、天井から俯瞰した図である。
　図１６において、エレベーター１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６の６台は、３台ずつ向い合せに配置する一般的な配置となっている。複数のエレベーター１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６のそれぞれには、センサ１０が備えられている。
　座標系は、通路４６側からエレベーター乗場４０に向かって水平左右方向がＸ軸、奥行き方向がＺ軸、高さ方向がＹ軸である。エレベーター乗場４０の奥が壁４５によって行き止まりになっているため、図２に示したように、センサ１０の軸をエレベーター乗場４０空間の開放方向に向け、センサ１０の設置位置を三方枠２０の上方乗場面３０の奥方向にシフトしている。６個（複数）のセンサ１０の計測範囲を組み合わせることで、エレベーター乗場４０空間のほぼ全域を網羅できていることがわかる。センサ１０による、人認識、頭部認識、顔認識、瞳認識等の処理によって得られる認識対象物の位置を、座標変換手段３５０によって座標系に変換することで、エレベーター乗場４０空間にマッピングすることができる。
　図１６では、エレベーター１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６に対応した領域として４０１、４０２、４０３、４０４、４０５、４０６を定義している。これは、それぞれのエレベーターが担当する仮想的な領域である。
　本実施例によれば、センサ１０の軸をエレベーター乗場４０空間の開放方向に向け、センサ１０の設置位置を三方枠２０の上方乗場面３０の奥方向にシフトしているので、エレベーター乗場４０空間を網羅的に検出することができる。
　次に、図１７を用いて、複数のセンサ１０による認識処理について説明する。図１７は複数のセンサ１０による認識処理の重複を排除するフロー図である。
　図１６に示したように、複数のエレベーター１００が設置されている場合、任意の乗場に複数のセンサ１０が存在し、計測領域に重なりが生じ同一人物が重複して認識されてしまうため、重複を排除する必要がある。
　センサ１０は、エレベーター乗場４０を計測して計測データを生成する（ステップＳ１０）。
　認識手段３００は、センサ１０で計測された計測データを処理して、人と認識できたデータを抽出する（ステップＳ２０）。
　乗客識別手段３１０は、認識手段３００で抽出された認識データから、前述の識別情報を生成する（ステップＳ４０）。
　座標変換手段３５０は、識別情報をセンサ１０の設置位置情報によって座標変換してエレベーター乗場４０の座標情報として記憶手段３２０に記憶する（ステップＳ４２）。なお、センサ１０の設置位置情報は、あらかじめ記憶手段３２０に記憶されているとものとする。
　認識手段３００は、計測が終了していないセンサ１０が残っているかを判定する（ステップＳ４４）。
　残っている場合にはステップＳ１０に戻ってフローを継続する。残っていない場合には、乗客識別手段３１０は、座標情報に基づいて記憶された識別情報の重複を排除する（ステップＳ４６）。重複排除後、乗客識別手段３１０は、重複はないユニークな識別結果として確定する（ステップＳ４８）。確定した結果は、記憶手段３２０に記憶される。複数のセンサ１０が存在する場合でも、このように重複を排除することで、単一の識別結果を得ることが可能となる。
〔複数のエレベーター１００における個々の人数計測方法〕
　次に図１８を用いて複数のエレベーター１００における個々の人数計測方法について説明する。図１８は担当領域に存在する人に基づいて運行制御を実施するフロー図である。
領域４０１、４０２、４０３、４０４、４０５、４０６での重複部分は図１７で示した方法で排除されている。
　図１８において、群管理コントローラ２００は、複数のエレベーターの中から、任意のエレベーター１００を選定し、該エレベーター１００の担当領域を確定する（ステップＳ１００）。
　群管理コントローラ２００は、センサコントローラ１７０を介して、複数のエレベーターのそれぞれの領域部分における人数を取得する（ステップＳ１１０）。
　群管理コントローラ２００は、取得した人数のそれぞれの領域部分におけるエレベーター１００の乗りかご１１０について空き状態を確認して、それぞれ前述の人数を収容できるかを確認する（ステップＳ１２０）。
　群管理コントローラ２００は、それぞれの領域部分におけるエレベーターに収容できる分の空きがある場合には、当該エレベーター１００を配車候補とする（ステップＳ１３０）。
　空きはあるが、前述の全員を収容できない場合、群管理コントローラ２００は、収容できない人数を不足分として別候補を選定する（ステップＳ１４０）。
　空きがない場合、群管理コントローラ２００は、前述の全員を別のエレベーター１００に任せられるように別候補を選定する（ステップＳ１４５）。
　以上により、任意のエレエーター１００が担当するエレベーター乗場４０の領域で待っている乗客数を元に、運行制御の配車候補を決定することができる。配車処理では、該配車候補と別に生成された配車候補を総合的に判断して、最終的な配車割当を決定する。本実施例のフローにより、エレベーター乗場４０の待ち人数に対する配車処理を効率良く実行できる。
〔複数のエレベーター１００における個々の人数計測方法の他の例〕
　次に図１９を用いて複数のエレベーター１００個々の人数計測方法の他の例について説明する。図１９は担当領域の人密度に基づいて運行制御を実施するフロー図である。
　群管理コントローラ２００は、各エレベーター１００の担当領域を確定する（ステップＳ１００）。
　群管理コントローラ２００は、センサコントローラ１７０を介して、複数のエレベーターのそれぞれの領域部分における人数を取得する（ステップＳ１１０）。
　群管理コントローラ２００は、それぞれの領域部分における面積と、取得した人数とに基づいて人密度を算出する（ステップＳ１５０）。
　全てのエレベーター１００について密度算出を繰り返す（ステップＳ１６０）。
　全てのエレベーター１００について各担当領域における密度の算出が終了した場合、群管理コントローラ２００は、密度の大小に合わせて、エレベーター１００を配車する順序を並べ替える（ステップＳ１７０）。
　群管理コントローラ２００は、順序に従って配車候補として確定する（ステップＳ１８０）。
