JP2013063810A - エレベータ監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】乗員が僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能なエレベータ監視装置を提供する。
【解決手段】このエレベータ監視装置において、画像処理装置３は、乗りかご１内に設置される撮像手段である防犯カメラ２により撮影された撮影データから乗員の動きのばらつき量を統計的に算出し、音声処理装置６は乗りかご１内に設置されたインターホン５で集音された乗員の音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する。暴れ判定装置７は、音声処理装置６で抽出された所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、画像処理装置３で算出された乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エレベータの乗りかご内における乗員の異常行動を検知するのに好適なエレベータ監視装置に関する。

従来、エレベータの乗りかご内における乗員の異常行動を検知するエレベータ監視装置に関連する周知技術としては、例えばエレベータかご内のような閉空間等様々な場所において、カメラの設置条件、環境の変化、扉の動きに伴う人物の入退室動作に対して誤判定が生じ難い簡便な「暴れ検知装置」（特許文献１参照）が挙げられる。

特開２００６−２７６９６９号公報

上述した特許文献１の技術では、防犯カメラから取得した画像の変化量が予め設定された暴れ判定閾値を超えたことを判定することによって乗員の異常行動を検知するものであるが、僅かな動きも検知できるように暴れ判定閾値を低くしてしまうと誤検知が多くなってしまうことにより、或る程度暴れ判定閾値を高く設定する必要があるため、例えば乗員が異常行動で僅かにしか動けない場合（乗員が他者の異常行動に対して僅かにしか動けない場合）には、これを異常行動として適確に検知することが困難になってしまうという問題がある。

本発明は、このような問題点を解決すべくなされたもので、その技術的課題は、乗員が僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能なエレベータ監視装置を提供することにある。

上記技術的課題を解決するため、本発明の第１の手段は、エレベータの乗りかご内に設けられた撮像手段により撮像された撮像データから乗員の異常行動を検出するエレベータ監視装置において、撮像データから乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する画像処理装置と、乗りかご内に設置されて乗員の音声を集音して音声データを取得する集音手段と、音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する音声処理装置と、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置と、を備えたことを特徴とする。

第２の手段は、第１の手段において、画像処理装置は、撮像データから乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部と、予め乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルデータベースと、算出された乗員の動きのばらつき量を統計モデルに基づいて補正する補正部と、を備え、音声処理装置は、周波数分析の結果に応じて所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部を備え、暴れ判定装置は、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部と、補正部から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値変更部から出力された可変設定後の暴れ判定閾値とを比較して暴れを判定する暴れ判定部と、を備えたことを特徴とする。

本発明のエレベータ監視装置によれば、乗員の異常行動の検知について、乗りかご内の撮像手段による撮像データから得た乗員の動きのばらつき量（変化量）以外に、集音手段で集音した音声データを用いており、音声データを周波数分析した結果により抽出した所定の周波数帯域に応じて暴れ判定装置で暴れ判定閾値を可変的に設定すると共に、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上である場合に異常行動とみなして暴れを判定するため、乗員が僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能となる。

本発明の実施例１に係るエレベータ監視装置の基本構成を示した概略ブロック図である。 図１に示すエレベータ監視装置に含まれる乗りかご内に設けられる撮像手段と集音手段との設置位置を説明するために例示した乗りかご内の概略斜視図である。 図１に示すエレベータ監視装置の要部における細部構成を示したブロック図である。 図１に示すエレベータ監視装置の監視処理を示したフローチャートである。 図１に示すエレベータ監視装置に備えられる暴れ判定装置の暴れ判定閾値変更部に係る設定処理であって、図４で説明した監視処理に含まれる暴れ判定閾値を設定する処理についての細部を例示したフローチャートである。

