JP6377797B1 - エレベータの乗車検知システム - Google Patents

Abstract

【課題】カメラによって撮影された画像を用いて利用者を検知する際に、撮影環境により利用者検知の誤作動を防ぐ。
【解決手段】一実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、カメラ１２、利用者検知部２２、戸開閉制御部３１、パラメータ取得部２３、誤作動防止部２４を備える。パラメータ取得部２３は、カメラ１２から明るさ調整に関するパラメータを取得する。誤作動防止部２４は、パラメータ取得部２３によって得られたパラメータに基づいて、利用者検知部２２に用いられる撮影画像の明るさを判断し、その判断結果に応じて利用者検知部２２の誤作動を防止するための処理を実施する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、乗りかごに乗車する利用者を検知するエレベータの乗車検知システムに関する。

通常、エレベータの乗りかごが乗場に到着して戸開すると、所定時間経過後に戸閉して出発する。その際、エレベータの利用者は乗りかごがいつ戸閉するのか分からないため、乗場から乗りかごに乗車するときに戸閉途中のドアにぶつかることや、挟まれることがある。

このような乗車時における利用者とドアの衝突やドアの挟まれなどを防止するために、カメラを用いて乗場から乗りかごに向かってくる利用者を検知し、ドアの開閉制御に反映させる技術がある。

特許第５９７７９３２号公報 特開２００４−３１５１８６号公報

しかしながら、例えば乗場が極端に暗かった場合や明るかった場合など、カメラの撮影画像から利用者を正しく検知できない状況がある。このような場合、カメラによる利用者の検知精度が低下し、ドアが誤作動する可能性がある。例えば、乗場が明るすぎて、乗場に往来する人の影が撮影画像に写り込み、利用者と誤検知してドアを戸開して待機することになる。逆に、乗場が暗すぎで利用者と床面を判別できず場合には、乗りかごに乗車しようとする利用者が近付いて来ても、規定時間内にドアを戸閉してしまう。

本発明が解決しようとする課題は、カメラによって撮影された画像を用いて利用者を検知する際に、撮影環境により利用者検知の誤作動を防いで、利用者を正しく検知できる場合にのみ、その利用者の動きをドアの開閉制御に反映させることのできるエレベータの乗車検知システムを提供することである。

一実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、乗りかごが乗場に到着したときに、当該乗りかごのドア付近から上記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、この撮像手段によって撮影された画像を用いて利用者を検知する利用者検知手段と、この利用者検知手段の検知結果に基づいて上記ドアの開閉動作を制御する制御手段と、上記撮像手段から明るさ調整に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段と、このパラメータ取得手段によって得られた撮影時に調整済みの上記パラメータに基づいて、上記利用者検知手段に用いられる撮影画像の明るさを判断し、当該撮影画像から利用者を正しく検知できないと判断される場合に上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理を実施する誤作動防止手段とを具備する。

図１は第１の実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。 図２は同実施形態におけるカメラによって撮影された画像の一例を示す図である。 図３は同実施形態における撮影画像をブロック単位で区切った状態を示す図である。 図４は同実施形態における実空間での検知エリアを説明するための図である。 図５は同実施形態における実空間での座標系を説明するための図である。 図６は同実施形態における乗車検知システムの全開中の利用者検知処理を示すフローチャートである。 図７は同実施形態における乗車検知システムの戸閉中の利用者検知動作を示すフローチャートである。 図８は同実施形態における乗場が暗すぎる場合の撮影画像の一例を示す図である。 図９は同実施形態における乗場が明るすぎる場合の撮影画像の一例を示す図である。 図１０は同実施形態における乗車検知システムの誤作動防止処理を示すフローチャートである。 図１１は第２の実施形態における乗場が部分的に明るすぎる／暗すぎる場合の撮影画像の一例を示す図である。 図１２は同実施形態における乗車検知システムの誤作動防止処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。なお、ここでは、１台の乗りかごを例にして説明するが、複数台の乗りかごでも同様の構成である。

乗りかご１１の出入口上部にカメラ１２が設置されている。具体的には、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にカメラ１２のレンズ部分を乗場１５側に向けて設置されている。カメラ１２は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズを有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続撮影可能である。乗りかご１１が各階に到着して戸開したときに、乗場１５の状態を乗りかご１１内のかごドア１３付近の状態を含めて撮影する。

このときの撮影範囲はＬ１＋Ｌ２に調整されている（Ｌ１≫Ｌ２）。Ｌ１は乗場側の撮影範囲であり、かごドア１３から乗場１５に向けて例えば３ｍである。Ｌ２はかご側の撮影範囲であり、かごドア１３からかご背面に向けて例えば５０ｃｍである。なお、Ｌ１，Ｌ２は奥行き方向の範囲であり、幅方向（奥行き方向と直交する方向）の範囲については少なくとも乗りかご１１の横幅より大きいものとする。

なお、各階の乗場１５において、乗りかご１１の到着口には乗場ドア１４が開閉自在に設置されている。乗場ドア１４は、乗りかご１１の到着時にかごドア１３に係合して開閉動作する。動力源（ドアモータ）は乗りかご１１側にあり、乗場ドア１４はかごドア１３に追従して開閉するだけである。以下の説明において、かごドア１３を戸開しているときには乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３を戸閉しているときには乗場ドア１４も戸閉しているものとする。

カメラ１２によって撮影された各画像（映像）は、画像処理装置２０によってリアルタイムに解析処理される。なお、図１では、便宜的に画像処理装置２０を乗りかご１１から取り出して示しているが、実際には画像処理装置２０はカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

