(57)【要約】【課題】従来は、エレベーターの利用状況を厳密に計測できておらず、適切な運行ルートに基づいてエレベーターの運行管理を行えなかった。【解決手段】カメラ制御システム６は、利用者が操作した行先階登録装置３から呼びが発生した時点で利用者の特徴量を第１画像から検出した場合に第１撮影部が設置された階を発生階と認識し、呼びの発生後に第２画像から特徴量を検出した場合に、第２撮影部が設置された階を特徴量に該当する利用者の行先階と認識して、利用者がエレベーターによって提供されるサービスを要求してからエレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測する。そして、カメラ制御システム６は、利用者毎の発生階及び行先階から求められるエレベーターの交通流、或いは、利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出する。【選択図】図１
2019023124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物に設置される複数台のエレベーターと、
前記建物の所定階に設置されて撮影した第１画像を出力する第１撮影部と、
前記第１撮影部が設置される階とは異なる階の前記建物に設置されて撮影した第２画像を出力する第２撮影部と、
前記第１撮影部から入力する第１画像、及び前記第２撮影部から入力する第２画像に基づいて前記エレベーターの利用者の特徴量を検出し、前記利用者が操作した行先階登録装置から呼びが発生した時点で前記特徴量を前記第１画像から検出した場合に前記第１撮影部が設置された階を発生階と認識し、前記呼びの発生後に前記第２画像から前記特徴量を検出した場合に、前記第２撮影部が設置された階を前記特徴量に該当する前記利用者の行先階と認識して、前記利用者が前記エレベーターによって提供されるサービスを要求してから前記エレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測する画像認識部と、を備え、
前記画像認識部は、認識した前記利用者毎の前記発生階及び前記行先階から求められる前記エレベーターの交通流、或いは、前記利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出する
エレベーターシステム。
【請求項２】
前記画像認識部は、前記第１画像から前記特徴量を検出した場合に、前記特徴量に前記行先階を付与し、前記発生階毎、かつ前記行先階毎の前記利用者の人数を集計した結果を、任意の時間後における前記エレベーターの前記利用者を表す利用者情報とする
請求項１に記載のエレベーターシステム。
【請求項３】
前記画像認識部は、前記サービス完了時間から前記待ち時間を減算することで前記乗車時間を算出する
請求項１に記載のエレベーターシステム。
【請求項４】
さらに、かご内に設置され、前記かご内を撮影した第３画像を出力する第３撮影部を備え、
前記画像認識部は、前記第１画像、前記第２画像及び前記第３画像から求められる前記利用者毎の乗降階数に基づいて、前記利用者毎に前記乗車時間を算出する
請求項３に記載のエレベーターシステム。
【請求項５】
前記画像認識部は、間欠撮影された前記第１画像、前記第２画像及び前記第３画像に対して行う画像処理により予測した前記エレベーターの需要に応じた、前記エレベーターの前記利用者を表す利用者情報を算出する
請求項４に記載のエレベーターシステム。
【請求項６】
さらに、前記利用者に対し、前記待ち時間を短縮可能な前記エレベーターを割り当てて、前記複数台のエレベーターの運行を群管理により制御する群管理制御部を備える
請求項１に記載のエレベーターシステム。
【請求項７】
前記群管理制御部は、前記画像認識部から送信された、前記エレベーターの前記利用者を表す利用者情報に基づいて、前記行先階登録装置から呼びが発生した時点に近い時間帯における前記エレベーターの利用状況に基づいて、前記利用者毎に合理的な運行ルートとなるような前記エレベーターを割当て、前記利用者に割当てた前記エレベーターを知らせる
請求項６に記載のエレベーターシステム。
【請求項８】
建物に設置される複数台のエレベーターと、
前記建物の所定階に設置されて撮影した第１画像を出力する第１撮影部と、
前記第１撮影部が設置される階とは異なる階の前記建物に設置されて撮影した第２画像を出力する第２撮影部と、
前記第１画像及び前記第２画像から前記エレベーターの利用者の特徴量を認識する画像認識部と、
前記複数台のエレベーターの運行を群管理により制御する群管理制御部と、を備えるエレベーターシステムにて用いられる画像認識方法であって、
前記画像認識部が、前記第１撮影部から入力する第１画像、及び前記第２撮影部から入力する第２画像に基づいて前記エレベーターの利用者の特徴量を検出し、前記利用者が操作した行先階登録装置から呼びが発生した時点で前記特徴量を前記第１画像から検出した場合に前記第１撮影部が設置された階を発生階と認識し、前記呼びの発生後に前記第２画像から前記特徴量を検出した場合に、前記第２撮影部が設置された階を前記特徴量に該当する前記利用者の行先階と認識して、前記利用者が前記エレベーターによって提供されるサービスを要求してから前記エレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測するステップと、
前記画像認識部が、認識した前記利用者毎の前記発生階及び前記行先階から求められる前記エレベーターの交通流、或いは、前記利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出するステップを含む
画像認識方法。
【請求項９】
建物に設置される複数台のエレベーターと、
前記建物の所定階に設置されて撮影した第１画像を出力する第１撮影部と、
前記第１撮影部が設置される階とは異なる階の前記建物に設置されて撮影した第２画像を出力する第２撮影部と、
前記第１画像及び前記第２画像から前記エレベーターの利用者の特徴量を認識する画像認識部と、
前記複数台のエレベーターの運行を群管理により制御する群管理制御部と、を備えるエレベーターシステムにて用いられる運行制御方法であって、
前記画像認識部が、前記第１撮影部から入力する第１画像、及び前記第２撮影部から入力する第２画像に基づいて前記エレベーターの利用者の特徴量を検出し、前記利用者が操作した行先階登録装置から呼びが発生した時点で前記特徴量を前記第１画像から検出した場合に前記第１撮影部が設置された階を発生階と認識し、前記呼びの発生後に前記第２画像から前記特徴量を検出した場合に、前記第２撮影部が設置された階を前記特徴量に該当する前記利用者の行先階と認識して、前記利用者が前記エレベーターによって提供されるサービスを要求してから前記エレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測するステップと、
