WO2021161466A1 - エレベーターの監視装置およびエレベーターの監視方法 - Google Patents

エレベーターの監視装置およびエレベーターの監視方法 Download PDF

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WO2021161466A1
WO2021161466A1 PCT/JP2020/005624 JP2020005624W WO2021161466A1 WO 2021161466 A1 WO2021161466 A1 WO 2021161466A1 JP 2020005624 W JP2020005624 W JP 2020005624W WO 2021161466 A1 WO2021161466 A1 WO 2021161466A1
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WO
WIPO (PCT)
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car
parameter
unit
detection
threshold value
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/005624
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
聡 道籏
Original Assignee
三菱電機株式会社
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 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to PCT/JP2020/005624 priority Critical patent/WO2021161466A1/ja
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    • 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

  • This disclosure relates to an elevator monitoring device and an elevator monitoring method.
  • Patent Document 1 discloses an example of an elevator monitoring device.
  • the monitoring device detects the movement inside the car based on the image of the camera taken inside the car of the elevator.
  • the monitoring device selects image data to be recorded in the recording unit based on the detected motion.
  • the present disclosure provides an elevator monitoring device and a monitoring method in which leakage of recorded information is unlikely to occur while suppressing an increase in the amount of data to be recorded.
  • the monitoring device uses a parameter adjusting unit that adjusts the detection parameters based on the number of passengers in the elevator car and the movement inside the car of the image taken by the camera provided inside the car as the detection parameters. It includes a motion detection unit that detects based on the motion detection unit, and a recording control unit that records an image taken by the camera on a recording medium based on the detection result by the motion detection unit.
  • the monitoring method includes a parameter adjustment step of adjusting the detection parameters based on the number of passengers in the elevator car, and a parameter adjustment step of moving the image taken by the camera provided inside the car inside the car.
  • the present invention includes a motion detection step of detecting based on the detection parameters adjusted in the above step, and a recording control step of recording an image captured by the camera on a recording medium based on the detection result in the motion detection step.
  • leakage of recorded information is less likely to occur while suppressing an increase in the amount of data to be recorded.
  • FIG. It is a block diagram of the elevator which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the motion detection by the motion detection part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the detection parameter in the motion detection part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the detection parameter in the motion detection part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the motion detection by the motion detection part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the motion detection by the motion detection part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the example of the adjustment of the detection parameter by the parameter adjustment part which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart explaining the example of the operation of the elevator which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart explaining the example of the operation of the elevator which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a hardware block diagram of the main part of the monitoring apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a block diagram of the elevator which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. It is a block diagram of the elevator which concerns on Embodiment 3.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an elevator according to the first embodiment.
  • Elevator 1 is applied to buildings with multiple floors.
  • a hoistway will be provided in the building.
  • the hoistway is a space that spans multiple floors.
  • a landing will be provided on each floor.
  • a landing entrance / exit will be provided on the landing wall.
  • the landing entrance is an opening leading to the hoistway.
  • the landing and hoistway are separated by landing doors provided at the landing entrance.
  • a landing operation panel 2 is provided.
  • the landing operation panel 2 is provided, for example, on the wall of the landing.
  • the landing operation panel 2 is a device that receives an operation of a landing call performed by a user at the landing.
  • the landing operation panel 2 has a destination direction button that accepts a landing call operation that specifies a destination direction, for example, a landing call to the upper floor or a landing call to the lower floor.
  • the elevator 1 includes a motor 3, a car 4, a management unit 5, a car control unit 6, and a monitoring device 7.
  • the motor 3 is provided, for example, at the upper or lower part of the hoistway. When the machine room of the elevator 1 is provided in the building, the motor 3 may be provided in the machine room.
  • the motor 3 is a device that generates a driving force.
  • the car 4 is provided inside the hoistway.
  • the car 4 is a device for transporting a user or the like between a plurality of floors by traveling upward or downward on a hoistway based on a call by a driving force generated by a motor 3.
  • the car 4 responds to the landing call by traveling to, for example, the departure floor, which is the floor on which the landing operation panel 2 on which the landing call is operated is provided, and stopping.
  • the landing call that the car 4 responds to is an example of the call for the car 4.
  • a car doorway is provided on the wall of the car 4.
  • the car entrance / exit is an opening leading from the inside to the outside of the car 4.
  • the car 4 includes a car door 8, a car operation panel 9, and a camera 10.
  • the car door 8 is provided at the car entrance / exit.
  • the car door 8 is a device that opens and closes in conjunction with the landing door of the landing on the floor so that the user can get on and off the car 4 when the car 4 is stopped on any floor.
  • the car operation panel 9 is provided on the inner wall of the car 4.
  • the car operation panel 9 is a device that receives a car call operation performed by the user inside the car 4.
  • the car operation panel 9 has, for example, a destination floor button for designating the destination floor for calling the car.
  • the car call by the car operation panel 9 of the car 4 is a call to drive the car 4 to the designated destination floor and stop the car 4.
  • the car calling by the car operating panel 9 is an example of calling the car 4 including the car operating panel 9.
  • the camera 10 is provided inside the car 4.
  • the camera 10 is a device that captures an image of the inside of the car 4.
  • the camera 10 is provided at a position where the user who is in the car 4 can be photographed.
  • the camera 10 is provided, for example, on the ceiling inside the car 4.
  • the image captured by the camera 10 is, for example, a moving image including a plurality of frames corresponding to each time in the shooting time.
  • the image taken by the camera 10 is displayed, for example, in the manager's room of the building or a security company.
  • the management unit 5 is provided, for example, at the upper or lower part of the hoistway. When the machine room of the elevator 1 is provided in the building, the management unit 5 may be provided in the machine room.
  • the management unit 5 is a part that manages the operating state of the elevator 1. Management of the operating state includes, for example, determination of the operating state of the car 4.
  • the management unit 5 determines the operating state of the car 4 by, for example, monitoring the states of the landing operation panel 2 and the car operation panel 9. For example, when the situation in which the call operation of the car 4 is not performed on either the landing operation panel 2 or the car operation panel 9 continues for longer than the pause determination time, the management unit 5 manages the car 4 Determines that the operating state of is in hibernation.
  • the pause determination time is a time set in advance depending on the situation of the car 4 or the elevator 1.
  • the management unit 5 determines that the car 4 is in the hibernation state, the management unit 5 outputs a hibernation signal for the car 4.
  • the management unit 5 determines that the hibernation state has been released, for example, when the operation of calling the car 4 is performed.
  • the car control unit 6 is provided, for example, at the upper or lower part of the hoistway. When the machine room of the elevator 1 is provided in the building, the car control unit 6 may be provided in the machine room.
  • the car control unit 6 is a part that controls the operation of the car 4.
  • the control of the operation of the car 4 includes, for example, the control of the motor 3 for moving the car 4 upward and downward.
  • the control of the operation of the car 4 includes, for example, the following control of opening and closing of the car door 8.
  • the car control unit 6 outputs a control signal "1" for opening the car door 8 of the car 4 to the car 4 when the car 4 arrives at the floor that stops based on a landing call or a car call.
  • the car door 8 that is completely closed on the stop floor opens when the control signal "1" is input. After that, the car control unit 6 outputs a control signal "0" for closing the car door 8 to the car 4.
  • the car door 8 that is fully open on the stop floor closes when the control signal "0" is input.
  • the monitoring device 7 is provided, for example, at the upper or lower part of the hoistway. When the machine room of the elevator 1 is provided in the building, the monitoring device 7 may be provided in the machine room.
  • the monitoring device 7 is a device that monitors the inside of the car 4. Surveillance inside the car 4 includes recording images taken by the camera 10.
  • the monitoring device 7 includes a recording medium 11, a motion detection unit 12, a parameter adjustment unit 13, and a recording control unit 14.
  • the recording medium 11 is a medium for accumulating and recording images taken by the camera 10.
  • the recording medium 11 is a storage medium for storing information such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
  • the motion detection unit 12 is a portion that detects the user's motion in the image inside the car 4 taken by the camera 10.
  • the motion detection unit 12 detects a user's motion by, for example, comparing a frame corresponding to any time with respect to a frame corresponding to the previous time.
  • the detection by the motion detection unit 12 is performed based on the detection parameters.
  • the motion detection unit 12 outputs the motion detection result to the recording control unit 14.
  • the parameter adjusting unit 13 is a part that adjusts the detection parameters detected by the motion detecting unit 12.
  • the parameter adjusting unit 13 outputs the adjusted detection parameter to the motion detecting unit 12.
  • the presence or absence of detection of the movement of the user inside the car 4 by the motion detection unit 12 may differ depending on the situation of the car 4 such as the number of passengers.
  • the number of passengers is, for example, an estimated value of the number of users in the car 4.
  • the parameter adjustment unit 13 is equipped with a function of adjusting the detection parameters based on the number of passengers so as to suppress erroneous detection and non-detection of the user's movement due to a change in the situation of the car 4.
  • the movement detection unit 12 detects the movement even though the user is not performing the movement to be detected or the user is not in the car 4. It is an event. Further, the non-detection of the movement of the user is an event in which the movement detection unit 12 does not detect the movement even though the user is performing the movement to be detected.
  • the parameter adjustment unit 13 includes a number estimation unit 15, a parameter reset unit 16, and a parameter determination unit 17.
  • the number of passengers estimation unit 15 is a portion that estimates the number of passengers in the car 4 based on the call of the car 4 or the like.
  • the number of passengers estimation unit 15 is equipped with a function of estimating an increase or decrease in the number of passengers.
  • the number of passengers estimation unit 15 may estimate the number of passengers based on the estimation of the increase or decrease in the number of passengers.
  • the number of passengers estimation unit 15 estimates the number of passengers based on, for example, whether the call of the car 4 is a car call or a landing call. That is, the number estimation unit 15 estimates that when a car call is registered in the car 4, the number of passengers on the destination floor of the car call decreases.
  • the number of passengers estimation unit 15 estimates that when the car 4 responds to the landing call, the number of passengers increases on the departure floor of the landing call.
  • the number of passengers estimation unit 15 may estimate the number of passengers based on the number of car calls in the car 4 stopped by the landing call. For example, when the car operation panel 9 accepts a plurality of car call operations that specify a plurality of destination floors, the number estimation unit 15 has a number of people corresponding to the number of car call operations accepted by the car operation panel 9. Therefore, it is estimated that the number of passengers will increase by that number. In this example, the number of passengers estimation unit 15 outputs information on the increase or decrease in the estimated number of passengers to the parameter determination unit 17.
  • the parameter reset unit 16 is a part that outputs a reset signal for the car 4 whose operating state is determined to be in a hibernation state.
  • the parameter reset unit 16 receives a pause signal output by the management unit 5 when determining that the operating state of the car 4 is in a hibernate state.
  • the parameter reset unit 16 outputs a reset signal for the car 4 determined to be in the hibernation state to the parameter determination unit 17.
  • the parameter determination unit 17 is a unit that determines the detection parameters to be output to the motion detection unit 12 based on the information input from the number estimation unit 15 or the reset signal input from the parameter reset unit 16. For example, when information about the number of passengers in the car 4 is input from the number estimation unit 15, the parameter determination unit 17 adjusts the detection parameters to be output for the car 4 based on the input information. When the reset signal for the car 4 is input, the parameter determination unit 17 resets the detection parameters output for the car 4 to the initial values.
  • the recording control unit 14 is a portion for recording an image taken by the camera 10 on the recording medium 11 based on the result of detection by the motion detection unit 12.
  • the recording control unit 14 is equipped with a buffer for temporarily storing images taken by the camera 10.
  • the recording control unit 14 controls recording as follows, for example.
  • the motion detection unit 12 detects a user's motion in a frame at any time
  • the recording control unit 14 outputs an image from before that time for a preset time such as several seconds.
  • the recording medium 11 accumulates and records the input image. After that, the recording control unit 14 stops the output of the image to the recording medium 11 after recording the image for a preset time on the recording medium 11.
  • the image output by the recording control unit 14 to the recording medium 11 is, for example, an image temporarily stored in the buffer.
  • the recording control unit 14 may output the image taken by the camera 10 to the recording medium 11 without using a buffer while the recording medium 11 is recording the image. In this example, the recording control unit 14 does not output the image to the recording medium 11 from the time when the output of the image to the recording medium 11 is stopped until the next motion is detected by the motion detection unit 12.
  • FIGS. 2 to 6 are diagrams showing an example of motion detection by the motion detection unit according to the first embodiment.
  • 3 and 4 are diagrams showing an example of detection parameters in the motion detection unit according to the first embodiment.
  • FIG. 2 shows an example in which one user is shown in the image inside the car 4 taken by the camera 10.
  • the image (a1) of FIG. 2 corresponds to the frame at time t.
  • the motion detection unit 12 acquires an image taken by the camera 10.
  • the motion detection unit 12 divides the frame into a plurality of blocks. Each block is an area of a divided frame. Each block contains a plurality of pixels.
  • the motion detection unit 12 divides the frame into blocks of 40 ⁇ 40 pixels including 40 pixels in the vertical direction and 40 pixels in the horizontal direction.
  • the division into blocks may be a coarser division with a larger number of pixels. Coarse divisions detect rougher movements.
  • the division into blocks may be finer divisions with a smaller number of pixels. Finer divisions detect more detailed movements.
  • (B1) corresponds to the frame at time t.
  • the image (b2) corresponds to a frame at time t + 1, which is a time one time after time t.
  • the motion detection unit 12 calculates the difference between the frames for each block so that such a user's motion inside the car 4 can be detected.
  • the difference between frames for a block is, for example, the difference in brightness of each pixel contained in the block.
  • the calculated difference represents a change in brightness in a block, for example, the sum of the difference values of the brightness of each pixel, the average of the difference values over the pixels, the sum of the absolute values of the difference values, or the sum of the squares of the difference values. The value.
  • the difference between the time t frame corresponding to the image (b1) and the time t + 1 frame corresponding to the image (b2) is calculated for each block.
  • the motion detection unit 12 detects the user's motion based on the calculated difference and the detection parameter.
  • the detection parameters include a block threshold and a frame threshold.
  • FIG. 3 shows an example of a block threshold.
  • the block threshold is the threshold of the difference value that detects the presence or absence of change in each block. That is, the motion detection unit 12 detects a change in a block whose calculated difference between frames is equal to or greater than the block threshold value.
  • the block threshold is a value predetermined according to the block sensitivity.
  • Block sensitivity is a level that represents the sensitivity of change in each block. In the motion detection unit 12 of this example, the block sensitivities of "high”, “medium", and “low” are set in descending order.
  • the block threshold value 20 is set corresponding to the block sensitivity “high”.
  • a block threshold value of 60 is set corresponding to the block sensitivity "medium”.
  • the block threshold value 120 is set corresponding to the block sensitivity "low”.
  • the motion detection unit 12 detects a change in the block for a block whose calculated difference between frames is 20 or more, which is the block threshold value. Therefore, the larger the block threshold, the lower the sensitivity of change in each block.
  • FIG. 4 shows an example of the frame threshold.
  • the frame threshold value is a threshold value of the number of blocks for detecting the presence or absence of movement of the user at each time.
  • the motion detection unit 12 detects the motion of the user at time t + 1 when the number of blocks for which motion is detected between frames at any time t + 1 and the time t before that is equal to or greater than the frame threshold value.
  • the frame threshold value is a predetermined value according to the frame sensitivity.
  • Frame sensitivity is a level that represents the sensitivity of change during each time of day. In the motion detection unit 12 of this example, the frame sensitivities of "high”, “medium", and “low” are set in descending order.
  • the frame threshold value 2 is set corresponding to the frame sensitivity “high”.