ここで、画像処理装置２０には、記憶部２１と利用者検知部２２が備えられている。記憶部２１は、カメラ１２によって撮影された画像を逐次保存すると共に、利用者検知部２２の処理に必要なデータを一時的に保持しておくためのバッファエリアを有する。利用者検知部２２は、カメラ１２によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像の中でかごドア１３に最も近い人・物の動きに着目して乗車意思のある利用者の有無を検知する。この利用者検知部２２を機能的に分けると、動き検知部２２ａ、位置推定部２２ｂ、乗車意思推定部２２ｃで構成される。

動き検知部２２ａは、各画像の輝度をブロック単位で比較して人・物の動きを検知する。ここで言う「人・物の動き」とは、乗場１５の人物や車椅子等の移動体の動きのことである。

位置推定部２２ｂは、動き検知部２２ａによって各画像毎に検知された動きありのブロックの中からかごドア１３に最も近いブロックを抽出し、当該ブロックにおけるかごドア１３の中心（ドア間口の中心）から乗場方向の座標位置（図５に示すＹ座標）を利用者の位置（足元位置）として推定する。乗車意思推定部２２ｃは、位置推定部２２ｂによって推定された位置の時系列変化に基づいて当該利用者の乗車意思の有無を判定する。

ここで、本実施形態における画像処理装置２０には、上記構成に加え、さらにパラメータ取得部２３、誤作動防止部２４が備えられている。

パラメータ取得部２３は、カメラ１２から明るさ調整に関係したパラメータを取得する。「明るさ調整に関係したパラメータ」とは、具体的には露光時間、ゲイン、開口量などのことであり、これらは撮影時の明るさに応じて最適な値に自動調整される。

誤作動防止部２４は、パラメータ取得部２３によって得られたパラメータに基づいて、利用者検知部２２に用いられる撮影画像の明るさを判断し、その判断結果に応じて利用者検知部２２の誤作動を防止するための処理を実施する。詳しくは、誤作動防止部２４は、上記明るさ調整に関係したパラメータとして得られる露光時間、ゲイン、開口量の1つ以上を用いて、撮影画像の明るさを表わす指標値ＬＵを算出し、その指標値ＬＵが予め設定された上限値ＴＨａよりも高い場合あるいは下限値ＴＨｂよりも低い場合に、誤作動を防止するための処理を実施する。

なお、画像処理装置２０に備えられた各機能（利用者検知部２２、パラメータ取得部２３、誤動作防止部２４）の一部あるいは全部をカメラ１２に設けても良いし、かご制御装置３０に設けることでも良い。

かご制御装置３０は、図示せぬエレベータ制御装置に接続され、このエレベータ制御装置との間で乗場呼びやかご呼びなどの各種信号を送受信する。なお、「乗場呼び」とは、各階の乗場１５に設置された図示せぬ乗場呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、登録階と行先方向の情報を含む。「かご呼び」とは、乗りかご１１のかご室内に設けられた図示せぬ行先呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、行き先階の情報を含む。

また、かご制御装置３０は、戸開閉制御部３１を備える。戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときのかごドア１３の戸開閉を制御する。詳しくは、戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときにかごドア１３を戸開し、所定時間経過後に戸閉する。ただし、かごドア１３の戸開中に画像処理装置２０の利用者検知部２２によって乗車意思のある人物が検知された場合には、戸開閉制御部３１は、かごドア１３の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する。

図２はカメラ１２によって撮影された画像の一例を示す図である。図中のＥ１は位置推定エリア、ｙｎは利用者の足元位置が検知されたＹ座標を表している。図３は撮影画像をブロック単位で区切った状態を示す図である。なお、原画像を一辺Ｗ_blockの格子状に区切ったものを「ブロック」と呼ぶ。

カメラ１２は乗りかご１１の出入口上部に設置されている。したがって、乗りかご１１が乗場１５で戸開したときに、乗場側の所定範囲（Ｌ１）とかご内の所定範囲（Ｌ２）が撮影される。ここで、カメラ１２を利用すると検知範囲が広がり、乗りかご１１から少し離れた場所にいる利用者でも検知することができる。しかし、その一方で、乗場１５を通過しただけの人物（乗りかご１１に乗車しない人物）を誤検知して、かごドア１３を開いてしまう可能性がある。

そこで、本システムでは、図３に示すように、カメラ１２で撮影した画像を一定サイズのブロックに区切り、人・物の動きがあるブロックを検知し、その動きありのブロックを追うことで乗車意思のある利用者であるか否かを判断する構成としている。

なお、図３の例では、ブロックの縦横の長さが同じであるが、縦と横の長さが異なっていても良い。また、画像全域に渡ってブロックを均一な大きさとしても良いし、例えば画像上部ほど縦（Ｙ方向）の長さを短くするなどの不均一な大きさにしても良い。これらにより、後に推定する足元位置をより高い分解能もしくは実空間での均一な分解能で求めることができる（画像上で均一に区切ると、実空間ではかごドア１３から遠い方ほど疎な分解能となる）。

図４は実空間での検知エリアを説明するための図である。図５は実空間での座標系を説明するための図である。

撮影画像から乗車意思のある利用者の動きを検知するため、まず、ブロック毎に利用者検知エリアを設定しておく。具体的には、図４に示すように、少なくとも位置推定エリアＥ１と乗車意思推定エリアＥ２を利用者検知エリアとして設定しておく。

