(57)【要約】【課題】階床ごとに乗場の仕様が異なる場合でも、最適な検知範囲を設定して、利用者を正しく検知す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。【解決手段】一実施形態に係るエレベータシステムは、乗りかごが乗場に到着したときに、乗りかごのドア付近から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、撮像手段により撮影された画像を用いて乗場の三方枠の形状を検出し、三方枠の形状に基づいて検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、検知エリア内で人・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利用者検知手段と、利用者検知手段の検知結果に基づいてドアの開閉動作を制御する制御手段とを具備する。【選択図】    図１
2018162115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗りかごが乗場に到着したときに、前記乗りかごのドア付近から前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、
前記撮像手段により撮影された画像を用いて前記乗場の三方枠を検出し、前記三方枠に基づいて検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、
前記撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、前記検知エリア内で人・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利用者検知手段と、
前記利用者検知手段の検知結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御する制御手段と
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。
【請求項２】
前記検知エリア設定手段は、前記三方枠を構成する３つの枠のうちの左右の枠の地面に接する建物壁面側の角を検出し、前記角を含む前記検知エリアを設定する
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。
【請求項３】
前記検知エリア設定手段は、前記三方枠を構成する３つの枠のうちの左右の枠の内側面の傾斜を検出し、前記傾斜に基づいて前記検知エリアの境界を設定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載のエレベータの乗車検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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がある。
【０００３】
このような乗車時における利用者とドアとの衝突を回避するため、乗りかごの上方に取り付けられたカメラなどにより利用者を検知し、ドアの開閉制御に反映させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５２０１８２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
乗りかごに取り付けられたカメラによる利用者の検知範囲は物件ごとにあらかじめ固定され、全ての階床で共通している。しかしながら、物件によっては、各階床で乗場の仕様が異なることがあり、検知精度にばらつきが生じることがあった。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、階床ごとに乗場の仕様が異なる場合でも、最適な検知範囲を設定して、利用者を正しく検知す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。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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、前記乗りかごのドア付近から前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、前記撮像手段により撮影された画像を用いて前記乗場の三方枠の形状を検出し、前記三方枠の形状に基づいて検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、前記撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、前記検知エリア内で人・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利用者検知手段と、前記利用者検知手段の検知結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御する制御手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は一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】図２は同実施形態に係るエレベータの三方枠を説明するための図である。
