JP6985443B2 - エレベータの利用者検知システム - Google Patents
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Description
なお、開示はあくまで一例にすぎず、以下の実施形態に記載した内容により発明が限定されるものではない。当業者が容易に想到し得る変形は、当然に開示の範囲に含まれる。説明をより明確にするため、図面において、各部分のサイズ、形状等を実際の実施態様に対して変更して模式的に表す場合もある。複数の図面において、対応する要素には同じ参照数字を付して、詳細な説明を省略する場合もある。
図1は第1の実施形態に係るエレベータの利用者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の出入口にかごドア13が開閉自在に設けられている。図2の例では2枚戸両開きタイプのかごドア13が示されており、かごドア13を構成する2枚のドアパネル13a,13bが間口方向(水平方向)に沿って互いに逆方向に開閉動作する。なお、「間口」とは、乗りかご11の出入口と同じである。
図4は本システムにおける戸開時の利用者検知処理を示すフローチャートである。
上述したように、利用者検知処理は、検知エリアE1の中の画像の輝度変化から利用者の動きを検知する。ところが、例えば照明機器の光や日差しの光などの関係で、撮影画像に利用者やドアなどの影が映り込み、その影の動きが画像上で輝度変化として表れて、利用者として誤検知されることがある。
「露光調整」とは、カメラ12の露光時間を調整することである。「露光時間」は、カメラ12に備えられた撮像素子がレンズを通して露光される時間のことであり、撮影時におけるシャッターの開放時間に相当する。露光時間が長いほど、明るい画像が得られる。露光時間を長くして明るく撮影することを「明露光」と呼ぶ。露光時間を短くして暗く撮影することを「暗露光」と呼ぶ。
「輝度補正」とは、画像の各画素の輝度値を高くする方向または下げる方向に補正する処理のことであり、下記のような白飛ばしの処理と黒つぶしの処理がある。上述した「露光調整」は画像全体の輝度値を変える方法であるのに対し、「輝度補正」は画像全体の輝度値を変えることもできるし、輝度値を部分的に変えることも可能である。つまり、「輝度補正」は、例えば撮影画像に映り込んだ影の領域だけを白飛ばし/黒つぶしできるといったメリットがある。なお、撮影画像上の影領域に対する部分的な輝度補正は、例えば各階で影の発生頻度が高い領域の座標を事前に取得しておくことで実現できる。
画像の各画素の輝度値(0(黒)〜255(白))を上げる方向に補正する。その際、白に近い画素(例えば輝度値「220」)は最高値「255」になり、完全な白になる。これを「白飛び」または「白飛ばし」と言う。以下では、画像の各画素の輝度値を高くする方向の輝度補正のことを「白飛ばし」の処理と呼ぶ。
R=min(R×1.5,255)
G=min(G×1.5,255)
B=min(B×1.5,255)
RGBの各値を1.5倍して明るくする。その際に、「255」を上限にして、小さい値を取ることで、変換後の輝度値を「0〜255」の範囲に抑える。
R=min(R+30,255)
G=min(G+30,255)
B=min(B+30,5,255)
RGBの各値に一定値「30」を加算して明るくする。その際に、「255」を上限にして、小さい値を取ることで、変換後の輝度値を「0〜255」の範囲に抑える。
画像の各画素の輝度値(0(黒)〜255(白))を下げる方向に補正する。その際、黒に近い画素(例えば輝度値「30」)は最低値「0」になり、完全な黒になる。これを「黒つぶれ」または「黒つぶし」と言う。以下では、画像の各画素の輝度値を低くする方向の輝度補正のことを「黒つぶし」の処理と呼ぶ。
R=max(R×0.5,0)
G=max(G×0.5,0)
B=max(B×0.5,0)
RGBの各値を0.5倍して暗くする。その際に、「0」を下限にして、大きい値を取ることで、変換後の輝度値を「0〜255」の範囲に抑える。
R=max(R−30,0)
G=max(G−30,0)
B=max(B−30,0)
RGBの各値から固定値「30」を減算して暗くする。その際に、「0」を下限にして、大きい値を取ることで、変換後の輝度値を「0〜255」の範囲に抑える。
「明るい対象」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。「明るい対象」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。