位置推定エリアＥ１は、乗場１５からかごドア１３に向かってくる利用者の身体の一部、具体的には利用者の足元位置を推定するエリアである。乗車意思推定エリアＥ２は、位置推定エリアＥ１で検知された利用者に乗車意思があるか否かを推定するエリアである。なお、乗車意思推定エリアＥ２は、上記位置推定エリアＥ１に含まれ、利用者の足元位置を推定するエリアでもある。すなわち、乗車意思推定エリアＥ２では、利用者の足元位置を推定すると共に当該利用者の乗車意思を推定する。

実空間において、位置推定エリアＥ１はかごドア１３の中心から乗場方向に向かってＬ３の距離を有し、例えば２ｍに設定されている（Ｌ３≦乗場側の撮影範囲Ｌ１）。位置推定エリアＥ１の横幅Ｗ１は、かごドア１３の横幅Ｗ０以上の距離に設定されている。乗車意思推定エリアＥ２はかごドア１３の中心から乗場方向に向かってＬ４の距離を有し、例えば１ｍに設定されている（Ｌ４≦Ｌ３）。乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２は、かごドア１３の横幅Ｗ０と略同じ距離に設定されている。

なお、乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２はＷ０の横幅と同じか、あるいはＷ０の横幅よりも少し広くても良い。また、位置推定エリアＥ１および乗車意思推定エリアＥ２は実空間で図中の点線で示すような矩形ではなく、乗場側に設置された三方枠の両側の死角を除く台形であっても良い。

また、利用者検知エリアをさらに細かく分けて、かごドア１３の手前に近接検知エリアＥ３を設定しておくことでも良い。

近接検知エリアＥ３は、利用者の足元位置を推定すると共に、当該利用者の足元位置が乗場１５からかごドア１３に近づいて来ているか否かに関係なく、当該利用者には乗車意思があるとみなすエリアである。近接検知エリアＥ３は、かごドア１３の中心から乗場方向に向かってＬ５の距離を有し、例えば３０ｃｍに設定されている（Ｌ５≦Ｌ４）。近接検知エリアＥ３の横幅は、乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２と同じに設定されている。

各利用者検知エリア（Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３）とかご制御装置３０による戸開閉制御処理との関係は次の通りとなる。

位置推定エリアＥ１は、当該エリアにおいて利用者が検知されたとしても、その結果がかご制御装置３０による戸開閉制御処理に反映されることのないエリアである。

乗車意思推定エリアＥ２は、当該エリアにおいて利用者が検知され、かつその利用者に乗車意思がある場合に、その結果がかご制御装置３０による戸開閉制御処理に反映されるエリアである。具体的には、かご制御装置３０により戸開時間を延長する等の処理が実行される。

近接検知エリアＥ３は、当該エリアにおいて利用者が検知されただけで、その結果がかご制御装置３０による戸開閉制御処理に反映されるエリアである。具体的には、かご制御装置３０により戸開時間を延長する等の処理が実行される。

ここで、図５に示すように、カメラ１２は、乗りかご１１の出入口に設けられたかごドア１３と水平の方向をＸ軸、かごドア１３の中心から乗場１５の方向（かごドア１３に対して垂直の方向）をＹ軸、乗りかご１１の高さ方向をＺ軸とした画像を撮影する。このカメラ１２によって撮影された各画像において、図４に示した位置推定エリアＥ１および乗車意思推定エリアＥ２の部分をブロック単位で比較することで、かごドア１３の中心から乗場１５の方向、つまりＹ軸方向に移動中の利用者の足元位置の動きを検知する。

次に、本システムの動作について詳しく説明する。

（全開中の利用者検知動作）
図６は本システムにおける全開中の利用者検知処理を示すフローチャートである。

乗りかご１１が任意の階の乗場１５に到着すると（ステップＳ１１のＹｅｓ）、かご制御装置３０は、かごドア１３を戸開して乗りかご１１に乗車する利用者を待つ（ステップＳ１２）。

このとき、乗りかご１１の出入口上部に設置されたカメラ１２によって乗場側の所定範囲（Ｌ１）とかご内の所定範囲（Ｌ２）が所定のフレームレート（例えば３０コマ／秒）で撮影される。画像処理装置２０は、カメラ１２で撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部２１に逐次保存しながら（ステップＳ１３）、以下のような利用者検知処理をリアルタイムで実行する（ステップＳ１４）。

利用者検知処理は、画像処理装置２０に備えられた利用者検知部２２によって実行される。この利用者検知処理は、以下のように動き検知処理（ステップＳ１４ａ）、位置推定処理（ステップＳ１４ｂ）、乗車意思推定処理（ステップＳ１４ｃ）に分けられる。

（ａ）動き検知処理
この動き検知処理は、上記利用者検知部２２の構成要素の１つである動き検知部２２ａで実行される。

動き検知部２２ａは、記憶部２１に保持された各画像を１枚ずつ読み出し、ブロック毎に平均輝度値を算出する。その際、動き検知部２２ａは、初期値として最初の画像が入力されたときに算出されたブロック毎の平均輝度値を記憶部２１内の図示せぬ第１のバッファエリアに保持しておくものとする。２枚目以降の画像が得られると、動き検知部２２ａは、現在の画像のブロック毎の平均輝度値と上記第１のバッファエリアに保持された１つ前の画像のブロック毎の平均輝度値とを比較する。その結果、現在の画像の中で予め設定された値以上の輝度差を有するブロックが存在した場合には、動き検知部２２ａは、当該ブロックを動きありのブロックとして判定する。