【図３】図３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４】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】図５は同実施形態における検知エリアのずれを説明するための図である。
【図６】図６は同実施形態における検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。
【図７】図７は同実施形態における検知エリア設定部による三方枠の検出例を示す図である。
【図８】図８は同実施形態における検知エリア設定部による検知エリアの設定例を示す図である。
【図９】図９は同実施形態における全体の処理の流れを例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して実施形態を説明する。  
図１は、一実施形態に係るエレベータの乗車検知システム１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。
【００１０】
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。
【００１１】
このときの撮影範囲は縦幅Ｌ１＋縦幅Ｌ２に調整されている（縦幅Ｌ１≫縦幅Ｌ２）。縦幅Ｌ１は乗場１５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。縦幅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、縦幅Ｌ１、縦幅Ｌ２は奥行き方向の範囲である。幅方向（奥行き方向と直交する方向）の撮影範囲は、少なくとも乗りかご１１の横幅より大きいものとする。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
この利用者検知部２２を機能的に分けると、検知エリア設定部２２ａ、動き検知部２２ｂ、位置推定部２２ｃ、乗車意思推定部２２ｄで構成される。
【００１６】
検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２によって撮影された画像に検知エリアを設定する。本実施形態において、検知エリアは、階床ごとに乗場ドア１４の三方枠の形状に基づいて決定される。三方枠の詳細については、図２で説明する。
【００１７】
動き検知部２２ｂは、例えば検知エリア内を一定の大きさのブロック単位に分割し、このブロック単位で各画像の輝度を比較して人・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。
【００１８】
位置推定部２２ｃは、動き検知部２２ｂによって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、当該ブロックを利用者の足元位置として推定する。乗車意思推定部２２ｄは、位置推定部２２ｃによって推定された利用者の足元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。
【００１９】
なお、これらの機能（検知エリア設定部２２ａ、動き検知部２２ｂ、位置推定部２２ｃ、乗車意思推定部２２ｄ）はカメラ１２に設けられていてもよいし、かご制御装置３０に設けられていてもよい。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
図２は、エレベータの三方枠を説明するための図である。より具体的には、図２は、エレベータを乗り場１５側から見た図である。
【００２３】
三方枠は、乗場ドア１４の周囲に配置される枠であり、乗りかご１１側から見て左手（乗場１５側から見て右手）に存在する左枠１６Ａ、乗場１５の上方に存在する上枠１６Ｂ、及び、乗りかご１１から見て右手（乗場１５側から見て左手）に存在する右枠１６Ｃの３つの枠より構成される。左枠１６Ａ及び右枠１６Ｃは、建物の壁面Ｗに接触する。
【００２４】
左枠１６Ａの地面に接する壁面Ｗ側の角を、左角Ｃｌとする。同様に、右枠１６Ｃの地面に接する壁面Ｗ側の角を、右角Ｃｒとする。
【００２５】
また、左枠１６Ａの内側面が乗場１５に接する辺を左斜辺Ｈｌとする。同様に、右枠１６Ｃの内側面が乗場１５に接する辺を右斜辺Ｈｒとする。
【００２６】
図３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。カメラ１２によって撮影された画像には、三方枠の左枠１６Ａ、右枠１６Ｃ、左角Ｃｌ、右角Ｃｒ、左斜辺Ｈｌ、右斜辺Ｈｒが映る。また、当該画像は、検知エリアＥ０を含む。ｙｎは利用者の足元位置のＹ座標である。以下では、かごドア１３は両開きとし、カメラ１２はかごドア１３の中央に取り付けられるとする。また、Ｙ座標軸は、かごドア１３の中心を原点とし、かごドア１３に垂直に、乗場１５の方向へ延びる座標軸である。
【００２７】
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１５側の所定範囲（縦幅Ｌ１）と乗りかご１１内の所定範囲（縦幅Ｌ２）が撮影される。ここで、カメラ１２を利用することにより広い検知範囲が得られ、乗りかご１１から少し離れた場所にいる利用者を検知可能である。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。