  • the frame threshold value 6 is set corresponding to the frame sensitivity “medium”.
  • the frame threshold value 12 is set corresponding to the frame sensitivity “low”. For example, when the frame sensitivity "high” is set, the motion detection unit 12 sets the time when the number of blocks for which motion is detected between the frames at time t + 1 and time t is 2 or more, which is the frame threshold value. The movement of the user at t + 1 is detected. Therefore, the larger the frame threshold, the lower the sensitivity of the change at each time.
  • the image (c1) and image (c2) of FIG. 5 a block in which a change is detected when the block sensitivity "medium” is set is shown.
  • the image (d1) and the image (d2) of FIG. 5 a block in which a change is detected when the block sensitivity “high” is set is shown.
  • the image (c1) and the image (d1) correspond to the frame at time t.
  • the image (c2) and the image (d2) correspond to a frame at time t + 1.
  • the movement of the user between the image (c1) and the image (c2) and the movement of the user between the image (d1) and the image (d2) are the same as each other.
  • the blocks in which a change is detected between the frame of the image (c2) and the frame of the image (c1) under the block sensitivity "medium” are indicated by diagonal lines in the image (c2).
  • changes have been detected in two blocks.
  • the blocks in which a change is detected between the frame of the image (d2) and the frame of the image (d1) under the block sensitivity “high” are indicated by diagonal lines in the image (d2).
  • changes have been detected in 7 blocks.
  • the higher the block sensitivity the easier it is for changes to be detected in many blocks.
  • the number of blocks 2 in which a change is detected when the block sensitivity is set to “medium” is smaller than the frame threshold value 6 in the frame sensitivity "medium”. Therefore, under the block sensitivity "medium” and the frame sensitivity "medium", the motion detection unit 12 does not detect the user's motion at time t + 1.
  • the number of blocks 7 in which a change is detected when the block sensitivity is set to “high” is equal to or greater than the frame threshold value 6 at the frame sensitivity “medium”. Therefore, the motion detection unit 12 detects the user's motion at time t + 1 under the block sensitivity “high” and the frame sensitivity “medium”. In this way, for the same user's movement, the presence or absence of detection of the user's movement is adjusted by adjusting the block sensitivity, which is a detection parameter.
  • the motion detection unit 12 detects the user's motion at time t + 1 under the block sensitivity “medium” and the frame sensitivity “high”. In this way, for the same user's movement, the presence or absence of detection of the user's movement is adjusted by adjusting the frame sensitivity, which is a detection parameter.
  • FIG. 6 shows an example in which two users are shown in the image inside the car 4 taken by the camera 10.
  • the image (a3), image (b3), and image (c3) of FIG. 6 correspond to a frame at time s.
  • the image (b4) and the image (c4) of FIG. 6 correspond to the frame of time s + 1, which is the time one time after time s.
  • the division into blocks is shown in image (b3) and image (b4).
  • the motion detection unit 12 divides the frame into blocks of 40 ⁇ 40 pixels including 40 pixels in the vertical direction and 40 pixels in the horizontal direction, as in the image of FIG.
  • a block in which a change is detected when the block sensitivity "medium” is set is shown.
  • the blocks in which a change is detected between the frame of the image (c3) and the frame of the image (c4) under the block sensitivity "medium” are indicated by diagonal lines in the image (c4).
  • each of the two users shown in the image taken by the camera 10 is moving to bend their hips.
  • the movement of each of the two users between the time s and the time s + 1 is similar to the movement of the user between the time t and the time t + 1 in FIG.
  • the motion detection unit 12 does not detect the motion of a single user at time t + 1.
  • the motion detection unit 12 detects the change in the six blocks under the block sensitivity "medium”.
  • the number of blocks 6 in which a change is detected when the block sensitivity is set to “medium” is equal to or greater than the frame threshold value 6 at the frame sensitivity “medium”. Therefore, the motion detection unit 12 detects the user's motion at time s + 1 under the block sensitivity “medium” and the frame sensitivity “medium”.
  • the motion detection unit 12 detects the user's motion based on the difference in the images between the frames, the motion detection unit 12 has a large area where the difference can occur in the image even under the same detection parameters. The easier it is to detect movement.
  • the area where the difference can occur in the image is the area of the portion where the user is reflected in the image. Therefore, the parameter adjusting unit 13 adjusts the detection parameters based on the number of passengers so as to suppress erroneous detection and non-detection of the user's movement due to the change in the situation of the car 4.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of adjustment of the detection parameter by the parameter adjustment unit according to the first embodiment.
  • the number of passengers estimation unit 15 determines that the number of passengers is 0 for the car 4 whose operating state is determined to be in a dormant state by the management unit 5, for example.
  • the number estimation unit 15 estimates that the user gets off from the car 4 on the destination floor. At this time, the number of passengers estimation unit 15 estimates that the number of passengers will decrease on the destination floor of the car call. When the car 4 stops at the destination floor, the number estimation unit 15 outputs "1" to the parameter determination unit 17 as information on the decrease in the number of passengers.
  • the number estimation unit 15 estimates that the user will board the car 4 on the departure floor of the landing call. At this time, the number of passengers estimation unit 15 estimates that the number of passengers will increase on the departure floor of the boarding call. The number estimation unit 15 outputs "1" to the parameter determination unit 17 as information on the increase in the number of passengers when the car 4 stops at the departure floor.
  • the number estimation unit 15 estimates that, for example, the number of users corresponding to the number of registered car calls will be boarded. You may. At this time, the number of passengers estimation unit 15 outputs "1" as the decrease information of the number of passengers as many times as the number of times estimated as the number of passengers on board.
  • the number estimation unit 15 When the car 4 is stopped by both the landing call and the car call, the number estimation unit 15 outputs both the information on the increase in the number of passengers and the information on the decrease in the number of passengers to the parameter determination unit 17.
  • the number estimation unit 15 may output "0" as increase information and decrease information when the increase / decrease in the number of passengers is not estimated.
  • the parameter determination unit 17 includes a multiplier 18a, a multiplier 18b, a multiplier 18c, and a multiplier 18d.
  • the parameter determination unit 17 includes an adder 19a and an adder 19b.
  • the parameter determination unit 17 includes a subtractor 20a and a subtractor 20b.
  • the parameter determination unit 17 includes a cage 21a and a cage 21b.
  • the parameter determination unit 17 includes a frame threshold value determination unit 22 and a block threshold value determination unit 23.
  • the frame threshold value determination unit 22 is a part that determines the frame threshold value.
  • the frame threshold value determination unit 22 determines the frame threshold value based on the input value of the frame threshold value adjustment variable.
  • the value of the frame threshold adjustment variable is a value held by the cage 21a.
  • the value of the frame threshold adjustment variable is input from the cage 21a to the frame threshold determination unit 22.
  • the block threshold value determination unit 23 is a part that determines the block threshold value.
  • the block threshold value determination unit 23 determines the block threshold value based on the input value of the block threshold value adjustment variable.
  • the value of the block threshold adjustment variable is a value held by the cage 21b.
  • the value of the block threshold adjustment variable is input from the cage 21b to the block threshold determination unit 23.
  • the increase information of the number of passengers from the number estimation unit 15 is input to the multiplier 18a and the multiplier 18b.
  • the information on the increase in the number of passengers from the number estimation unit 15 is input to the multiplier 18c and the multiplier 18d.
  • the weighting coefficient A is preset.
  • the weighting coefficient A is a coefficient that sets the susceptibility of the frame threshold value in adjusting the detection parameter. The larger the value of the weighting coefficient A, the faster the frame threshold value is changed in the parameter adjustment. Further, the larger the value of the weighting coefficient A, the slower the speed of changing the frame threshold value in adjusting the parameters.
  • the weighting coefficient B is preset in the multiplier 18b and the multiplier 18d.
  • the weighting coefficient B is a coefficient that sets the variability of the block threshold value in adjusting the detection parameter. The larger the value of the weighting coefficient B, the faster the block threshold value is changed in the parameter adjustment. Further, the larger the value of the weighting coefficient B, the slower the speed of changing the block threshold value in the parameter adjustment.
  • the easiness of change of the frame threshold value and the block threshold value in the adjustment of the detection parameter is set independently by the weighting coefficient A and the weighting coefficient B.
  • the weighting coefficient B corresponding to the block threshold value is set to a value larger than, for example, the weighting coefficient A corresponding to the frame threshold value.
  • the multiplier 18a multiplies the input increase information by the weighting coefficient A and outputs it to the adder 19a.
  • the multiplier 18c multiplies the input reduction information by the weighting coefficient A and outputs the subtractor 20a.
  • the subtractor 20a subtracts the input value from the value held by the cage 21a and outputs the value to the adder 19a.
  • the adder 19a adds the values input from the multiplier 18a and the subtractor 20a and outputs them to the cage 21a.
  • the cage 21a updates the value of the variable held by the input value.
  • the multiplier 18a, the multiplier 18c, the adder 19a, the subtractor 20a, and the cage 21a constitute an integrator that weights and integrates the increase information and the decrease information.
  • the frame threshold value determination unit 22 determines the frame threshold value via the frame sensitivity as follows, for example, based on the value of the frame threshold value adjustment variable acquired from the cage 21a.
  • the frame threshold value determination unit 22 determines the frame sensitivity to be “low” when the value of the frame threshold value adjustment variable exceeds a preset value with respect to the frame sensitivity “low”.
  • the frame threshold value determination unit 22 determines the frame sensitivity to be “high” when the value of the frame threshold value adjustment variable is less than a preset value with respect to the frame sensitivity “high”.
  • the frame threshold value determination unit 22 receives a frame when the value of the frame threshold value adjustment variable is between a preset value for the frame sensitivity “high” and a preset value for the frame sensitivity “low”.
  • the frame threshold value determination unit 22 determines the frame threshold value according to the value corresponding to the determined frame sensitivity.
  • the detection parameters in the motion detection unit 12 are adjusted based on the frame sensitivity and the frame threshold value determined by the parameter determination unit 17.
  • the multiplier 18b multiplies the input increase information by the weighting coefficient B and outputs it to the adder 19b.
  • the multiplier 18d multiplies the input reduction information by the weighting coefficient B and outputs the subtractor 20b.
  • the subtractor 20b subtracts the input value from the value held by the cage 21b and outputs the value to the adder 19b.
  • the adder 19b adds the values input from the multiplier 18b and the subtractor 20b and outputs them to the cage 21b.
  • the cage 21b updates the value of the variable held by the input value.
  • the multiplier 18b, the multiplier 18d, the adder 19b, the subtractor 20b, and the cage 21b constitute an integrator that weights and integrates the increase information and the decrease information.
  • the block threshold value determination unit 23 determines the block threshold value via the block sensitivity as follows, for example, based on the value of the block threshold value adjustment variable acquired from the cage 21b.
  • the block threshold value determination unit 23 determines the block sensitivity to "low” when the value of the block threshold value adjustment variable exceeds a preset value with respect to the block sensitivity "low”.
  • the block threshold value determination unit 23 determines the block sensitivity to "high” when the value of the block threshold value adjustment variable is lower than a preset value with respect to the block sensitivity "high”.
  • the block threshold value determination unit 23 blocks when the value of the block threshold value adjustment variable is between a preset value for the block sensitivity “high” and a preset value for the block sensitivity “low”. Set the sensitivity to "medium”.
  • the block threshold value determination unit 23 determines the block threshold value according to a value corresponding to the determined block sensitivity.
  • the detection parameters in the motion detection unit 12 are adjusted based on the block sensitivity and the block threshold value determined by the parameter determination unit
  • FIGS. 8 and 9 are flowcharts illustrating an example of elevator operation according to the first embodiment.
  • step S1 of FIG. 8 the management unit 5 determines whether the situation in which the call operation of the car 4 is not performed on the landing operation panel 2 continues for longer than the pause determination time.
  • the determination result is Yes
  • the operation of the elevator 1 proceeds to step S2.
  • the determination result is No
  • the operation of the elevator 1 proceeds to step S7 in FIG.
  • step S2 the management unit 5 determines whether the situation in which the car 4 is not called on the car operation panel 9 continues for longer than the pause determination time. If the determination result is Yes, the operation of the elevator 1 proceeds to step S3. On the other hand, when the determination result is No, the operation of the elevator 1 proceeds to step S7 in FIG.
  • step S3 the management unit 5 outputs a pause signal to the parameter reset unit 16 of the monitoring device 7. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S4.
  • step S4 the parameter reset unit 16 outputs a reset signal to the parameter determination unit 17. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S5.
  • step S5 the parameter determination unit 17 resets the frame sensitivity to the initial value.
  • the initial value of the frame sensitivity is, for example, the frame sensitivity "high".
  • the frame threshold value is reset to a value corresponding to the initial value of the frame sensitivity as an initial value.
  • the parameter determination unit 17 resets the value of the frame threshold value adjustment variable held by the cage 21a to the initial value. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S6.
  • step S6 the parameter determination unit 17 resets the block sensitivity to the initial value.
  • the initial value of the block sensitivity is, for example, the block sensitivity "high".
  • the block threshold value is reset to a value corresponding to the initial value of the block sensitivity as an initial value.
  • the parameter determination unit 17 resets the value of the block threshold value adjustment variable held by the cage 21b to the initial value. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S7 of FIG.
  • step S7 of FIG. 9 when the car 4 is stopped by a call, the number estimation unit 15 determines whether the call was a landing call. When the determination result is Yes, the operation of the elevator 1 proceeds to step S8. On the other hand, when the determination result is No, the operation of the elevator 1 proceeds to step S11.
  • step S8 the number estimation unit 15 counts the number of car calls operated on the car operation panel 9 of the car 4 when the car 4 is stopped. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S9.
  • step S9 the number estimation unit 15 outputs the increase information "1" to the parameter determination unit 17 for the number of counted car calls. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S10.
  • step S10 the parameter determination unit 17 adjusts the detection parameter based on the input increase information. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S14.
  • step S11 when the car 4 is stopped by a call, the number estimation unit 15 determines whether the call was a car call. When the determination result is Yes, the operation of the elevator 1 proceeds to step S12. On the other hand, when the determination result is No, the operation of the elevator 1 proceeds to step S1 in FIG.
  • step S12 the number estimation unit 15 outputs the decrease information "1" to the parameter determination unit 17. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S13.
  • step S13 the parameter determination unit 17 adjusts the detection parameter based on the input reduction information. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S14.
  • the number estimation unit 15 may determine whether the car 4 has stopped due to the car call. At this time, if the determination result is No, the operation of the elevator 1 proceeds to step S14. On the other hand, when the determination result is Yes, the operation of the elevator 1 proceeds to step S12.
  • step S14 the motion detection unit 12 detects the user's motion inside the car 4 based on the adjusted detection parameters. After that, the operation of the elevator 1 proceeds to step S15.
  • step S14 when the car 4 stops on any floor due to a call, the operation of the elevator 1 may proceed to step S7.
  • step S15 the recording control unit 14 determines whether the motion detection unit 12 has detected the movement of the user inside the car 4.
  • the determination result is No
  • the operation of the elevator 1 proceeds to step S14.
  • the determination result is Yes
  • the operation of the elevator 1 proceeds to step S16.
  • step S16 the recording control unit 14 causes the recording medium 11 to record the image captured by the camera 10. After that, the operation of the elevator 1 related to the monitoring inside the car 4 ends.
  • the monitoring method inside the car 4 in the elevator 1 is executed by the monitoring device 7.
  • Each function of the monitoring device 7 is executed based on, for example, a monitoring program installed in the monitoring device 7.