現在の画像に対する動きの有無を判定すると、動き検知部２２ａは、当該画像のブロック毎の平均輝度値を次の画像との比較用として上記第１のバッファエリアに保持する。以後同様にして、動き検知部２２ａは、カメラ１２によって撮影された各画像の輝度値を時系列順にブロック単位で比較しながら動きの有無を判定することを繰り返す。

（ｂ）位置推定処理
この位置推定処理は、上記利用者検知部２２の構成要素の１つである位置推定部２２ｂで実行される。

位置推定部２２ｂは、動き検知部２２ａの検知結果に基づいて現在の画像の中で動きありのブロックをチェックする。その結果、図４に示した位置推定エリアＥ１内に動きありのブロックが存在した場合、利用者検知部２２は、その動きありのブロックのうち、かごドア１３に最も近いブロックを抽出する。

ここで、図１に示したように、カメラ１２は乗りかご１１の出入口上部に乗場１５に向けて設置されている。したがって、利用者が乗場１５からかごドア１３に向かっていた場合には、その利用者の右または左の足元の部分が撮影画像の一番手前つまりかごドア１３側のブロックに映っている可能性が高い。そこで、位置推定部２２ｂは、かごドア１３に最も近い動きありのブロックのＹ座標（かごドア１３の中心から乗場１５方向の座標）を利用者の足元位置のデータとして求め、記憶部２１内の図示せぬ第２のバッファエリアに保持する。

以後同様にして、位置推定部２２ｂは、各画像毎にかごドア１３に最も近い動きありのブロックのＹ座標を利用者の足元位置のデータとして求め、記憶部２１内の図示せぬ第２のバッファエリアに保持していく。なお、このような足元位置の推定処理は、位置推定エリアＥ１内だけでなく、乗車意思推定エリアＥ２内でも同様に行われている。

（ｃ）乗車意思推定処理
この乗車意思推定処理は、上記利用者検知部２２の構成要素の１つである乗車意思推定部２２ｃで実行される。

乗車意思推定部２２ｃは、上記第２のバッファエリアに保持された各画像の利用者の足元位置のデータを平滑化する。なお、平滑化の方法としては、例えば平均値フィルタやカルマンフィルタなどの一般的に知られている方法を用いるものとし、ここではその詳しい説明を省略する。

足元位置のデータを平滑化したとき、変化量が所定値以上のデータが存在した場合、乗車意思推定部２２ｃは、そのデータを外れ値として除外する。なお、上記所定値は、利用者の標準的な歩行速度と撮影画像のフレームレートによって決められている。また、足元位置のデータを平滑化する前に外れ値を見つけて除外しておくことでも良い。

利用者が乗場１５からかごドア１３に向かって歩いてくる場合、時間経過に伴い、利用者の足元位置のＹ座標値が徐々に小さくなる。なお、例えば車椅子等の移動体であれば点線で示すような直線的なデータ変化になるが、利用者の場合には左右の足元が交互に検知されるので、実線のように湾曲したデータ変化になる。また、検知結果に何らかのノイズが入り込むと、瞬間的な足元位置の変化量が大きくなる。このような変化量の大きい足元位置のデータは外れ値として除外しておく。

ここで、乗車意思推定部２２ｃは、図２に示した乗車意思推定エリアＥ２内の足元位置の動き（データ変化）を確認する。その結果、乗車意思推定エリアＥ２内でＹ軸方向へかごドア１３に向かっている利用者の足元位置の動き（データ変化）を確認できた場合には、乗車意思推定部２２ｃは、当該利用者に乗車意思ありと判断する。

一方、乗車意思推定エリアＥ２内でＹ軸方向にかごドア１３に向かっている利用者の足元位置の動きを確認できなかった場合には、乗車意思推定部２２ｃは、当該利用者に乗車意思なしと判断する。例えば、乗りかご１１の正面を人物がＸ軸方向に横切ると、乗車意思推定エリアＥ２内でＹ軸方向に時間的に変化しない足元位置が検知される。このような場合には乗車意思なしと判断される。

このように、かごドア１３に最も近い動きありのブロックを利用者の足元位置とみなし、その足元位置のＹ軸方向の時間的な変化を追跡することで利用者の乗車意思の有無を推定することができる。

乗車意思ありの利用者が検知されると（ステップＳ１５のＹｅｓ）、画像処理装置２０からかご制御装置３０に対して利用者検知信号が出力される。かご制御装置３０は、この利用者検知信号を受信することによりかごドア１３の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する（ステップＳ１６）。

詳しくは、かごドア１３が全戸開状態になると、かご制御装置３０は戸開時間のカウント動作を開始し、所定の時間Ｔ（例えば１分）分をカウントした時点で戸閉を行う。この間に乗車意思ありの利用者が検知され、利用者検知信号が送られてくると、かご制御装置３０はカウント動作を停止してカウント値をクリアする。これにより、上記時間Ｔの間、かごドア１３の戸開状態が維持されることになる。

この間に新たな乗車意思ありの利用者が検知されると、再度カウント値がクリアされ、上記時間Ｔの間、かごドア１３の戸開状態が維持されることになる。ただし、上記時間Ｔの間に何度も利用者が来てしまうと、かごドア１３をいつまでも戸閉できない状況が続いてしまうので、許容時間Ｔｘ（例えば３分）を設けておき、この許容時間Ｔｘを経過した場合にかごドア１３を強制的に戸閉することが好ましい。