【００２８】
なお、かごドア１３は片開きであってもよい。この場合、カメラ１２の設置位置は、戸当たり部側に寄せて取り付けられることが好ましい。また、Ｙ座標軸の原点は、カメラ１２の設置位置に応じて柔軟に変更可能である。
【００２９】
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４では、階床Ｆ１における検知エリアＥ０を例示する。
【００３０】
本システムでは、上述のように、検知エリア設定部２２ａがカメラ１２で撮影した画像の中に検知エリアＥ０を設定する。次に、動き検知部２２ｂは、この検知エリア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する。そして、位置推定部２２ｃ及び乗車意思推定部２２ｄは、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。
【００３１】
動き検知部２２ｂは、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、ブロック毎に動き検知エリアを設定する。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が設定される。
【００３２】
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。位置推定エリアＥ１は、上述の検知エリアＥ０と同じであることが好ましい。
【００３３】
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。
【００３４】
実空間において、検知エリアＥ０は、かごドア１３の中心から乗場１５に向かって縦幅Ｌ３の距離を有する。縦幅Ｌ３は、例えば２ｍに設定されている（縦幅Ｌ３≦縦幅Ｌ１）。検知エリアＥ０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。また、検知エリアＥ０において、図４に示すように、三方枠の左角Ｃｌを基準とする左視野角θａ及び三方枠の右角Ｃｒを基準とする右視野角θｂが設定される。より具体的には、検知エリアＥ０は、三方枠の左角Ｃｌを含みＹ軸と左視野角θａをなす直線Ｂ１ａ、及び三方枠の右角Ｃｒを含みＹ軸と右視野角θｂをなす直線Ｂ１ｂを境界とする。左視野角θａ及び右視野角θｂは、例えば４５度である。なお、通常左視野角θａ及び右視野角θｂの値は同じである、すなわち、検知エリアＥ０は左右対称に設定されることが好ましい。しかしながら、例えば乗場１５に設置された障害物の有無、乗場１５の形状などに応じて、検知エリアＥ０は左右非対称に設定されてもよい。
【００３５】
乗車意思推定エリアＥ２はかごドア１３の中心から乗場１５に向かって縦幅Ｌ４の距離を有する。縦幅Ｌ４は、例えば１ｍに設定されている（縦幅Ｌ４≦縦幅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は横幅Ｗ０より大きくてもよい。また、乗車意思推定エリアＥ２は実空間で長方形ではなく、検知エリアＥ０及び位置推定エリアＥ１と同様に、左視野角θａ及び右視野角θｂに応じてＹ軸方向に広がる形状でもよい。
【００３６】
なお、本実施形態においては、乗車意思推定エリアＥ２は、エレベータの近接検知エリアを含む。しかしながら、乗車意思推定エリアＥ２は、近接検知エリアを除くエリアとして設定されてもよい。近接検知エリアは、カメラ１２により撮影された画像に対する画像処理又は近接スイッチなどのセンサにより、かごドア１３又は乗場ドア１４に近接する障害物を検知可能なエリアである。
【００３７】
図５は、検知エリアのずれを説明するための図である。例えば、図４に示す階床Ｆ１の検知エリアＥ０をエレベータの乗車検知システム１に設定し、他の階床においてもこの検知エリアＥ０を共通で用いるとする。
【００３８】
ここで、図５に示す階床Ｆ２においては、三方枠の形状が図４の階床Ｆ１の三方枠と異なり、三方枠の右角Ｃｒ及び左角Ｃｌがより乗場ドア１４に近い位置にある。すなわち、階床Ｆ２の正しい検知エリアＥ０＿Ｂは、直線Ｂ２ａ及び直線Ｂ２ｂを境界とする領域である。
【００３９】
ここで、階床Ｆ２に検知エリアＥ０を用いると、直線Ｂ１ａと直線Ｂ２ａ及び直線Ｂ１ｂと直線Ｂ２ｂで囲まれる領域Ａは検知エリアＥ０に含まれないため、この領域Ａを通ってエレベータに近づく人・物が正しく検出されない。したがって、階床ごとに最適な検知エリアが設定されることが好ましい。
【００４０】
以下、図６乃至図８を用いて、検知エリア設定部２２ａによる検知エリアＥ０の設定処理について説明する。  
図６は、検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。図６のステップＳ１０１，Ｓ１０２について、図７と共に説明する。図７は、検知エリア設定部２２ａによる三方枠の検出例を示す図である。
【００４１】
まず、検知エリア設定部２２ａは、三方枠の左角Ｃｌ及び右角Ｃｒを検出する（ステップＳ１０１）。三方枠の左角Ｃｌ及び右角Ｃｒの検出方法は、カメラ１２により撮影された画像に対して例えばエッジ検出、コーナー検出などの画像処理を行う方法などが挙げられる。又は、左角Ｃｌ及び右角Ｃｒは、三方枠の左角Ｃｌ及び右角Ｃｒにあらかじめマーカーを置いておき、これらのマーカーをカメラ１２により撮影した画像を用いて、画像処理により検出されてもよい。
【００４２】