  • the functions executed based on the monitoring program include the functions of each part such as the parameter adjustment unit 13, the motion detection unit 12, the recording control unit 14, and the recording medium 11.
  • the monitoring device 7 includes a parameter adjusting unit 13, a motion detecting unit 12, and a recording control unit 14.
  • the parameter adjustment unit 13 adjusts the detection parameter based on the number of passengers in the car 4 of the elevator 1.
  • the motion detection unit 12 detects the motion inside the car 4 of the image captured by the camera 10 based on the detection parameters.
  • the camera 10 is provided inside the car 4.
  • the recording control unit 14 causes the recording medium 11 to record an image taken by the camera 10 based on the result of detection by the motion detection unit 12.
  • the monitoring method according to the first embodiment includes a parameter adjusting step, a motion detecting step, and a recording control step.
  • the parameter adjustment step is a step of adjusting the detection parameter based on the number of passengers in the car 4 of the elevator 1.
  • the motion detection step is a step of detecting the motion inside the car 4 of the image captured by the camera 10 based on the detection parameters adjusted in the parameter adjusting step.
  • the recording control step is a step of recording an image taken by the camera 10 on the recording medium 11 based on the detection result in the motion detection step.
  • the area where the time difference within the shooting time can occur increases. Therefore, the ease of detecting the movement based on the image changes depending on the number of passengers.
  • the detection parameters used for motion detection are adjusted based on the number of passengers, the presence or absence of detection for similar motions is less likely to vary depending on the number of passengers. Therefore, even when the number of passengers in the car 4 changes, erroneous detection and non-detection of the movement of the user inside the car 4 are less likely to occur. In this way, the recording of the image on the recording medium 11 is controlled based on the detection of the motion by the adjusted detection parameters.
  • the parameter adjusting unit 13 has a number estimation unit 15.
  • the number of passengers estimation unit 15 estimates the number of passengers based on the call of the car 4.
  • the parameter adjustment step includes a number estimation step.
  • the number of passengers estimation process is a process of estimating the number of passengers based on the call of the car 4.
  • the number estimation unit 15 estimates the increase or decrease in the number of passengers based on whether the call of the car 4 is a car call or a landing call. Further, the number-of-person estimation step includes a step of estimating an increase or decrease in the number of passengers based on whether the call of the car 4 is a car call or a landing call when the car 4 is stopped by the call of the car 4.
  • the landing call corresponds to the user's boarding when the car 4 stops.
  • the car call corresponds to the user getting off when the car 4 is stopped. Therefore, when the car 4 is stopped by a call, the increase or decrease in the number of passengers can be estimated depending on whether the call is a car call or a landing call. At this time, since complicated processing such as image processing is not required, the processing load related to the monitoring inside the car 4 can be reduced.
  • the number estimation unit 15 estimates an increase in the number of passengers based on the number of car calls of the car 4 when the car 4 is stopped by the landing call. Further, the number-of-person estimation step includes a step of estimating an increase in the number of passengers based on the number of car calls of the car 4 when the car 4 is stopped by the landing call.
  • the motion detection unit 12 calculates the difference between the frames constituting the image captured by the camera 10 for each of the plurality of blocks. Each block divides the image captured by the camera 10 into a plurality of areas. The motion detection unit 12 detects a change in a block having a difference between the calculated frames equal to or larger than a preset block threshold value among the plurality of blocks. The motion detection unit 12 detects the motion inside the car 4 based on the changes detected in each of the plurality of blocks. The parameter adjustment unit 13 adjusts the block threshold value as a detection parameter. Further, the motion detection step includes an internal step. In the internal process, the difference between the frames constituting the image captured by the camera 10 is calculated.
  • a change is detected in a block having a difference between the calculated frames equal to or larger than a preset block threshold among the plurality of blocks.
  • motion detection step motion inside the car 4 is detected based on the changes detected in each of the plurality of blocks.
  • parameter adjustment step the block threshold is adjusted as a detection parameter.
  • the change in the ease of detecting movement depending on the number of passengers is due to the fact that the area where there can be a difference between the times within the time when the image is taken becomes large. Therefore, by adjusting the block threshold value, which is the threshold value for detecting changes in each of the blocks that divide the image into a plurality of regions, the sensitivity for detecting the generated difference as a change is adjusted. Therefore, the ease of motion detection can be adjusted by adjusting the block threshold value.
  • the detection of the change in the block does not require complicated processing such as image processing, the processing load related to the monitoring inside the car 4 can be reduced.
  • the motion detection unit 12 detects motion inside the car 4 when the number of blocks for which a change is detected among a plurality of blocks between frames is equal to or greater than a preset frame threshold value.
  • the parameter adjustment unit 13 adjusts the frame threshold value as a detection parameter. Further, in the motion detection step, when the number of blocks in which a change is detected among a plurality of blocks between frames is equal to or greater than a preset frame threshold value, motion inside the car 4 is detected. In the parameter adjustment step, the frame threshold is adjusted as a detection parameter.
  • the change in the ease of detecting movement depending on the number of passengers is due to an increase in the area where a difference can occur between the times within the time during which the image is taken. Therefore, by adjusting the frame threshold value, which is a threshold value for the number of blocks in which a change is detected, the sensitivity for detecting movement between frames is adjusted. Therefore, the ease of motion detection can be adjusted by adjusting the frame threshold value.
  • the block threshold value and the frame threshold value, which are detection parameters are adjusted independently of each other.
  • the sensitivity of motion detection is adjusted more appropriately according to the state of the car 4 of the elevator 1 to which the monitoring device 7 is applied. Further, the block threshold value and the frame threshold value are adjusted by different weighting coefficients. Therefore, even if there is an error in the estimated increase / decrease in passengers, it is possible to prevent erroneous setting of the detection parameter.
  • the parameter adjusting unit 13 reduces the block threshold value when the car 4 is called a car. Further, the parameter adjusting unit 13 reduces the frame threshold value when the car 4 is called a car. Further, in the adjustment of the detection parameter in the parameter adjustment step, when the car 4 is called the car, the block threshold value is reduced. Further, in the adjustment of the detection parameter in the parameter adjustment step, when the car 4 is called the car, the frame threshold value is reduced.
  • the block threshold value and the frame threshold value are adjusted as detection parameters so as to be able to increase the sensitivity of motion detection. Therefore, even when the number of passengers changes, the non-detection of the movement of the user inside the car 4 can be suppressed.
  • the parameter adjusting unit 13 increases the block threshold value when the call of the car 4 is a landing call. Further, the parameter adjusting unit 13 increases the frame threshold value when the call of the car 4 is a landing call. Further, in the adjustment of the detection parameter in the parameter adjustment step, when the call of the car 4 is the landing call, the block threshold value is increased. Further, in the adjustment of the detection parameter in the parameter adjustment step, when the call of the car 4 is the landing call, the frame threshold value is reduced.
  • the block threshold value and the frame threshold value are adjusted as detection parameters so as to be large so that the sensitivity of motion detection can be lowered. Therefore, even when the number of passengers changes, erroneous detection of the movement of the user inside the car 4 can be suppressed.
  • the parameter adjusting unit 13 resets the detection parameter to the initial state when the car 4 is not called during the preset pause determination time. Further, the parameter adjustment step includes a step of resetting the detection parameter to the initial state when the car 4 is not called during the preset pause determination time.
  • the management unit 5 determines that the operating state of the car 4 is the hibernation state. When it is determined that the car is in a dormant state, it is estimated that the number of passengers in the car 4 is 0. At this time, the detection parameter is reset to the initial value, so that even if an error occurs in the estimated number of passengers, the generated error does not accumulate for a long period of time. Therefore, stable motion detection accuracy is maintained.
  • the motion detection unit 12 may detect motion based on a block sensitivity of two or four levels or more, a continuous block sensitivity, or the like.
  • the motion detection unit 12 may detect motion based on a frame sensitivity of two or four levels or more, a continuous frame sensitivity, or the like.
  • the parameter determination unit 17 may adjust only one of the block threshold value and the frame threshold value. Further, the parameter determination unit 17 may directly adjust the block threshold value by, for example, a monotonous non-decrease function of the block threshold value adjustment variable, without going through the block sensitivity. Further, the parameter determination unit 17 may directly adjust the frame threshold value by, for example, a monotonous non-decrease function of the frame threshold value adjustment variable, without going through the block sensitivity.
  • the image captured by the camera 10 does not have to be video format data.
  • the image captured by the camera 10 may be a still image.
  • the monitoring method by the monitoring device 7 described above is applied as a frame for each still image at the corresponding time. You may.
  • the elevator 1 may be provided with a plurality of baskets 4.
  • the elevator 1 includes a plurality of motors 3, a management unit 5, a plurality of car control units 6, and a monitoring device 7.
  • Each car 4 transports a user or the like between a plurality of floors by a driving force generated by one of the motors 3.
  • Each car control unit 6 controls the operation of any car 4.
  • the operating state of the elevator 1 managed by the management unit 5 includes the operating state of each car 4.
  • the monitoring device 7 monitors the inside of each car 4.
  • a plurality of monitoring devices 7 may be provided corresponding to each car 4.
  • the elevator 1 may include a group management device that manages calls and the like assigned to a plurality of cars 4. At this time, the detection parameters are adjusted independently for each car 4, for example.
  • the monitoring device 7 may be configured by, for example, a single piece of hardware. Alternatively, the monitoring device 7 may be composed of a plurality of hardware. Some or all of the functions of the monitoring device 7 may be implemented as functions of other devices of the elevator 1 such as the car control unit 6.
  • a part or all of the monitoring device 7 may be a server device connected to the camera 10 or the like via a network outside the building such as the Internet. At this time, a part or all of the monitoring device 7 may be a virtual server configured by a cloud service or the like.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram of a main part of the monitoring device 7 according to the first embodiment.
  • Each function of the monitoring device 7 can be realized by a processing circuit.
  • the processing circuit includes at least one processor 7b and at least one memory 7c.
  • the processing circuit may include at least one dedicated hardware 7a with or as a substitute for the processor 7b and the memory 7c.
  • each function of the monitoring device 7 is realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. At least one of the software and firmware is written as a program. The program is stored in the memory 7c. The processor 7b realizes each function of the monitoring device 7 by reading and executing the program stored in the memory 7c.
  • the processor 7b is also referred to as a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, and a DSP.
  • the memory 7c is composed of, for example, a non-volatile or volatile semiconductor memory such as a RAM, a ROM, a flash memory, an EPROM, or an EEPROM.
  • the processing circuit When the processing circuit includes dedicated hardware 7a, the processing circuit is realized by, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • Each function of the monitoring device 7 can be realized by a processing circuit. Alternatively, each function of the monitoring device 7 can be collectively realized by a processing circuit. For each function of the monitoring device 7, a part may be realized by the dedicated hardware 7a, and the other part may be realized by software or firmware. In this way, the processing circuit realizes each function of the monitoring device 7 by the dedicated hardware 7a, software, firmware, or a combination thereof.
  • Embodiment 2 The differences between the second embodiment and the examples disclosed in the first embodiment will be described in particular detail. As for the features not described in the second embodiment, any of the features disclosed in the first embodiment may be adopted.
  • FIG. 11 is a configuration diagram of the elevator according to the second embodiment.
  • the main floor is, for example, the first floor above the ground as the entrance floor where the entrance of the building is provided.
  • the landing operation panel 2 of the elevator 1 provided at the landing on the main floor has, for example, a touch panel that accepts the operation of calling the landing on the destination floor.
  • the touch panel is equipped with a function of displaying information to the user who has performed the landing call operation.
  • the landing operation panel 2 having such a touch panel may be provided on one or more other floors on the main floor.
  • the elevator 1 includes a plurality of motors 3, a plurality of cars 4, a management unit 5, a plurality of car control units 6, a monitoring device 7, and an allocation unit 24.
  • the allocation unit 24 is a portion that allocates the landing call registered by the user's operation to any of the plurality of cars 4.
  • the allocation unit 24 is provided, for example, in the group management device of the elevator 1. For example, when a landing call for which a destination floor is designated is registered by the landing operation panel 2 on the main floor, the allocation unit 24 allocates the landing call to any of the cars 4.
  • the allocation unit 24 allocates, for example, a landing call that specifies the same destination floor to the same car 4. As a result, the number of stop floors in each car 4 can be suppressed, so that the operation efficiency of the elevator 1 is improved.
  • the car 4 to which the landing call is assigned runs to the departure floor and stops in response to the landing call.
  • the departure floor is, for example, the main floor.
  • the allocation unit 24 outputs information for identifying the car 4 to which the landing call is assigned to the landing operation panel 2 to which the landing call is operated.
  • the landing operation panel 2 displays information representing the car 4 to which the landing call is assigned based on the input information. Based on the displayed information, the user gets on the car 4 to which the landing call is assigned. The user moves from the departure floor to the destination floor by the car 4.
  • the parameter adjusting unit 13 of the monitoring device 7 includes a counting unit 25.
  • the counting unit 25 acquires information on the landing call assigned to each car 4 from the allocation unit 24.
  • the counting unit 25 counts the increase in the number of passengers in the car 4 according to the number of landing calls assigned to the car 4.
  • the counting unit 25 counts the decrease in the number of passengers in the car 4 on each floor according to the number of landing calls assigned to the car 4 for each destination floor.
  • the counting unit 25 outputs information on the increase / decrease in the number of passengers counted to the number estimation unit 15.
  • the number estimation unit 15 when the car 4 arrives at the departure floor, the number estimation unit 15 outputs "1" as increase information to the parameter determination unit 17 by the number of the increase in the number of passengers input from the count unit 25. For example, when the car 4 arrives at each destination floor, the number estimation unit 15 sets "1" as the decrease information as the decrease information by the number of the decrease in the number of passengers input from the count unit 25 for the destination floor. Output to 17.
  • the parameter determination unit 17 determines the adjusted detection parameter based on the input increase information and decrease information.
  • the monitoring method inside the car 4 in the elevator 1 is executed by the monitoring device 7.
  • Each function of the monitoring device 7 is executed based on, for example, a monitoring program installed in the monitoring device 7.
  • the functions executed based on the monitoring program include the functions of each part such as the parameter adjusting unit 13, the motion detecting unit 12, the recording control unit 14, the recording medium 11, and the counting unit 25.
  • the monitoring device 7 includes a counting unit 25.
  • the counting unit 25 counts the number of passengers in the car 4 on each floor based on the landing call that specifies the destination floor to which the car 4 responds.
  • the number of passengers estimation unit 15 estimates the number of passengers based on the count of the count unit 25.
  • the monitoring method according to the second embodiment includes a counting step.
  • the counting process is a process of counting the number of passengers in the car 4 on each floor based on the landing call that specifies the destination floor to which the car 4 responds. In the number-of-person estimation process, the number of passengers is estimated based on the count in the counting process.
  • the departure floor and destination floor are specified for each user by the landing call that specifies the destination floor. Therefore, the accuracy of estimating the number of passengers is high. Therefore, even when the number of passengers in the car 4 changes, erroneous detection and non-detection of the movement of the user inside the car 4 are less likely to occur. In this way, the recording of the image on the recording medium 11 is controlled based on the detection of the motion by the adjusted detection parameters. Therefore, it is difficult for the data capacity to increase due to the recording of unnecessary information due to erroneous motion detection. In addition, leakage of recorded information, in which necessary information is not recorded due to non-detection of motion, is less likely to occur. Further, since it becomes difficult to record unnecessary information, the data capacity in the recording medium 11 is saved, so that the information can be recorded for a longer period of time.
  • the elevator 1 may be provided with only one car 4.