以下に、本発明のエレベータ診断装置について、実施例を挙げ、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例１に係るエレベータ監視装置の基本構成を示した概略ブロック図である。このエレベータ監視装置は、建物に設備された昇降路の多階床間を昇降するエレベータの乗りかご１と、乗りかご１内に設置されて乗りかご１内の乗員を撮像する撮像手段であると共に、乗員を撮影する防犯カメラ２と、乗りかご１内に設置されて乗りかご１内の乗員の音声を集音する集音手段を兼用すると共に、閉じ込め故障時等の非常事態発生時に乗員が外部へ通報を行うためのインターホン５と、防犯カメラ２に接続されて乗りかご１内の乗員の動きを監視するために撮像された撮像データを画像処理する画像処理装置３と、画像処理装置３に接続されて撮像データを画像処理した結果を記録する画像記録装置４と、インターホン５に接続されて乗りかご１内の乗員の音声を取得した音声データをデータ処理する音声処理装置６と、音声処理装置６による音声データのデータ処理結果に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、画像処理装置３で撮像データの画像処理結果で得られる乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置７と、暴れ判定装置７に接続されて暴れを判定した結果が通知される保守監視装置８と、暴れ判定装置７及び保守監視装置８に接続されて暴れを判定した結果に応じて保守監視装置８からの指令を受けて乗りかご１の走行・停止を含む運転状態を制御するエレベータ制御盤９と、保守監視装置８に通信回線を介して接続されると共に、保守監視装置８における保守監視状況をモニタする管制センタ１０と、を備えて構成される。

このうち、画像処理装置３は、防犯カメラで乗りかご１内の乗員の様子を撮影した撮影データから後文で詳述するように乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する。また、音声処理装置６は、インターホン５で集音された音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する。所定の周波数帯域は、乗員についての年齢や性別等の属性に応じて変更可能なものである。暴れ判定装置７は、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、画像処理装置３で得られた乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する。保守管理装置８は、暴れ判定装置７やエレベータ制御盤９から異常を示す信号を受信すると、通信回線経由で管制センタ１０へ異常情報を送信して通報を行う。

図２は、乗りかご１内に設けられる撮像手段である防犯カメラ２と集音手段であるインターホン５との設置位置を説明するために例示した乗りかご１内の概略斜視図である。図２を参照すれば、防犯カメラ２は、乗りかご１の天井５０において、かごドア３０に対向する側板４０に隣接する箇所に設けられることが好ましい。また、インターホン５は、乗りかご１内において、かごドア３０の横側に設けられた操作盤２０の一部として設けられるか、或いは操作盤２０に近接した箇所に設けられるものである。

図３は、上述したエレベータ監視装置の要部（画像処理装置３、音声処理装置６、暴れ判定装置７）における細部構成を示したブロック図である。図３を参照すれば、画像処理装置３は、防犯カメラ２による撮影データから乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部１１と、予め乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルＤＢ（データベース）１３と、算出された乗員の動きのばらつき量を統計モデルに基づいて補正する補正部１２と、を備えて構成されている。動き算出部１１は、例えば防犯カメラ２で撮影した撮影データにおける撮影時刻が所定時間異なる２枚の画像から画像内の各点の動きの向き及び大きさを算出する。そして、各点の動きの向き及び大きさから、乗員の動きの向き及び大きさのうちの少なくとも一方について、乗員の動きのばらつき量を算出する。撮影時刻が所定時間異なる２枚の画像は、連続して撮影した前後２枚の画像である。例えばビデオカメラを用いてＮＴＳＣ方式で撮影した場合、撮影は１／３０秒毎に行われ、この場合の所定時間異なる２枚の画像は連続した２枚の画像とすることもできるが、途中の画像を間引いたり、撮影間隔を変えて１／１０秒毎にしたり、或いは１秒毎にすることが可能である。また、動き算出部１１は、記憶領域を備えており、受け取った画像を記憶領域に適宜保存することができる。何れにせよ、動き算出部１１で算出された乗員の動きのばらつき量は、補正部１２へ送出される。補正部１２では、統計モデルＤＢ１３に蓄積されている統計モデルを用いて乗員の動きのばらつき量を補正した上でその結果を暴れ判定装置７の暴れ判定部１６へ送出する。

