WO2023286154A1 - Operation determination device and control method - Google Patents

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WO2023286154A1
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健太 久瀬
広泰 田畠
恭平 濱田
勝大 草野
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三菱電機ビルソリューションズ株式会社
三菱電機株式会社
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion

Definitions

  • the RAM 313 serves as a work area when the CPU 311 executes programs, and temporarily stores programs and data used when executing the programs.
  • the storage unit 314 is a non-volatile storage device such as an HDD or an SSD.
  • the changes in the amount of movement of the passengers 21 and 22 are shown in the lower part of FIG.
  • the vertical axis indicates the amount of passenger movement, and the horizontal axis indicates time.
  • a motion amount 31 indicated by a solid line indicates the motion amount of the passenger 21 .
  • a motion amount 32 indicated by a dotted line indicates the motion amount of the passenger 22 .
  • a dashed-dotted line is a predetermined threshold. The same applies to the graphs shown below.
  • the determination unit 155 performs determination by limiting the number of passengers to cases of two or more and focusing on movements of a plurality of parts of the human body. As a result, it is possible to accurately determine the violent movements of the passengers in the car 400 of the elevator.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the fifth embodiment.
  • weighting and determination are performed as follows.

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  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)

Abstract

A signal acquisition unit (152) acquires a signal that has been transmitted from an elevator control device (200) and indicates whether or not a car (400) is in a closed state. An image acquisition unit (151) acquires an image that has been photographed by a camera (402) and shows the inside of the car (400). An extraction unit (153, 156) extracts person information from the acquired image. A calculation unit (154) calculates the number of passengers on the basis of the extracted person information. A determination unit (155) determines whether or not a specific action of a passenger has occurred on the basis of the extracted person information. The image acquisition unit (151) acquires images regularly if determining that the car (400) is in a closed state on the basis of the acquired signal. The determination unit (155) determines, if the calculated number of passengers is equal to or larger than one, whether or not the specific action has occurred on the basis of a difference between sets of person information extracted from the plurality of regularly acquired images.

Description

動作判定装置および制御方法Motion determination device and control method
 本開示は、エレベーターのかご内での乗客の動作を判定する動作判定装置および制御方法に関する。 The present disclosure relates to a motion determination device and a control method for determining a passenger's motion in an elevator car.
 従来より、エレベーターのかご内に設置されたカメラで撮影された画像を解析し、乗客の動きを判定する装置が開発されている。たとえば、特開2006-276969号公報(特許文献1)には、撮影時刻が異なる2枚の画像から画像内の各点の動きの向きおよび大きさを算出し、算出結果に基づきかご内の人物の暴れを判定する技術が開示されている。 Conventionally, devices have been developed that analyze images captured by cameras installed in elevator cars and determine passenger movements. For example, in Japanese Patent Laid-Open No. 2006-276969 (Patent Document 1), the direction and magnitude of movement of each point in the image are calculated from two images taken at different times, and based on the calculation result, the person in the car is detected. A technique for judging a rampage is disclosed.
特開2006-276969号公報JP 2006-276969 A
 しかしながら、特許文献1のように、画像間の差分に基づいて人物の暴れのような特定動作を判定しようとした場合、特定動作とは無関係な動作までも特定動作として判定してしまうことがある。たとえば、かごの扉の開閉による背景の変化や乗降による人物の動き、あるいは、体操やゴルフスイングなどの特定動作とは無関係な動きまでも、特定動作として判定してしまうといった課題があった。 However, when trying to determine a specific action such as a person's rampage based on the difference between images, as in Patent Document 1, even actions unrelated to the specific action may be determined as the specific action. . For example, there is a problem that even a change in the background caused by opening and closing a car door, a person's movement caused by getting in and out of a car, or even a movement unrelated to a specific movement such as gymnastics or a golf swing is determined as a specific movement.
 本開示は、このような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる動作判定装置および制御方法を提供することである。 The present disclosure has been made to solve such problems, and its object is to provide a motion determination device and a control method that can accurately determine a specific motion of a passenger in an elevator car. It is to be.
 本開示に係る動作判定装置は、エレベーターのかご内での乗客の動作を判定する動作判定装置である。動作判定装置は、エレベーターを制御するエレベーター制御装置、およびかご内に設置されたカメラと通信可能である。動作判定装置は、信号取得部と、画像取得部と、抽出部と、算出部と、判定部とを備える。信号取得部は、エレベーター制御装置から送信された、かごが戸閉状態であるか否かを示す信号を取得する。画像取得部は、カメラによって撮影されたかご内の画像を取得する。抽出部は、取得された画像から人物に関する情報を抽出する。算出部は、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出する。判定部は、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客の特定動作が発生したか否かを判定する。画像取得部は、取得された信号によりかごが戸閉状態であると判断した場合、定期的に画像を取得する。判定部は、算出された乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人物に関する情報の差分に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。 A motion determination device according to the present disclosure is a motion determination device that determines the motion of a passenger in an elevator car. The motion determination device can communicate with an elevator controller that controls the elevator and a camera installed in the car. The motion determination device includes a signal acquisition section, an image acquisition section, an extraction section, a calculation section, and a determination section. The signal acquisition unit acquires a signal indicating whether or not the car is in the closed state, which is transmitted from the elevator control device. The image acquisition unit acquires an image of the interior of the car captured by the camera. The extraction unit extracts information about the person from the acquired image. The calculation unit calculates the number of passengers based on the extracted information about the person. The determination unit determines whether or not the specific motion of the passenger has occurred based on the extracted information about the person. The image acquisition unit periodically acquires an image when it is determined from the acquired signal that the car is in the closed state. When the calculated number of passengers is one or more, the determination unit determines whether or not the specific action has occurred based on the difference in the information regarding the person in the plurality of images acquired periodically.
 本開示に係る制御方法は、エレベーターのかご内での乗客の動作を判定する動作判定装置を制御する方法である。動作判定装置は、エレベーターを制御するエレベーター制御装置、およびかご内に設置されたカメラと通信可能である。制御方法は、エレベーター制御装置から送信された、かごが戸閉状態であるか否かを示す信号を取得するステップと、取得された信号によりかごが戸閉状態であると判断した場合、カメラによって撮影されたかご内の画像を定期的に取得するステップと、取得された画像から人物に関する情報を抽出するステップと、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出するステップと、算出された乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人物に関する情報に基づき、乗客の特定動作が発生したか否かを判定するステップとを備える。 A control method according to the present disclosure is a method of controlling a motion determination device that determines the motion of a passenger in an elevator car. The motion determination device can communicate with an elevator controller that controls the elevator and a camera installed in the car. The control method includes the step of obtaining a signal transmitted from the elevator control device indicating whether or not the car is in the closed state, and if the obtained signal determines that the car is in the closed state, A step of periodically acquiring a photographed image of the inside of the car; a step of extracting information about the person from the acquired image; a step of calculating the number of passengers based on the extracted information about the person; and determining, when the number of passengers is one or more, whether or not a particular action of the passenger has occurred based on the information about the person in the plurality of images acquired periodically.
 本開示によれば、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 According to the present disclosure, it is possible to accurately determine specific actions of passengers in the car of the elevator.
第1実施形態に係るエレベーター制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of hardware constitutions of an elevator control system concerning a 1st embodiment. 第1実施形態に係る動作判定装置の機能ブロック図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional block diagram of the motion determination apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1実施形態に係る動作判定装置が実行するメイン処理のフローチャートである。4 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device according to the first embodiment; 第1実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the first embodiment; 第2実施形態に係る動作判定装置の機能ブロック図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional block diagram of the motion determination apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係る動作判定装置が実行するメイン処理のフローチャートである。9 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device according to the second embodiment; 第2実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the second embodiment; 第3実施形態に係る動作判定装置の機能ブロック図の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the functional block diagram of the motion determination apparatus which concerns on 3rd Embodiment. 第3実施形態に係る動作判定装置が実行するメイン処理のフローチャートである。10 is a flowchart of main processing executed by a motion determination device according to a third embodiment; 第3実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the third embodiment; 第4実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 14 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the fourth embodiment; 第5実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 21 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the fifth embodiment; 第6実施形態に係る動作判定装置が実行するメイン処理のフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart of main processing executed by a motion determination device according to a sixth embodiment; FIG. 第6実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。FIG. 21 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the sixth embodiment;
 以下、図面を参照しつつ、実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. In the following description, the same parts are given the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
 [第1実施形態]
 まず、第1実施形態に係るエレベーター制御システム1について説明する。図1は、第1実施形態に係るエレベーター制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
[First embodiment]
First, an elevator control system 1 according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of an elevator control system according to the first embodiment.
 エレベーター制御システム1は、エレベーター制御装置200と、動作判定装置100と、監視装置300と、かご400と、かご400内に設置されたかご内装置401およびカメラ402とを備える。かご400内には2台のカメラ402を設置してもよい。かごが複数ある場合は、かごごとにカメラ402を設置する。 The elevator control system 1 includes an elevator control device 200 , a motion determination device 100 , a monitoring device 300 , a car 400 , and an in-car device 401 and a camera 402 installed in the car 400 . Two cameras 402 may be installed in the car 400 . If there are multiple cars, a camera 402 is installed for each car.
 エレベーター制御装置200は、エレベーターを制御する。エレベーター制御装置200は、かご400の動作およびかご内装置401を制御する。かご内装置401は、扉を戸開閉させるための戸開閉釦、行先階を登録するためのかご呼び釦などを備えた操作盤を含む装置である。 The elevator control device 200 controls the elevator. Elevator controller 200 controls the operation of car 400 and in-car devices 401 . The in-car device 401 is a device including an operation panel provided with a door open/close button for opening and closing a door, a car call button for registering a destination floor, and the like.
 動作判定装置100は、カメラ402から取得した画像に基づき、エレベーターのかご400内での乗客の動作を判定する。具体的には、後述する「暴れ動作」が発生したか否かを判定する。動作判定装置100は、エレベーター制御装置200、およびかご400内に設置されたカメラ402と通信可能である。 The motion determination device 100 determines the motion of the passenger inside the elevator car 400 based on the image acquired from the camera 402 . Specifically, it is determined whether or not a "random motion", which will be described later, has occurred. Motion determination device 100 can communicate with elevator control device 200 and camera 402 installed in car 400 .
 監視装置300は、動作判定装置100と通信可能である。監視装置300は、入力装置322と、表示装置321と接続されている。監視装置300は、動作判定装置100が出力する結果を受信し、当該結果を表示装置321に表示可能である。表示装置321を見ることで、カメラ402でかご400内を撮影した画像および暴れ動作が発生しているか否かを確認することができる。 The monitoring device 300 can communicate with the motion determination device 100 . The monitoring device 300 is connected with an input device 322 and a display device 321 . The monitoring device 300 can receive the results output by the motion determination device 100 and display the results on the display device 321 . By looking at the display device 321, it is possible to confirm the image of the inside of the car 400 photographed by the camera 402 and whether or not a violent action has occurred.
 動作判定装置100は、CPU(Central Processing Unit)111と、ROM(Read Only Memory)112と、RAM(Random Access Memory)113と、記憶部114と、通信インターフェイス115と、I/Oインターフェイス116とを有する。これらは、バスを介して相互に通信可能に接続されている。 The operation determination device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 111, a ROM (Read Only Memory) 112, a RAM (Random Access Memory) 113, a storage unit 114, a communication interface 115, and an I/O interface 116. have. These are communicably connected to each other via a bus.
 CPU111は、動作判定装置100全体を総括的に制御する。CPU111は、ROM112に格納されているプログラムをRAM113に展開して実行する。ROM112は、動作判定装置100が行う処理の処理手順が記されたプログラムを格納する。 The CPU 111 comprehensively controls the motion determination device 100 as a whole. The CPU 111 develops a program stored in the ROM 112 in the RAM 113 and executes it. The ROM 112 stores a program in which processing procedures for processing performed by the motion determination device 100 are described.
