(57)【要約】【課題】乗客の異常状態をできるだけ早く検出し必要な注意喚起を行うようにしたエスカレーターの保護装置に提供する。【解決手段】エスカレーターと天井３との間、または交差する２台のエスカレーターとの間の侠角部に保護板４の設置されているエスカレーターの保護装置において、前記保護板４にカメラ６を設け、かつ、このカメラ６の映像から乗客の異常乗車を予備的に検知する画像処理手段８を備え、乗客の異常乗車が判定された時、注意喚起放送或いはエスカレーターの運行を停止または緩停止するようにした構成。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エスカレーターと天井との間、または交差する２台のエスカレーターとの間の侠角部に保護板の設置されているエスカレーターの保護装置において、
前記保護板にカメラを設け、かつ、このカメラの映像から乗客の異常乗車を予備的に検知する画像処理手段を備え、乗客の異常乗車が判定された時、注意喚起放送或いはエスカレーターの運行を停止または緩停止するようにしたことを特徴とするエスカレーターの保護装置。  
【請求項２】
前記カメラに人物や荷物が衝突するときのカメラ映像の揺れを検知して、エスカレーターを停止させるようにしたことを特徴とする請求項１記載のエスカレーターの保護装置。
【請求項３】
前記乗客の異常乗車の予備的検知の有無に応じ、接触検知の感度を調整するようにしたことを特徴とする請求項１記載のエスカレーターの保護装置。
【請求項４】
画像処理で人物検出や動作検出を行うときに用いられる乗客が乗車していない無人の背景動画像を、エスカレーターの起動、停止時の信号をトリガとして撮影し、用いるようにしたことを特徴とする請求項１記載のエスカレーターの保護装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エスカレーターに乗車する乗客の安全を確保して安心感を与えるエスカレーターの保護装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、２台の交差するエスカレーター同士の侠角部、またはエスカレーターと天井との狭角部にエスカレーター乗客が挟まれてけがをする事故が発生している。これは乗客が何らかの理由によりハンドレール上に乗り出し、そのままハンドレールと一緒に移動して侠客部に頭部や身体を挟んでしまうことによって生じる。
【０００３】
このような事故を未然に防ぐために、上記侠角部に三角形のアクリル保護板を設置して、乗客がこの保護板にぶつかることで乗客に狭角部への挟まれを気づかせて、避けさせることが一般に行われている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
また、ハンドレールに沿って赤外線センサ、あるいはミリ波センサを取り付け、乗客がハンドレール上に乗った場合にそれを検知し、注意喚起放送をするものが提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平７−３０９５７４号公報
【特許文献２】特開平１０−２９７８６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１の場合は、エスカレーターの速度が速い場合には乗客がアクリル保護板に衝突したとしても、そのまま狭角部へ挟まれてしまう危険性がある。また、衝突するまで注意喚起やエスカレーター制御を行うことができず、乗客に痛い思いをさせるという問題があった。
【０００６】
上記特許文献２の場合は、保護板に衝突する前に注意喚起やエスカレーター制御を行うことができるが、例えば乗客がハンドレール上から上半身を持たれかけた状態になったとき初めて検出するため、検出遅れが生じるという問題があった。また、センサをハンドレールに沿って設置する必要があるので、導入コストやメンテナンスコストがかかるという問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、乗客の異常状態をできるだけ早く検出し必要な注意喚起を行うようにしたエスカレーターの保護装置に提供するにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の請求項１では、エスカレーターと天井との間、または交差する２台のエスカレーターとの間の侠角部に保護板の設置されているエスカレーターの保護装置において、前記保護板にカメラを設け、かつ、このカメラの映像から乗客の異常乗車を予備的に検知する画像処理手段を備え、乗客の異常乗車が判定された時、注意喚起放送或いはエスカレーターの運行を停止または緩停止するようにしたことを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、衝突検知に先立って、カメラ遠方から近づいてくる乗客の乗車状態を監視し、乗客がハンドレールに乗り出そうとしている状態を検知した時点で注意喚起放送を流し、乗客にエスカレーター交差部が近づいていることを認知させ、事故を未然に防ぐことができる。また、エスカレーターの速度を遅くしたり場合によっては停止して保護板への接触までに乗客が退避できるようにすることができる。