「暗い対象」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。「暗い対象」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。
「明るい対象」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。「明るい対象」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。
「暗い対象」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。「暗い対象」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。
図13に示すように、対象の明るさには関係なく、「明るい床」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。「明るい床」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。図14に示すように、対象の明るさには関係なく、「暗い床」を含む画像に対して、「明露光/白飛ばし」の処理を用いると、「未検知抑制」の効果が得られる。「暗い床」を含む画像に対して、「暗露光/黒つぶし」の処理を用いると、「誤検知抑制」の効果が得られる。要するに、「未検知抑制」を重視したい場合と、「誤検知抑制」を重視したい場合とで、下記のように処理を切り替えれば良いことがわかる。
「明るい床」であれば、「暗露光/黒つぶし」の処理を行う。
「暗い床」であれば、「明露光/白飛ばし」の処理を行う。
・「誤検知抑制」を重視したい場合
「明るい床」であれば、「明露光/白飛ばし」の処理を行う。
「暗い床」であれば、「暗露光/黒つぶし」の処理を行う。
未検知抑制または誤検知抑制の処理は、通常運転中に乗りかご11が各階で停止して戸開したときに実行することが好ましい。具体的には、図4のステップS13において、乗りかご11の戸開に伴い、乗場15の床面16を含む撮影画像が取得されたときに、その撮影画像の輝度値に基づいて未検知抑制の処理または誤検知抑制の処理を実行する。後述するように、未検知抑制と誤検知抑制のどちらを重視して実行するかを予め決めておくことができる。
・乗場15の床面16の全体あるいは一部
図16に示すように、乗場15の床面16の全体を計測エリアE11として設定するか、あるいは、床面16の一部を計測エリアE11として設定する。床面16の一部を計測エリアE11として設定する場合には、例えば三方枠17a,17bの近くなど、乗場15にいる利用者によって乗場15の床面16が隠れていない部分が好ましい。撮影画像上で乗場15の床面16が映る領域や、三方枠17a,17bなどのエレベータ構造物が映る領域は、乗りかご11の各構成部の設計値(間口の幅,ドアの高さ等)とカメラ12の設置情報(位置・画角等)に基づいて求められる。これらの領域の座標情報に基づいて計測エリアE11が設定される。
検知エリアE1を計測エリアE11として用いても良い。検知エリアE1を計測エリアE11として用いた方が、計測エリアE11を別途設定する手間が省ける上に、利用者検知処理に直接関わる床面部分の明るさを計測できるといった利点がある。
未検知抑制を重視する場合と誤検知抑制を重視する場合とで処理が切り替えられる。未検知抑制を重視するか、あるいは、誤検知抑制を重視するかは、例えばエレベータの管理者が各階の乗場環境などを考慮して決める。エレベータの管理者は、例えば画像処理装置20に設けられた図示せぬ抑制モードスイッチを操作して、各階毎に未検知抑制モードまたは誤検知抑制モードを設定しておく。
・第2のレベル:黒に近い明るさであり、例えば輝度値「0〜49」の範囲を有する。
・第3のレベル:白と黒の間の中間色(グレー)に近い明るさであり、例えば輝度値「50〜199」の範囲を有する。
上述したような閾値を用いずに、例えば処理テーブルあるいは処理関数を用いて明るさを判定することでも良い。
例えば、記憶部21に図示せぬ処理テーブルが記憶されている。この処理テーブルには、輝度値に対する明るさのレベルが予め設定されている。具体的には、輝度値「200〜255」:第1のレベル,輝度値「50〜199」:第3のレベル,輝度値「0〜49」:第2のレベルといったように、輝度値と明るさレベルとが関連付けられている。したがって、計測エリアE11内の各画素の輝度値の平均値を入力値として上記処理テーブルを検索すれば、上記入力値に対応した明るさのレベルを出力値として得ることできる。