上記時間Ｔ分のカウント動作が終了すると（ステップＳ１７）、かご制御装置３０はかごドア１３を戸閉し、乗りかご１１を目的階に向けて出発させる（ステップＳ１８）。

なお、図４に示した近接検知エリアＥ３が設定されている場合には、乗車意思推定部２２ｃは、当該近接検知エリアＥ３内で利用者の足元位置を確認すると、当該利用者の足元位置が乗場１５からかごドア１３に近づいて来ているか否かに関係なく、乗車意思があるとみなして処理することになる。

このように、乗りかご１１の出入口上部に設置したカメラ１２によって乗場１５を撮影した画像を解析することにより、例えば乗りかご１１から少し離れた場所からかごドア１３に向かって来る利用者を検知して戸開閉動作に反映させることができる。

特に、撮影画像の中で利用者の足元位置に注視し、かごドア１３から乗場１５に向かう方向（Ｙ軸方向）の足元位置の時間的変化を追うことで、例えば乗りかごの近くを通り過ぎただけの人物を誤検知することを防ぎ、乗車意思のある利用者だけを正しく検知して戸開閉動作に反映させることができる。この場合、乗車意思のある利用者が検知されている間は戸開状態が維持されるので、利用者が乗りかご１１に乗ろうとしたときに戸閉動作が開始されてドアにぶつかってしまうような事態を回避できる。

（戸閉中の利用者検知動作）
図６のフローチャートでは、乗場１５で乗りかご１１のかごドア１３が戸開している状態を想定して説明したが、かごドア１３が戸閉中（戸閉途中）であっても、カメラ１２によって撮影された画像を用いて乗車意思のある利用者の有無が検知される。乗車意思のある利用者が検知されると、かご制御装置３０の戸開閉制御部３１によってかごドア１３の戸閉動作が中断され、再度戸開動作が行われる。

図７は本システムにおける戸閉中の利用者検知動作を示すフローチャートである。

乗りかご１１のかごドア１３が全戸開の状態から所定の時間が経過すると、戸開閉制御部３１によって戸閉動作が開始される（ステップＳ２１）。このとき、カメラ１２の撮影動作は継続的に行われている。上記画像処理装置２０は、このカメラ１２によって撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部２１に逐次保存しながら（ステップＳ２２）、利用者検知処理をリアルタイムで実行する（ステップＳ２３）。

利用者検知処理は、画像処理装置２０に備えられた利用者検知部２２によって実行される。この利用者検知処理は、動き検知処理（ステップＳ２３ａ）、位置推定処理（ステップＳ２３ｂ）、乗車意思推定処理（ステップＳ２３ｃ）に分けられる。なお、これらの処理は、上記図６のステップＳ１４ａ，Ｓ１４ｂ，Ｓ１４ｃと同様であるため、その詳しい説明は省略する。

ここで、乗車意思ありの利用者が検知されると（ステップＳ２４のＹｅｓ）、画像処理装置２０からかご制御装置３０に対して利用者検知信号が出力される。かご制御装置３０は、戸閉中に上記利用者検知信号を受信すると、かごドア１３の戸閉動作を中断して再度戸開動作（リオープン）を行う（ステップＳ２５）。

以後は、上記同様の処理が繰り返される。ただし、戸閉中に乗車意思のある利用者が続けて検知されると、リオープンが繰り返され、乗りかご１１の出発が遅れてしまう。したがって、乗車意思のある利用者を検知した場合でも、上述した許容時間Ｔｘ（例えば３分）が経過していれば、リオープンしないで戸閉することが好ましい。

なお、図４に示した近接検知エリアＥ３が設定されている場合は、乗車意思推定部２２ｃは、当該近接検知エリアＥ３内で利用者の足元位置を確認すると、当該利用者の足元位置が乗場１５からかごドア１３に近づいて来ているか否かに関係なく、乗車意思があるとみなして処理することになる。

このように、戸閉中であっても乗車意思のある利用者の有無が検知され、戸開閉動作に戸開閉動作に反映させることができる。したがって、利用者が戸閉途中の乗りかご１１に乗ろうとしたときにドアにぶつかってしまうような事態を回避できる。

（全閉または戸開中の利用者検知動作：引き込まれ検知）
かごドア１３が全閉状態の場合、またはかごドア１３が戸開中の場合、利用者検知エリアは乗りかご１１側に設定される。図示を省略するが、乗りかご１１側の利用者検知エリアは、かごドア１３の中心から乗りかご１５方向に向かって所定の距離（Ｌ６）を有し、例えば３０ｃｍに設定される（Ｌ６≦乗りかご１１側の撮影範囲Ｌ２）。横幅はかごドア１３の横幅Ｗ０と略同じである。

この乗りかご１１側の利用者検知エリアは、「引き込まれ検知エリア」として用いられ、当該エリアにおいて利用者が検知された場合、その結果がかご制御装置３０による戸開閉制御処理に反映される。具体的には、かご制御装置３０によりかごドア１３の戸開動作を禁止する、かごドア１３の戸開速度を遅くする、かごドア１３から離れるよう促す旨のメッセージを利用者に通知する等の処理が実行される。

（誤作動防止処理）
本システムでは、カメラ１２によって撮影された画像を用いて利用者を検知する構成のため、撮影画像の状態が利用者の検知精度を左右する。例えば、図８に示ように乗場１５が暗すぎる場合や、図９に示ように乗場１５が明るすぎて、人の影などが強く映り込んでしまうような場合には、撮影画像から利用者を正しく検知できず、誤作動する可能性が高まる。乗りかご１１内が暗すぎる場合や明るすぎる場合も同様である。そこで、本システムでは、カメラ１２によって撮影された画像が暗すぎる場合あるいは明るすぎる場合に、検知処理（センシング）を一時的に中止するか、検知結果の出力を禁じるか、あるいは、検知処理の感度を下げることで誤作動を予防する。