【００１０】
また、請求項２では、請求項１において、前記カメラに人物や荷物が衝突するときのカメラ映像の揺れを検知して、エスカレーターを停止させるようにしたことを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、乗客が保護板直前に身を乗り出したり荷物を移動して前記カメラに衝突した時、即座にエスカレーターを停止するため、乗客や荷物の受けるダメージを小さくすることができる。
【００１２】
更に、請求項３では、請求項１において、前記乗客の異常乗車の予備的検知の有無に応じ、接触検知の感度を調整するようにしたことを特徴とする。
【００１３】
この構成によれば、予備検知がされていない場合は乗客の衝突の可能性が低いとみなして、衝突検知の検出感度を下げて風や地震、いたずらや不用意な接触による誤検出を低減させる。
【００１４】
また、請求項４では、請求項１において、画像処理で人物検出や動作検出を行うときに用いられる乗客が乗車していない無人の背景動画像を、エスカレーターの起動、停止時の信号をトリガとして撮影し、用いるようにしたことを特徴とする。
【００１５】
この構成よれば、乗客が乗車していない無人の背景動画像を簡単に設定することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、衝突検知に先立って、カメラ遠方から近づいてくる乗客の乗車状態を監視し、乗客がハンドレールに乗り出そうとしている状態を検知した時点で注意喚起放送を流し、乗客にエスカレーター交差部が近づいていることを認知させ、事故を未然に防ぐことができる。また、エスカレーターの速度を遅くしたり場合によっては停止して保護板への接触までに乗客が退避できるようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明になるエスカレーターの保護装置の実施形態を図に基づき説明する。
【００１８】
図１は本発明の一実施形態になるエスカレーターの保護装置を示す全体構成図、図２は画像処理の機能ブロック図、図３は画像処理のフローチャート、図４は乗客がハンドレールから身を乗り出さない定常時と身を乗り出した異常時とを説明する説明図、図５は異常乗車検知用の背景状態を学習するためのフローチャート、図６は危険予備検知のフローチャート、図７は乗客が保護板に接触した時のフローチャートである。
【００１９】
図１において、１はエスカレーターのステップ、２はエスカレーターのハンドレール、３は上階の床面または天井である。４は前記上階の床面または天井３とハンドレール２との侠角部に可動式保護板の治具５を介して設けられた乗客の衝突防止用の可動式保護板であり、乗客が衝突すると揺れる構造になっている。６は映像監視用のカメラであり、ステップ上の乗客１０の乗車状態を監視する。７は注意喚起放送用のスピーカーであり、乗客が異常乗車または危険乗車をしている場合に注意喚起を行い、乗客に危険を認知させる。８は床面または天井３に設けられた画像処理装置であり、カメラ６で撮影された画像を処理して、異常乗車や危険乗車を検知する。９は映像録画装置であり、常時録画したり、前記画像処理装置８で検知した異常事象をトリガ信号として、異常事象前後のみに映像を録画したりする。
【００２０】
前記画像処理装置８から出力されるトリガ信号は、エスカレーター制御装置（図示せず）につながっており、異常事象発生時にエスカレーターを停止、または緩停止させることができる。また、前記画像処理装置８から出たトリガ信号は有線、または無線のネットワークを経由して監視室へアラーム信号として送られ、監視員の監視効率を高めることに用いられる。また、このようなトリガ信号、アラーム信号は映像データ中に埋め込まれたり、映像データにメタデータとして別ファイルで付加されたりして、事故検証のためにオフラインで事後的に映像検索する場合に用いられる。
【００２１】