  • Embodiment 3 The differences between the third embodiment and the examples disclosed in the first embodiment or the second embodiment will be described in particular detail. As for the features not described in the third embodiment, any of the features disclosed in the first embodiment or the second embodiment may be adopted.
  • FIG. 12 is a block diagram of the elevator according to the third embodiment.
  • Elevator 1 includes a time measuring unit 26.
  • the time measurement unit 26 has a clock function for measuring the current time.
  • the monitoring device 7 includes a frequency estimation unit 27.
  • the frequency estimation unit 27 is a part that analyzes the operation pattern of the car 4 based on the operation history of the car 4. The analysis of the driving pattern includes the estimation of the usage frequency of the car 4 for each time zone.
  • the frequency estimation unit 27 may independently estimate the frequency of use for each car 4. Alternatively, the frequency estimation unit 27 may estimate the usage frequency as an average value for each car 4.
  • the frequency estimation unit 27 acquires information on the current time from the time measurement unit 26.
  • the frequency estimation unit 27 acquires, for example, information representing the date, hour, minute, and second as information on the current time.
  • the frequency estimation unit 27 accumulates time information at the timing when the call is registered by the landing operation panel 2 and the car operation panel 9.
  • the frequency estimation unit 27 aggregates the frequency distribution of the frequency of call registration, for example, for each time zone on each day of the week.
  • the frequency distribution of frequencies aggregated by the frequency estimation unit 27 is, for example, information typically represented by a histogram.
  • the frequency distribution of the frequency aggregated by the frequency estimation unit 27 is an example of the operation history information of the car 4.
  • the frequency estimation unit 27 estimates the frequency of use of the car 4 for each time zone based on the frequency distribution of the aggregated frequency.
  • the frequency estimation unit 27 estimates the frequency based on, for example, the operation history accumulated for the past week. For example, in the elevator 1 applied to a general office building, a weekday working time zone, a leaving time zone, a lunch break time zone, and the like are extracted as time zones with high operation frequency.
  • the frequency estimation unit 27 stores the estimated usage frequency information as operation pattern information.
  • the parameter determination unit 17 of the parameter adjustment unit 13 reads the operation pattern information stored in the frequency estimation unit 27.
  • the parameter determination unit 17 acquires the estimated usage frequency of the car 4 for the time zone including the current time.
  • the parameter determination unit 17 reduces at least one of the weighting coefficient A and the weighting coefficient B when the acquired usage frequency is higher than the first threshold value of the preset frequency. This makes it difficult for the detection parameters to change with respect to changes in the number of passengers.
  • the parameter determination unit 17 increases the value of at least one of the weighting coefficient A and the weighting coefficient B when the acquired usage frequency is lower than the second threshold value of the preset frequency. This makes it easier for the detection parameters to change with respect to changes in the number of passengers.
  • the second threshold value of frequency is a value representing a frequency lower than the first threshold value of frequency.
  • the parameter adjusting unit 13 adjusts the detection parameter by the weighting coefficient changed based on the estimated usage frequency of the car 4. As a result, the parameter adjustment unit 13 adjusts the detection parameter according to the usage frequency of the car 4 estimated by the frequency estimation unit 27 for the time zone including the present.
  • the monitoring method inside the car 4 in the elevator 1 is executed by the monitoring device 7.
  • Each function of the monitoring device 7 is executed based on, for example, a monitoring program installed in the monitoring device 7.
  • the functions executed based on the monitoring program include the functions of each part such as the parameter adjustment unit 13, the motion detection unit 12, the recording control unit 14, the recording medium 11, and the frequency estimation unit 27.
  • the monitoring device 7 includes a frequency estimation unit 27.
  • the frequency estimation unit 27 estimates the usage frequency of the car 4 for each time zone based on the operation history of the car 4.
  • the parameter adjustment unit 13 adjusts the detection parameter based on the usage frequency of the car 4 estimated by the frequency estimation unit 27 for the time zone including the present.
  • the monitoring method according to the third embodiment includes a frequency estimation step.
  • the frequency estimation step is a step of estimating the usage frequency of the car 4 for each time zone based on the operation history of the car 4.
  • the detection parameters are adjusted based on the usage frequency of the car 4 estimated in the frequency estimation step for the time zone including the present.
  • the detection parameters are adjusted based on the operation frequency so that the stability and accuracy of motion detection can be balanced. Therefore, even when the number of passengers in the car 4 changes, erroneous detection and non-detection of the movement of the user inside the car 4 are less likely to occur. In this way, the recording of the image on the recording medium 11 is controlled based on the detection of the motion by the adjusted detection parameters. Therefore, it is difficult for the data capacity to increase due to the recording of unnecessary information due to erroneous motion detection.
  • leakage of recorded information in which necessary information is not recorded due to non-detection of motion, is less likely to occur. Further, since it becomes difficult to record unnecessary information, the data capacity in the recording medium 11 is saved, so that the information can be recorded for a longer period of time.
  • the parameter adjustment unit 13 makes it difficult to change the detection parameter in the adjustment when the usage frequency of the car 4 estimated by the frequency estimation unit 27 for the time zone including the present is higher than the preset threshold value. Further, the monitoring method makes it difficult to change the detection parameter in the parameter adjustment step when the usage frequency of the car 4 estimated in the frequency estimation step is higher than the preset threshold value in any time zone. Have a process.
  • the parameter adjustment unit 13 makes it easy to change the detection parameter in the adjustment when the usage frequency of the car 4 estimated by the frequency estimation unit 27 for the time zone including the present is lower than the preset threshold value. Further, the monitoring method makes it easy to change the detection parameter in the parameter adjustment step when the usage frequency of the car 4 estimated in the frequency estimation step is lower than the preset threshold value in any time zone. Have a process.
  • the detection parameters are likely to change by increasing the weighting coefficient when the frequency of use is low, the detection parameters are quickly adjusted according to the boarding and alighting of the user. This increases the accuracy of motion detection.
  • the weighting coefficient A and the weighting coefficient B may be continuously adjusted by, for example, a monotonous non-increasing function of the frequency of use.
  • the parameter adjustment unit 13 adjusts the detection parameters so that the lower the frequency of use of the car 4 estimated by the frequency estimation unit 27 for the time zone including the present, the more likely it is to change.
  • the parameter adjusting unit 13 adjusts the detection parameters so that the higher the frequency of use of the car 4 estimated by the frequency estimating unit 27 for the time zone including the present, the less likely it is to change.