なお、三方枠の形状が複雑であり、複数の左角Ｃｌ又は右角Ｃｒが検出された場合は、乗場ドア１４より最も離れた左角Ｃｌ及び右角Ｃｒを保持することが好ましい。
【００４３】
次に、検知エリア設定部２２ａは、乗場ドア１４から左角Ｃｌに伸びる左斜辺Ｈｌの傾斜を表す傾きθｌ、及び、乗場ドア１４から右角Ｃｒに伸びる右斜辺Ｈｒの傾斜を表す傾きθｒを算出する（ステップＳ１０２）。
【００４４】
図６のステップＳ１０３〜Ｓ１０５について、図８と共に説明する。図８は、検知エリア設定部２２ａによる検知エリアＥ０の設定例を示す図である。
【００４５】
検知エリア設定部２２ａは、傾きθｌ、傾きθｒにより、左視野角θａ及び右視野角θｂを決定する（ステップＳ１０３）。ここでは、左視野角θａは左斜辺Ｈｌの傾きθｌと等しく、右視野角θｂは、右斜辺Ｈｒの傾きθｒと等しいものとする。すなわち、検知エリアＥ０の境界の一つである左視野角θａの傾きを持つ直線Ｂ３ａは、左斜辺Ｈｌを乗場１５に向かって延長した直線であり、検知エリアＥ０の他の境界である右視野角θｂの傾きを持つ直線Ｂ３ｂは、右斜辺Ｈｒを乗場１５に向かって延長した直線である。しかしながら、左視野角θａと傾きθｌ、及び右視野角θｂと傾きθｒは、それぞれ異なる値が設定されてもよい。例えば、左視野角θａ（又は右視野角θｂ）の値を傾きθｌ（又は傾きθｒ）よりも大きくすることで、三方枠の左斜辺Ｈｌ（又は右斜辺Ｈｒ）よりも外側に開いた広範囲の検知エリアＥ０が得られる。
【００４６】
そして、検知エリア設定部２２ａは、例えば、乗場ドア１４の横幅Ｗ０、直線Ｂ３ａ、直線Ｂ３ｂ、横幅Ｗ１及び縦幅Ｌ３で囲まれる領域を検知エリアＥ０とする（ステップＳ１０４）。また、位置推定エリアＥ１は、検知エリアＥ０と同じ領域であるとする。
【００４７】
さらに、検知エリア設定部２２ａは、例えば、位置推定エリアＥ１のうち、乗場ドア１４から縦幅Ｌ４までの領域を乗車意思推定エリアＥ２とする（ステップＳ１０５）。なお、乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２は、あらかじめ定められていてもよい。この場合、乗車意思推定エリアＥ２は、上述の処理手順に従うことなく、例えば横幅Ｗ０及び横幅Ｗ２を下底及び上底とする台形として定められてもよい。
【００４８】
上述のように、検知エリア設定部２２ａは、三方枠の形状に基づいて検知エリアＥ０、位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２を設定可能である。
【００４９】
なお、直線Ｂ３ａは、左角Ｃｌを通らなくてもよく、例えば左角Ｃｌよりも外側にあってもよい。このことは、直線Ｂ３ｂについても同様である。また、検知エリアＥ０の境界である直線Ｂ３ａ及び直線Ｂ３ｂは、直線に限定されず、例えば曲線などでもよい。
【００５０】
図９は、エレベータの乗車検知システム１の全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５１】
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）。
【００５２】
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（縦幅Ｌ１）とかご内の所定範囲（縦幅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に逐次保存する（ステップＳ１３）。
【００５３】
そして、利用者検知部２２の検知エリア設定部２２ａは、乗りかご１１が到着した階床の検知エリアＥ０が設定済でない場合に（ステップＳ１４のＮｏ）、検知エリア設定処理を実行する（ステップＳ１５）。検知エリア設定処理は、図６乃至図８で説明済であるため、省略する。
【００５４】
なお、ステップＳ１５により設定した階床ごとの検知エリアＥ０を記憶部２１に格納してもよい。これにより、検知エリア設定部２２ａは、以降同じ階床に到着した場合の検知エリアの算出を省略することができる。より具体的には、検知エリア設定部２２ａは、異なる階床に到着する毎にまず記憶部２１を探索し、この階床の検知エリアＥ０が格納済であるか否かを探索する。この階床の検知エリアＥ０が格納済である場合は、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１５において、検知エリアＥ０を記憶部２１より読み出して設定することにより、検知エリアＥ０の算出が不要となる。
【００５５】
次に、画像処理装置２０の利用者検知部２２は、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Ｓ１６）。この利用者検知処理は、動き検知部２２ｂが実行する動き検知処理（ステップＳ１６−１）、位置推定部２２ｃが実行する位置推定処理（ステップＳ１６−２）、乗車意思推定部２２ｄが行う乗車意思推定処理（ステップＳ１６−３）に分けられる。
【００５６】
まず、動き検知部２２ｂは、記憶部２１に格納された現在の画像と、一つ前の画像について、ブロック毎に分割して平均輝度値を算出し、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２２ｂは、当該ブロックを動きありのブロックとして判定する。
【００５７】
以後同様にして、動き検知部２２ｂ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。