 RAM113は、CPU111がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。また、記憶部114は、不揮発性の記憶装置であり、たとえば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等である。 The RAM 113 serves as a work area when the CPU 111 executes programs, and temporarily stores programs and data used when executing the programs. The storage unit 114 is a non-volatile storage device such as a HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
 通信インターフェイス115は、エレベーター制御装置200および監視装置300との通信を制御する。動作判定装置100は、通信インターフェイス115を介してこれらの装置と通信を行うことができる。I/Oインターフェイス116は、カメラ402と接続するためのインターフェイスである。 The communication interface 115 controls communication with the elevator control device 200 and the monitoring device 300. The motion determination device 100 can communicate with these devices via the communication interface 115 . The I/O interface 116 is an interface for connecting with the camera 402 .
 エレベーター制御装置200は、CPU211と、ROM212と、RAM213と、通信インターフェイス215とを有する。これらは、バスを介して相互に通信可能に接続されている。 The elevator control device 200 has a CPU 211 , a ROM 212 , a RAM 213 and a communication interface 215 . These are communicably connected to each other via a bus.
 CPU211は、エレベーター制御装置200全体を総括的に制御する。CPU211は、ROM212に格納されているプログラムをRAM213に展開して実行する。ROM212は、エレベーター制御装置200が行う処理の処理手順が記されたプログラムを格納する。 The CPU 211 comprehensively controls the elevator control device 200 as a whole. The CPU 211 develops a program stored in the ROM 212 in the RAM 213 and executes it. ROM212 stores the program in which the processing procedure of the process which the elevator control apparatus 200 performs was described.
 RAM213は、CPU211がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。 The RAM 213 serves as a work area when the CPU 211 executes the program, and temporarily stores the program and data used when executing the program.
 通信インターフェイス215は、動作判定装置100およびかご内装置401との通信を制御する。エレベーター制御装置200は、通信インターフェイス215を介してこれらの装置と通信を行うことができる。 The communication interface 215 controls communication with the motion determination device 100 and the in-car device 401 . Elevator controller 200 may communicate with these devices via communication interface 215 .
 監視装置300は、CPU311と、ROM312と、RAM313と、記憶部114と、通信インターフェイス315と、I/Oインターフェイス316とを有する。これらは、バスを介して相互に通信可能に接続されている。 The monitoring device 300 has a CPU 311 , a ROM 312 , a RAM 313 , a storage section 114 , a communication interface 315 and an I/O interface 316 . These are communicably connected to each other via a bus.
 CPU311は、監視装置300全体を総括的に制御する。CPU311は、ROM312に格納されているプログラムをRAM313に展開して実行する。ROM312は、監視装置300が行う処理の処理手順が記されたプログラムを格納する。 The CPU 311 comprehensively controls the monitoring device 300 as a whole. The CPU 311 develops a program stored in the ROM 312 in the RAM 313 and executes it. The ROM 312 stores a program in which processing procedures for processing performed by the monitoring device 300 are described.
 RAM313は、CPU311がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。また、記憶部314は、不揮発性の記憶装置であり、たとえば、HDDやSSD等である。 The RAM 313 serves as a work area when the CPU 311 executes programs, and temporarily stores programs and data used when executing the programs. Also, the storage unit 314 is a non-volatile storage device such as an HDD or an SSD.
 通信インターフェイス315は、動作判定装置100との通信を制御する。監視装置300は、通信インターフェイス315を介して動作判定装置100と通信を行うことができる。I/Oインターフェイス316は、入力装置322および表示装置321と接続するためのインターフェイスである。 The communication interface 315 controls communication with the motion determination device 100 . The monitoring device 300 can communicate with the motion determination device 100 via the communication interface 315 . The I/O interface 316 is an interface for connecting with the input device 322 and the display device 321 .
 表示装置321は、たとえば、ディスプレイである。表示装置321は、監視装置300が出力した結果を表示する。入力装置322は、たとえば、キーボードやマウスである。ユーザは、入力装置322の操作により、監視装置300に指示を与えることができる。なお、かご400は複数台設置されるものであってもよい。この場合、各かご400に、カメラ402が設置される。動作判定装置100は、複数のかご400の各々について乗客の動作を判定する。 The display device 321 is, for example, a display. The display device 321 displays the results output by the monitoring device 300 . Input device 322 is, for example, a keyboard or a mouse. The user can give instructions to the monitoring device 300 by operating the input device 322 . A plurality of cars 400 may be installed. In this case, each car 400 is equipped with a camera 402 . The motion determination device 100 determines motions of passengers for each of the plurality of cars 400 .
 図2は、第1実施形態に係る動作判定装置100の機能ブロック図の一例を示す図である。図2に示すように、動作判定装置100は、画像取得部151と、信号取得部152と、抽出部153と、算出部154と、判定部155とを備える。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional block diagram of the motion determination device 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2 , the motion determination device 100 includes an image acquisition section 151 , a signal acquisition section 152 , an extraction section 153 , a calculation section 154 and a determination section 155 .
 以下、フローチャートに沿ってこれらの動作を説明する。図3は、第1実施形態に係る動作判定装置100が実行するメイン処理のフローチャートである。メイン処理は、たとえば、動作判定装置100の電源投入後に起動すればよい。以下、「ステップ」を単に「S」とも称する。 These operations are described below according to the flowchart. FIG. 3 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device 100 according to the first embodiment. The main process may be activated, for example, after the motion determination device 100 is powered on. Hereinafter, "step" is also simply referred to as "S".
 図3に示すように、メイン処理が開始すると、S11において、信号取得部152は、エレベーター制御装置200から送信された戸閉信号を取得し、戸閉信号に基づきかご400が戸閉状態であるか否かを判断する。戸閉信号は、かご400が戸閉状態(かご400の扉が閉じている状態)であるか否かを示す信号である。 As shown in FIG. 3, when the main process starts, in S11, the signal acquisition unit 152 acquires the door-closed signal transmitted from the elevator control device 200, and based on the door-closed signal, the car 400 is in the door-closed state. or not. The door-closed signal is a signal that indicates whether or not the car 400 is in the door-closed state (the door of the car 400 is closed).
 信号取得部152は、かご400が戸閉状態であると判断した場合(S11でYES)、処理をS12に進める。信号取得部152は、かご400が戸閉状態であると判断しなかった場合(S11でNO)、処理をS11に戻す。つまり、かご400が戸閉状態となるまで待ってから、S12に処理が進む。 When the signal acquisition unit 152 determines that the car 400 is closed (YES in S11), the process proceeds to S12. If the signal acquisition unit 152 does not determine that the car 400 is in the closed state (NO in S11), the process returns to S11. In other words, the process proceeds to S12 after waiting until the door of the car 400 is closed.
 S12において、画像取得部151は、カメラ402によって撮影されたかご400内の画像(「かご内画像」とも称する。)を取得し、処理をS13に進める。つまり、画像取得部151は、かご400が戸閉状態であることを条件に、画像を取得する。 In S12, the image acquisition unit 151 acquires an image inside the car 400 captured by the camera 402 (also referred to as an "in-car image"), and advances the process to S13. That is, the image acquisition unit 151 acquires the image on condition that the car 400 is in the closed state.
 S13において、抽出部153は、取得された画像から、人物に関する情報として、人物が存在する人物領域を抽出し、処理をS14に進める。 In S13, the extracting unit 153 extracts a person area in which a person exists as information about a person from the acquired image, and advances the process to S14.
 抽出部153は、人物領域の抽出において、たとえば、今回取得された画像において、人物らしさの特徴が表れる特徴点を抽出して、これに基づき人物の領域を特定する。あるいは、無人状態で撮影されたかご400内の画像(基準画像)と、取得された画像の差分に基づき人物領域を抽出してもよい。また、今回取得された画像と前回撮影された画像(あるいは、今回取得された画像の所定時間前に撮影された画像)との差分に基づき人物領域を抽出するようにしてもよいし、人物領域の抽出は、何らかの公知の手法を用いて行うようにすればよい。 In extracting the person area, the extracting unit 153 extracts, for example, feature points that express the characteristics of a person in the image acquired this time, and specifies the person area based on this. Alternatively, the person area may be extracted based on the difference between the image (reference image) inside the car 400 photographed in an unmanned state and the obtained image. Alternatively, the person area may be extracted based on the difference between the image acquired this time and the image taken last time (or an image taken a predetermined time before the image acquired this time). may be extracted using any known technique.
 S14において、算出部154は、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出し、処理をS15に進める。たとえば、抽出された人物領域の数に応じて乗客人数を算出してもよいし、人物領域の面積に応じて乗客人数を算出してもよいし、公知の手法を用いて乗客人数を算出すればよい。 In S14, the calculation unit 154 calculates the number of passengers based on the extracted information about the person, and advances the process to S15. For example, the number of passengers may be calculated according to the number of extracted person regions, the number of passengers may be calculated according to the area of the person regions, or the number of passengers may be calculated using a known method. Just do it.
 S15において、判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であるか否かを判断する。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であると判断した場合(S15でYES)、処理をS16に進める。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であると判断しなかった場合(S15でNO)、処理をS11に戻す。 At S15, the determination unit 155 determines whether the calculated number of passengers is two or more. If the determination unit 155 determines that the calculated number of passengers is two or more (YES in S15), the process proceeds to S16. If the determination unit 155 does not determine that the calculated number of passengers is two or more (NO in S15), the process returns to S11.
 S16において、判定部155は、抽出された人物に関する情報(人物領域)に基づき、乗客の特定動作が発生したか否かを判定し、処理をS11に戻す。本実施の形態において、乗客の「特定動作」は、エレベーターのかご400内における乗客の異常な動作(行動)を指す。特定動作は、たとえば、ある乗客が暴れて他の乗客を殴ったり蹴ったり掴みかかったりするなど、激しく動いて他の乗客を威圧したり危害を加えるような動作や、乗客が暴れてかご400の壁、ボタン、ディスプレイ等を殴ったり蹴ったりするなど、かご400内の設備を破損するような動作など(これらの動作を以下「暴れ動作」と称する)を指す。 In S16, the determination unit 155 determines whether or not the specific motion of the passenger has occurred based on the extracted information about the person (person area), and returns the process to S11. In the present embodiment, a passenger's "specific action" refers to an abnormal action (behavior) of a passenger in the elevator car 400. FIG. For example, a certain passenger violently punches, kicks, or grabs another passenger. This refers to actions that damage equipment in the car 400, such as hitting or kicking walls, buttons, displays, etc. (these actions are hereinafter referred to as "random actions").
 処理がS11に戻ると、再度、かご400が戸閉状態であると判断された場合に、画像が取得されて、当該画像に基づき乗客の暴れ動作が発生したか否かを判定される。このように、画像取得部151は、取得された信号によりかご400が戸閉状態であると判断した場合、定期的に画像を取得している。 When the process returns to S11, if it is again determined that the car 400 is in the closed state, an image is obtained, and it is determined whether or not the passenger has made a violent motion based on the image. In this manner, the image acquisition unit 151 periodically acquires images when it determines that the car 400 is in the door-closed state from the acquired signal.
 判定部155は、算出された乗客人数が2人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人物に関する情報(人物領域)の差分に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。 When the calculated number of passengers is two or more, the determination unit 155 determines whether or not a violent action has occurred based on the difference in the information (human area) about the person in a plurality of images acquired periodically. judge.
 具体的には、判定部155は、今回取得された画像(「今回画像」とも称する)と前回撮影された画像(「前回画像」とも称する)との差分を算出し、当該差分に基づき暴れ動作が発生したか否かを判定する。ここで、前回画像は、戸閉状態の今回画像の所定時間前(たとえば、数百ミリ秒前~数秒前)に撮影された戸閉状態の画像である。 Specifically, the determination unit 155 calculates a difference between an image acquired this time (also referred to as a “current image”) and an image captured last time (also referred to as a “previous image”), and performs a violent action based on the difference. It is determined whether or not has occurred. Here, the previous image is an image with the door closed that was captured a predetermined time before the current image with the door closed (for example, several hundred milliseconds to several seconds before).