処理関数とは、計測エリアE11内の各画素の輝度値の平均値から明るさのレベルを算出するための関数式のことである。このような関数式を用いて、明るさのレベルを算出することでも良い。この関数式は、各画素の輝度値In(In: 計測エリア内)を入力とし、計測エリアE11内の画像の明るさを「白に近い」「黒に近い」「中間色(グレー)に近い」の3つのレベルに分類処理して出力する。分類処理として、機械学習を用いても良い。機械学習による分類処理として、例えばk−近傍法、決定木法、サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)、ディープラーニングなどの一般的な処理を用いれば良い。
撮影画像の輝度値を戸開時に1回だけでなく、連続的あるいは周期的(数秒間隔)に読み取ることが好ましい。利用者を避けて計測エリアE11を設定しても、かごドア13が戸開したときには利用者の乗り降りがあるため、1回だけの読み取りでは正確性に欠けるからである。連続的あるいは周期的(数秒間隔)に輝度値を読み取っていれば、利用者が乗場15からいなくなったときに輝度値が安定するので、その安定した輝度値を用いれば、床面16の明るさを正確に計測できる。
・プリセット方法
露光調整(明露光/暗露光)に関し、上述した方法は、床面16の明るさに応じて露光時間をプリセットされた目標値に調整する方法である。なお、露光時間とゲインのうちのどちらか一方だけを目標値に調整することでも良い。つまり、露光時間を標準値に固定にして、ゲインを目標値に調整する。露光時間を固定することで被写体のブレを抑制することができる。あるいは、ゲインを標準値に固定にして、露光時間を目標値に調整することで良い。ゲインを固定することで、ノイズを一定量に留めておくことができる。
上記第1の実施形態では、エレベータの管理者による明示的な操作によって未検知抑制処理と誤検知抑制処理を切り替える構成としたが、かごドア13の開閉状況から利用者の未検知が多い階と影の誤検知が多い階を判断することで、未検知抑制処理と誤検知抑制処理を切り替えることも可能である。
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、乗場15にいる利用者を検知する場合を想定して説明したが、第2の実施形態では、乗りかご11内の利用者を検知する場合を想定している。
図20は第2の実施形態における乗りかご11内に設定された検知エリアE2と計測エリアE21との関係を示す図である。
・乗りかご11の床面19の全体あるいは一部
図20に示すように、乗りかご11の床面19の全体を計測エリアE21として設定するか、あるいは、床面19の一部を計測エリアE21として設定する。床面19の一部を計測エリアE21と設定する場合には、例えばかごシル47の近く(つまり出入口付近)が好ましい。乗りかご11の中では利用者が出入口付近に乗車していることは少ないので、戸開する前に利用者に邪魔されずに床面19の明るさを計測できるからである。撮影画像上で乗りかご11の床面19が映る領域や、正面柱41a,41b、かごシル47などのエレベータ構造物が映る領域は、乗りかご11の各構成部の設計値(間口の幅,ドアの高さ等)とカメラ12の設置情報(位置・画角等)に基づいて求められる。これらの領域の座標情報に基づいて計測エリアE21が設定される。
検知エリアE2を計測エリアE21として用いても良い。検知エリアE2を計測エリアE21として用いた方が、計測エリアE21を設定する手間が省ける上に、利用者検知処理に直接関わる検知エリアE2内の床面19の明るさを計測できるといった利点がある。
乗りかご11の床面19が明るい場合、つまり、撮影画像上の床面19に対応した輝度値が図17に示した最高値「255」を含む第1のレベルの範囲であれば、第1の処理部23は、「暗露光」または「黒つぶし」の処理を行う。乗りかご11の床面19が暗い場合、つまり、撮影画像上の床面19に対応した輝度値が図17に示した最低値「0」を含む第2のレベルの範囲であれば、第1の処理部23は、「明露光」または「白飛ばし」の処理を行う(図15のステップS23〜S25参照)。
乗りかご11の床面19が明るい場合、つまり、撮影画像上の床面19に対応した輝度値が図17に示した最高値「255」を含む第1のレベルの範囲であれば、第2の処理部24は、「明露光」または「白飛ばし」の処理を行う。乗りかご11の床面19が暗い場合、つまり、撮影画像上の床面19に対応した輝度値が図17に示した最低値「0」を含む第2のレベルの範囲であれば、第1の処理部23は、「暗露光」または「黒つぶし」の処理を行う(図15のステップS26〜S28参照)。