  • the monitoring method includes a step of making it easier to change the detection parameter in the parameter adjustment step in the parameter adjustment step as the usage frequency of the car 4 estimated in the frequency estimation step is lower. In this step, the more frequently the car 4 is used, which is estimated in the frequency estimation step, the more difficult it is to change the detection parameter in the parameter adjustment step. As a result, finer adjustments are made based on the estimation of usage frequency.
  • weighting coefficient A and the weighting coefficient B may be adjusted based on a preset threshold value with respect to the ratio of the usage frequency of the current time zone to the usage frequency of the time zone before and after.
  • the frequency estimation unit 27 may estimate the usage frequency by another statistical method. Alternatively, the frequency estimation unit 27 may estimate the usage frequency by a method such as machine learning.
  • the monitoring device or monitoring method according to the present disclosure can be applied to the monitoring of an elevator car.

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  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)

Abstract

記録するデータの容量の増大を抑えつつ記録される情報の漏れが生じにくいエレベーターの監視装置および監視方法を提供する。監視方法は、監視装置（７）によって実行される。監視装置（７）は、パラメータ調整部（１３）と、動き検出部（１２）と、記録制御部（１４）と、を備える。パラメータ調整部（１３）は、エレベーター（１）のかご（４）の乗車人数に基づいて検出パラメータを調整する。動き検出部（１２）は、カメラ（１０）が撮影した画像のかご（４）の内側における動きを、検出パラメータに基づいて検出する。カメラ（１０）は、かご（４）の内側に設けられる。記録制御部（１４）は、動き検出部（１２）による検出の結果に基づいて、カメラ（１０）が撮影した画像を記録媒体（１１）に記録させる。

Description

エレベーターの監視装置およびエレベーターの監視方法
　本開示は、エレベーターの監視装置およびエレベーターの監視方法に関する。
　特許文献１は、エレベーターの監視装置の例を開示する。監視装置は、エレベーターのかごの内側を撮影したカメラの画像に基づいて、かごの内側における動きを検出する。監視装置は、検出された動きに基づいて、記録部に記録する画像のデータを選択する。
国際公開第２０１８／１０５０５９号
　しかしながら、特許文献１のシステムにおいて、かごの内側における動きの検出は、乗車人数によらずに一定の条件で行われる。このため、乗車人数の変化によって、動きの誤検出または不検出が生じうる。動きの誤検出が生じた場合に、記録する画像のデータ容量が増大する可能性がある。動きの不検出が生じた場合に、記録される情報に漏れが生じる可能性がある。
　本開示は、このような課題の解決に係るものである。本開示は、記録するデータの容量の増大を抑えつつ記録される情報の漏れが生じにくいエレベーターの監視装置および監視方法を提供する。
　本開示に係る監視装置は、エレベーターのかごの乗車人数に基づいて検出パラメータを調整するパラメータ調整部と、かごの内側に設けられたカメラが撮影した画像のかごの内側における動きを、検出パラメータに基づいて検出する動き検出部と、動き検出部による検出の結果に基づいて、カメラが撮影した画像を記録媒体に記録させる記録制御部と、を備える。
　本開示に係る監視方法は、エレベーターのかごの乗車人数に基づいて検出パラメータを調整するパラメータ調整工程と、かごの内側に設けられたカメラが撮影した画像のかごの内側における動きを、パラメータ調整工程において調整された検出パラメータに基づいて検出する動き検出工程と、動き検出工程における検出の結果に基づいて、カメラが撮影した画像を記録媒体に記録させる記録制御工程と、を備える。
　本開示に係る監視装置または監視方法であれば、記録するデータの容量の増大を抑えつつ記録される情報の漏れが生じにくくなる。
実施の形態１に係るエレベーターの構成図である。 実施の形態１に係る動き検出部による動きの検出の例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出部における検出パラメータの例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出部における検出パラメータの例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出部による動きの検出の例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出部による動きの検出の例を示す図である。 実施の形態１に係るパラメータ調整部による検出パラメータの調整の例を示す図である。 実施の形態１に係るエレベーターの動作の例を説明するフローチャートである。 実施の形態１に係るエレベーターの動作の例を説明するフローチャートである。 実施の形態１に係る監視装置の主要部のハードウェア構成図である。 実施の形態２に係るエレベーターの構成図である。 実施の形態３に係るエレベーターの構成図である。
　本開示を実施するための形態について添付の図面を参照しながら説明する。各図において、同一または相当する部分には同一の符号を付して、重複する説明は適宜に簡略化または省略する。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係るエレベーターの構成図である。
　エレベーター１は、複数の階床を有する建物に適用される。建物において、昇降路が設けられる。昇降路は、複数の階床にわたる空間である。各々の階床において、乗場が設けられる。乗場の壁において、乗場出入口が設けられる。乗場出入口は、昇降路に通じる開口である。乗場および昇降路は、乗場出入口に設けられる乗場ドアによって区画される。乗場において、乗場操作盤２が設けられる。乗場操作盤２は、例えば乗場の壁に設けられる。乗場操作盤２は、乗場において利用者が行う乗場呼びの操作を受け付ける装置である。乗場操作盤２は、例えば上方の階床への乗場呼びまたは下方の階床への乗場呼びのいずれかの行先方向を指定した乗場呼びの操作を受け付ける行先方向ボタンを有する。エレベーター１は、モーター３と、かご４と、管理部５と、かご制御部６と、監視装置７と、を備える。
　モーター３は、例えば昇降路の上部または下部などに設けられる。建物においてエレベーター１の機械室が設けられる場合に、モーター３は、機械室に設けられてもよい。モーター３は、駆動力を発生させる装置である。
　かご４は、昇降路の内側に設けられる。かご４は、モーター３が発生させる駆動力によって呼びに基づいて昇降路を上方または下方に走行することで、利用者などを複数の階床の間で輸送する装置である。かご４は、例えば乗場呼びの操作が行われた乗場操作盤２が設けられる階床である出発階まで走行して停止することで、当該乗場呼びに応じる。かご４が応じる乗場呼びは、当該かご４の呼びの例である。かご４の壁において、かご出入口が設けられる。かご出入口は、かご４の内側から外側に通じる開口である。かご４は、かごドア８と、かご操作盤９と、カメラ１０と、を備える。
　かごドア８は、かご出入口に設けられる。かごドア８は、いずれかの階床にかご４が停止しているときに、利用者がかご４に乗降しうるように当該階床の乗場の乗場ドアを連動させて開閉する装置である。
　かご操作盤９は、かご４の内側の壁に設けられる。かご操作盤９は、かご４の内側において利用者が行うかご呼びの操作を受け付ける装置である。かご操作盤９は、例えばかご呼びの行先階を指定する行先階ボタンを有する。かご４のかご操作盤９によるかご呼びは、指定された行先階まで当該かご４を走行させて停止させる呼びである。かご操作盤９によるかご呼びは、当該かご操作盤９を備えるかご４の呼びの例である。
　カメラ１０は、かご４の内側に設けられる。カメラ１０は、かご４の内側の画像を撮影する装置である。カメラ１０は、かご４の内側に乗車している利用者を撮影しうる位置に設けられる。カメラ１０は、例えばかご４の内側の天井に設けられる。カメラ１０が撮影する画像は、例えば撮影している時間における各時刻に対応する複数のフレームを含む動画である。カメラ１０が撮影した画像は、例えば建物の管理人室または警備会社などにおいて表示される。
　管理部５は、例えば昇降路の上部または下部などに設けられる。建物においてエレベーター１の機械室が設けられる場合に、管理部５は、機械室に設けられてもよい。管理部５は、エレベーター１の運行状態などを管理する部分である。運行状態の管理は、例えばかご４の動作状態の判定などを含む。管理部５は、例えば乗場操作盤２およびかご操作盤９の状態の監視などによってかご４の動作状態を判定する。例えば、乗場操作盤２およびかご操作盤９のいずれに対してもかご４の呼びの操作が行われていない状況が休止判定時間より長く継続している場合に、管理部５は、当該かご４の動作状態を休止状態であると判定する。ここで、休止判定時間は、かご４またはエレベーター１の状況によって予め設定される時間である。管理部５は、かご４を休止状態と判定する場合に、当該かご４についての休止信号を出力する。管理部５は、例えばかご４の呼びの操作が行われるときに、休止状態が解除されたと判定する。
　かご制御部６は、例えば昇降路の上部または下部などに設けられる。建物においてエレベーター１の機械室が設けられる場合に、かご制御部６は、機械室に設けられてもよい。かご制御部６は、かご４の動作などの制御を行う部分である。かご４の動作の制御は、例えばかご４を上方および下方に走行させるためのモーター３の制御などを含む。かご４の動作の制御は、例えば次のようなかごドア８の開閉の制御を含む。かご制御部６は、乗場呼びまたはかご呼びなどに基づいて停止する階床にかご４が到着するときに、当該かご４のかごドア８を開く制御信号「１」を当該かご４に出力する。停止階において完全に閉じていたかごドア８は、制御信号「１」が入力されるときに開く。その後、かご制御部６は、当該かごドア８を閉じる制御信号「０」を当該かご４に出力する。停止階において完全に開いていたかごドア８は、制御信号「０」が入力されるときに閉じる。
　監視装置７は、例えば昇降路の上部または下部などに設けられる。建物においてエレベーター１の機械室が設けられる場合に、監視装置７は、機械室に設けられてもよい。監視装置７は、かご４の内側の監視を行う装置である。かご４の内側の監視は、カメラ１０により撮影された画像の記録を含む。監視装置７は、記録媒体１１と、動き検出部１２と、パラメータ調整部１３と、記録制御部１４と、を備える。
　記録媒体１１は、カメラ１０によって撮影された画像を蓄積して記録する媒体である。記録媒体１１は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などの情報を蓄積する記憶媒体である。
　動き検出部１２は、カメラ１０によって撮影されたかご４の内側の画像における利用者の動きを検出する部分である。動き検出部１２は、例えばいずれかの時刻に対応するフレームに対して１つ前の時刻に対応するフレームを基準とした比較を行うことで、利用者の動きを検出する。動き検出部１２による検出は、検出パラメータに基づいて行われる。動き検出部１２は、動きの検出結果を記録制御部１４に出力する。
　パラメータ調整部１３は、動き検出部１２による検出の検出パラメータを調整する部分である。パラメータ調整部１３は、調整した検出パラメータを動き検出部１２に出力する。ここで、同一の検出パラメータが設定されている場合においても、乗車人数などのかご４の状況によって、動き検出部１２によるかご４の内側の利用者の動きの検出の有無が異なることがある。乗車人数は、かご４に乗車している利用者の人数の例えば推定値である。パラメータ調整部１３は、かご４の状況の変化による利用者の動きの誤検出および不検出を抑えうるように、乗車人数に基づいて検出パラメータを調整する機能を搭載する。ここで、利用者の動きの誤検出は、利用者が検出対象となる動きをしていない、または利用者がかご４に乗車していないにも関わらず、動き検出部１２が動きを検出する事象などである。また、利用者の動きの不検出は、利用者が検出対象となる動きをしているにも関わらず、動き検出部１２が動きを検出しない事象などである。パラメータ調整部１３は、人数推定部１５と、パラメータリセット部１６と、パラメータ決定部１７と、を備える。
　人数推定部１５は、かご４の呼びなどに基づいて、当該かご４の乗車人数を推定する部分である。この例において、人数推定部１５は、乗車人数の増減を推定する機能を搭載する。人数推定部１５は、乗車人数の増減の推定にもとづいて乗車人数を推定してもよい。人数推定部１５は、例えばかご４の呼びがかご呼びまたは乗場呼びのいずれであるかに基づいて乗車人数を推定する。すなわち、人数推定部１５は、かご４にかご呼びが登録される場合に、当該かご呼びの行先階において乗車人数が減少すると推定する。人数推定部１５は、かご４が乗場呼びに応じる場合に、当該乗場呼びの出発階において乗車人数が増加すると推定する。ここで、人数推定部１５は、乗場呼びによって停止しているかご４におけるかご呼びの数に基づいて乗車人数を推定してもよい。例えば複数の行先階を指定する複数のかご呼びの操作をかご操作盤９が受け付ける場合に、人数推定部１５は、かご操作盤９が受け付けたかご呼びの操作の数に対応する人数が乗車したとして、当該数だけ乗車人数が増加すると推定する。この例において、人数推定部１５は、推定した乗車人数の増減の情報をパラメータ決定部１７に出力する。
　パラメータリセット部１６は、動作状態が休止状態であると判定されたかご４についてのリセット信号を出力する部分である。パラメータリセット部１６は、かご４の動作状態について休止状態であると判定するときに管理部５が出力する休止信号を受け付ける。パラメータリセット部１６は、休止信号を受け付けるときに、休止状態であると判定されたかご４についてのリセット信号をパラメータ決定部１７に出力する。
　パラメータ決定部１７は、人数推定部１５から入力された情報またはパラメータリセット部１６から入力されたリセット信号などに基づいて、動き検出部１２に出力する検出パラメータを決定する部分である。パラメータ決定部１７は、例えば人数推定部１５からかご４の乗車人数についての情報が入力されるときに、入力された情報に基づいて当該かご４について出力する検出パラメータを調整する。パラメータ決定部１７は、かご４についてのリセット信号が入力されるときに、当該かご４について出力する検出パラメータを初期値にリセットする。
　記録制御部１４は、動き検出部１２による検出の結果に基づいて、カメラ１０が撮影した画像を記録媒体１１に記録させる部分である。記録制御部１４は、カメラ１０が撮影した画像を一時的に蓄積するバッファを搭載する。記録制御部１４は、例えば次のような記録の制御を行う。記録制御部１４は、いずれかの時刻のフレームにおいて動き検出部１２が利用者の動きを検出する場合に、例えば数秒などの予め設定された時間だけ当該時刻より前からの画像を出力する。記録媒体１１は、入力された画像を蓄積して記録する。その後、記録制御部１４は、予め設定された時間の画像を記録媒体１１に記録させた後に、記録媒体１１への画像の出力を停止する。記録制御部１４が記録媒体１１に出力する画像は、例えばバッファに一時的に蓄積された画像である。あるいは、記録制御部１４は、記録媒体１１が画像の記録を行っている時間にカメラ１０が撮影した画像を記録媒体１１にバッファを介さずに出力してもよい。この例において、記録制御部１４は、記録媒体１１への画像の出力を停止してから動き検出部１２によって次に動きが検出されるまで、記録媒体１１への画像の出力を行わない。
　続いて、図２から図６を用いて、動き検出部１２による動きの検出の例を説明する。
　図２、図５および図６は、実施の形態１に係る動き検出部による動きの検出の例を示す図である。
　図３および図４は、実施の形態１に係る動き検出部における検出パラメータの例を示す図である。
　図２において、カメラ１０が撮影するかご４の内側の画像において１人の利用者が映っている場合の例が示される。図２のイメージ（ａ１）は、時刻ｔのフレームに対応する。
　動き検出部１２は、カメラ１０が撮影する画像を取得する。動き検出部１２は、フレームを複数のブロックに分割する。各々のブロックは、分割されたフレームの領域である。各々のブロックは、複数の画素を含む。この例において、動き検出部１２は、縦方向および横方向に４０ずつの画素を含む４０×４０の画素のブロックにフレームを分割する。なお、ブロックへの分割は、より多い画素数のより粗い分割であってもよい。より粗い分割によって、より大まかな動きが検出される。ブロックへの分割は、より少ない画素数のより細かい分割であってもよい。より細かい分割によって、より詳細な動きが検出される。
　図２のイメージ（ｂ１）およびイメージ（ｂ２）において、ブロックへの分割が示される。（ｂ１）は、時刻ｔのフレームに対応する。イメージ（ｂ２）は、時刻ｔの１つ後の時刻である時刻ｔ＋１のフレームに対応する。
　時刻ｔから時刻ｔ＋１までの間に、カメラ１０が撮影する画像に映っている利用者は、腰を曲げるように動いている。動き検出部１２は、かご４の内側におけるこのような利用者の動きを検出しうるように、各々のブロックについてフレーム間の差異を算出する。ブロックについてのフレーム間の差異は、例えば当該ブロックに含まれる各々の画素の輝度の差異である。算出される差異は、例えば、各々の画素の輝度の差分値の総和、差分値の画素にわたる平均、差分値の絶対値の総和、または差分値の二乗の総和など、ブロックにおける輝度の変化を表す値である。この例において、イメージ（ｂ１）が対応する時刻ｔのフレームとイメージ（ｂ２）が対応する時刻ｔ＋１のフレームとの間の差異が各々のブロックについて算出される。動き検出部１２は、算出した差異および検出パラメータに基づいて、利用者の動きを検出する。検出パラメータは、ブロック閾値と、フレーム閾値と、を含む。
　図３において、ブロック閾値の例が示される。ブロック閾値は、各々のブロックにおいて変化の有無を検出する差異の値の閾値である。すなわち、動き検出部１２は、算出したフレーム間の差異がブロック閾値以上のブロックについて、当該ブロックの変化を検出する。ブロック閾値は、ブロック感度に応じて予め定められる値である。ブロック感度は、各々のブロックにおける変化の感度を表す水準である。この例の動き検出部１２において、高い順に「高」、「中」、および「低」のブロック感度が設定されている。ブロック感度「高」に対応して、ブロック閾値２０が設定されている。ブロック感度「中」に対応して、ブロック閾値６０が設定されている。ブロック感度「低」に対応して、ブロック閾値１２０が設定されている。例えばブロック感度「高」が設定されている場合に、動き検出部１２は、算出したフレーム間の差異がブロック閾値である２０以上のブロックについて、当該ブロックの変化を検出する。このため、ブロック閾値が大きいほど、各々のブロックにおける変化の感度が低くなる。