 画像は、所定のコマ数(たとえば、4800コマ)に分割される。そして、判定部155は、人物領域内において各コマのオプティカルフローを算出する。オプティカルフローは、画像の各コマにおける動きの向きと動きの大きさとを表した見掛けの速度分布である。判定部155は、人物領域内において前回画像と今回画像とに基づきオプティカルフローを算出する。 The image is divided into a predetermined number of frames (eg, 4800 frames). Then, the determination unit 155 calculates the optical flow of each frame within the person area. Optical flow is an apparent velocity distribution representing the direction and magnitude of motion in each frame of an image. The determination unit 155 calculates an optical flow based on the previous image and the current image within the person area.
 判定部155は、オプティカルフローの向きや大きさのばらつきを解析して暴れ動作が発生したか否かを判定する。本実施の形態において、たとえば、前回画像と今回画像とにおける、人物領域内の各コマの動きの大きさの平均値(以下、この値を「動き量」と称する)に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。 The determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred by analyzing variations in the direction and magnitude of the optical flow. In the present embodiment, for example, a violent motion occurs based on the average value of the magnitude of motion of each frame in the person region between the previous image and the current image (this value is hereinafter referred to as the “motion amount”). determine whether or not
 判定部155は、動き量が予め定められた閾値を超えた場合に暴れ動作が発生したと判定し、動き量が予め定められた閾値を超えなかった場合は暴れ動作が発生しなかったと判定する。なお、上記に限らず、各コマが急激に上下左右に動いたり、大きく小さく不規則に動いたりするなど、乗客の異常な動きが検知できるようにオプティカルフローを解析して、暴れ動作を判定するようなものであってもよい。 The determination unit 155 determines that a violent motion has occurred when the amount of motion exceeds a predetermined threshold, and determines that a violent motion has not occurred when the amount of motion does not exceed the predetermined threshold. . In addition to the above, the optical flow is analyzed to detect abnormal movements of passengers, such as each frame moving rapidly up, down, left and right, or moving large and small irregularly, and judgment of violent movement is made. It may be something like
 判定部155の判定結果は、かご内画像とともに監視装置300に送信される。ユーザは、監視装置300の表示装置321でこの判定結果およびかご内画像を確認することが可能である。なお、算出された乗客人数が1人以上である場合に、暴れ動作が発生したか否かを判定するようにしてもよい。 The determination result of the determining unit 155 is transmitted to the monitoring device 300 together with the in-car image. The user can check the determination result and the car interior image on the display device 321 of the monitoring device 300 . Incidentally, when the calculated number of passengers is one or more, it may be determined whether or not a violent action has occurred.
 図4は、第1実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。画面331a(左側の図)および画面331b(右側の図)は、カメラ402で撮影されたかご400内の画像を表示した画面であり、監視装置300の表示装置321で表示される画面である。画面331aは、乗客にほぼ動きがない状態であり、画面331bは、暴れ動作ありと判定された状態である。 FIG. 4 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the first embodiment. A screen 331 a (left diagram) and a screen 331 b (right diagram) are screens displaying images inside the car 400 photographed by the camera 402 and displayed on the display device 321 of the monitoring device 300 . The screen 331a shows a state in which the passenger has almost no movement, and the screen 331b shows a state in which it is determined that there is a violent movement.
 図4に示すように、画面331aにおいて、かご400内には、2人の乗客(実線で囲われている乗客21および点線で囲われている乗客22)が乗車している。いずれの乗客もほぼ動きがない。また、かご400の出入口11は、扉が閉じた状態(戸閉状態)である。 As shown in FIG. 4, in screen 331a, two passengers (passenger 21 surrounded by a solid line and passenger 22 surrounded by a dotted line) are in the car 400 . None of the passengers are nearly motionless. Further, the entrance/exit 11 of the car 400 is in a state where the door is closed (door closed state).
 乗客21,22の動き量の推移は、図4の下部に示す通りである。縦軸は乗客の動き量を示し、横軸は時間を示す。実線で示される動き量31は、乗客21の動き量を示す。点線で示される動き量32は、乗客22の動き量を示す。一点鎖線は、予め定められた閾値である。以降示すグラフにおいても同様である。 The changes in the amount of movement of the passengers 21 and 22 are shown in the lower part of FIG. The vertical axis indicates the amount of passenger movement, and the horizontal axis indicates time. A motion amount 31 indicated by a solid line indicates the motion amount of the passenger 21 . A motion amount 32 indicated by a dotted line indicates the motion amount of the passenger 22 . A dashed-dotted line is a predetermined threshold. The same applies to the graphs shown below.
 画面331aに対応するグラフ(左側のグラフ)において、乗客21の動き量31および乗客22の動き量32のいずれもその変化が微小であり、動き量は閾値を超えない。 In the graph (left graph) corresponding to the screen 331a, both the amount of movement 31 of the passenger 21 and the amount of movement 32 of the passenger 22 change very little, and the amount of movement does not exceed the threshold.
 これに対して、画面331bにおいて、乗客21は、腕を大きく動かしている。画面331bに対応するグラフ(右側のグラフ)において、乗客21の動き量31の変化が大きく、動き量は閾値を超えている。動き量が閾値を超えた場合、判定部155は、乗客21の暴れ動作が発生したと判定する。 On the other hand, on the screen 331b, the passenger 21 is greatly moving his arm. In the graph (right graph) corresponding to the screen 331b, the change in the motion amount 31 of the passenger 21 is large, and the motion amount exceeds the threshold. When the motion amount exceeds the threshold, the determination unit 155 determines that the passenger 21 has made a violent motion.
 以上説明したように、戸閉状態において暴れ動作を判断することで、かごの扉の開閉による背景の変化や乗降による人物の動きなどの、乗車中の乗客の動き以外の変化を極力排除することができる。さらに、他人に対して危害を加える可能性がある、乗客人数が2人以上である場面に限定して判定を行うため、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 As described above, by judging a violent movement when the door is closed, it is possible to eliminate as much as possible changes other than the movement of passengers during boarding, such as changes in the background due to the opening and closing of the car doors and movement of people due to getting in and out of the car. can be done. Furthermore, since the determination is limited to situations where the number of passengers is two or more, where there is a possibility of harming others, it is possible to accurately determine the violent movements of passengers in the elevator car. .
 ここで、乗客がいる場合、乗客が壁や扉に映り込んで背景が変化してしまうことがある。こういった扉や壁への映り込みによる背景の変化を防ぐためにはマスク処理が必要となる。ところが、透明あるいは半透明な壁で構成されたシースルーエレベーターにおいては、壁面における画像が大きく変化したり、かご内の照度が大きく変化するため、マスク処理を適用することが難しくなる。本実施の形態においては、人物領域を抽出し、人物領域における動き量を算出するため、上記のようなケースであっても、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 Here, if there are passengers, the background may change due to the reflection of the passengers on the walls and doors. In order to prevent the background from changing due to reflections on doors and walls, mask processing is required. However, in a see-through elevator constructed with transparent or translucent walls, the image on the wall surface changes greatly, and the illuminance inside the car changes greatly, making it difficult to apply mask processing. In the present embodiment, since the human region is extracted and the amount of movement in the human region is calculated, even in the case described above, it is possible to accurately determine the violent motion of the passengers in the elevator car. can.
 [第2実施形態]
 以下、第2実施形態について説明する。第2実施形態の説明においては、第1実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図5は、第2実施形態に係る動作判定装置100の機能ブロック図の一例を示す図である。
[Second embodiment]
A second embodiment will be described below. In the description of the second embodiment, points different from the first embodiment will be described, and descriptions of common parts will be omitted. FIG. 5 is a diagram showing an example of a functional block diagram of the motion determination device 100 according to the second embodiment.
 第1実施形態において、動作判定装置100は、信号取得部152と、画像取得部151と、抽出部153と、算出部154と、判定部155とを備えた。これに対して、第2実施形態においては、抽出部153に代えて、抽出部156を備える。 In the first embodiment, the motion determination device 100 includes a signal acquisition unit 152, an image acquisition unit 151, an extraction unit 153, a calculation unit 154, and a determination unit 155. On the other hand, in the second embodiment, instead of the extraction unit 153, an extraction unit 156 is provided.
 以下、以下フローチャートを用いて説明する。図6は、第2実施形態に係る動作判定装置100が実行するメイン処理のフローチャートである。 The following will be explained using the flowchart below. FIG. 6 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device 100 according to the second embodiment.
 図6に示すように、メイン処理が開始すると、S21において、信号取得部152は、エレベーター制御装置200から送信された戸閉信号を取得し、戸閉信号に基づきかご400が戸閉状態であるか否かを判断する。 As shown in FIG. 6, when the main process starts, in S21, the signal acquisition unit 152 acquires the door-closed signal transmitted from the elevator control device 200, and based on the door-closed signal, the car 400 is in the door-closed state. or not.
 信号取得部152は、かご400が戸閉状態であると判断した場合(S21でYES)、処理をS22に進める。信号取得部152は、かご400が戸閉状態であると判断しなかった場合(S21でNO)、処理をS21に戻す。S22において、画像取得部151は、かご内画像を取得し、処理をS23に進める。 When the signal acquisition unit 152 determines that the car 400 is closed (YES in S21), the process proceeds to S22. If the signal acquisition unit 152 does not determine that the car 400 is in the closed state (NO in S21), the process returns to S21. In S22, the image acquisition unit 151 acquires an in-car image, and the process proceeds to S23.
 S23において、抽出部156は、取得された画像から、人物に関する情報として、人体における複数部位の位置情報を抽出し、処理をS24に進める。 In S23, the extraction unit 156 extracts positional information of multiple parts of the human body as information about the person from the acquired image, and advances the process to S24.
 ここで、人体における複数部位の位置情報は、たとえば、OpenPose等の公知の骨格推定(姿勢推定)技術を用いて抽出すればよい。なお、その際、かご400内に2台のカメラ402を設置し、2台のカメラ402で撮影された画像に基づき、人体における複数部位の位置情報を抽出するようにしてもよい。抽出部156は、乗客が複数いる場合は、乗客ごとに位置情報を抽出する。 Here, the positional information of multiple parts of the human body may be extracted using a known skeleton estimation (orientation estimation) technique such as OpenPose. In this case, two cameras 402 may be installed in the car 400 and the position information of multiple parts of the human body may be extracted based on the images captured by the two cameras 402 . If there are multiple passengers, the extraction unit 156 extracts position information for each passenger.
 人体における複数の部位は、たとえば、頭、首、右肩、左肩、右手首、左手首、右股関節、左股関節、右踵、左踵である。これに限らず、人体における複数の部位は、指先、手のひら、肘、膝、つま先などを含むものであってもよい。 A plurality of parts of the human body are, for example, the head, neck, right shoulder, left shoulder, right wrist, left wrist, right hip joint, left hip joint, right heel, and left heel. Not limited to this, the plurality of parts of the human body may include fingertips, palms, elbows, knees, toes, and the like.
 これらの部位の位置は、3次元の座標(X,Y,Z)で示される。たとえば、図7の画面332aに示されるように、かご内の床面の中央位置を(X,Y,Z)=(0,0,0)とする。以下、右側、左側、前方、後方は、乗客が中央位置で出入口11方向を向いて立った場合における、乗客から見た右側、左側、前方、後方をそれぞれ指す。また、この場合の右側に位置する壁を右側の壁、左側に位置する壁を左側の壁、前方に位置する壁を前方の壁、後方に位置する壁を後方の壁とそれぞれ称する。 The positions of these parts are indicated by three-dimensional coordinates (X, Y, Z). For example, as shown in the screen 332a of FIG. 7, the central position of the floor surface in the car is (X, Y, Z)=(0, 0, 0). Hereinafter, the right, left, front, and rear refer to the right, left, front, and rear, respectively, as seen from the passenger when the passenger stands at the center and faces the direction of the doorway 11 . In this case, the right wall is called the right wall, the left wall is called the left wall, the front wall is called the front wall, and the rear wall is called the rear wall.