上記第2の実施形態では、エレベータの管理者による明示的な操作によって未検知抑制処理と誤検知抑制処理を切り替える構成としたが、かごドア13の開閉状況から利用者の未検知が多い階と影の誤検知が多い階を判断することで、未検知抑制処理と誤検知抑制処理を動的に切り替えることも可能である。
Claims (12)
- 乗りかごに設置され、上記乗りかごのドア付近および乗場を撮影するカメラの画像から利用者を検知するエレベータの利用者検知システムにおいて、
上記カメラによって撮影された上記画像の輝度値を計測する輝度計測手段と、
この輝度計測手段によって計測された上記画像の輝度値に基づいて上記利用者の未検知を抑制する第1の処理手段と、上記画像の輝度値に基づいて上記画像に移り映り込んだ影の誤検知を抑制する第2の処理手段とを切り替える処理切替手段と、
上記第1の処理手段または上記第2の処理手段によって得られた上記画像を用いて上記利用者を検知する検知手段と、
この検知手段の検知結果に基づいて、上記乗りかごのドアの戸開閉動作を制御する戸開閉制御手段と
を具備したことを特徴とするエレベータの利用者検知システム。 - 上記第1の処理手段および上記第2の処理手段は、
上記カメラの露光時間を調整する処理または上記画像の輝度値を補正する処理を有することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記第1の処理手段は、
上記画像の輝度値が最高値を含む第1のレベルの範囲内であれば、上記カメラの露光時間を短くするか、あるいは、上記画像の輝度値を低くする処理を実行し、
上記画像の輝度値が最低値を含む第2のレベルの範囲内であれば、上記カメラの露光時間を長くするか、あるいは、上記画像の輝度値を高くする処理を実行することを特徴とする請求項2記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記第2の処理手段は、
上記画像の輝度値が最高値を含む第1のレベルの範囲内であれば、上記カメラの露光時間を長くするか、あるいは、上記画像の輝度値を高くする処理を実行し、
上記画像の輝度値が最低値を含む第2のレベルの範囲内であれば、上記カメラの露光時間を短くするか、あるいは、上記画像の輝度値を低くする処理を実行することを特徴とする請求項2記載のエレベータの利用者検知システム。 - 各階毎に任意に設定された未検知抑制モードまたは誤検知抑制モードの設定情報を記憶した記憶手段を有し、
上記第1の処理手段と上記第2の処理手段は、
上記記憶手段に記憶された上記設定情報に基づいて、上記乗りかごの停止階毎に切り替えられることを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記第1の処理手段と上記第2の処理手段は、
上記乗りかごが上記ドアを戸閉するときに上記ドアがリオープンする頻度と上記ドアが強制戸開する頻度とに基づいて切り替えられることを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記第1の処理手段と上記第2の処理手段は、
上記乗りかごが上記ドアを戸開するときに上記ドアがリクローズする頻度と上記ドアが強制戸閉する頻度とに基づいて切り替えられることを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記輝度計測手段は、
上記画像の中で上記乗場および上記乗りかごの少なくとも一方の床面に設定された計測エリア内の輝度値を計測することを特徴とする請求項1記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記計測エリアは、
上記床面の全体あるいは一部に設定されることを特徴とする請求項8記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記計測エリアは、
上記乗場の三方枠の近くに設定されることを特徴とする請求項8記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記計測エリアは、
上記乗りかごの出入口に設けられたシルに近い部分に設定されることを特徴とする請求項8記載のエレベータの利用者検知システム。 - 上記検知手段は、
上記床面に設定された検知エリア内の上記画像の輝度変化から利用者の動きを検知するものであり、
上記計測エリアとして上記検知エリアが用いられることを特徴とする請求項8記載のエレベータの利用者検知システム。
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