　図４において、フレーム閾値の例が示される。フレーム閾値は、各々の時刻において利用者の動きの有無を検出するブロック数の閾値である。動き検出部１２は、いずれかの時刻ｔ＋１とその前の時刻ｔとのフレームの間において動きを検出したブロック数がフレーム閾値以上であるときに、時刻ｔ＋１における利用者の動きを検出する。フレーム閾値は、フレーム感度に応じて予め定められる値である。フレーム感度は、各々の時刻の間における変化の感度を表す水準である。この例の動き検出部１２において、高い順に「高」、「中」、および「低」のフレーム感度が設定されている。フレーム感度「高」に対応して、フレーム閾値２が設定されている。フレーム感度「中」に対応して、フレーム閾値６が設定されている。フレーム感度「低」に対応して、フレーム閾値１２が設定されている。例えばフレーム感度「高」が設定されている場合に、動き検出部１２は、時刻ｔ＋１と時刻ｔとのフレームの間において動きを検出したブロック数がフレーム閾値である２以上であるときに、時刻ｔ＋１における利用者の動きを検出する。このため、フレーム閾値が大きいほど、各々の時刻における変化の感度が低くなる。
　図５のイメージ（ｃ１）およびイメージ（ｃ２）において、ブロック感度「中」が設定されているときに変化が検出されるブロックが示される。一方、図５のイメージ（ｄ１）およびイメージ（ｄ２）において、ブロック感度「高」が設定されているときに変化が検出されるブロックが示される。ここで、イメージ（ｃ１）およびイメージ（ｄ１）は、時刻ｔのフレームに対応する。また、イメージ（ｃ２）およびイメージ（ｄ２）は、時刻ｔ＋１のフレームに対応する。イメージ（ｃ１）とイメージ（ｃ２）との間における利用者の動き、およびイメージ（ｄ１）とイメージ（ｄ２）との間における利用者の動きは、互いに同一である。
　イメージ（ｃ２）のフレームとイメージ（ｃ１）のフレームとの間において、ブロック感度「中」のもとで変化が検出されたブロックは、イメージ（ｃ２）において斜線で示される。この例において、２つのブロックにおいて変化が検出されている。一方、イメージ（ｄ２）のフレームとイメージ（ｄ１）のフレームとの間において、ブロック感度「高」のもとで変化が検出されたブロックは、イメージ（ｄ２）において斜線で示される。この例において、７つのブロックにおいて変化が検出されている。このように、ブロック感度が高いほど、多くのブロックにおいて変化が検出されやすくなる。
　ブロック感度「中」に設定されているときに変化が検出されたブロック数２は、フレーム感度「中」におけるフレーム閾値６より小さい。このため、ブロック感度「中」およびフレーム感度「中」のもとで、動き検出部１２は、時刻ｔ＋１において利用者の動きを検出しない。一方、ブロック感度「高」に設定されているときに変化が検出されたブロック数７は、フレーム感度「中」におけるフレーム閾値６以上である。このため、ブロック感度「高」およびフレーム感度「中」のもとで、動き検出部１２は、時刻ｔ＋１において利用者の動きを検出する。このように、同一の利用者の動きに対して、検出パラメータであるブロック感度の調整によって利用者の動きの検出の有無が調整される。
　また、ブロック感度「中」に設定されているときに変化が検出されたブロック数７は、フレーム感度「高」におけるフレーム閾値２以上である。このため、ブロック感度「中」およびフレーム感度「高」のもとで、動き検出部１２は、時刻ｔ＋１において利用者の動きを検出する。このように、同一の利用者の動きに対して、検出パラメータであるフレーム感度の調整によって利用者の動きの検出の有無が調整される。
　図６において、カメラ１０が撮影するかご４の内側の画像において２人の利用者が映っている場合の例が示される。図６のイメージ（ａ３）、イメージ（ｂ３）およびイメージ（ｃ３）は、時刻ｓのフレームに対応する。図６のイメージ（ｂ４）およびイメージ（ｃ４）は、時刻ｓの１つ後の時刻である時刻ｓ＋１のフレームに対応する。また、イメージ（ｂ３）およびイメージ（ｂ４）において、ブロックへの分割が示される。この例において、動き検出部１２は、図２のイメージと同様に縦方向および横方向に４０ずつの画素を含む４０×４０の画素のブロックにフレームを分割する。また、イメージ（ｃ３）およびイメージ（ｃ４）において、ブロック感度「中」が設定されているときに変化が検出されるブロックが示される。この例において、イメージ（ｃ３）のフレームとイメージ（ｃ４）のフレームとの間において、ブロック感度「中」のもとで変化が検出されたブロックは、イメージ（ｃ４）において斜線で示される。
　時刻ｓから時刻ｓ＋１までの間に、カメラ１０が撮影する画像に映っている２人の利用者の各々は、腰を曲げるように動いている。時刻ｓから時刻ｓ＋１までの間の２人の利用者の各々の動きは、図２における利用者の時刻ｔから時刻ｔ＋１までの間の動きと同様である。なお、ブロック感度「中」およびフレーム感度「中」のもとで、動き検出部１２は、時刻ｔ＋１において単独の利用者の動きを検出しない。一方、時刻ｓから時刻ｓ＋１までの間において、ブロック感度「中」のもとで、動き検出部１２は、６つのブロックにおいて変化を検出している。ブロック感度「中」に設定されているときに変化が検出されたブロック数６は、フレーム感度「中」におけるフレーム閾値６以上である。このため、ブロック感度「中」およびフレーム感度「中」のもとで、動き検出部１２は、時刻ｓ＋１において利用者の動きを検出する。
　このように、同一の検出パラメータが設定されている場合においても、同様の動きをする利用者の人数によって、動き検出部１２によるかご４の内側の利用者の動きの検出の有無が異なることがある。動き検出部１２による利用者の動きの検出はフレームの間の画像の差異に基づくので、動き検出部１２は、同一の検出パラメータのもとであっても、画像において差異が生じうる面積が大きいほど動きを検出しやすくなる。ここで、画像において差異が生じうる面積は、画像において利用者が映っている部分の面積などである。このため、パラメータ調整部１３は、かご４の状況の変化による利用者の動きの誤検出および不検出を抑えうるように、乗車人数に基づいて検出パラメータを調整する。
　続いて、図７を用いて、パラメータ調整部１３による検出パラメータの調整の例を説明する。
　図７は、実施の形態１に係るパラメータ調整部による検出パラメータの調整の例を示す図である。
　人数推定部１５は、例えば管理部５に動作状態が休止状態であると判定されたかご４について、乗車人数を０と判定する。
　登録されたかご呼びによってかご４が行先階に停止するときに、人数推定部１５は、行先階において当該かご４から利用者が降車すると推定する。このとき、人数推定部１５は、当該かご呼びの行先階において乗車人数が減少すると推定する。人数推定部１５は、当該かご４が行先階に停止するときに、乗車人数の減少情報として「１」をパラメータ決定部１７に出力する。
　かご４が応じる乗場呼びによって当該かご４が出発階に停止するときに、人数推定部１５は、乗場呼びの出発階において当該かご４に利用者が乗車すると推定する。このとき、人数推定部１５は、当該乗場呼びの出発階において乗車人数が増加すると推定する。人数推定部１５は、当該かご４が出発階に停止するときに、乗車人数の増加情報として「１」をパラメータ決定部１７に出力する。
　乗場呼びの出発階において停止しているかご４において複数のかご呼びが登録されるときに、人数推定部１５は、例えば登録されたかご呼びの数に応じた人数の利用者が乗車すると推定してもよい。このとき、人数推定部１５は、乗車する利用者の人数として推定した数の回数だけ、乗車人数の減少情報として「１」を出力する。
　かご４が乗場呼びおよびかご呼びの両方によって停止するときに、人数推定部１５は、乗車人数の増加情報および乗車人数の減少情報の両方をパラメータ決定部１７に出力する。
　なお、人数推定部１５は、乗車人数の増減を推定しないときに、増加情報および減少情報として「０」を出力してもよい。
　パラメータ決定部１７は、乗算器１８ａ、乗算器１８ｂ、乗算器１８ｃ、および乗算器１８ｄを備える。パラメータ決定部１７は、加算器１９ａおよび加算器１９ｂを備える。パラメータ決定部１７は、減算器２０ａおよび減算器２０ｂを備える。パラメータ決定部１７は、保持器２１ａおよび保持器２１ｂを備える。パラメータ決定部１７は、フレーム閾値決定部２２と、ブロック閾値決定部２３と、を備える。
　フレーム閾値決定部２２は、フレーム閾値を決定する部分である。フレーム閾値決定部２２は、フレーム閾値調整変数の入力値に基づいてフレーム閾値を決定する。フレーム閾値調整変数の値は、保持器２１ａが保持している値である。フレーム閾値調整変数の値は、保持器２１ａからフレーム閾値決定部２２に入力される。
　ブロック閾値決定部２３は、ブロック閾値を決定する部分である。ブロック閾値決定部２３は、ブロック閾値調整変数の入力値に基づいてブロック閾値を決定する。ブロック閾値調整変数の値は、保持器２１ｂが保持している値である。ブロック閾値調整変数の値は、保持器２１ｂからブロック閾値決定部２３に入力される。
　人数推定部１５からの乗車人数の増加情報は、乗算器１８ａおよび乗算器１８ｂに入力される。人数推定部１５からの乗車人数の増加情報は、乗算器１８ｃおよび乗算器１８ｄに入力される。
　乗算器１８ａおよび乗算器１８ｃにおいて、重み係数Ａが予め設定される。重み係数Ａは、検出パラメータの調整においてフレーム閾値の変化しやすさを設定する係数である。重み係数Ａの値を大きくするほど、パラメータの調整においてフレーム閾値が変更の速さが速やかになる。また、重み係数Ａの値を大きくするほど、パラメータの調整においてフレーム閾値の変更の速さが緩やかになる。
　乗算器１８ｂおよび乗算器１８ｄにおいて、重み係数Ｂが予め設定される。重み係数Ｂは、検出パラメータの調整においてブロック閾値の変化しやすさを設定する係数である。重み係数Ｂの値を大きくするほど、パラメータの調整においてブロック閾値が変更の速さが速やかになる。また、重み係数Ｂの値を大きくするほど、パラメータの調整においてブロック閾値の変更の速さが緩やかになる。
　このように、検出パラメータの調整におけるフレーム閾値およびブロック閾値の変化しやすさは、重み係数Ａおよび重み係数Ｂによって独立に設定される。ここで、乗車人数が１人または少数人の場合に、ブロック閾値が動きの検出に与える影響は、フレーム閾値が与える影響より小さい場合が多い。この場合に、ブロック閾値に対応する重み係数Ｂは、例えばフレーム閾値に対応する重み係数Ａより大きい値が設定される。
　乗算器１８ａは、入力される増加情報に重み係数Ａを乗じて加算器１９ａに出力する。乗算器１８ｃは、入力される減少情報に重み係数Ａを乗じて減算器２０ａに出力する。減算器２０ａは、入力される値を保持器２１ａが保持している値から減じて加算器１９ａに出力する。加算器１９ａは、乗算器１８ａおよび減算器２０ａから入力される値を加算して保持器２１ａに出力する。保持器２１ａは、入力された値によって保持している変数の値を更新する。このように、乗算器１８ａ、乗算器１８ｃ、加算器１９ａ、減算器２０ａ、および保持器２１ａは、増加情報および減少情報に重みづけして積分する積分器を構成する。
　フレーム閾値決定部２２は、保持器２１ａから取得したフレーム閾値調整変数の値に基づいて、例えば次のようにフレーム感度を介してフレーム閾値を決定する。フレーム閾値決定部２２は、フレーム閾値調整変数の値がフレーム感度「低」に対して予め設定された値を上回るときに、フレーム感度を「低」に決定する。フレーム閾値決定部２２は、フレーム閾値調整変数の値がフレーム感度「高」に対して予め設定された値を下回るときに、フレーム感度を「高」に決定する。フレーム閾値決定部２２は、フレーム閾値調整変数の値がフレーム感度「高」に対して予め設定された値とフレーム感度「低」に対して予め設定された値との間にあるときに、フレーム感度を「中」に決定する。フレーム閾値決定部２２は、決定したフレーム感度に対応する値によってフレーム閾値を決定する。動き検出部１２における検出パラメータは、パラメータ決定部１７が決定したフレーム感度およびフレーム閾値に基づいて調整される。
　乗算器１８ｂは、入力される増加情報に重み係数Ｂを乗じて加算器１９ｂに出力する。乗算器１８ｄは、入力される減少情報に重み係数Ｂを乗じて減算器２０ｂに出力する。減算器２０ｂは、入力される値を保持器２１ｂが保持している値から減じて加算器１９ｂに出力する。加算器１９ｂは、乗算器１８ｂおよび減算器２０ｂから入力される値を加算して保持器２１ｂに出力する。保持器２１ｂは、入力された値によって保持している変数の値を更新する。このように、乗算器１８ｂ、乗算器１８ｄ、加算器１９ｂ、減算器２０ｂ、および保持器２１ｂは、増加情報および減少情報に重みづけして積分する積分器を構成する。
　ブロック閾値決定部２３は、保持器２１ｂから取得したブロック閾値調整変数の値に基づいて、例えば次のようにブロック感度を介してブロック閾値を決定する。ブロック閾値決定部２３は、ブロック閾値調整変数の値がブロック感度「低」に対して予め設定された値を上回るときに、ブロック感度を「低」に決定する。ブロック閾値決定部２３は、ブロック閾値調整変数の値がブロック感度「高」に対して予め設定された値を下回るときに、ブロック感度を「高」に決定する。ブロック閾値決定部２３は、ブロック閾値調整変数の値がブロック感度「高」に対して予め設定された値とブロック感度「低」に対して予め設定された値との間にあるときに、ブロック感度を「中」に決定する。ブロック閾値決定部２３は、決定したブロック感度に対応する値によってブロック閾値を決定する。動き検出部１２における検出パラメータは、パラメータ決定部１７が決定したブロック感度およびブロック閾値に基づいて調整される。
　続いて、図８および図９に基づいて、エレベーター１の動作の例を説明する。
　図８および図９は、実施の形態１に係るエレベーターの動作の例を説明するフローチャートである。
　図８のステップＳ１において、管理部５は、乗場操作盤２においてかご４の呼びの操作が行われていない状況が休止判定時間より長く継続しているかを判定する。判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ２に進む。一方、判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、図９のステップＳ７に進む。
　ステップＳ２において、管理部５は、かご操作盤９においてかご４の呼びの操作が行われていない状況が休止判定時間より長く継続しているかを判定する。判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ３に進む。一方、判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、図９のステップＳ７に進む。
　ステップＳ３において、管理部５は、監視装置７のパラメータリセット部１６に休止信号を出力する。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ４に進む。
　ステップＳ４において、パラメータリセット部１６は、パラメータ決定部１７にリセット信号を出力する。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ５に進む。
　ステップＳ５において、パラメータ決定部１７は、フレーム感度を初期値にリセットする。フレーム感度の初期値は、例えばフレーム感度「高」などである。このとき、フレーム閾値は、初期値としてフレーム感度の初期値に対応する値にリセットされる。また、パラメータ決定部１７は、保持器２１ａが保持しているフレーム閾値調整変数の値を初期値にリセットする。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ６に進む。
　ステップＳ６において、パラメータ決定部１７は、ブロック感度を初期値にリセットする。ブロック感度の初期値は、例えばブロック感度「高」などである。このとき、ブロック閾値は、初期値としてブロック感度の初期値に対応する値にリセットされる。また、パラメータ決定部１７は、保持器２１ｂが保持しているブロック閾値調整変数の値を初期値にリセットする。その後、エレベーター１の動作は、図９のステップＳ７に進む。
　図９のステップＳ７において、かご４が呼びによって停止する場合に、人数推定部１５は、当該呼びが乗場呼びであったかを判定する。判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ８に進む。一方、判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１１に進む。
　ステップＳ８において、人数推定部１５は、かご４が停止しているときに当該かご４のかご操作盤９において操作されるかご呼びの数をカウントする。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ９に進む。
　ステップＳ９において、人数推定部１５は、増加情報「１」を、カウントしたかご呼びの回数分、パラメータ決定部１７に出力する。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ１０に進む。
　ステップＳ１０において、パラメータ決定部１７は、入力された増加情報に基づいて検出パラメータの調整を行う。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ１４に進む。
　ステップＳ１１において、かご４が呼びによって停止する場合に、人数推定部１５は、当該呼びがかご呼びであったかを判定する。判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１２に進む。一方、判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、図８のステップＳ１に進む。
　ステップＳ１２において、人数推定部１５は、減少情報「１」をパラメータ決定部１７に出力する。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ１３に進む。
　ステップＳ１３において、パラメータ決定部１７は、入力された減少情報に基づいて検出パラメータの調整を行う。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ１４に進む。
　なお、ステップＳ１０の最後において、人数推定部１５は、かご４がかご呼びによって停止したかを判定してもよい。このとき、判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１４に進む。一方、判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１２に進む。
　ステップＳ１４において、動き検出部１２は、調整された検出パラメータに基づいて、かご４の内側における利用者の動きの検出を行う。その後、エレベーター１の動作は、ステップＳ１５に進む。
　なお、ステップＳ１４において、呼びによってかご４がいずれかの階床に停止する場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ７に進んでもよい。