 乗客が中央位置で出入口11方向を向いて立った場合における、前方の出入口11に進む方向をX軸、右側に進む方向をY軸、天井に進む方向をZ軸とする(図7参照)。ここでは、X=1000の位置が前方の壁(出入口11)の位置であり、X=-1000の位置が後方の壁の位置であり、Y=1000の位置が右側の壁の位置であり、Y=-1000の位置が左側の壁の位置であるとする。乗客21の頭の位置(X,Y,Z)=(-100,-700,1600)である。乗客22の頭の位置(X,Y,Z)=(400,700,1600)である。なお、複数の部位の位置は、2次元の座標(X,Z)で示されるものであってもよい。 When the passenger stands facing the doorway 11 at the center position, the direction to the front doorway 11 is the X axis, the direction to the right is the Y axis, and the direction to the ceiling is the Z axis (see FIG. 7). Here, the position of X = 1000 is the position of the front wall (entrance 11), the position of X = -1000 is the position of the rear wall, the position of Y = 1000 is the position of the right wall, Let the position of Y=-1000 be the position of the left wall. The position of the head of the passenger 21 (X, Y, Z)=(-100, -700, 1600). Passenger 22 head position (X, Y, Z) = (400, 700, 1600). Note that the positions of the plurality of parts may be indicated by two-dimensional coordinates (X, Z).
 S24において、算出部154は、抽出された人物に関する情報(人体における複数部位の位置情報)に基づき、乗客人数を算出し、処理をS15に進める。算出部154は、抽出部156が抽出した人物の数を乗客人数としてカウントする。 In S24, the calculation unit 154 calculates the number of passengers based on the extracted information about the person (position information of multiple parts of the human body), and advances the process to S15. The calculation unit 154 counts the number of persons extracted by the extraction unit 156 as the number of passengers.
 S25において、判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であるか否かを判断する。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であると判断した場合(S25でYES)、処理をS26に進める。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上であると判断しなかった場合(S25でNO)、処理をS21に戻す。 In S25, the determination unit 155 determines whether the calculated number of passengers is two or more. If the determination unit 155 determines that the calculated number of passengers is two or more (YES in S25), the process proceeds to S26. If the determination unit 155 does not determine that the calculated number of passengers is two or more (NO in S25), the process returns to S21.
 S26において、判定部155は、抽出された人物に関する情報(人体における複数部位の位置情報)に基づき、乗客の暴れ動作が発生したか否かを判定し、処理をS21に戻り、S21~S26の処理を繰り返す。 In S26, the determination unit 155 determines whether or not the passenger has violently behaved based on the extracted information about the person (positional information of a plurality of parts of the human body). Repeat process.
 つまり、判定部155は、算出された乗客人数が2人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人体における複数部位の位置情報の差分に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。本実施の形態における、人体における複数部位は、頭、首、右肩、左肩、右手首、左手首、右股関節、左股関節、右踵、および左踵である。 In other words, when the calculated number of passengers is two or more, the determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred based on the difference in the positional information of the plurality of parts of the human body in the plurality of images acquired periodically. determine whether In the present embodiment, the multiple parts of the human body are the head, neck, right shoulder, left shoulder, right wrist, left wrist, right hip joint, left hip joint, right heel, and left heel.
 判定部155は、複数の判定モードを有する。判定モード1は、抽出された全ての部位(頭、首、右肩、左肩、右手首、左手首、右股関節、左股関節、右踵、および左踵)の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定するモードである。 The determination unit 155 has a plurality of determination modes. Judgment mode 1 is based on the positional information of all extracted parts (head, neck, right shoulder, left shoulder, right wrist, left wrist, right hip joint, left hip joint, right heel, and left heel). This is the mode for judging whether or not the
 判定モード2~4は、複数部位のうちの一部の部位の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定するモードである。本実施の形態においては、エレベーターの保守員、ビルの管理人等は、監視装置300の入力装置322から、判定モード1~4のいずれかを設定可能である。判定部155は、設定された判定モードに基づき判定を行う。 Judgment modes 2 to 4 are modes for judging whether or not a violent action has occurred based on the position information of some of the multiple parts. In this embodiment, elevator maintenance personnel, building managers, and the like can set any one of judgment modes 1 to 4 from the input device 322 of the monitoring device 300 . The determination unit 155 performs determination based on the set determination mode.
 判定モード2は、手の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定するモードである。具体的には、判定部155は、右手首および左手首の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。なお、右肩および左肩を含めて判断をしてもよく、位置情報として、指先、肘など「手」に関する位置情報を持つ場合はこれらの情報を含めて判断してもよい。 Determination mode 2 is a mode in which it is determined whether or not a violent motion has occurred based on hand position information. Specifically, determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred based on the position information of the right wrist and left wrist. It should be noted that the judgment may include the right shoulder and the left shoulder, and if there is position information related to "hands" such as fingertips and elbows as position information, such information may be included in the judgment.
 判定モード3は、足の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定するモードである。具体的には、判定部155は、右踵および左踵の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。なお、右股関節および左股関節を含めて判断をしてもよく、位置情報として、つま先、膝など「足」に関する位置情報を持つ場合はこれらの情報を含めて判断してもよい。 Determination mode 3 is a mode in which it is determined whether or not a violent motion has occurred based on the position information of the foot. Specifically, the determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred based on the positional information of the right and left heels. It should be noted that the judgment may include the right hip joint and the left hip joint, and if there is position information related to "legs" such as toes and knees as position information, such information may be included in the judgment.
 判定モード4は、手および足の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定するモードである。具体的には、判定部155は、右手首、左手首、右踵および左踵の位置情報に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。 Determination mode 4 is a mode in which it is determined whether or not a violent motion has occurred based on the positional information of the hands and feet. Specifically, the determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred based on the positional information of the right wrist, left wrist, right heel, and left heel.
 たとえば、判定モード1において、前回画像と今回画像とにおける、各部位の位置変化量の平均値(以下、この値を「動き量」と称する)に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。 For example, in determination mode 1, it is determined whether or not a violent action has occurred based on the average value of the amount of positional change of each part between the previous image and the current image (this value is hereinafter referred to as the "movement amount"). do.
 たとえば、前回画像の乗客21の右手首の位置が(-100,-800,900)であり、今回画像の乗客21の右手首の位置が(-100,-820,920)である場合、乗客21の右手首の位置変化量は、Y軸方向に-20、Z軸方向に20移動しているため、((-20)^2+(20)^2)^0.5=28.3である。このように各部位について位置変化量を求めて、これらの平均値を動き量として算出する。 For example, if the position of the right wrist of the passenger 21 in the previous image is (-100, -800, 900) and the position of the right wrist of the passenger 21 in the current image is (-100, -820, 920), the passenger The amount of change in the position of the right wrist of 21 is -20 in the Y-axis direction and 20 in the Z-axis direction, so ((-20)^2+(20)^2)^0.5=28.3 be. In this way, the amount of positional change is obtained for each part, and the average value of these values is calculated as the amount of movement.
 判定部155は、動き量が予め定められた閾値を超えた場合に暴れ動作が発生したと判定し、動き量が予め定められた閾値を超えなかった場合は暴れ動作が発生しなかったと判定する。 The determination unit 155 determines that a violent motion has occurred when the amount of motion exceeds a predetermined threshold, and determines that a violent motion has not occurred when the amount of motion does not exceed the predetermined threshold. .
 なお、上記は、暴れ動作を判定する方法の一例に過ぎない。これに限らず、各部位が急激に上下左右に動いたり、大きく小さく不規則に動いたりするなど、乗客の異常な動きが検知できるように各部位の位置変化を解析して、暴れ動作を判定するようなものであればよい。また、上述の「定期的に取得された複数の画像」は、時系列で撮影された3枚以上の画像であってもよい。この場合、時系列の位置情報に基づき、カーブフィッティングにより今回の位置情報を補正するようにしてもよい。 It should be noted that the above is just an example of a method for determining a violent motion. Not limited to this, it analyzes the positional changes of each part so that it can detect abnormal movements of passengers, such as sudden movements of each part up, down, left and right, large and small irregular movements, and judges violent movements. It should be something that does. Moreover, the above-mentioned "a plurality of images acquired periodically" may be three or more images captured in time series. In this case, the current position information may be corrected by curve fitting based on the time-series position information.
 判定モード2においては、前回画像と今回画像とにおける、右手首の位置変化および左手首の位置変化の平均値が閾値を超えた場合に、暴れ動作が発生したと判定する。判定モード3においては、前回画像と今回画像とにおける、右踵の位置変化および左踵の位置変化の平均値が閾値を超えた場合に、暴れ動作が発生したと判定する。判定モード4においても、同様に判定する。殴る、蹴る等、特に手や足の動きに着目したいような場合には、判定モード2~4を用いるようにすればよい。 In determination mode 2, it is determined that a violent motion has occurred when the average value of the positional change of the right wrist and the positional change of the left wrist in the previous image and the current image exceeds the threshold. In determination mode 3, when the average value of the positional change of the right heel and the positional change of the left heel in the previous image and the current image exceeds the threshold, it is determined that a violent motion has occurred. In determination mode 4, the same determination is made. Judgment modes 2 to 4 may be used when it is desired to pay particular attention to the movement of the hand or foot, such as hitting or kicking.
 なお、前回画像における右手首と右肩の位置関係と、今回画像における右手首と右肩の位置関係とから、右手の回転方向や回転速度を算出してもよい。左手についても同様である。前回画像における右踵と右股関節の位置関係と、今回画像における右踵と右股関節の位置関係とから、右足の回転方向や回転速度を算出してもよい。左足についても同様である。 The rotational direction and rotational speed of the right hand may be calculated from the positional relationship between the right wrist and right shoulder in the previous image and the positional relationship between the right wrist and right shoulder in the current image. The same is true for the left hand. The rotational direction and rotational speed of the right foot may be calculated from the positional relationship between the right heel and the right hip joint in the previous image and the positional relationship between the right heel and the right hip joint in the current image. The same is true for the left foot.
 判定部155は、これらの回転方向や回転速度を判定基準として用いてもよい。また、上記モード1において、部位に応じて重みを変えてもよい。たとえば、複数の部位のうち、手や足の重みを大きくしてもよい。 The determination unit 155 may use these rotation directions and rotation speeds as criteria for determination. Also, in Mode 1, the weight may be changed according to the part. For example, among a plurality of parts, the weights of hands and feet may be increased.
 図7は、第2実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。画面332a(左側の図)は、乗客にほぼ動きがない状態であり、画面332b(右側の図)は、暴れ動作ありと判定された状態である。 FIG. 7 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the second embodiment. The screen 332a (left figure) shows a state in which the passenger has almost no movement, and the screen 332b (right figure) shows a state in which it is determined that there is a violent movement.
 画面332a,332bは、カメラ402で撮影されたかご400内の画像であり、監視装置300の表示装置321で表示される画面である。 Screens 332 a and 332 b are images of the interior of the car 400 captured by the camera 402 and displayed on the display device 321 of the monitoring device 300 .
 図7に示すように、画面332aにおいて、かご400内には、2人の乗客(乗客21,22)が乗車している。乗客21において、実線は、人体における複数の部位間を繋いだ線である。乗客22において、点線は、人体における複数の部位間を繋いだ線である。乗客21および乗客22のいずれも、ほぼ動きがない。また、かご400の出入口11は、戸閉状態である。 As shown in FIG. 7, on the screen 332a, two passengers (passengers 21 and 22) are in the car 400. In the passenger 21, solid lines are lines connecting a plurality of parts of the human body. In the passenger 22, dotted lines are lines connecting multiple parts of the human body. Both passenger 21 and passenger 22 are substantially motionless. Further, the doorway 11 of the car 400 is closed.
 画面332aに対応するグラフ(左側のグラフ)において、乗客21の動き量31および乗客22の動き量32のいずれもその変化が微小であり、動き量は閾値を超えない。 In the graph (left graph) corresponding to the screen 332a, both the amount of movement 31 of the passenger 21 and the amount of movement 32 of the passenger 22 change very little, and the amount of movement does not exceed the threshold.