　配車処理では、該配車候補と別に生成された配車候補を総合的に判断して、最終的な配車割当を決定する。本実施例のフローにより、かごを待っている乗客が均一に分散しているとは限らない各エレベーター１００の担当領域４０１、４０２、４０３、４０４、４０５、４０６の密度に着目し、密度が高い領域に対応するエレベーター１００を優先的に配車することで、乗客の利便性を向上することができる。
　以上説明したように、各実施例によれば、エレベーター乗場で待機している乗客の有無、人数を計測し易くし、エレベーター運行制御の効率向上を図ったエレベーターシステムを提供することができる。
　なお、本発明は、上述した実施例に限定するものではなく、様々な変形例が含まれる。
上述した実施例は本発明を分かり易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を備えるものに限定するものではない。
　１０…センサ、１１…魚眼レンズ、１２…画像センサ、２０…三方枠、３０…上方乗場面、３２…アンテナ、４０…エレベーター乗場、４５…壁、４６…通路、５０…インジケータ、６０…ステレオカメラ、７０…ToFセンサ、７２…ライト、８０…ミリ波センサ、８２…アンテナ、８４…目隠し板、１００，１０１，１０２，１０３，１０４，１０５，１０６…エレベーター、１１０…乗りかご、１２０…主機、１３０…エレベーターコントローラ、１４０…かごコントローラ、１５０…カウンターウェイト、１６０…ロープ、１７０…センサコントローラ、１８０，１９０…通信路、２００…群管理コントローラ、２３０…通信網、２４０…クラウド、３００…認識手段、３１０…乗客識別手段、３２０…記憶手段、３３０…学習手段、３４０…呼び推測手段、３５０…座標変換手段、３６０…乗降情報

Claims (15)

  1. 　エレベーターに乗降する乗客の情報を取得するセンサを備えるエレベーターシステムにおいて、
    　前記センサは、エレベーター乗場に設けられる三方枠の上枠における前記エレベーター乗場と対向する前面に備えられたことを特徴とするエレベーターシステム。
  2. 　請求項１において、
    　前記センサが取得したデータから乗客の頭部、顔、瞳の少なくとも一部を認識する認識手段と、前記認識手段の認識結果から乗客の識別情報を生成する乗客識別手段を備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  3. 　請求項２において、
    　前記乗客識別手段は、乗客の有無、乗客の人数の少なくとも１つを識別して乗客の識別情報を生成することを特徴とするエレベーターシステム。
  4. 　請求項３において、
    　前記識別情報に基づいて前記エレベーターの運行制御を行う群管理コントローラを備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  5. 　請求項３において、
    　前記乗客識別手段で識別された人数から、前記エレベーター乗場の階の待ち人数に応じたエレベーターを配車する呼び推測手段を備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  6. 　請求項５において、
    　前記呼び推測手段は、１台のエレベーターでは空きが足りない場合、複数のエレベーターを配車することを特徴とするエレベーターシステム。
  7. 　請求項２において、
    　前記乗客識別手段は、乗客の頭部の認識結果から乗客の乗降情報を識別し、記憶手段に記憶させることを特徴とするエレベーターシステム。
  8. 　請求項７において、
    　前記乗降情報は、乗客の識別子と、前記識別子に付随した乗車時間と、乗客が乗車した乗車階と、乗客が降車した降車階としたことを特徴とするエレベーターシステム。
  9. 　請求項８において、
    　前記乗降情報を機械学習、深層学習する学習手段を備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  10. 　請求項７において、
    　前記識別情報と、前記乗降情報とから乗客の降車階を推測する呼び推測手段を備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  11. 　請求項２において、
    　前記エレベーターは複数備えられ、前記センサは前記複数のエレベーターのそれぞれに備えられ、
    　前記識別情報を前記センサの設置位置情報によって座標変換して前記エレベーター乗場の座標情報として記憶手段に記憶する座標変換手段を備え、
    　前記乗客識別手段は、前記座標変換手段の座標情報に基づいて記憶された識別情報の重複を排除することを特徴とするエレベーターシステム。
  12. 　請求項１１において、
    　前記複数のエレベーターの運行制御を行う群管理コントローラを備え、
    　前記群管理コントローラは、前記複数のエレベーターのそれぞれの領域部分における人数を取得し、それぞれの領域部分におけるエレベーターに収容できる分の空きがある場合には、前記空きがあるエレベーターを配車候補とすることを特徴とするエレベーターシステム。
  13. 　請求項１１において、
    　前記複数のエレベーターの運行制御を行う群管理コントローラを備え、
    　前記群管理コントローラは、前記複数のエレベーターのそれぞれの領域部分における人数を取得し、それぞれの領域部分における面積と取得した人数とに基づいて人密度を算出し、算出した前記人密度の大小に応じて配車する前記エレベーターの順序並べ替えることを特徴とするエレベーターシステム。
  14. 　請求項１において、
    　前記センサは、前記三方枠における上枠の左右方向中央位置に備えたことを特徴とするエレベーターシステム。
  15. 　エレベーターに乗降する乗客の情報を取得するセンサと、前記エレベーターの乗りかごの位置を示す第１のインジケータと、前記乗りかごの到着を示す第２のインジケータとを備えるエレベーターシステムにおいて、
    　前記第１のインジケータ及び前記第２のインジケータは、エレベーター乗場に設けられる三方枠の上方に備えられ、
    前記センサは、前記第１のインジケータ、若しくは前記第２のインジケータに備えられたことを特徴とするエレベーターシステム。 
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