図１０は本システムにおける誤作動防止処理を示すフローチャートである。なお、この誤作動防止処理は、図６のフローチャートではステップＳ１３の撮影画像取得後に実行され、図７のフローチャートではステップＳ２２の撮影画像取得後に実行される。

まず、前提として、カメラ１２には所定の明るさで撮影するための機能として、露光時間、ゲイン、開口量のうちの1つ以上を自動調整可能な機能が備えられているものとする。なお、その自動調整機能をカメラ外部の装置で実装されていても良い。

・開口量：一般には「絞り」と呼ばれる。絞りの値が大きいほど開口量が小さくなる。ここでは、絞りのことを「開口量」と表現し、値が大きいほど多くの光を取り入れる、つまり、明るく映るものとする。また、説明を簡単にするため、開口量の値が２倍になると、取り入れる光の量が２倍になるものとする。

一般に「絞り」の値は、１．４倍になる毎に取り入れる光の量が１／２になるため、実際に値を求める際には、開口量＝１／絞り^２を用いる。開口量に単位はない（絞りにもないが、便宜的にＦ値と呼ばれる）。値域は、例えば１／４〜１／６４（絞りが２〜８）。

・露光時間：シャッタースピードとも呼ばれる。単位は秒。値域は、例えば１／１０００〜１／３０である。

・ゲイン：入力信号を何倍にするかの値である。単位は無い（倍率）。値域は、例えば１〜３０である。

ここで、カメラ１２によって撮影された画像の明るさを定量化する。これを「明るさ指標値」と呼ぶ。カメラの原理として、撮影画像の輝度値は以下のような比例の関係がある。

輝度値∝（物理的な）光量×開口量×露光時間×ゲイン
光量を明るさとみなすと、以下のような式（１）で明るさ指標値が求められる。
明るさ指標値＝輝度値／（開口量×露光時間×ゲイン）…（１）
画像処理装置２０に設けられたパラメータ取得部２３は、カメラ１２から明るさ調整に関するパラメータとして、上述した露光時間、ゲイン、開口量のうちの自動調整される値を取得する（ステップＳ３１）。

誤作動防止部２４は、パラメータ取得部２３によって得られたパラメータに基づいて、利用者検知部２２に用いられる撮影画像の明るさを表わす指標値ＬＵを算出する（ステップＳ３２）。ここで言う「撮影画像の明るさ」とは、具体的には図１のＬ１＋Ｌ２で示される撮影範囲の明るさのことである。

ここで、本実施形態において、カメラ１２は露光時間とゲインを自動調整可能であり、開口量は固定であるとする。また、上記（１）式の輝度値を一定とすると、誤作動防止部２４は、以下のようにして明るさ指標値ＬＵを求めることになる。

ＬＵ＝１／（露光時間×ゲイン）
誤作動防止部２４は、この明るさ指標値ＬＵと予め設定された明るさの上限値ＴＨａ，下限値ＴＨｂとを比較する（ステップＳ３３）。ＴＨａ＞ＴＨｂであり、例えばＴＨａ＝３００、ＴＨｂ＝３である。

ＬＵ＞ＴＨａまたはＬＵ＜ＴＨｂであった場合つまり撮影画像が全体的に明るすぎ／暗すぎの場合には（ステップＳ３３のＹｅｓ）、誤作動防止部２４は、撮影画像から利用者を正しく検知できないと判断し、利用者検知部２２の誤作動を防止するための特定の処理を実施する（ステップＳ３４）。詳しくは、誤作動防止部２４は、利用者検知部２２の検知処理を一時的に中止する、検知結果の出力を禁じる、検知処理の感度を下げることのいずれか１つを実施する。

「検知処理を一時的に中止」とは、利用者検知（センシング）を行わないことである。つまり、当該撮影画像に関しては、利用者検知処理（図６のステップＳ１４〜Ｓ１５／図７のステップＳ２３〜Ｓ２４）を行わないことである。この場合、検知結果が戸開閉制御に反映されないので、通常の戸開閉制御が実行されることになる。

「検知結果の出力を禁じる」とは、利用者検知を行っても、その検知結果を無効としてかご制御装置３０に出力させないことである。この場合も検知結果が戸開閉制御に反映されないので、通常の戸開閉制御が実行されることになる。

「検知処理の感度を下げる」とは、利用者検知の精度を下げることである。具体的には、図６のステップＳ１４ａで説明した動き検知処理において、時間的に連続する各撮影画像の輝度値をブロック単位で比較するときの輝度差の閾値を通常時よりも上げることで、動きありブロックの検出率を低くすることである。

なお、ＬＵ＞ＴＨａまたはＬＵ＜ＴＨｂの場合に、そのときのＬＵの値に応じて当該撮影画像に対する検知処理の感度を段階的に下げることでも良い（ＬＵの値がＴＨａまたはＴＨｂから離れるほど、当該撮影画像に対する感度を下げる）。

このように第１の実施形態によれば、カメラ１２によって撮影された画像を用いて利用者を検知するシステムにおいて、撮影画像が明るすぎる場合や暗すぎる場合での利用者検知の誤作動を防ぐことができる。これにより、利用者を正しく検知できる場合にのみ、その利用者の動きをドアの開閉制御に反映させることができる。

（変形例）
上記第１の実施形態の変形例として、以下のような方法で明るさ指標値ＬＵを算出することでも良い。

（１）平均輝度値を用いる場合
カメラ１２から露光時間とゲインを取得できるとする。誤作動防止部２４は、撮影画像全体、もしくは検知に使う領域の平均輝度値を求め、以下のようにして明るさ指標値ＬＵを求める。