 これに対して、画面332bにおいて、乗客21は、腕を大きく動かしている。画面332bに対応するグラフ(右側のグラフ)において、乗客21の動き量31の変化が大きく、動き量31は閾値を超えている。動き量31が閾値を超えた場合、判定部155は、乗客21の暴れ動作が発生したと判定する。 On the other hand, on the screen 332b, the passenger 21 is greatly moving his arm. In the graph (right graph) corresponding to the screen 332b, the change in the motion amount 31 of the passenger 21 is large, and the motion amount 31 exceeds the threshold. When the movement amount 31 exceeds the threshold, the determination unit 155 determines that the passenger 21 has made a violent motion.
 以上説明したように、戸閉状態において判断することで、かごの扉の開閉による背景の変化や乗降による人物の動きなどの、乗車中の乗客の動き以外の変化を極力排除することができる。また、他人に対して危害を加える可能性があるのは、乗客人数が2人以上のケースである。このため、判定部155は、乗客人数が2人以上のケースに限定し、かつ、人体の複数の部位の動きに着目して判定を行う。これにより、エレベーターのかご400内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 As explained above, by judging when the doors are closed, it is possible to eliminate as much as possible changes other than the movements of the passengers during boarding, such as changes in the background due to the opening and closing of the car doors and movements of people due to boarding and exiting. Moreover, it is the case where the number of passengers is two or more that there is a possibility of inflicting harm on others. For this reason, the determination unit 155 performs determination by limiting the number of passengers to cases of two or more and focusing on movements of a plurality of parts of the human body. As a result, it is possible to accurately determine the violent movements of the passengers in the car 400 of the elevator.
 ここで、第1実施形態においては、画像の特徴から人物領域を抽出しているが、この場合、人物以外の背景が人物領域として抽出されることもある。第2実施形態においては、人体の各部位を推定するため、第1実施形態よりも人物の抽出精度が高くなる。このため、壁面における画像が大きく変化したり、かご内の照度が大きく変化するようなシースルーエレベーター等であっても、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。また、モード2~4においては、他人に対して危害を加える可能性のある手や足の動きに着目した判定を行うことができる。 Here, in the first embodiment, the person area is extracted from the features of the image, but in this case, the background other than the person may be extracted as the person area. In the second embodiment, since each part of the human body is estimated, the extraction accuracy of the person is higher than in the first embodiment. Therefore, even in a see-through elevator where the image on the wall surface changes greatly or the illuminance inside the car changes greatly, it is possible to accurately determine the violent motion of the passengers inside the elevator car. Further, in modes 2 to 4, it is possible to make a determination focusing on movements of hands and feet that may cause harm to others.
 [第3実施形態]
 以下、第3実施形態について説明する。第3実施形態の説明においては、第1実施形態および第2実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。
[Third embodiment]
A third embodiment will be described below. In the description of the third embodiment, points different from the first and second embodiments will be described, and descriptions of common parts will be omitted.
 図8は、第3実施形態に係る動作判定装置100の機能ブロック図の一例を示す図である。第1実施形態において、動作判定装置100は、信号取得部152と、画像取得部151と、抽出部153と、算出部154と、判定部155とを備えた。これに対して、図8に示すように、第3実施形態においては、さらに、重み算出部157を備える。なお、第2実施形態においても、さらに、重み算出部157を備えるようにしてもよい。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a functional block diagram of the motion determination device 100 according to the third embodiment. In the first embodiment, the motion determination device 100 includes a signal acquisition section 152 , an image acquisition section 151 , an extraction section 153 , a calculation section 154 and a determination section 155 . On the other hand, as shown in FIG. 8, in the third embodiment, a weight calculator 157 is further provided. Note that the weight calculator 157 may be further provided in the second embodiment as well.
 以下、フローチャートを用いて説明する。図9は、第3実施形態に係る動作判定装置100が実行するメイン処理のフローチャートである。S31~S35までの処理は、S11~S15までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。 The following will be explained using a flowchart. FIG. 9 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device 100 according to the third embodiment. Since the processing from S31 to S35 is the same as the processing from S11 to S15, the description is omitted here.
 S36において、重み算出部157は、記憶部114に記憶された重み情報を読み込み、これを重みとして設定して、処理をS37に進める。S37において、判定部155は、差分に重みを乗じた値に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定し、処理をS31に戻す。具体的には、判定部155は、各乗客の動き量に重みを乗じた値を算出し、当該値が閾値を超えた場合に、暴れ動作が発生したと判断する。 In S36, the weight calculation unit 157 reads the weight information stored in the storage unit 114, sets it as a weight, and advances the process to S37. In S<b>37 , the determination unit 155 determines whether or not a violent motion occurs based on the value obtained by multiplying the difference by the weight, and returns the process to S<b>31 . Specifically, the determination unit 155 calculates a value obtained by multiplying the amount of movement of each passenger by a weight, and determines that a violent motion has occurred when the value exceeds a threshold value.
 重み算出部157および判定部155の処理を、図10を用いて説明する。図10は、第3実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。 The processing of the weight calculation unit 157 and the determination unit 155 will be explained using FIG. FIG. 10 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the third embodiment.
 第3実施形態において、重みは、乗客間の距離が距離Aであるときの方が、距離Aよりも遠い距離Bであるときよりも大きくなるように設定されている。具体的には、乗客間の距離が近いほど重みが大きくなり、乗客間の距離が遠いほど重みが小さくなる。近接状態では、重み>1となり、非近接状態では、重み<1となる。 In the third embodiment, the weight is set to be greater when the distance between passengers is distance A than when distance B is longer than distance A. Specifically, the weight increases as the distance between passengers decreases, and the weight decreases as the distance between passengers increases. Proximity has a weight>1, and non-proximity has a weight<1.
 乗客間の距離が近い場合は他人に危害を加える可能性が高いと考えられる。このような状況において、暴れ動作であると判定されやすくなるため、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 If the distance between passengers is close, there is a high possibility of harming others. In such a situation, it is likely to be determined that the motion is violent, so it is possible to accurately determine the violent motion of the passenger in the car of the elevator.
 画面333a(左側の図)は、乗客間の距離が遠い状態であり、画面333b(右側の図)は、乗客間の距離が遠い状態である。図10に示すように、画面333aにおいて、乗客21と乗客22の距離は遠い。乗客21は激しく手を動かしているが、乗客22の動きはほとんどない。 The screen 333a (left figure) shows a state in which the distance between passengers is long, and the screen 333b (right figure) shows a state in which the distance between passengers is long. As shown in FIG. 10, the distance between the passenger 21 and the passenger 22 is long on the screen 333a. Passenger 21 is moving his hand violently, but passenger 22 hardly moves.
 画面333aに対応するグラフ(左側のグラフ)において、乗客21は激しく手を動かしているため、通常であれば、図4や図7で示した例のように、乗客21は、動き量が閾値を超えて暴れ動作ありと判定される。しかし、このケースでは、乗客間の距離が遠いため、重み<1となり、動き量×重みは閾値を超えていない。このため、乗客21は、暴れ動作なしと判定される。 In the graph corresponding to the screen 333a (left graph), the passenger 21 is moving his hand violently. Normally, as in the examples shown in FIGS. exceeding , it is determined that there is a violent motion. However, in this case, since the distance between the passengers is long, the weight < 1, and the motion amount x weight does not exceed the threshold. Therefore, it is determined that the passenger 21 does not make a violent motion.
 一方、画面333bにおいて、乗客21と乗客22の距離は近い。乗客21は激しく手を動かしているが、乗客22の動きはほとんどない。 On the other hand, on screen 333b, the distance between passenger 21 and passenger 22 is short. Passenger 21 is moving his hand violently, but passenger 22 hardly moves.
 画面333bに対応するグラフ(右側のグラフ)において、乗客21は激しく手を動かしており、かつ、乗客21と乗客22の距離は近い。このため、重み>1となり、動き量×重みは閾値を超えている。これにより、乗客21は、暴れ動作ありと判定される。 In the graph corresponding to screen 333b (right graph), passenger 21 is moving his hand violently, and the distance between passengers 21 and 22 is short. Therefore, weight>1, and the motion amount×weight exceeds the threshold. As a result, it is determined that the passenger 21 is acting violently.
 [第4実施形態]
 以下、第4実施形態について説明する。第4実施形態の説明においては、第1実施形態~第3実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。
[Fourth embodiment]
A fourth embodiment will be described below. In the explanation of the fourth embodiment, the points different from those of the first to third embodiments will be explained, and the explanation of the common parts will be omitted.
 図11は、第4実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。第4実施形態においては、以下のように重み付けがされ、判定部155は、動き量に重みを乗じた値に基づき、暴れ動作が発生したか否かを判定する。 FIG. 11 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the fourth embodiment. In the fourth embodiment, weighting is performed as follows, and the determination unit 155 determines whether or not a violent motion has occurred based on the value obtained by multiplying the amount of motion by the weight.
 重み算出部157は、かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの乗客21と乗客22との距離が距離C以下である場合は、乗客21および乗客22に関する重みが小さくなる(重み<1)ように設定する。 If the distance between the passenger 21 and the passenger 22 when the car 400 changes from the door open state to the door closed state is equal to or less than the distance C, the weight calculation unit 157 reduces the weight of the passenger 21 and the passenger 22 (weight <1) Set as follows.
 一方、重み算出部157は、かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの乗客21と乗客22との距離が距離Cよりも大きい距離D以上であり、その後、乗客21が乗客22に近づいたと判断した場合は、第1乗客に関する重みが大きくなる(重み>1)ように設定する。 On the other hand, weight calculator 157 determines that the distance between passenger 21 and passenger 22 when car 400 changes from the door open state to the door closed state is greater than or equal to distance D, which is greater than distance C. , the weight for the first passenger is increased (weight>1).
 乗車時に乗客間の距離が近い場合は知り合いである可能性が高く、乗車時に乗客間の距離が遠いにもかかわらずその後近づいてきた場合は、知らない人間が危害を加える可能性が高いと考えられる。後者の状況が暴れ動作であると判定されやすくなるため、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 If the distance between the passengers is close at the time of boarding, there is a high possibility that they are acquaintances, and if the distance between the passengers is long at the time of boarding, but they approach afterward, there is a high possibility that a stranger will cause harm. be done. Since the latter situation is more likely to be determined to be a violent motion, it is possible to accurately determine the violent motion of the passenger in the car of the elevator.
 具体的には、図11に示すように、画面334aの例では、かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの乗客21と乗客22との距離が近い(距離C以下である)。この場合、重み算出部157は、乗客21および乗客22に関して、重み<1に設定する。 Specifically, as shown in FIG. 11, in the example of screen 334a, the distance between passenger 21 and passenger 22 when car 400 changes from the door open state to the door closed state is short (distance C or less). . In this case, the weight calculator 157 sets the weight <1 for the passenger 21 and the passenger 22 .
 その後、画面334bのように、乗客21が激しく手を動かしたとする。通常であれば、乗客21の動き量が閾値を超えるため、暴れ動作ありと判定される。しかしながら、乗客21の動き量×重み(<1)は閾値を超えず、判定部155は暴れ動作なしと判定する。 After that, suppose passenger 21 violently moves his/her hand, as shown in screen 334b. Normally, the motion amount of the passenger 21 exceeds the threshold value, so it is determined that there is a violent motion. However, the passenger's 21 motion amount×weight (<1) does not exceed the threshold value, and the determination unit 155 determines that there is no violent movement.
 一方、画面334cの例では、かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの乗客21と乗客22との距離が遠い(距離Cよりも大きい距離D以上である)。この場合、重み算出部157は、乗客21および乗客22に関して、重み>1に設定する。 On the other hand, in the example of the screen 334c, the distance between the passenger 21 and the passenger 22 when the car 400 changes from the door open state to the door closed state is long (at least the distance D, which is greater than the distance C). In this case, the weight calculator 157 sets weight>1 for the passenger 21 and the passenger 22 .