次に、図２の機能ブロック図を用いて前記画像処理装置８の内部機能について説明する。図２おいて、まず図１の可動式保護板４に取り付けられたカメラ６から画像が画像入力部１０１に入力される。入力された画像は一定フレーム数分だけ画像メモリ１０２に保存され、異常事象が検知されたときに送出される。次に入力された画像は無人状態判定部１０３においてカメラ視野内における乗客の存在有無が認識される。次に予備検知部１０４では、可動式保護板４に乗客が衝突する前に乗客の異常乗車を予備的に検知する。ここではハンドレール２に乗客１０が乗り出しているかいないかを識別する。また、前記予備検知部１０４ではハンドレール２の乗り出し以外にも、ステップ上における逆走、走りぬけ、転倒などの異常乗車事象を検知して、スピーカー７で注意喚起をする。前記予備検知部１０４で行う画像処理のための処理領域設定とパラメータ設定はパラメータ入力デバイス１０５から入力する。または、ネットワーク経由で外部から画像処理装置８へ送られる。衝突検知部１０７では、前記衝突防止保護板４に乗客が衝突してカメラ映像が揺れたことを画像認識で検知する。そして、前記予備検知部１０４と前記衝突検知部１０７で異常乗車、または乗客の保護板への衝突が検知された場合、検知信号が画像送出部１０６へ送られ、前記画像メモリ１０２に保存されていた異常事象前後の映像が画像送出部１０９において適当な符号化をされて映像録画装置９へ送られる。さらに、前記予備検知部１０４と前記衝突検知部１０７で異常乗車、または乗客の保護板への衝突が検知された際、適当な形式のアラーム信号がアラーム信号送出部１０８において生成され、例えばスピーカー７へ送られて注意喚起放送をし、エスカレーター制御部へ送られてエスカレーターの停止や緩停止などの運行制御が行われる。
【００２２】
次に図３のフローチャートを用いて、画像処理装置８の処理の流れを説明する。
【００２３】
入力された画像（S１）は、カメラ視野内の乗客の存在有無が判定され（S２）、無人状態と判定された場合は、背景画像と背景特徴量を更新し（S８）入力フレームの処理を終了する。無人状態検知と背景更新については図５を用いて後述する。一方、乗客有りと判定された場合は、その時点の画像を記録し（S３）、危険状態かそうでないかを識別する（S４）。S４では衝突保護板４に乗客が接触する前に危険状態を予備検知するものであるが、この予備検知の検知結果に基づいて予備検知状態画像の送出（S６）とアラーム信号の送出（S７）を行う。S５の接触検知有無判定ではS４の予備検知結果に関わらず判定処理が行われる。もしS４で異常乗車が予備検知された場合は、S５で接触検知の検出感度を上げて、検出漏れを減らす。逆に、S４で予備検知がされなかった場合は、S５の検出感度を下げて風や地震、いたずらなどの故意に衝突防止保護板を揺らす行為による誤検出を減らす。危険予備検知（S４）の詳細は図６を用いて後述する。
【００２４】
図４は乗客がハンドレールから身を乗り出さない定常時と身を乗り出した異常時とを説明する説明図で、衝突防止保護板４からエスカレータ下方を見た時の図である。
【００２５】
図４において、ステップ１、ハンドレール２、アウターデッキ１１を含む画像処理領域１２が図２のパラメータ入力デバイス１０５またはネットワーク経由で別のPC上から設定される。この画像処理領域１２内に乗客１０が存在するときに危険乗車判定モジュール（図３のS４）が異常乗車の予備検知信号を出力する。
【００２６】
次に図５のフローチャートを用いて、無人状態検知（S２）と無人状態学習（S８）の処理の流れについて説明する。
【００２７】
まず入力画像（S１０）から監視領域内に人物が存在するか否かを判定する（S１１）。従来、監視領域における人物の存在有無を判定する手法としては基本的には背景差分処理やフレーム間差分処理が用いられる。これらの手法は背景が静止しているという前提で処理を行っているため、エスカレータのステップのように常に動いている背景では適用することができない。背景や動きを使わずに、一枚の画像から人物検出器を用いて人物を検出する手法も存在するが、現状では人物シルエットの見かけの変化や人物の部分的な隠蔽に弱く、処理コストも高いため、現状では実用的ではない。そこで、例えば、先に同一出願人が発明した時空間特徴量（特願２００７−２９６２０６号参照）を用いて、人物が存在しない動的背景をテクスチャと動きの両方の情報を用いて学習する。
【００２８】
学習には、例えば混合正規分布モデルを用いて、この時空間特徴量の背景状態における分布を複数の正規分布パラメータで表現する。入力データ中の時空間特徴が学習した分布から離れていれば、動的背景中に人物が乗車していると判定できる。人物が検出されれば画像入力（S１１）を繰り返し、同時に危険予備検知処理（図３のS４）へ処理が移行する。もし人物が検出されなければ、背景状態の学習用にN枚の画像をメモリに保存する（S１２）。保存された複数画像において、画像全体、または図２のS１０４で設定した監視領域内の前記時空間特徴を計算し（S１３）、動的背景の持つ特徴量分布をパラメータ近似する（S１４）。これらの処理は画像全体や監視領域内で行うだけでなく、画像や監視領域を複数の局所ブロックに分割してブロック毎に計算することもできる。
【００２９】