　ステップＳ１５において、記録制御部１４は、動き検出部１２がかご４の内側において利用者の動きを検出したかを判定する。判定結果がＮｏの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１４に進む。一方、判定結果がＹｅｓの場合に、エレベーター１の動作は、ステップＳ１６に進む。
　ステップＳ１６において、記録制御部１４は、カメラ１０が撮影した画像を記録媒体１１に記録させる。その後、かご４の内側の監視に係るエレベーター１の動作は、終了する。
　このように、エレベーター１におけるかご４の内側の監視方法は、監視装置７によって実行される。なお、監視装置７の各機能は、例えば監視装置７にインストールされている監視プログラムなどに基づいて実行される。監視プログラムに基づいて実行される機能は、例えばパラメータ調整部１３、動き検出部１２、記録制御部１４、および記録媒体１１などの各部分の機能を含む。
　以上に説明したように、実施の形態１に係る監視装置７は、パラメータ調整部１３と、動き検出部１２と、記録制御部１４と、を備える。パラメータ調整部１３は、エレベーター１のかご４の乗車人数に基づいて検出パラメータを調整する。動き検出部１２は、カメラ１０が撮影した画像のかご４の内側における動きを、検出パラメータに基づいて検出する。カメラ１０は、かご４の内側に設けられる。記録制御部１４は、動き検出部１２による検出の結果に基づいて、カメラ１０が撮影した画像を記録媒体１１に記録させる。
　また、実施の形態１に係る監視方法は、パラメータ調整工程と、動き検出工程と、記録制御工程と、を備える。パラメータ調整工程は、エレベーター１のかご４の乗車人数に基づいて検出パラメータを調整する工程である。動き検出工程は、カメラ１０が撮影した画像のかご４の内側における動きを、パラメータ調整工程において調整された検出パラメータに基づいて検出する工程である。記録制御工程は、動き検出工程における検出の結果に基づいて、カメラ１０が撮影した画像を記録媒体１１に記録させる工程である。
　エレベーター１のかご４の乗車人数によって、かご４の内側の画像において、撮影している時間の内の時刻間の差異が生じうる面積が大きくなる。このため、乗車人数によって、画像に基づく動きの検出のしやすさが変化する。ここで、動きの検出に用いられる検出パラメータは乗車人数に基づいて調整されるので、同様の動きに対する検出の有無が乗車人数によってばらつきにくくなる。このため、かご４の乗車人数が変化する場合においても、かご４の内側の利用者の動きの誤検出および不検出が生じにくくなる。このように、調整された検出パラメータによる動きの検出に基づいて記録媒体１１への画像の記録が制御される。このため、動きの誤検出によって不要な情報が記録されることによるデータ容量の増大が生じにくくなる。また、動きの不検出によって必要な情報が記録されない記録情報の漏れが生じにくくなる。また、不要な情報が記録されにくくなることで記録媒体１１におけるデータ容量が節約されるので、より長期間にわたる情報を記録しておくことができるようになる。
　また、パラメータ調整部１３は、人数推定部１５を有する。人数推定部１５は、かご４の呼びに基づいて乗車人数を推定する。
　また、パラメータ調整工程は、人数推定工程を有する。人数推定工程は、かご４の呼びに基づいて乗車人数を推定する工程である。
　乗車人数はかご４の呼びに基づいて推定されるので、かご４の乗客を認識する画像処理などの複雑な処理を必要としない。このため、かご４の内側の監視に係る処理負荷を低減できる。
　また、人数推定部１５は、かご４の呼びによってかご４が停止する場合に、当該かご４の呼びがかご呼びまたは乗場呼びのいずれであるかに基づいて乗車人数の増減を推定する。
　また、人数推定工程は、かご４の呼びによってかご４が停止する場合に、当該かご４の呼びがかご呼びまたは乗場呼びのいずれであるかに基づいて乗車人数の増減を推定する工程を含む。
　エレベーター１において、乗場呼びは、かご４が停止するときの利用者の乗車に対応する。一方、かご呼びは、かご４が停止するときの利用者の降車に対応する。このため、かご４が呼びによって停止したときに、当該呼びがかご呼びであるか乗場呼びであるかによって乗車人数の増減が推定できる。このとき、画像処理などの複雑な処理を必要としないので、かご４の内側の監視に係る処理負荷を低減できる。
　また、人数推定部１５は、乗場呼びによってかご４が停止しているときのかご４のかご呼びの数に基づいて乗車人数の増加を推定する。
　また、人数推定工程は、乗場呼びによってかご４が停止しているときのかご４のかご呼びの数に基づいて乗車人数の増加を推定する工程を含む。
　エレベーター１において、乗場から複数の利用者が乗車する場合に、乗場呼びは最初の一人の利用者のみによって行われることが多い。一方、同一の乗場から乗車する利用者が多いほど、乗車後のかご呼びによる行先階の数は多くなりうる。このため、乗場呼びの後に乗車した利用者によるかご呼びの数によって、乗車した利用者の増加を推定しうる。このとき、画像処理などの複雑な処理を必要としないので、かご４の内側の監視に係る処理負荷を低減できる。
　また、動き検出部１２は、複数のブロックの各々について、カメラ１０が撮影した画像を構成するフレームの間の差異を算出する。各々のブロックは、カメラ１０が撮影した画像を複数の領域に分割する。動き検出部１２は、複数のブロックのうち、算出したフレームの間の差異が予め設定されたブロック閾値以上のブロックについて変化を検出する。動き検出部１２は、複数のブロックの各々において検出された変化に基づいて、かご４の内側における動きを検出する。パラメータ調整部１３は、ブロック閾値を検出パラメータとして調整する。
　また、動き検出工程は、内部工程を含む。当該内部工程において、カメラ１０が撮影した画像を構成するフレームの間の差異が算出される。当該内部工程において、複数のブロックのうち、算出されたフレームの間の差異が予め設定されたブロック閾値以上のブロックについて変化が検出される。動き検出工程において、複数のブロックの各々において検出された変化に基づいて、かご４の内側における動きが検出される。パラメータ調整工程において、ブロック閾値が検出パラメータとして調整される。
　乗車人数による動きの検出のしやすさの変化は、画像を撮影している時間の内の時刻間の差異が生じうる面積が大きくなることなどによる。このため、画像を複数の領域に分割するブロックの各々における変化の検出の閾値であるブロック閾値の調整によって、生じた差異を変化として検出する感度が調整される。このため、ブロック閾値の調整によって動きの検出のしやすさが調整できる。ここで、ブロックにおける変化の検出は、画像処理などの複雑な処理を必要としないので、かご４の内側の監視に係る処理負荷を低減できる。
　また、動き検出部１２は、フレームの間において複数のブロックのうち変化を検出したブロックの数が予め設定されたフレーム閾値以上である場合に、かご４の内側における動きを検出する。パラメータ調整部１３は、フレーム閾値を検出パラメータとして調整する。
　また、動き検出工程において、フレームの間において複数のブロックのうち変化を検出したブロックの数が予め設定されたフレーム閾値以上である場合に、かご４の内側における動きが検出される。パラメータ調整工程において、フレーム閾値が検出パラメータとして調整される。
　乗車人数による動きの検出のしやすさの変化は、画像を撮影している時間の内の時刻間の差異が生じうる面積が大きくなることなどによる。このため、変化が検出されたブロックの数に対する閾値であるフレーム閾値の調整によって、フレーム間における動きを検出する感度が調整される。このため、フレーム閾値の調整によって動きの検出のしやすさが調整できる。ここで、ブロック数による変化の検出は、画像処理などの複雑な処理を必要としないので、かご４の内側の監視に係る処理負荷を低減できる。
　また、検出パラメータであるブロック閾値およびフレーム閾値は、互いに独立に調整される。このため、監視装置７が適用されるエレベーター１のかご４の状態に応じて、動き検出の感度がより適切に調整される。また、ブロック閾値およびフレーム閾値は、互いに異なる重み係数によって調整されている。このため、推定した乗客の増減に誤りがあった場合においても、検出パラメータの誤設定が防がれる。
　また、パラメータ調整部１３は、かご４の呼びがかご呼びである場合に、ブロック閾値を小さくする。
　また、パラメータ調整部１３は、かご４の呼びがかご呼びである場合に、フレーム閾値を小さくする。
　また、パラメータ調整工程の検出パラメータの調整において、かご４の呼びがかご呼びである場合に、ブロック閾値が小さくされる。
　また、パラメータ調整工程の検出パラメータの調整において、かご４の呼びがかご呼びである場合に、フレーム閾値が小さくされる。
　かご呼びによってかご４が停止するときに、乗車人数が減ると推定される。乗車人数が減る場合に、画像を撮影している時間の内の時刻間の差異が生じうる面積が小さくなる。このとき、動きの検出の感度を高めうるように、ブロック閾値およびフレーム閾値が小さくなるように検出パラメータとして調整される。このため、乗車人数が変化する場合においても、かご４の内側の利用者の動きの不検出が抑えられる。
　また、パラメータ調整部１３は、かご４の呼びが乗場呼びである場合に、ブロック閾値を大きくする。
　また、パラメータ調整部１３は、かご４の呼びが乗場呼びである場合に、フレーム閾値を大きくする。
　また、パラメータ調整工程の検出パラメータの調整において、かご４の呼びが乗場呼びである場合に、ブロック閾値が大きくされる。
　また、パラメータ調整工程の検出パラメータの調整において、かご４の呼びが乗場呼びである場合に、フレーム閾値が小さくされる。
　乗場呼びによってかご４が停止するときに、乗車人数が増えると推定される。乗車人数が増える場合に、画像を撮影している時間の内の時刻間の差異が生じうる面積が大きくなる。このとき、動きの検出の感度を低めうるように、ブロック閾値およびフレーム閾値が大きくなるように検出パラメータとして調整される。このため、乗車人数が変化する場合においても、かご４の内側の利用者の動きの誤検出が抑えられる。
　また、パラメータ調整部１３は、予め設定された休止判定時間の間かご４に呼びがないときに、検出パラメータを初期状態にリセットする。
　また、パラメータ調整工程は、予め設定された休止判定時間の間かご４に呼びがないときに、検出パラメータを初期状態にリセットする工程を含む。
　休止判定時間の間かご４に呼びがないときに、管理部５は、かご４の動作状態が休止状態であると判定する。休止状態であると判定されるときに、かご４の乗車人数が０であると推定される。このときに検出パラメータが初期値にリセットされるので、推定された乗車人数に誤差が生じる場合においても、生じた誤差が長期間蓄積しない。このため、安定した動き検出の精度が保たれる。
　なお、動き検出部１２は、２段階もしくは４段階以上の水準のブロック感度、または連続的なブロック感度などに基づいて動きを検出してもよい。動き検出部１２は、２段階または４段階以上の水準のフレーム感度、または連続的なフレーム感度などに基づいて動きを検出してもよい。
　また、パラメータ決定部１７は、ブロック閾値およびフレーム閾値のいずれか一方のみを調整してもよい。また、パラメータ決定部１７は、例えばブロック閾値調整変数の単調非減少関数などによって、ブロック感度を介さずに直接的にブロック閾値を調整してもよい。また、パラメータ決定部１７は、例えばフレーム閾値調整変数の単調非減少関数などによって、ブロック感度を介さずに直接的にフレーム閾値を調整してもよい。
　また、カメラ１０が撮影する画像は、動画フォーマットのデータでなくてもよい。カメラ１０が撮影する画像は、静止画であってもよい。例えば撮影している時間における各時刻に対応する複数の静止画をカメラ１０が撮影する場合に、各々の静止画を対応する時刻におけるフレームとして、以上に説明した監視装置７による監視方法が適用されてもよい。
　また、エレベーター１は、複数のかご４を備えていてもよい。このとき、エレベーター１は、複数のモーター３と、管理部５と、複数のかご制御部６と、監視装置７と、を備える。各々のかご４は、いずれかのモーター３が発生させる駆動力によって利用者などを複数の階床の間で輸送する。各々のかご制御部６は、いずれかのかご４の動作などの制御を行う。管理部５によって管理されるエレベーター１の運行状態は、各々のかご４の動作状態を含む。監視装置７は、各々のかご４の内側の監視を行う。なお、監視装置７は、各々のかご４に対応して複数設けられていてもよい。エレベーター１は、複数のかご４に割り当てられる呼びなどを管理する群管理装置を備えていてもよい。このとき、検出パラメータは、例えば各々のかご４について独立に調整される。
　また、監視装置７は、例えば単一のハードウェアによって構成されていてもよい。あるいは、監視装置７は、複数のハードウェアによって構成されていてもよい。監視装置７の一部または全部の機能は、例えばかご制御部６などのエレベーター１の他の装置の機能として実装されていてもよい。監視装置７の一部または全部は、インターネットなどの建物の外部のネットワークを経由してカメラ１０などに接続されるサーバ装置であってもよい。このとき、監視装置７の一部または全部は、クラウドサービスなどによって構成される仮想的なサーバであってもよい。
　続いて、図１０を用いて、監視装置７の主要部のハードウェア構成の例について説明する。
　図１０は、実施の形態１に係る監視装置７の主要部のハードウェア構成図である。
　監視装置７の各機能は、処理回路により実現し得る。処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ７ｂと少なくとも１つのメモリ７ｃとを備える。処理回路は、プロセッサ７ｂおよびメモリ７ｃと共に、あるいはそれらの代用として、少なくとも１つの専用のハードウェア７ａを備えてもよい。
　処理回路がプロセッサ７ｂとメモリ７ｃとを備える場合、監視装置７の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。そのプログラムはメモリ７ｃに格納される。プロセッサ７ｂは、メモリ７ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、監視装置７の各機能を実現する。
　プロセッサ７ｂは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。メモリ７ｃは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの、不揮発性または揮発性の半導体メモリなどにより構成される。
　処理回路が専用のハードウェア７ａを備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。
　監視装置７の各機能は、それぞれ処理回路で実現することができる。あるいは、監視装置７の各機能は、まとめて処理回路で実現することもできる。監視装置７の各機能について、一部を専用のハードウェア７ａで実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。このように、処理回路は、専用のハードウェア７ａ、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで監視装置７の各機能を実現する。
　実施の形態２．
　実施の形態２において、実施の形態１で開示される例と相違する点について特に詳しく説明する。実施の形態２で説明しない特徴については、実施の形態１で開示される例のいずれの特徴が採用されてもよい。
　図１１は、実施の形態２に係るエレベーターの構成図である。
　エレベーター１が適用される建物において、いずれかの階床が主要階として設けられている。主要階は、例えば建物の入り口が設けられる玄関階としての地上１階などである。主要階の乗場に設けられるエレベーター１の乗場操作盤２は、行先階を指定した乗場呼びの操作を受け付ける例えばタッチパネルを有する。この例において、タッチパネルは、乗場呼びの操作を行った利用者に情報を表示する機能を搭載する。このようなタッチパネルを有する乗場操作盤２は、主要階の他の１つまたは複数の階床に設けられていてもよい。
　エレベーター１は、複数のモーター３と、複数のかご４と、管理部５と、複数のかご制御部６と、監視装置７と、割当部２４と、を備える。
　割当部２４は、利用者の操作によって登録された乗場呼びを複数のかご４のいずれかに割当てる部分である。割当部２４は、例えばエレベーター１の群管理装置に設けられる。例えば主要階の乗場操作盤２によって行先階を指定した乗場呼びが登録されるときに、割当部２４は、いずれかのかご４に当該乗場呼びを割り当てる。割当部２４は、例えば同じ行先階を指定する乗場呼びを同じかご４に割り当てる。これにより、各々のかご４における停止階の数を抑制できるので、エレベーター１の運行効率が高まる。
　乗場呼びが割り当てられたかご４は、当該乗場呼びに応じて出発階まで走行して停止する。出発階は、例えば主要階である。このとき、割当部２４は、乗場呼びが操作された乗場操作盤２に、当該乗場呼びが割り当てられたかご４を識別する情報を出力する。当該乗場操作盤２は、入力された情報に基づいて、乗場呼びが割り当てられたかご４を表す情報を表示する。利用者は、表示された情報に基づいて、乗場呼びが割り当てられたかご４に乗車する。利用者は、当該かご４によって出発階から行先階まで移動する。
　監視装置７のパラメータ調整部１３は、カウント部２５を備える。カウント部２５は、割当部２４から各々のかご４に割り当てられた乗場呼びの情報を取得する。カウント部２５は、かご４に割り当てられた乗場呼びの数によって、当該かご４の乗車人数の増加分をカウントする。カウント部２５は、かご４に割り当てられた乗場呼びの行先階ごとの数によって、各階床における当該かご４の乗車人数の減少分をカウントする。カウント部２５は、カウントした乗車人数の増減の情報を人数推定部１５に出力する。
　人数推定部１５は、例えばかご４が出発階に到着するときに、カウント部２５から入力された乗車人数の増加分の数だけ、増加情報として「１」をパラメータ決定部１７に出力する。人数推定部１５は、例えばかご４が各々の行先階に到着するときに、当該行先階についてカウント部２５から入力された乗車人数の減少分の数だけ、減少情報として「１」をパラメータ決定部１７に出力する。
　パラメータ決定部１７は、入力された増加情報および減少情報に基づいて、調整された検出パラメータを決定する。
　このように、エレベーター１におけるかご４の内側の監視方法は、監視装置７によって実行される。なお、監視装置７の各機能は、例えば監視装置７にインストールされている監視プログラムなどに基づいて実行される。監視プログラムに基づいて実行される機能は、例えばパラメータ調整部１３、動き検出部１２、記録制御部１４、記録媒体１１、およびカウント部２５などの各部分の機能を含む。
　以上に説明したように、実施の形態２に係る監視装置７は、カウント部２５を備える。カウント部２５は、かご４が応じる行先階を指定した乗場呼びに基づいて、各階床におけるかご４の乗車人数をカウントする。人数推定部１５は、カウント部２５のカウントに基づいて乗車人数を推定する。
　また、実施の形態２に係る監視方法は、カウント工程を備える。カウント工程は、かご４が応じる行先階を指定した乗場呼びに基づいて、各階床におけるかご４の乗車人数をカウントする工程である。人数推定工程において、カウント工程のカウントに基づいて乗車人数が推定される。