ＬＵ＝平均輝度値／（露光時間×ゲイン）
（２）露光時間とゲインと開口量の３つを用いる方法
カメラ１２から露光時間とゲインと開口量を取得できるとする。誤作動防止部２４は、これらの値を用いて以下のようにして明るさ指標値ＬＵを求める。

ＬＵ＝１／（露光時間×ゲイン×開口量）
（３）使う値の組み合わせ
誤作動防止部２４は、露光時間とゲインと開口量、平均輝度の組み合わせにより、以下のようにして明るさ指標値ＬＵを求める。

・露光時間とゲインと開口量、平均輝度を用いる場合
ＬＵ＝平均輝度値／（露光時間×ゲイン×開口量）
・露光時間を用いる場合（ゲインと開口量が固定）
ＬＵ＝１／露光時間
・ゲインを用いる場合（露光時間と開口量が固定）
ＬＵ＝１／ゲイン
上記のような方法により明るさ指標値ＬＵを求めた場合でも、上記第１の実施形態と同様に、撮影画像が明るすぎる場合や暗すぎる場合での利用者検知の誤作動を防ぐことができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

上記第１の実施形態では、カメラ１２の撮影画像全体の明るさを基準にして誤作動防止処理を実施する構成としたが、第２の実施形態では、撮影画像の中で明るすぎる部分あるいは暗すぎる部分を検出し、その部分に対して誤作動防止処理を実施するものである。

すなわち、図１１に示ように、照明光や自然光などの関係で部分的に明るい場所あるいは暗い場所が発生することがある。図３で説明したように、本システムでは、カメラ１２で撮影した画像を一定サイズのブロックに区切り、人・物の動きがあるブロックを検知し、その動きありのブロックを追うことで乗車意思のある利用者であるか否かを判断する構成としている。そこで、このブロック毎に明るさ指標値ＬＵｉ（ｉはブロック数）を算出し、上限値ＴＨａよりも高い部分あるいは下限値ＴＨｂよりも低い部分に対して誤作動防止処理を実施する。

以下に、具体的な処理動作について説明する。

図１２は第２の実施形態における誤作動防止処理を示すフローチャートである。なお、この誤作動防止処理は、図６のフローチャートではステップＳ１３の撮影画像取得後に実行され、図７のフローチャートではステップＳ２２の撮影画像取得後に実行される。

上記第１の実施形態と同様に、カメラ１２には所定の明るさで撮影するための機能として、露光時間、ゲイン、開口量のうちの1つ以上を自動調整可能な機能が備えられているものとする。なお、その自動調整機能をカメラ外部の装置で実装されていても良い。

画像処理装置２０に設けられたパラメータ取得部２３は、カメラ１２から明るさ調整に関するパラメータとして、上述した露光時間、ゲイン、開口量のうちの自動調整される値を取得する（ステップＳ４１）。

ここで、第２の実施形態では、誤作動防止部２４は、利用者検知部２２に用いられる撮影画像を所定サイズのブロックで分割し（ステップＳ４２）、そのブロック毎に以下のような処理を行う。なお、図中の点線で囲んだステップＳ４３〜Ｓ４６の処理は各ブロックで実行される。

すなわち、まず、誤作動防止部２４は、各ブロックの輝度値をそれぞれ求める（ステップＳ４３）。この場合、ブロック毎にそのブロックに属する各画素の輝度値を平均化した値を当該ブロックの輝度値として求める。

次に、誤作動防止部２４は、ブロック毎に得られる輝度値を用いて、以下のようにしてブロック単位の明るさ指標値ＬＵｉをそれぞれ求める（ステップＳ４４）。

ＬＵｉ＝ブロックｉの輝度値／（露光時間×ゲイン）
なお、カメラ１２は露光時間とゲインを自動調整可能であり、開口量は固定であるとする。ｉはブロック数である。

誤作動防止部２４は、このブロック単位の明るさ指標値ＬＵｉと予め設定された明るさの上限値ＴＨａ，下限値ＴＨｂとを比較する（ステップＳ４４）。ＴＨａ＞ＴＨｂであり、例えばＴＨａ＝３００、ＴＨｂ＝３である。

ＬＵｉ＞ＴＨａまたはＬＵｉ＜ＴＨｂであった場合つまり撮影範囲の当該ブロックに対応した部分が明るすぎ／暗すぎの場合には（ステップＳ４５のＹｅｓ）、誤作動防止部２４は、撮影画像から利用者を正しく検知できないと判断し、利用者検知部２２の誤作動を防止するための特定の処理を実施する（ステップＳ４６）。詳しくは、誤作動防止部２４は、利用者検知部２２の当該ブロックに対する検知処理を一時的に中止するか、当該ブロックに対する検知結果の出力を禁じるか、当該ブロックに対する検出処理の感度を下げることのいずれか１つを実施する。

「当該ブロックに対する検知処理を一時的に中止」とは、撮影画像の中の明るすぎる部分あるいは暗すぎる部分に対しては利用者検知（センシング）を行わないことである。つまり、当該撮影画像の中の明るすぎる部分あるいは暗すぎる部分に関しては、利用者検知処理（図６のステップＳ１４〜Ｓ１５の処理／図７のステップＳ２３〜Ｓ２５）を行わないことである。この場合、他の部分で利用者が検知されれば、その検知結果がかご制御装置３０に出力されて戸開閉制御に反映される。