この場合は、分割されたブロック毎に人物の存在判定を行うことになる。または、複数ブロックの検知結果の多数決により人物の存在有無判定を行うことになる。ところで、人物が存在しないシーンをエスカレータの起動、停止信号から得ることもできる。すなわち、流通店舗などにおいて、開店前にエスカレータの起動した直後と、閉店後にエスカレータを停止する直前は乗車している買い物客がいないはずなので、これを前提条件として画像処理による人物検出を行わずに強制的に背景特徴量の計算と更新を行うこともできる。
【００３０】
次に図６のフローチャートを用いて、危険予備検知（図３のS４）の処理の流れを説明する。
【００３１】
まず、パラメータ入力デバイス（図２のS１０５）、またはネットワーク経由で外部から画像処理をする領域（図４の１２）を指定する（S２０）。次に入力画像（S２１）において、ブロック毎、または画像処理領域全体において時空間特徴量を計算する（S２２）。次に事前に無人状態学習（図３のS２）で得られている背景の時空間特徴を参照し（S２４）、画像処理領域（図４の１２）内の時空間特徴量（S２２）と比較することで、画像処理領域（図４の１２）内に人物が存在するか否かを画像全体で、または局所ブロック毎に判定する（S２３）。局所ブロックを判定に用いる場合は、局所ブロック毎に人物存在有りブロックがしきい値個数以上あれば人物存在有り、すなわちここでは図４のようにハンドレール領域に人物がはみ出していると判定する（S２６）。
【００３２】
この時、はみ出しているのが乗客の持っている荷物である可能性や乗客の影が写りこんだ可能性もあるので、次のステップで異常動作検出判定を行う（S２６）。異常動作検知には、前記時空間特徴量の時間変化を解析して、異常乗車と通常乗車とを識別する。荷物や影のように動き方やテクスチャに人物と異なる特徴を持っている場合には、時空間特徴の時系列変化により荷物や影を人物ではないと識別できる。異常動作が検知されたら、注意喚起放送を行い（S２７）、後述する衝突検知の感度設定のための予備検知信号を送出する（S２８）。予備検知できる動作種類として、ハンドレール乗り出し以外にも、逆走、走りぬけなどの危険行為や、転倒などの異常事象を検知できる。
【００３３】
次に、図７のフローチャートを用いて、衝突防止保護板４に乗客が衝突したことを検知する画像処理の流れについて説明する。
【００３４】
入力画像（S３０）のフレーム間差分処理、またはオプティカルフロー計算処理により、フレーム間の差分、または動き量があるしきい値以上であれば、カメラが何らかの原因で振動していると判定する（S３１）。次に、図６のフローチャート処理で得られる予備検知信号（S２８）の有無により乗客が衝突防止保護板への衝突検知の感度設定を行う（S３３）。すなわち、もし予備検知が有りと判定された場合には（S３２）、振動検知の感度を上げて、人身事故につながらないように検出漏れを減らす。逆に予備検知がされていない場合は、検出感度をデフォルト値のままにするか、検出感度を下げて、風や地震などによる自然現象によるカメラ振動、あるいはいたずらなどによる故意のカメラ振動を検出しないようにする。以上の設定の下で衝突防止保護板に人物が衝突したと判定した場合は（S３４）、次のステップでエスカレーターを停止、または緩停止させる（S３５）。この後、続けて衝突判定したアラーム信号を送出し（S３６）、例えば監視センターにアラーム信号を送って、監視員に直接モニタ上で目視させ、エスカレータをマニュアル操作で強制停止させることもできる。このとき、アラーム信号送出に伴い、接触前後の複数フレームも送出して（S３７）、録画装置９に録画させることで、オフライン処理で事後的に事故映像を検索して事故原因を究明することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施形態になるエスカレーターの保護装置を示す全体構成図である。
【図２】画像処理の機能ブロック図である。
【図３】画像処理のフローチャートである。
【図４】乗客がハンドレールから身を乗り出さない定常時と身を乗り出した異常時とを説明する説明図である。
【図５】異常乗車検知用の背景状態を学習するためのフローチャートである。
【図６】図６は危険予備検知のフローチャートである。
【図７】図７は乗客が保護板に接触した時のフローチャートである。
【符号の説明】
【００３６】
１      ステップ
２      ハンドレール
３      天井
４      可動式保護板
５      取り付け治具
６      カメラ
７      スピーカー
８      画像処理装置
９      映像録画装置
１０    乗客
１０１  画像入力部
１０２  画像メモリ
１０３  無人状態判定部
１０４  予備検知部
１０５  パラメータ入力デバイス
１０６  画像送出制御部
１０７  衝突検知部
１０８  アラーム信号送出部
１０９  画像送出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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