　行先階を指定した乗場呼びによって、利用者ごとに出発階および行先階が特定される。このため、乗車人数の推定の精度が高くなる。このため、かご４の乗車人数が変化する場合においても、かご４の内側の利用者の動きの誤検出および不検出がより生じにくくなる。このように、調整された検出パラメータによる動きの検出に基づいて記録媒体１１への画像の記録が制御される。このため、動きの誤検出によって不要な情報が記録されることによるデータ容量の増大が生じにくくなる。また、動きの不検出によって必要な情報が記録されない記録情報の漏れが生じにくくなる。また、不要な情報が記録されにくくなることで記録媒体１１におけるデータ容量が節約されるので、より長期間にわたる情報を記録しておくことができるようになる。
　なお、エレベーター１は、かご４を１つのみ備えていてもよい。
　実施の形態３．
　実施の形態３において、実施の形態１または実施の形態２で開示される例と相違する点について特に詳しく説明する。実施の形態３で説明しない特徴については、実施の形態１または実施の形態２で開示される例のいずれの特徴が採用されてもよい。
　図１２は、実施の形態３に係るエレベーターの構成図である。
　エレベーター１は、時刻計測部２６と、を備える。時刻計測部２６は、現在の時刻を計測する時計機能を有する。
　監視装置７は、頻度推定部２７を備える。頻度推定部２７は、かご４の運行履歴に基づいてかご４の運転パターンを解析する部分である。運転パターンの解析は、時間帯ごとのかご４の利用頻度の推定を含む。なお、エレベーター１において複数のかご４が設けられる場合に、頻度推定部２７は、各々のかご４について独立に利用頻度を推定してもよい。あるいは、頻度推定部２７は、各々のかご４について平均値として利用頻度を推定してもよい。
　頻度推定部２７は、時刻計測部２６から現在の時刻の情報を取得する。頻度推定部２７は、例えば年月日および時分秒を表す情報を現在の時刻の情報として取得する。頻度推定部２７は、乗場操作盤２およびかご操作盤９などによって呼びが登録されたタイミングの時刻情報を蓄積する。頻度推定部２７は、例えば各曜日における時間帯ごとに、呼びの登録の頻度の度数分布を集計する。頻度推定部２７によって集計された頻度の度数分布は、例えば典型的にヒストグラムによって表される情報である。頻度推定部２７が集計した頻度の度数分布は、かご４の運行履歴の情報の例である。
　頻度推定部２７は、集計した頻度の度数分布に基づいて、時間帯ごとのかご４の利用頻度を推定する。頻度推定部２７による頻度の推定は、例えば過去一週間について蓄積された運行履歴に基づいて行われる。例えば、一般的なオフィスビルに適用されるエレベーター１において、運行頻度の高い時間帯として、平日の出勤時間帯、退勤時間帯、および昼休憩の時間帯などが抽出される。頻度推定部２７は、推定した利用頻度の情報を運転パターンの情報として記憶する。
　パラメータ調整部１３のパラメータ決定部１７は、頻度推定部２７が記憶している運転パターンの情報を読み込む。パラメータ決定部１７は、現在の時刻を含む時間帯について推定されているかご４の利用頻度を取得する。
　パラメータ決定部１７は、取得した利用頻度が予め設定された頻度の第１閾値より高い場合に、重み係数Ａおよび重み係数Ｂの少なくとも一方の値を小さくする。これにより、乗車人数の変化に対して検出パラメータが変化しにくくなる。
　また、パラメータ決定部１７は、取得した利用頻度が予め設定された頻度の第２閾値より低い場合に、重み係数Ａおよび重み係数Ｂの少なくとも一方の値を大きくする。これにより、乗車人数の変化に対して検出パラメータが変化しやすくなる。なお、頻度の第２閾値は、頻度の第１閾値より低い頻度を表す値である。
　パラメータ調整部１３は、推定されたかご４の利用頻度に基づいて変更された重み係数によって、検出パラメータを調整する。これにより、パラメータ調整部１３による検出パラメータの調整は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度に応じたものとなる。
　このように、エレベーター１におけるかご４の内側の監視方法は、監視装置７によって実行される。なお、監視装置７の各機能は、例えば監視装置７にインストールされている監視プログラムなどに基づいて実行される。監視プログラムに基づいて実行される機能は、例えばパラメータ調整部１３、動き検出部１２、記録制御部１４、記録媒体１１、および頻度推定部２７などの各部分の機能を含む。
　以上に説明したように、実施の形態３に係る監視装置７は、頻度推定部２７を備える。頻度推定部２７は、かご４の運行履歴に基づいて時間帯ごとのかご４の利用頻度を推定する。パラメータ調整部１３は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度に基づいて、検出パラメータを調整する。
　また、実施の形態３に係る監視方法は、頻度推定工程を備える。頻度推定工程は、かご４の運行履歴に基づいて時間帯ごとのかご４の利用頻度を推定する工程である。パラメータ調整工程において、現在を含む時間帯について頻度推定工程で推定されたかご４の利用頻度に基づいて、検出パラメータが調整される。
　かご４の運行頻度が高い場合に、乗車人数は頻繁に変化する。また、同一の階床において乗降する利用者の人数も多くなるので、乗車人数の推定に誤差が生じうる。この場合においても、動き検出の安定性と正確性とのバランスを取りうるように、運行頻度に基づいて検出パラメータが調整される。このため、かご４の乗車人数が変化する場合においても、かご４の内側の利用者の動きの誤検出および不検出がより生じにくくなる。このように、調整された検出パラメータによる動きの検出に基づいて記録媒体１１への画像の記録が制御される。このため、動きの誤検出によって不要な情報が記録されることによるデータ容量の増大が生じにくくなる。また、動きの不検出によって必要な情報が記録されない記録情報の漏れが生じにくくなる。また、不要な情報が記録されにくくなることで記録媒体１１におけるデータ容量が節約されるので、より長期間にわたる情報を記録しておくことができるようになる。
　また、パラメータ調整部１３は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度が予め設定された閾値より高いときに、調整において検出パラメータを変化させにくくする。
　また、監視方法は、いずれかの時間帯について頻度推定工程で推定されたかご４の利用頻度が予め設定された閾値より高いときに、パラメータ調整工程において当該時間帯に検出パラメータを変化させにくくする工程を備える。
　利用頻度が高いときに重み係数を小さくすることなどによって検出パラメータが変化しにくくなるので、動き検出がより安定して行われるようになる。
　また、パラメータ調整部１３は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度が予め設定された閾値より低いときに、調整において検出パラメータを変化させやすくする。
　また、監視方法は、いずれかの時間帯について頻度推定工程で推定されたかご４の利用頻度が予め設定された閾値より低いときに、パラメータ調整工程において当該時間帯に検出パラメータを変化させやすくする工程を備える。
　利用頻度が低いときに重み係数を大きくすることなどによって検出パラメータが変化しにやすくなるので、利用者の乗降に合わせた検出パラメータの調整が速やかに行われる。これにより、動き検出の正確性が高くなる。
　なお、重み係数Ａおよび重み係数Ｂの一方または両方は、例えば利用頻度の単調非増加関数などによって連続的に調整されてもよい。このとき、パラメータ調整部１３は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度が低いほど変化しやすいように検出パラメータを調整する。パラメータ調整部１３は、現在を含む時間帯について頻度推定部２７が推定したかご４の利用頻度が高いほど変化しにくいように検出パラメータを調整する。また、監視方法は、頻度推定工程で推定されたかご４の利用頻度が低い時間帯ほど、パラメータ調整工程において当該時間帯に検出パラメータを変化させやすくする工程を備える。当該工程は、頻度推定工程で推定されたかご４の利用頻度が高い時間帯ほど、パラメータ調整工程において当該時間帯に検出パラメータを変化させにくくする工程である。これにより、利用頻度の推定にもとづく調整がより細やかに行われる。
　また、重み係数Ａおよび重み係数Ｂの一方または両方は、前後の時間帯の利用頻度に対する現在の時間帯の利用頻度の割合に対して予め設定された閾値に基づいて調整されてもよい。
　また、頻度推定部２７は、統計的な他の手法によって利用頻度を推定してもよい。あるいは、頻度推定部２７は、機械学習などの手法によって利用頻度を推定してもよい。
　本開示に係る監視装置または監視方法は、エレベーターのかごの監視に適用できる。
　１　エレベーター、　２　乗場操作盤、　３　モーター、　４　かご、　５　管理部、　６　かご制御部、　７　監視装置、　８　かごドア、　９　かご操作盤、　１０　カメラ、　１１　記録媒体、　１２　動き検出部、　１３　パラメータ調整部、　１４　記録制御部、　１５　人数推定部、　１６　パラメータリセット部、　１７　パラメータ決定部、　１８ａ、１８ｂ、１８ｃ、１８ｄ　乗算器、　１９ａ、１９ｂ　加算器、　２０ａ、２０ｂ　減算器、　２１ａ、２１ｂ　保持器、　２２　フレーム閾値決定部、　２３　ブロック閾値決定部、　２４　割当部、　２５　カウント部、　２６　時刻計測部、　２７　頻度推定部、　７ａ　ハードウェア、　７ｂ　プロセッサ、　７ｃ　メモリ

Claims (32)

  1. 　エレベーターのかごの乗車人数に基づいて検出パラメータを調整するパラメータ調整部と、
    　前記かごの内側に設けられたカメラが撮影した画像の前記かごの内側における動きを、前記検出パラメータに基づいて検出する動き検出部と、
    　前記動き検出部による検出の結果に基づいて、前記カメラが撮影した画像を記録媒体に記録させる記録制御部と、
    　を備えるエレベーターの監視装置。
  2. 　前記パラメータ調整部は、前記かごの呼びに基づいて前記乗車人数を推定する人数推定部を有する
    　請求項１に記載のエレベーターの監視装置。
  3. 　前記人数推定部は、前記かごの呼びによって前記かごが停止する場合に、当該かごの呼びがかご呼びまたは乗場呼びのいずれであるかに基づいて前記乗車人数の増減を推定する
    　請求項２に記載のエレベーターの監視装置。
  4. 　前記人数推定部は、乗場呼びによって前記かごが停止しているときの前記かごのかご呼びの数に基づいて前記乗車人数の増加を推定する
    　請求項２または請求項３に記載のエレベーターの監視装置。
  5. 　前記かごが応じる行先階を指定した乗場呼びに基づいて各階床における前記かごの乗車人数の増減をカウントするカウント部
    　を備え、
    　前記人数推定部は、前記カウント部のカウントに基づいて前記乗車人数を推定する
    　請求項２に記載のエレベーターの監視装置。
  6. 　前記動き検出部は、前記カメラが撮影した画像を複数の領域に分割した複数のブロックの各々について前記画像を構成するフレームの間の差異を算出し、前記複数のブロックのうち算出した前記フレームの間の差異が予め設定されたブロック閾値以上のブロックについて変化を検出し、前記複数のブロックの各々において検出された変化に基づいて前記かごの内側における動きを検出し、
    　前記パラメータ調整部は、前記ブロック閾値を前記検出パラメータとして調整する
    　請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のエレベーターの監視装置。
  7. 　前記パラメータ調整部は、前記かごの呼びがかご呼びである場合に、前記ブロック閾値を小さくする
    　請求項６に記載のエレベーターの監視装置。
  8. 　前記パラメータ調整部は、前記かごの呼びが乗場呼びである場合に、前記ブロック閾値を大きくする
    　請求項６または請求項７に記載のエレベーターの監視装置。
  9. 　前記動き検出部は、前記フレームの間において前記複数のブロックのうち変化を検出したブロックの数が予め設定されたフレーム閾値以上である場合に前記かごの内側における動きを検出し、
    　前記パラメータ調整部は、前記フレーム閾値を前記検出パラメータとして調整する
    　請求項６から請求項８のいずれか一項に記載のエレベーターの監視装置。
  10. 　前記パラメータ調整部は、前記かごの呼びがかご呼びである場合に、前記フレーム閾値を小さくする
    　請求項９に記載のエレベーターの監視装置。
  11. 　前記パラメータ調整部は、前記かごの呼びが乗場呼びである場合に、前記フレーム閾値を大きくする
    　請求項９または請求項１０に記載のエレベーターの監視装置。
  12. 　前記パラメータ調整部は、予め設定された休止判定時間の間前記かごに呼びがないときに、前記検出パラメータを初期状態にリセットする
    　請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のエレベーターの監視装置。
  13. 　前記かごの運行履歴に基づいて時間帯ごとの前記かごの利用頻度を推定する頻度推定部
    　を備え、
    　前記パラメータ調整部は、現在を含む時間帯について前記頻度推定部が推定した前記かごの利用頻度に基づいて前記検出パラメータを調整する
    　請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のエレベーターの監視装置。
  14. 　前記パラメータ調整部は、現在を含む時間帯について前記頻度推定部が推定した前記かごの利用頻度が予め設定された閾値より高いときに、調整において前記検出パラメータを変化させにくくする
    　請求項１３に記載のエレベーターの監視装置。
  15. 　前記パラメータ調整部は、現在を含む時間帯について前記頻度推定部が推定した前記かごの利用頻度が予め設定された閾値より低いときに、調整において前記検出パラメータを変化させやすくする
    　請求項１３または請求項１４に記載のエレベーターの監視装置。
  16. 　前記パラメータ調整部は、現在を含む時間帯について前記頻度推定部が推定した前記かごの利用頻度が低いほど変化しやすいように前記検出パラメータを調整する
    　請求項１３に記載のエレベーターの監視装置。
  17. 　エレベーターのかごの乗車人数に基づいて検出パラメータを調整するパラメータ調整工程と、
    　前記かごの内側に設けられたカメラが撮影した画像の前記かごの内側における動きを、前記パラメータ調整工程において調整された前記検出パラメータに基づいて検出する動き検出工程と、
    　前記動き検出工程における検出の結果に基づいて、前記カメラが撮影した画像を記録媒体に記録させる記録制御工程と、
    　を備えるエレベーターの監視方法。
  18. 　前記パラメータ調整工程は、前記かごの呼びに基づいて前記乗車人数を推定する人数推定工程を有する
    　請求項１７に記載のエレベーターの監視方法。
  19. 　前記人数推定工程は、前記かごの呼びによって前記かごが停止する場合に、当該かごの呼びがかご呼びまたは乗場呼びのいずれであるかに基づいて前記乗車人数の増減を推定する工程を含む
    　請求項１８に記載のエレベーターの監視方法。
  20. 　前記人数推定工程は、乗場呼びによって前記かごが停止しているときの前記かごのかご呼びの数に基づいて前記乗車人数の増加を推定する工程を含む
    　請求項１８または請求項１９に記載のエレベーターの監視方法。
  21. 　前記かごが応じる行先階を指定した乗場呼びに基づいて各階床における前記かごの乗車人数の増減をカウントするカウント工程
    　を備え、
    　前記人数推定工程において、前記カウント工程のカウントに基づいて前記乗車人数が推定される
    　請求項１８に記載のエレベーターの監視方法。
  22. 　前記動き検出工程は、前記カメラが撮影した画像を複数の領域に分割した複数のブロックの各々について前記画像を構成するフレームの間の差異を算出し、前記複数のブロックのうち算出した前記フレームの間の差異が予め設定されたブロック閾値以上のブロックについて変化を検出する工程を含み、
    　前記動き検出工程において、前記複数のブロックの各々において検出された変化に基づいて前記かごの内側における動きが検出され、
    　前記パラメータ調整工程において、前記ブロック閾値が前記検出パラメータとして調整される
    　請求項１７から請求項２１のいずれか一項に記載のエレベーターの監視方法。
  23. 　前記パラメータ調整工程の前記検出パラメータの調整において、前記かごの呼びがかご呼びである場合に、前記ブロック閾値が小さくされる
    　請求項２２に記載のエレベーターの監視方法。
  24. 　前記パラメータ調整工程の前記検出パラメータの調整において、前記かごの呼びが乗場呼びである場合に、前記ブロック閾値が大きくされる
    　請求項２２または請求項２３に記載のエレベーターの監視方法。
  25. 　前記動き検出工程において、前記フレームの間において前記複数のブロックのうち変化を検出したブロックの数が予め設定されたフレーム閾値以上である場合に前記かごの内側における動きが検出され、
    　前記パラメータ調整工程において、前記フレーム閾値が前記検出パラメータとして調整される
    　請求項２２から請求項２４のいずれか一項に記載のエレベーターの監視方法。
  26. 　前記パラメータ調整工程の前記検出パラメータの調整において、前記かごの呼びがかご呼びである場合に、前記フレーム閾値が小さくされる
    　請求項２５に記載のエレベーターの監視方法。
  27. 　前記パラメータ調整工程の前記検出パラメータの調整において、前記かごの呼びが乗場呼びである場合に、前記フレーム閾値が大きくされる
    　請求項２５または請求項２６に記載のエレベーターの監視方法。
  28. 　前記パラメータ調整工程は、予め設定された休止判定時間の間前記かごに呼びがないときに前記検出パラメータを初期状態にリセットする工程を含む
    　請求項１７から請求項２７のいずれか一項に記載のエレベーターの監視方法。
  29. 　前記かごの運行履歴に基づいて時間帯ごとの前記かごの利用頻度を推定する頻度推定工程
    　を備え、
    　前記パラメータ調整工程において、現在を含む時間帯について前記頻度推定工程で推定された前記かごの利用頻度に基づいて前記検出パラメータが調整される
    　請求項１７から請求項２８のいずれか一項に記載のエレベーターの監視方法。
  30. 　いずれかの時間帯について前記頻度推定工程で推定された前記かごの利用頻度が予め設定された閾値より高いときに、前記パラメータ調整工程において当該時間帯に前記検出パラメータを変化させにくくする工程
    　を備える請求項２９に記載のエレベーターの監視方法。
  31. 　いずれかの時間帯について前記頻度推定工程で推定された前記かごの利用頻度が予め設定された閾値より低いときに、前記パラメータ調整工程において当該時間帯に前記検出パラメータを変化させやすくする工程
    　を備える請求項２９または請求項３０に記載のエレベーターの監視方法。
  32. 　前記頻度推定工程で推定された前記かごの利用頻度が低い時間帯ほど、前記パラメータ調整工程において当該時間帯に前記検出パラメータを変化させやすくする工程
    　を備える請求項２９に記載のエレベーターの監視方法。
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