音声処理装置６は、周波数分析の結果に応じて所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部１４を備えている。周波数分析部１４は、インターホン５で取得した音声データを周波数分析した結果、例えば女性の音声の周波数成分に含まれている高周波帯域を認識できる場合には乗りかご１内に女性が存在すると判定し、高周波帯域を認識できない場合には乗りかご１内に女性が存在しないと判定する。このように周波数分析部１４で高周波帯域の認識の有無により女性の存在の有無を判定した結果は、暴れ判定装置７の暴れ判定閾値変更部１５へ送出される。

暴れ判定装置７は、所定の周波数帯域（高周波帯域の有無）に応じて暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部１５と、補正部１２から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値変更部１５から出力された可変設定後の暴れ判定閾値とを比較して暴れを判定する暴れ判定部１６と、を備えて構成される。暴れ判定閾値変更部１５は、周波数分析部１４で得られた高周波帯域の有無による女性の存在有無を含む周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定し、具体的には女性の存在が認識された場合には暴れ判定閾値を標準値よりも低く設定し、女性の存在が認識されない場合には暴れ判定閾値を標準値に設定する。暴れ判定部１６では、補正部１２から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量を暴れ判定閾値変更部１５で設定された暴れ判定閾値と比較し、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する。

図４は、実施例１に係るエレベータ監視装置の監視処理を示したフローチャートである。この監視処理では、まず防犯カメラ２により乗りかご１内の画像が撮影されて画像入力（ステップＳ１０）が行われると、画像処理装置３における動き算出部１１で撮影時刻が所定時間異なる２枚の画像からオプティカルフローの算出（ステップＳ１１）が行われる。オプティカルフローは、画像の各点における動きの向き及び大きさを表した見かけ上の速度分布である。

次に、動き算出部１１はオプティカルフローから乗客の動きのばらつき量の算出（ステップＳ１２）を行う。乗客の動きのばらつき量は、例えば乗員の動きの向きのばらつき、又は乗員の動きの大きさのばらつきであり、画像の各点で求められた動きの向き又は動きの大きさの分散値又は標準偏差（偏差値）として求められるものである。ここで算出された乗員の動きのばらつき量が入力される補正部１２では、更に統計モデルＤＢ１３に記憶された統計モデルを用いて乗員の動きのばらつき量の補正（ステップＳ１３）を行い、防犯カメラ２の設置条件を軽減した値に修正する。統計モデルは、実際にはエレベータ設備が複数の乗りかご１が併設される場合を想定し、乗りかご１毎に予め用意しておくものである。例えば防犯カメラ２の設置後に通常の乗員に対して乗員の動きのばらつき量を試験的に算出し、その時間的な平均値Ｍと分散値σとを統計モデルとして蓄積する。ばらつき量の算出（ステップＳ１２）で算出された乗員の動きのばらつき量をＶとすると、補正値Ｖ´は、Ｖ´＝（Ｖ−Ｍ）／σなる関係式で求められる。

引き続き、暴れ判定装置７では、暴れ判定閾値変更部１５によりインターホン５から集音された乗りかご１内の乗員の音声データを音声処理装置６の周波数分析部１４で周波数分析した結果得られる所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定（ステップＳ１４）した後、暴れ判定部１６により補正値Ｖ´で示される補正後の乗員の動きのばらつき量を設定された暴れ判定閾値と比較した結果、補正後の乗員の動きのばらつき量（補正値Ｖ´）が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れ判定（ステップＳ１５）を行うようにしてから画像入力（ステップＳ１０）の前にリターンして所定の時間間隔で処理を繰り返し実行する。但し、暴れ判定閾値を設定（ステップＳ１４）する処理では、暴れ判定閾値を可変的に設定するものであるが、これについては以下に説明する。