「当該ブロックに対する検知結果の出力を禁じる」とは、撮影画像の中の明るすぎる部分あるいは暗すぎる部分に対する利用者検知を行っても、その検知結果を無効としてかご制御装置３０に出力させないことである。この場合、撮影画像の中の他の部分で利用者が検知されれば、その検知結果がかご制御装置３０に出力されて戸開閉制御に反映される。

「当該ブロックに対する検知処理の感度を下げる」とは、利用者検知の精度を下げることである。具体的には、図６のステップＳ１４ａで説明した動き検知処理において、時間的に連続する各撮影画像の輝度値をブロック単位で比較するときの輝度差の閾値を当該ブロックに関してのみ通常時よりも上げることで、明るすぎる部分あるいは暗すぎる部分に対する動きありブロックの検出率を低くすることである。

なお、ＬＵｉ＞ＴＨａまたはＬＵｉ＜ＴＨｂの場合に、そのときのＬＵｉの値に応じて当該ブロックに対する検知処理の感度を段階的に下げることでも良い（ＬＵｉの値がＴＨａまたはＴＨｂから離れるほど、当該ブロックに対する感度を下げる）。

このように第２の実施形態によれば、乗場１５や乗りかご１１内の撮影範囲の中で明るすぎる部分や暗すぎる部分に対する利用者検知の誤作動を防ぐことができ、その他の部分で利用者を正しく検知できる場合にのみ、その利用者の動きをドアの開閉制御に反映させることができる。これにより、例えば乗場１５側は全体的に暗く、乗りかご１１内は適度な明るさを有する場合には、乗場１５はセンシングしない、乗りかご１１内はセンシングするといった切り分けができる。

（変形例）
上記第２の実施形態の変形例として、以下のような方法でブロック単位の明るさ指標値ＬＵｉを算出することでも良い。

（１）露光時間とゲインと開口量の３つを用いる方法
カメラ１２から露光時間とゲインと開口量を取得できるとする。誤作動防止部２４は、これらの値を用いて以下のようにしてブロック単位の明るさ指標値ＬＵｉを求める。

ＬＵｉ＝ブロックｉの輝度値／（露光時間×ゲイン×開口量）
（２）使う値の組み合わせ
誤作動防止部２４は、露光時間とゲインと開口量の組み合わせにより、以下のようにして明るさ指標値ＬＵを求める。

・露光時間を用いる場合（ゲインと開口量が固定）
ＬＵｉ＝ブロックｉの輝度値／露光時間
・ゲインを用いる場合（露光時間と開口量が固定）
ＬＵｉ＝ブロックｉの輝度値／ゲイン
上記のような方法によりブロック単位の明るさ指標値ＬＵｉを求めた場合でも、上記第１の実施形態と同様に、撮影画像が部分的に明るすぎる場合や暗すぎる場合での利用者検知の誤作動を防ぐことができる。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、カメラによって撮影された画像を用いて利用者を検知する際に、撮影環境により利用者検知の誤作動を防いで、利用者を正しく検知できる場合にのみ、その利用者の動きをドアの開閉制御に反映させることのできるエレベータの乗車検知システムを提供することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１…乗りかご、１２…カメラ、１３…かごドア、１４…乗場ドア、１５…乗場、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２２…利用者検知部、２２ａ…動き検知部、２２ｂ…位置推定部、２２ｃ…乗車意思推定部、２３…パラメータ取得部、２４…誤作動防止部、３０…かご制御装置、３１…戸開閉制御部、Ｅ１…利用者位置推定エリア、Ｅ２…乗車意思推定エリア、Ｅ３…近接検知エリア。

Claims (7)

1. 乗りかごが乗場に到着したときに、当該乗りかごのドア付近から上記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、
   この撮像手段によって撮影された画像を用いて利用者を検知する利用者検知手段と、
   この利用者検知手段の検知結果に基づいて上記ドアの開閉動作を制御する制御手段と、
   上記撮像手段から明るさ調整に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
   このパラメータ取得手段によって得られた撮影時に調整済みの上記パラメータに基づいて、上記利用者検知手段に用いられる撮影画像の明るさを判断し、当該撮影画像から利用者を正しく検知できないと判断される場合に上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理を実施する誤作動防止手段と
   を具備したことを特徴とするエレベータの乗車検知システム。
2. 上記パラメータは、少なくとも露光時間、ゲイン、開口量のいずれかを含むことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
3. 上記誤作動防止手段は、
   上記露光時間、ゲイン、開口量の中の１つ以上を用いて、上記撮影画像の明るさを表わす指標値を算出し、上記指標値が予め設定された上限値よりも高い場合あるいは予め設定された下限値よりも低い場合に上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理を実施することを特徴とする請求項２記載のエレベータの乗車検知システム。
4. 上記誤作動防止手段は、
   上記撮影画像をブロック単位で分割し、上記露光時間、ゲイン、開口量の中の１つ以上を用いて、上記ブロック単位で明るさを表わす指標値を算出し、上記指標値が予め設定された上限値よりも高い場合あるいは予め設定された下限値よりも低い場合に当該ブロックに対して上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理を実施することを特徴とする請求項２記載のエレベータの乗車検知システム。
5. 上記誤作動防止手段は、
   上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理として、検知処理を一時的に中止することを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
6. 上記誤作動防止手段は、
   上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理として、上記制御手段に対する検知結果の出力を禁じることを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
7. 上記誤作動防止手段は、
   上記利用者検知手段の誤作動を防止するための処理として、検知処理の感度を下げることを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。

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