【００５８】
次に、位置推定部２２ｃは、動き検知部２２ｂ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のうち、かごドア１３に最も近いブロックを抽出する。そして、動き検知部２２ｂは、このブロックの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に格納する。
【００５９】
以後同様にして、位置推定部２２ｃは、利用者の足元位置のデータを求め、記憶部２１に格納する。なお、この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る。
【００６０】
さらに、乗車意思推定部２２ｄは、上記の位置推定処理により得られた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。
【００６１】
平滑化された足元位置のデータ系列において、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２２ｄ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る。また、乗車意思推定部２２ｄは、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もよい。
【００６２】
乗車意思推定処理の結果、乗車意思ありの利用者が検知されると（ステップＳ１７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Ｓ１８）。
【００６３】
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。なお、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。このカウント値のクリアは、利用者を検知する毎に行われてもよく、又は、Ｔ分経過毎に行われてもよい。
【００６４】
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。
【００６５】
上記時間Ｔ分のカウント動作が終了すると（ステップＳ１９）、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Ｓ２０）。
【００６６】
このように本実施形態によれば、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。
【００６７】
以上述べた本実施形態によれば、エレベータの乗車検知システム１は、エレベータ使用状態において、三方枠の左角Ｃｌ及び右角Ｃｒを自動で検出し、左角Ｃｌ及び右角Ｃｒより左視野角θａ及び右視野角θｂの検知エリアＥ０を設定する。また、エレベータの乗車検知システム１は、エレベータ使用状態において、三方枠の斜辺の傾き（傾きθｌ、傾きθｒ）に基づいた検知エリアＥ０を設定する。すなわち、階床ごとに三方枠の仕様が異なる場合でも、階床ごとに最適な検知エリアＥ０が設定される。これにより、階床ごとの検知性能のばらつきを抑えた安定性の高いエレベータの乗車検知システムが提供可能である。
【００６８】
また、自動的に検知エリアＥ０が設定されるため、工場出荷時の仕様の確認及びエレベータ設置時の設定作業が不要となる。
【００６９】
本実施形態においては、三方枠の斜辺の傾き（傾きθｌ、傾きθｒ）と検知エリアＥ０の視野角（左視野角θａ、右視野角θｂ）とをそれぞれ異なる値（角度）に設定可能である。これにより、三方枠の形状に基づいて階床ごとに柔軟な検知エリアＥ０の設定が可能となる。
【００７０】
なお、本実施形態において、位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２の設定に用いられる縦幅Ｌ３，Ｌ４及び横幅Ｗ１，Ｗ２は、各階床の乗場１５付近の環境に応じて自動的に設定されてもよい。例えば、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２よって撮影された画像より、階床ごとに乗場１５の奥行き及び幅を自動的に検知し、これらに応じて縦幅Ｌ３，Ｌ４及び横幅Ｗ１，Ｗ２を伸縮するとしてもよい。これにより、階床ごとにさらに適切に検知エリアＥ０を設定可能となる。
【００７１】
本発明の実施形態は、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。
【符号の説明】
【００７２】
１…エレベータの乗車検知システム、１１…乗りかご、１１ａ…幕板、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…検知エリア設定部、２２ｂ…動き検知部、２２ｃ…位置推定部、２２ｄ…乗車意思推定部、３０…かご制御装置、３１…戸開閉制御部。
【図１】
2018162115.tif 000003
【図２】
2018162115.tif 000004
【図３】
2018162115.tif 000005
【図４】
2018162115.tif 000006
【図５】
2018162115.tif 000007
【図６】
2018162115.tif 000008
【図７】
2018162115.tif 000009
【図８】
2018162115.tif 000010
【図９】
2018162115.tif 000011