 その後、画面334dのように、乗客21が激しく手を動かしたとする。この場合、乗客21の動き量×重み(>1)は閾値を超えて、判定部155は暴れ動作ありと判定する。 After that, let's say that passenger 21 moves his hand violently, as shown in screen 334d. In this case, the motion amount of the passenger 21×weight (>1) exceeds the threshold, and the determination unit 155 determines that there is a violent motion.
 [第5実施形態]
 以下、第5実施形態について説明する。第5実施形態の説明においては、第1実施形態~第4実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。
[Fifth embodiment]
The fifth embodiment will be described below. In the description of the fifth embodiment, the points different from those of the first to fourth embodiments will be described, and descriptions of common parts will be omitted.
 図12は、第5実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。第5実施形態においては、以下のように重み付けおよび判断がされる。 FIG. 12 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the fifth embodiment. In the fifth embodiment, weighting and determination are performed as follows.
 判定部155は、人体の複数部位の位置情報に基づき、乗客が子供であるか否かを判断する。判定部155は、動き量に重みを乗じた値に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。重みは、子供であると判断された乗客の方が、子供であると判断されなかった乗客よりも小さくなるように設定されている。 The determination unit 155 determines whether the passenger is a child based on the position information of multiple parts of the human body. The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the motion amount by the weight. The weight is set so that passengers determined to be children are less than those not determined to be children.
 このようにすることで、他人に危害を加える意図がなく動き回る子供の動作を除外して判定を行うことができるため、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 By doing so, it is possible to make judgments by excluding the movements of children who move around without intending to harm others, so it is possible to accurately judge violent movements of passengers in the elevator car.
 具体的には、図12に示すように、画面335aの例では、位置情報に基づき、乗客21,22はいずれも大人であると判断されている。たとえば、頭と踵の位置(高さ)の差から、身長を割り出し、身長が所定値以上であれば大人であると判断し、身長が所定値未満であれば未満であると判断する。 Specifically, as shown in FIG. 12, in the example of screen 335a, both passengers 21 and 22 are determined to be adults based on the position information. For example, the height is calculated from the difference in the position (height) between the head and the heel, and if the height is equal to or above a predetermined value, it is determined that the person is an adult, and if the height is less than the predetermined value, it is determined that the person is under the height.
 大人であると判断された場合、重み=1が設定される。乗客21は、激しく手を動かしている。これにより、乗客21は、動き量が閾値を超えて、暴れ動作ありと判定される。 If it is determined that the person is an adult, the weight is set to 1. Passenger 21 is moving his hand violently. As a result, the amount of movement of the passenger 21 exceeds the threshold value, and it is determined that there is a violent motion.
 一方、画面335bの例では、位置情報に基づき、乗客21は子供であると判断され、乗客22は大人であると判断されている。 On the other hand, in the example of screen 335b, passenger 21 is determined to be a child and passenger 22 is determined to be an adult based on the position information.
 子供であると判断された場合、重み<1(たとえば、0.5)が設定される。乗客21は、激しく手を動かしている。通常であれば、乗客21は、動き量が閾値を超えて、暴れ動作ありと判定される。しかし、この場合、乗客21の動き量×重み(=0.5)は閾値を超えず、暴れ動作なしと判定される。 If determined to be a child, a weight <1 (eg, 0.5) is set. Passenger 21 is moving his hand violently. Normally, the amount of movement of the passenger 21 exceeds the threshold, and it is determined that there is a violent motion. However, in this case, the motion amount of the passenger 21×weight (=0.5) does not exceed the threshold, and it is determined that there is no violent motion.
 [第6実施形態]
 以下、第6実施形態について説明する。第6実施形態の説明においては、第1実施形態~第5実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。
[Sixth embodiment]
The sixth embodiment will be described below. In the description of the sixth embodiment, the differences from the first to fifth embodiments will be described, and descriptions of common parts will be omitted.
 第1~第5実施形態においては、乗客が2人以上であると判定された場合に、判定部155による判定が行われるように構成されている。これに対し、第6実施形態においては、乗客が1人であると判定された場合に、判定部155による判定が行われる。 In the first to fifth embodiments, when it is determined that there are two or more passengers, the determination unit 155 makes a determination. On the other hand, in the sixth embodiment, when it is determined that there is only one passenger, the determination unit 155 makes a determination.
 かご内に乗客が1人だけ存在する場合、他人に対して危害を加えるような事象は発生しない。しかしながら、壁を殴ったり蹴ったりかご内の装置を破壊しようとするような行為(暴れ動作)が行われる可能性がある。一方で、乗客は、1人で乗車しているときに、ゴルフスイングや体操などの動作を行うことがある。これらの動作は、暴れ動作とは無関係な動作である。なお、2人以上で乗車しているときは、一般に、ゴルフスイングや体操などの動作が行われる可能性は低く、行われたとしても、小さい動作で行われることが多い。  If there is only one passenger in the car, no harm will occur to others. However, actions such as hitting or kicking walls or attempting to destroy equipment in the car (rambling action) may occur. On the other hand, passengers may perform actions such as golf swings and gymnastics while riding alone. These motions are motions unrelated to the rampage motion. It should be noted that when two or more people are riding in the vehicle, it is generally less likely that actions such as a golf swing or gymnastics will be performed, and even if they are performed, they are often performed in small motions.
 以下、第6実施形態におけるメイン処理を説明する。図13は、第6実施形態に係る動作判定装置100が実行するメイン処理のフローチャートである。 The main processing in the sixth embodiment will be described below. FIG. 13 is a flowchart of main processing executed by the motion determination device 100 according to the sixth embodiment.
 S41~S44の処理は、S21~S24の処理と同じなので説明を省略する。S45では、S25と異なり、算出された乗客人数が1人である場合に次の処理(S46)に進む。そして、S47において重み算出部157が重みを算出した後に、S48において判定部155が判定を行う。 The processing of S41 to S44 is the same as the processing of S21 to S24, so the explanation is omitted. In S45, unlike S25, when the calculated number of passengers is one, the process proceeds to the next process (S46). After the weight calculation unit 157 calculates the weight in S47, the determination unit 155 makes a determination in S48.
 以下、図14を用いて具体的に説明する。図14は、第6実施形態に係る暴れ動作の判定について説明するための図である。第6実施形態においては、以下のように重み付けがされる。 A specific description will be given below with reference to FIG. FIG. 14 is a diagram for explaining determination of a violent motion according to the sixth embodiment. In the sixth embodiment, weighting is performed as follows.
 乗客の位置が第1位置であるときは、第2位置であるときよりもかご400の壁に近くかつかご400の中央位置から遠い。重み算出部157は、乗客の位置が第2位置(中央位置に近い位置)であるときは、第1位置(壁に近い位置)であるときよりも重みが小さくなるように設定する。また、重み算出部157は、乗客の位置が第1位置(壁に近い位置)であるときは、第2位置(中央位置に近い位置)であるときよりも壁方向への手および足の位置に関する重みが大きくなるように設定する。 When the passenger's position is in the first position, it is closer to the walls of the car 400 and farther from the center position of the car 400 than when it is in the second position. The weight calculator 157 sets the weight to be smaller when the passenger is at the second position (closer to the center position) than at the first position (closer to the wall). In addition, the weight calculator 157 determines that when the position of the passenger is at the first position (position close to the wall), the position of the hands and feet in the wall direction is greater than when the position is at the second position (position close to the center position). set so that the weight for is increased.
 具体的には、重み算出部157は、乗客の位置がかご400の中央位置に近いほど重みを小さく設定する(重み<1)。重み算出部157は、乗客の位置が壁に近いほど、壁方向に向かって動く手や足の動作に関する重みを大きく設定する(重み>1)。 Specifically, the weight calculator 157 sets a smaller weight as the position of the passenger is closer to the center position of the car 400 (weight < 1). The weight calculator 157 sets a greater weight for the motion of the hand or foot moving toward the wall as the position of the passenger is closer to the wall (weight > 1).
 図14に示すように、画面336aの例では、乗客21は、中央位置に立っているため、重み<1(たとえば、0.5)が設定される。乗客21は、激しく手を動かしているものの、動き量×重み(=0.5)は閾値を超えず、暴れ動作なしと判定される。 As shown in FIG. 14, in the example of the screen 336a, the passenger 21 is standing in the center position, so a weight <1 (eg, 0.5) is set. Although the passenger 21 is moving his hand violently, the amount of movement×weight (=0.5) does not exceed the threshold, and it is determined that there is no violent movement.
 一方、画面336bの例では、乗客21は、壁の近傍で立っている。乗客21の左踵の位置(X,Y,Z)=(400,-900,0)である。Y軸において-1000の位置が左側の壁の位置であり、乗客21は左側の壁の近傍にいると判断される。 On the other hand, in the example of screen 336b, passenger 21 is standing near the wall. The position of the left heel of the passenger 21 is (X, Y, Z)=(400, -900, 0). The position of -1000 on the Y axis is the position of the left wall, and it is determined that the passenger 21 is near the left wall.
 さらに、壁に向かって(壁方向に)手を激しく動かしている。前回画像の乗客21の左手首の位置が(600,-900,1400)であり、今回画像の乗客21の左手首の位置が(650,-1000,1400)であるとする。乗客21の左手首の位置の差分(X,Y,Z)は、(50,-100,0)である。 In addition, he was moving his hand violently toward the wall (in the direction of the wall). Assume that the position of the left wrist of the passenger 21 in the previous image is (600, -900, 1400), and the position of the left wrist of the passenger 21 in the current image is (650, -1000, 1400). The difference (X, Y, Z) of the position of the left wrist of the passenger 21 is (50, -100, 0).
 この場合、乗客21が近接している左側の壁方向への手および足の位置に関する重みが大きくなるように設定される。図14において、左側の壁方向とは、Y軸の負の方向である。このため、Y軸の負の方向の値が増幅されるように重み付け(たとえば、重み=2)がされる。 In this case, it is set so that the weight regarding the position of the hands and feet in the direction of the left wall where the passenger 21 is close is increased. In FIG. 14, the wall direction on the left side is the negative direction of the Y-axis. Therefore, weighting (for example, weight=2) is performed so that the value in the negative direction of the Y-axis is amplified.
 上記例では、Y軸の負の方向の差分「-100」に重み「2」を乗じて、-200とする。その結果、乗客21の左手首の位置の差分に重みを乗じた値は、(50,-200,0)となる。重みを乗じた後の位置変化量は、((50)^2+(-200)^2)^0.5=201である。 In the above example, the difference "-100" in the negative direction of the Y-axis is multiplied by the weight "2" to obtain -200. As a result, the value obtained by multiplying the difference in the position of the left wrist of the passenger 21 by the weight is (50, -200, 0). The position change amount after multiplication by the weight is ((50)̂2+(−200)̂2)̂0.5=201.
 右手首、左踵および右踵についても同様に位置変化量を求める。手足以外の部位については、重みを乗じる事なく位置変化量を求める。そして、全ての部位の位置変化量の平均値(動き量)を算出する。本例では、動き量が閾値を超えたため、暴れ動作ありと判定されている。 Similarly, the amount of position change is obtained for the right wrist, left heel, and right heel. For parts other than the hands and feet, the position change amount is obtained without multiplying the weight. Then, the average value (movement amount) of the position change amounts of all parts is calculated. In this example, since the amount of motion exceeds the threshold, it is determined that there is a violent motion.
 以上説明したように、戸閉状態において判断を行うことで乗客以外の画像の変化を極力排除することができる。また、かご内に乗客が1人存在する場合、壁を殴ったり蹴ったり、かご内の装置を破壊しようとするような行為を行う可能性がある。このため、かごの壁近傍において壁に向かう手や足の動きに対する重み付けを大きくすることで、上記のような行為を検出しやすくなる。一方で、乗客は、ゴルフスイングや体操などの暴れ動作とは無関係な動作をかごの中央位置付近で行うことがある。このため、中央位置付近での動作に対する重み付けを小さくすることで、暴れ動作についての誤検知を低減させる。このように、エレベーターのかご内での乗客の暴れ動作を精度よく判定することができる。 As explained above, it is possible to eliminate changes in images of people other than passengers as much as possible by making judgments when the doors are closed. In addition, when there is one passenger in the car, there is a possibility that the passenger may perform actions such as punching or kicking the wall or trying to destroy the equipment in the car. For this reason, by increasing the weighting of the movement of the hand or foot toward the wall in the vicinity of the wall of the car, it becomes easier to detect the above behavior. On the other hand, passengers sometimes perform actions unrelated to violent actions such as golf swings and gymnastics near the center position of the car. Therefore, by reducing the weighting of motions near the center position, erroneous detection of violent motions can be reduced. In this way, it is possible to accurately determine the violent movements of passengers in the car of the elevator.