図５は、暴れ判定装置７の暴れ判定閾値変更部１５に係る設定処理であって、図４で説明した監視処理に含まれる暴れ判定閾値を設定（ステップＳ１４）する処理についての細部を例示したフローチャートである。図５を参照すれば、ここでは暴れ判定閾値を可変的に設定する場合を示しており、具体的にはインターホン５により集音された乗りかご１内の乗員の音声データが音声処理装置６の周波数分析部１４に入力されることにより、音声入力（ステップＳ２１）が行われる。そこで、音声処理装置６の周波数分析部１４は、音声データを周波数分析（ステップＳ２２）し、その取得音声に女性の声が含む高周波成分が存在するか否かの判定（ステップＳ２３）を行う。この判定の結果、高周波成分が存在していなければその旨の周波数帯域が入力された暴れ判定閾値変更部１５では、乗りかご１内に女性がいないと判断し暴れ判定閾値を標準値に設定する（ステップＳ２４）処理を行って処理終了とするが、高周波成分が存在していればその旨の周波数帯域が入力された暴れ判定閾値変更部１５では、乗りかご１内に女性がいると判断し暴れ判定閾値を（標準値よりも）低く設定する（ステップＳ２５）処理を行って処理終了とする。

このように、暴れ判定装置７の暴れ判定閾値変更部１５で音声処理装置６の周波数分析部１４で抽出した周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を可変的に設定すれば、乗りかご１内に女性がいた場合に僅かな動きでも暴れ判定で異常検知を行うことができ、また乗りかご１内に女性がいない場合には僅かな動きでは暴れ判定で異常検知されないように検知精度を変更できるため、暴れ判定による異常検知の安全性が向上する。

因みに、音声処理装置６の周波数分析部１４では、音声データの周波数分析結果で抽出する所定の周波数帯域について、乗りかご１内で僅かにしか動けない可能性のある乗員の年齢（子供や高齢者を含む）や性別等の属性に応じて変更可能である。こうした場合においても、暴れ判定装置７の暴れ判定部１６では抽出された周波数帯域に基づいて設定した暴れ判定閾値を乗員の動きのばらつき量と比較することができるため、乗員が他者の異常行動に対して僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能となる。

１ 乗りかご
２ 防犯カメラ
３ 画像処理装置
４ 画像記録装置
５ インターホン
６ 音声処理装置
７ 暴れ判定装置
８ 保守監視装置
９ エレベータ制御盤
１０ 管制センタ
１１ 動き算出部
１２ 補正部
１３ 統計モデルＤＢ（データベース）
１４ 周波数分析部
１５ 暴れ判定閾値変更部
１６ 暴れ判定部
２０ 操作盤
３０ かごドア
４０ 側板
５０ 天井

Claims (2)

1. エレベータの乗りかご内に設けられた撮像手段により撮像された撮像データから乗員の異常行動を検知するエレベータ監視装置において、
   前記撮像データから乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する画像処理装置と、前記乗りかご内に設置されて前記乗員の音声を集音して音声データを取得する集音手段と、前記音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する音声処理装置と、前記所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、前記乗員の動きのばらつき量と前記暴れ判定閾値とを比較した結果、前記乗員の動きのばらつき量が前記暴れ判定閾値以上のときに前記乗員の動きを前記異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置と、を備えたことを特徴とするエレベータ監視装置。
2. 請求項１記載のエレベータ監視装置において、前記画像処理装置は、前記撮像データから前記乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部と、予め前記乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルデータベースと、算出された前記乗員の動きのばらつき量を前記統計モデルに基づいて補正する補正部と、を備え、前記音声処理装置は、前記周波数分析の結果に応じて前記所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部を備え、前記暴れ判定装置は、前記所定の周波数帯域に応じて前記暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部と、前記補正部から出力された補正後の前記乗員の動きのばらつき量と前記暴れ判定閾値変更部から出力された可変設定後の前記暴れ判定閾値とを比較して前記暴れを判定する暴れ判定部と、を備えたことを特徴とするエレベータ監視装置。

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