 なお、第3実施形態~第6実施形態において、抽出部153,156は、取得された画像から人物に関する情報として、「人物領域」および「人体における複数部位の位置情報」のいずれか一方を抽出するようにした。しかし、これに限らず、「人物領域」および「人体における複数部位の位置情報」のいずれを抽出するような構成にしてもよい。また、第3実施形態~第6実施形態のうちの複数の方法を組み合わせて構成してもよい。第1実施形態~第5実施形態において、乗客人数が2人以上の場合において、重みの算出や暴れ動作を判定しているが、これに限らず、乗客人数が1人以上の場合において、重みの算出や暴れ動作を判定するようにしてもよい。また、第6実施形態において、乗客人数が1人の場合において、重みの算出や暴れ動作を判定しているが、これに限らず、乗客人数が1人以上の場合において、重みの算出や暴れ動作を判定するようにしてもよい。 In the third to sixth embodiments, the extracting units 153 and 156 extract either one of the "personal region" and the "positional information of multiple parts of the human body" as the information about the person from the acquired image. I made it However, the present invention is not limited to this, and may be configured to extract either the "human area" or the "positional information of a plurality of parts of the human body". Also, a plurality of methods among the third to sixth embodiments may be combined. In the first to fifth embodiments, when the number of passengers is two or more, the weight is calculated and the violent action is determined. may be calculated or a violent action may be determined. In addition, in the sixth embodiment, the weight is calculated and the violent action is determined when the number of passengers is one. You may make it determine an operation|movement.
 [主な構成および効果]
 以下、前述した実施の形態の主な構成および効果を説明する。
[Main configuration and effects]
Main configurations and effects of the above-described embodiment will be described below.
 (1) 動作判定装置100は、エレベーターのかご400内での乗客の動作を判定する動作判定装置100である。動作判定装置100は、エレベーターを制御するエレベーター制御装置200、およびかご400内に設置されたカメラ402と通信可能である。動作判定装置100は、信号取得部152と、画像取得部151と、抽出部153,156と、算出部154と、判定部155とを備える。信号取得部152は、エレベーター制御装置200から送信された、かご400が戸閉状態であるか否かを示す信号を取得する。画像取得部151は、カメラ402によって撮影されたかご400内の画像を取得する。抽出部153,156は、取得された画像から人物に関する情報を抽出する。算出部154は、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出する。判定部155は、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客の特定動作が発生したか否かを判定する。画像取得部151は、取得された信号によりかご400が戸閉状態であると判断した場合、定期的に画像を取得する。判定部155は、算出された乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人物に関する情報の差分に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。このように、戸閉状態において判断することで乗客以外の画像の変化を極力排除し、かつ、かご内に乗客が存在する場合において判定を行うため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (1) The motion determination device 100 is a motion determination device 100 that determines the motion of a passenger inside the car 400 of the elevator. The motion determination device 100 can communicate with an elevator control device 200 that controls the elevator and a camera 402 installed inside the car 400 . The motion determination device 100 includes a signal acquisition section 152 , an image acquisition section 151 , extraction sections 153 and 156 , a calculation section 154 and a determination section 155 . The signal acquisition unit 152 acquires a signal indicating whether or not the car 400 is in the closed state, which is transmitted from the elevator control device 200 . The image acquisition unit 151 acquires an image inside the car 400 photographed by the camera 402 . Extraction units 153 and 156 extract information about a person from the acquired image. The calculation unit 154 calculates the number of passengers based on the extracted information about the person. The determination unit 155 determines whether or not the specific motion of the passenger has occurred based on the extracted information about the person. The image acquisition unit 151 periodically acquires an image when determining that the car 400 is in the closed state from the acquired signal. When the calculated number of passengers is one or more, the determination unit 155 determines whether or not a specific action has occurred based on the difference in the information regarding the person in the plurality of images acquired periodically. In this way, by making judgments in the door closed state, changes in images other than passengers are eliminated as much as possible, and judgments are made when passengers are present in the car. Accurate determination is possible.
 (2) 抽出部153は、取得された画像から、人物に関する情報として、人物が存在する人物領域を抽出する。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上である場合に、特定動作が発生したか否かを判定する。このように、戸閉状態において判断することで乗客以外の画像の変化を極力排除し、かつ、他人に対して危害を加える可能性がある、乗客人数が2人以上である場面に限定して判定を行うため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (2) The extraction unit 153 extracts a person area in which a person exists as information related to the person from the acquired image. The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred when the calculated number of passengers is two or more. In this way, by judging in the door closed state, changes in the image of people other than the passengers are eliminated as much as possible, and the situation is limited to situations where there are two or more passengers who may harm others. Since the determination is made, it is possible to accurately determine the specific motion of the passenger in the car of the elevator.
 (3) 抽出部156は、取得された画像から、人物に関する情報として、人体における複数部位の位置情報を抽出する。判定部155は、算出された乗客人数が2人以上である場合に、特定動作が発生したか否かを判定する。このように、戸閉状態において判断することで乗客以外の画像の変化を極力排除し、かつ、他人に対して危害を加える可能性がある、乗客人数が2人以上である場面に限定し、さらに、人体の部位の動きに着目して判定を行うため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (3) The extraction unit 156 extracts position information of multiple parts of the human body from the acquired image as information about the person. The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred when the calculated number of passengers is two or more. In this way, by judging in the door closed state, changes in the image of people other than passengers are eliminated as much as possible, and the situation is limited to situations where the number of passengers is two or more, where there is a possibility of harming others, Furthermore, since the determination is made by focusing on the movement of the parts of the human body, it is possible to accurately determine the specific motion of the passenger in the car of the elevator.
 (4) 判定部155は、複数部位のうちの一部の部位の位置情報に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。このように、他人に対して危害を加える可能性のある人体の部位の動きに着目して判定を行うことができるため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (4) The determination unit 155 determines whether or not a specific action has occurred based on the position information of some of the multiple parts. In this way, since it is possible to make a determination by focusing on the movement of a part of the human body that may cause harm to another person, it is possible to accurately determine the specific motion of the passenger in the elevator car. .
 (5) 一部の部位は、手および足のうちの1以上の部位である。このように、他人に対して危害を加える可能性のある手や足の動きに着目して判定を行うことができるため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (5) Some parts are one or more parts of hands and feet. In this way, since it is possible to make a judgment by focusing on the movements of the hands and feet that may cause harm to others, it is possible to accurately judge the specific motion of the passenger in the elevator car. .
 (6) 判定部155は、位置情報に基づき、乗客が子供であるか否かを判断する。判定部155は、差分に重みを乗じた値に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。重みは、子供であると判断された乗客の方が、子供であると判断されなかった乗客よりも小さくなるように設定されている。このように、他人に危害を加える意図がなく動き回る子供の動作を除外して判定を行うことができるため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (6) Based on the position information, the determination unit 155 determines whether the passenger is a child. The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the difference by the weight. The weight is set so that passengers determined to be children are less than those not determined to be children. In this way, since the determination can be made by excluding the motions of children who move around without intending to harm others, it is possible to accurately determine the specific motions of the passengers in the car of the elevator.
 (7) 判定部155は、差分に重みを乗じた値に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。重みは、乗客間の距離が第1距離であるときの方が、第1距離よりも遠い第2距離であるときよりも大きくなるように設定されている。乗客間の距離が近い場合は他人に危害を加える可能性が高いと考えられる。このような状況において、特定動作であると判定されやすくなるため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (7) The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the difference by the weight. The weight is set to be greater when the distance between passengers is the first distance than when the distance is the second distance, which is longer than the first distance. If the distance between passengers is short, it is considered that there is a high possibility of harming others. In such a situation, it is easier to determine that the motion is the specific motion, so the specific motion of the passenger in the car of the elevator can be determined with high accuracy.
 (8) 乗客は、第1乗客と第2乗客とを含む。判定部155は、差分に重みを乗じた値に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの第1乗客と第2乗客との距離が第3距離以下である場合は、第1乗客および第2乗客に関する重みが小さくなるように設定されている。かご400が戸開状態から戸閉状態に変化したときの第1乗客と第2乗客との距離が第3距離よりも大きい第4距離以上であり、その後、第1乗客が第2乗客に近づいたと判断した場合は、第1乗客に関する重みが大きくなるように設定されている。乗車時に乗客間の距離が近い場合は知り合いである可能性が高く、乗車時に乗客間の距離が遠いにもかかわらずその後近づいてきた場合は、知らない人間が危害を加える可能性が高いと考えられる。このような状況において、特定動作であると判定されやすくなるため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (8) Passengers include first and second passengers. The determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the difference by the weight. If the distance between the first passenger and the second passenger when the car 400 changes from the door open state to the door closed state is equal to or less than the third distance, the weights for the first passenger and the second passenger are set to be small. It is The distance between the first passenger and the second passenger when the car 400 changes from the door open state to the door closed state is equal to or greater than a fourth distance larger than the third distance, and then the first passenger approaches the second passenger. If it is determined that the first passenger is the first passenger, the weight is set to be large. If the distance between the passengers is close at the time of boarding, there is a high possibility that they are acquaintances, and if the distance between the passengers is long at the time of boarding, but they approach afterward, there is a high possibility that a stranger will cause harm. be done. In such a situation, it is easier to determine that the motion is the specific motion, so the specific motion of the passenger in the car of the elevator can be determined with high accuracy.
 (9) 判定部155は、算出された乗客人数が1人である場合に、差分に重みを乗じた値に基づき、特定動作が発生したか否かを判定する。判定部155は、特定動作が発生したか否かを判定する。乗客の位置が第1位置であるときは、第2位置であるときよりもかご400の壁に近くかつかご400の中央位置から遠い。乗客の位置が第2位置であるときは、第1位置であるときよりも重みが小さくなるように設定されている。乗客の位置が第1位置であるときは、第2位置であるときよりも壁方向への手および足の位置に関する重みが大きくなるように設定されている。このように、戸閉状態において判断することで乗客以外の画像の変化を極力排除し、かつ、かご内に乗客が1人存在する場合において判定を行う。乗客が1人である場合、ゴルフスイングや体操などの特定動作とは無関係な動作に対する重み付けを小さくすることで、これらの動作の誤検知を低減させ、かつ、かごの壁近傍において壁に向かう手や足の動きに対する重み付けを大きくすることで、壁を殴ったり蹴ったりかご内の装置を破壊しようとするような行為を検出しやすくする。これにより、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (9) When the calculated number of passengers is one, the determination unit 155 determines whether or not the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the difference by the weight. The determination unit 155 determines whether or not a specific action has occurred. When the passenger position is in the first position, it is closer to the walls of the car 400 and farther from the center position of the car 400 than it is in the second position. When the position of the passenger is the second position, the weight is set to be smaller than when it is the first position. When the position of the passenger is in the first position, the weight regarding the positions of the hands and feet in the direction of the wall is set to be greater than in the case of the second position. In this way, the judgment is made in the door closed state to eliminate changes in the image of other passengers as much as possible, and the judgment is made when there is one passenger in the car. When there is only one passenger, by lowering the weighting of motions unrelated to specific motions such as golf swings and gymnastics, false detections of these motions can be reduced, and the hand facing the wall near the car wall can be reduced. By increasing the weighting of the movement of the legs and feet, it is easier to detect actions such as hitting or kicking a wall or trying to destroy a device in the car. As a result, it is possible to accurately determine the specific motion of the passenger in the car of the elevator.
 (10) 特定動作は、暴れる動作である。このようにすることで、エレベーターのかご内での乗客の暴れる動作を精度よく判定することができる。 (10) The specific action is a violent action. By doing so, it is possible to accurately determine the violent motion of the passenger in the car of the elevator.
 (11) 制御方法は、エレベーターのかご400内での乗客の動作を判定する動作判定装置100を制御する方法である。動作判定装置100は、エレベーターを制御するエレベーター制御装置200、およびかご400内に設置されたカメラ402と通信可能である。制御方法は、エレベーター制御装置200から送信された、かご400が戸閉状態であるか否かを示す信号を取得するステップと、取得された信号によりかご400が戸閉状態であると判断した場合、カメラ402によって撮影されたかご400内の画像を定期的に取得するステップと、取得された画像から人物に関する情報を抽出するステップと、抽出された人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出するステップと、算出された乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の画像における人物に関する情報に基づき、乗客の特定動作が発生したか否かを判定するステップとを備える。このように、戸閉状態において判断することで乗客以外の画像の変化を極力排除し、かつ、かご内に乗客が存在する場合において判定を行うため、エレベーターのかご内での乗客の特定動作を精度よく判定することができる。 (11) The control method is a method of controlling the motion determination device 100 that determines the motion of the passenger inside the car 400 of the elevator. The motion determination device 100 can communicate with an elevator control device 200 that controls the elevator and a camera 402 installed inside the car 400 . The control method comprises the step of acquiring a signal indicating whether or not the car 400 is in the closed state, which is transmitted from the elevator control device 200; a step of periodically acquiring images of the interior of the car 400 photographed by the camera 402; a step of extracting information about the person from the acquired image; and a step of calculating the number of passengers based on the extracted information about the person. and, when the calculated number of passengers is one or more, a step of determining whether or not a specific action of the passenger has occurred based on the information regarding the person in the plurality of images acquired periodically. In this way, by making judgments in the door closed state, changes in images other than passengers are eliminated as much as possible, and judgments are made when passengers are present in the car. Accurate determination is possible.
 今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time should be considered illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present disclosure is indicated by the scope of claims rather than the above description, and is intended to include all changes within the meaning and scope of equivalence to the scope of claims.
 1 エレベーター制御システム、11 出入口、21,22 乗客、31,32 動き量、100 動作判定装置、111,211,311 CPU、112,212,312 ROM、113,213,313 RAM、114,314 記憶部、115,215,315 通信インターフェイス、116,316 I/Oインターフェイス、151 画像取得部、152 信号取得部、153,156 抽出部、154 算出部、155 判定部、200 エレベーター制御装置、300 監視装置、321 表示装置、322 入力装置、331a,331b,332a,332b,333a,333b,334a~334d,335a,335b,336a,336b 画面、400 かご、401 かご内装置、402 カメラ。 1 Elevator control system, 11 entrance, 21, 22 passengers, 31, 32 movement amount, 100 motion determination device, 111, 211, 311 CPU, 112, 212, 312 ROM, 113, 213, 313 RAM, 114, 314 storage unit , 115, 215, 315 communication interface, 116, 316 I/O interface, 151 image acquisition unit, 152 signal acquisition unit, 153, 156 extraction unit, 154 calculation unit, 155 determination unit, 200 elevator control device, 300 monitoring device, 321 Display device, 322 Input device, 331a, 331b, 332a, 332b, 333a, 333b, 334a to 334d, 335a, 335b, 336a, 336b Screen, 400 Car, 401 In-car device, 402 Camera.

Claims (11)

  1.  エレベーターのかご内での乗客の動作を判定する動作判定装置であって、
     前記動作判定装置は、前記エレベーターを制御するエレベーター制御装置、および前記かご内に設置されたカメラと通信可能であり、
     前記動作判定装置は、
      前記エレベーター制御装置から送信された、前記かごが戸閉状態であるか否かを示す信号を取得する信号取得部と、
      前記カメラによって撮影された前記かご内の画像を取得する画像取得部と、
      取得された前記画像から人物に関する情報を抽出する抽出部と、
      抽出された前記人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出する算出部と、
      抽出された前記人物に関する情報に基づき、前記乗客の特定動作が発生したか否かを判定する判定部とを備え、
     前記画像取得部は、取得された前記信号により前記かごが前記戸閉状態であると判断した場合、定期的に前記画像を取得し、
     前記判定部は、算出された前記乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の前記画像における前記人物に関する情報の差分に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定する、動作判定装置。
    A motion determination device for determining a motion of a passenger in an elevator car,
    The motion determination device is capable of communicating with an elevator control device that controls the elevator and a camera installed in the car,
    The motion determination device is
    a signal acquisition unit configured to acquire a signal indicating whether or not the car is in a closed state, which is transmitted from the elevator control device;
    an image acquisition unit that acquires an image of the interior of the car captured by the camera;
    an extraction unit that extracts information about a person from the acquired image;
    a calculation unit that calculates the number of passengers based on the extracted information about the person;
    A determination unit that determines whether or not the specific action of the passenger has occurred based on the extracted information about the person,
    The image acquisition unit periodically acquires the image when it is determined from the acquired signal that the car is in the closed state,
    When the calculated number of passengers is one or more, the determination unit determines whether or not the specific action has occurred based on a difference in information regarding the person in the plurality of images acquired periodically. Judging, operation judgment device.
  2.  前記抽出部は、取得された前記画像から、前記人物に関する情報として、人物が存在する人物領域を抽出し、
     前記判定部は、算出された前記乗客人数が2人以上である場合に、前記特定動作が発生したか否かを判定する、請求項1に記載の動作判定装置。
    The extracting unit extracts a person region in which a person exists as information about the person from the acquired image,
    The action determination device according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not the specific action has occurred when the calculated number of passengers is two or more.
  3.  前記抽出部は、取得された前記画像から、前記人物に関する情報として、人体における複数部位の位置情報を抽出し、
     前記判定部は、算出された前記乗客人数が2人以上である場合に、前記特定動作が発生したか否かを判定する、請求項1に記載の動作判定装置。
    The extracting unit extracts position information of a plurality of parts of a human body as information about the person from the acquired image,
    The action determination device according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not the specific action has occurred when the calculated number of passengers is two or more.
  4.  前記判定部は、前記複数部位のうちの一部の部位の前記位置情報に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定する、請求項3に記載の動作判定装置。 The motion determination device according to claim 3, wherein the determination unit determines whether or not the specific motion has occurred based on the position information of a part of the plurality of parts.
  5.  前記一部の部位は、手および足のうちの1以上の部位である、請求項4に記載の動作判定装置。 The motion determination device according to claim 4, wherein the partial parts are one or more parts of hands and feet.
  6.  前記判定部は、
      前記位置情報に基づき、前記乗客が子供であるか否かを判断し、
      前記差分に重みを乗じた値に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定し、
     前記重みは、子供であると判断された前記乗客の方が、子供であると判断されなかった前記乗客よりも小さくなるように設定されている、請求項3~請求項5のいずれか1項に記載の動作判定装置。
    The determination unit is
    determining whether the passenger is a child based on the location information;
    Determining whether the specific action has occurred based on the value obtained by multiplying the difference by a weight,
    6. The weight is set so that the passenger determined to be a child is smaller than the passenger not determined to be a child. The motion determination device according to 1.
  7.  前記判定部は、前記差分に重みを乗じた値に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定し、
     前記重みは、前記乗客間の距離が第1距離であるときの方が、前記第1距離よりも遠い第2距離であるときよりも大きくなるように設定されている、請求項2~請求項5のいずれか1項に記載の動作判定装置。
    The determination unit determines whether or not the specific action has occurred based on a value obtained by multiplying the difference by a weight,
    The weight is set to be larger when the distance between the passengers is the first distance than when the distance is the second distance, which is longer than the first distance. 6. The motion determination device according to any one of 5.
  8.  前記乗客は、第1乗客と第2乗客とを含み、
     前記判定部は、前記差分に重みを乗じた値に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定し、
     前記かごが戸開状態から前記戸閉状態に変化したときの前記第1乗客と前記第2乗客との距離が第3距離以下である場合は、前記第1乗客および前記第2乗客に関する前記重みが小さくなるように設定されており、
     前記かごが前記戸開状態から前記戸閉状態に変化したときの前記第1乗客と前記第2乗客との距離が前記第3距離よりも大きい第4距離以上であり、その後、前記第1乗客が前記第2乗客に近づいたと判断した場合は、前記第1乗客に関する前記重みが大きくなるように設定されている、請求項2~請求項5のいずれか1項に記載の動作判定装置。
    the passengers include a first passenger and a second passenger;
    The determination unit determines whether or not the specific action has occurred based on a value obtained by multiplying the difference by a weight,
    When the distance between the first passenger and the second passenger when the car changes from the door open state to the door closed state is equal to or less than a third distance, the weight related to the first passenger and the second passenger is set to be small, and
    The distance between the first passenger and the second passenger when the car changes from the door open state to the door closed state is a fourth distance or more larger than the third distance, and then the first passenger 6. The motion determination device according to any one of claims 2 to 5, wherein the weight related to the first passenger is set to be increased when it is determined that the second passenger approaches the second passenger.
  9.  前記判定部は、算出された前記乗客人数が1人である場合に、前記差分に重みを乗じた値に基づき、前記特定動作が発生したか否かを判定し、
     前記判定部は、前記特定動作が発生したか否かを判定し、
     前記乗客の位置が第1位置であるときは、第2位置であるときよりも前記かごの壁に近くかつ前記かごの中央位置から遠く、
     前記乗客の位置が前記第2位置であるときは、前記第1位置であるときよりも前記重みが小さくなるように設定されており、
      前記乗客の位置が前記第1位置であるときは、前記第2位置であるときよりも前記壁方向への手および足の位置に関する前記重みが大きくなるように設定されている、請求項3に記載の動作判定装置。
    The determination unit determines whether the specific action has occurred based on a value obtained by multiplying the difference by a weight when the calculated number of passengers is one,
    The determination unit determines whether the specific action has occurred,
    when the passenger's position is in the first position, it is closer to the walls of the car and farther from the center position of the car than when it is in the second position;
    When the position of the passenger is the second position, the weight is set to be smaller than when it is the first position,
    4. When the position of the passenger is the first position, the weight related to the position of the hands and feet in the direction of the wall is set to be larger than when the position is the second position. A motion determination device as described.
  10.  前記特定動作は、暴れる動作である、請求項1~請求項9のいずれか1項に記載の動作判定装置。 The action determination device according to any one of claims 1 to 9, wherein the specific action is a violent action.
  11.  エレベーターのかご内での乗客の動作を判定する動作判定装置を制御する制御方法であって、
     前記動作判定装置は、前記エレベーターを制御するエレベーター制御装置、および前記かご内に設置されたカメラと通信可能であり、
     前記制御方法は、
      前記エレベーター制御装置から送信された、前記かごが戸閉状態であるか否かを示す信号を取得するステップと、
      取得された前記信号により前記かごが前記戸閉状態であると判断した場合、前記カメラによって撮影された前記かご内の画像を定期的に取得するステップと、
      取得された前記画像から人物に関する情報を抽出するステップと、
      抽出された前記人物に関する情報に基づき、乗客人数を算出するステップと、
      算出された前記乗客人数が1人以上である場合に、定期的に取得された複数の前記画像における前記人物に関する情報に基づき、前記乗客の特定動作が発生したか否かを判定するステップとを備える、制御方法。
    A control method for controlling a motion determination device that determines a motion of a passenger in an elevator car, comprising:
    The motion determination device is capable of communicating with an elevator control device that controls the elevator and a camera installed in the car,
    The control method is
    obtaining a signal transmitted from the elevator control device indicating whether the car is in a closed state;
    a step of periodically acquiring an image of the inside of the car captured by the camera when it is determined from the acquired signal that the car is in the closed state;
    extracting information about the person from the captured image;
    calculating the number of passengers based on the extracted information about the person;
    a step of determining whether or not a specific action of the passenger has occurred, based on information about the person in the plurality of images acquired periodically, when the calculated number of passengers is one or more; Have a control method.
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