前記画像認識部が、認識した前記利用者毎の前記発生階及び前記行先階から求められる前記エレベーターの交通流、或いは、前記利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出するステップと、
前記群管理制御部が、前記利用者に対し、前記待ち時間を短縮可能な前記エレベーターを割り当てて、前記複数台のエレベーターの運行を群管理により制御するステップと、を含む
運行制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エレベーターシステム、画像認識方法及び運行制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
群管理による運行管理が可能なエレベーターシステムは、複数のかごを１つのグループとして扱うことにより、利用者に対して効率的にかごを運行することができる。このエレベーターシステムは、ある階床で新たな呼びが発生した場合、グループの中から適切なエレベーターを利用者毎の呼びに割当てる（以下、「エレベーターを割当てる」とも表現する）。このように複数のエレベーターから選択した１台のエレベーターに呼びを割当てる技術として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。
【０００３】
特許文献１には、「かごの内部を撮像した監視カメラの画面に利用者が画面外から画面内に入ってきたとき、利用者が乗り込んだと判別し、利用者が画面外に出たとき、降りたとして判別するので、エレベーター利用状況を階床間別に正確に学習することができ、予測待ち時間の精度、割当てられたかごの適正さなど群管理制御の性能を向上することができる」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２３７５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
群管理エレベーターシステムでは、乗場の呼びが継続する時間を「待ち時間」と呼んで、この待ち時間を群管理エレベーターシステムの性能評価に用いる重要な指標として算出している。しかし、時間帯に応じて乗場及びかご内の混雑は変化する。このため、群管理エレベーターシステムが、常に同じ運行ルートを用いていると、この運行ルートが不合理となって、不適切なエレベーターが割当てられることがあった。なお、運行ルートとは、例えば、利用者が行先階を登録して、乗場に行き、かごに乗車した後、行先階にてかごから降車するまでの経路を表す。そして、運行ルートが不合理とは、例えば、群管理エレベーターシステムが割当て前に予測した待ち時間よりも、実際の利用者の待ち時間が長くなるようなエレベーターが割当てられることを言う。
【０００６】
特許文献１に開示された技術は、かごの内部を撮像するに過ぎず、乗場にどのような利用者がいるかは分からず、乗場に長時間利用者が待たされていても把握できなかった。そして、群管理エレベーターシステムで予測された利用者毎の待ち時間と、実際の利用者の待ち時間（例えば、利用者が呼びを登録してから、乗場にかごが到着するまでの時間）とが合わないことが多くなっていた。このため、利用者は、群管理エレベーターシステムで予測された待ち時間よりも長い間、ホールでエレベーターの到着を待たされたり、行先階で降車するまで時間がかかっていたりした。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、利用者毎に適切なエレベーターの運行管理を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係るエレベーターシステムは、建物に設置される複数台のエレベーターと、建物の所定階に設置されて撮影した第１画像を出力する第１撮影部と、第１撮影部が設置される階とは異なる階の建物に設置されて撮影した第２画像を出力する第２撮影部と、第１撮影部から入力する第１画像、及び第２撮影部から入力する第２画像に基づいてエレベーターの利用者の特徴量を検出し、利用者が操作した行先階登録装置から呼びが発生した時点で特徴量を第１画像から検出した場合に第１撮影部が設置された階を発生階と認識し、呼びの発生後に第２画像から特徴量を検出した場合に、第２撮影部が設置された階を特徴量に該当する利用者の行先階と認識して、利用者がエレベーターによって提供されるサービスを要求してからエレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測する画像認識部と、を備え、画像認識部は、認識した利用者毎の発生階及び行先階から求められるエレベーターの交通流、或いは、利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、建物内の各階におけるエレベーターの交通流、或いは、利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つが算出されることにより、厳密なエレベータの運行管理が行われると共に、割当てられたエレベーターの待ち時間が短縮されるため、利用者の利便性が向上する。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施の形態に係るエレベーターシステムの全体構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係る計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係る群管理制御システムの機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係るエントランス階、かご内、ｎ階のホールが撮影されたカメラ画像の例を示す説明図である。
【図５】本発明の一実施の形態に係る利用者毎の乗降階及び乗降時刻を示す人数管理テーブルの構成例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る所定の時間帯毎の各階において上昇／下降方向のサービス要求を行い、実際にエレベーターを利用した利用者の乗車人数を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態例について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【００１２】
図１は、エレベーターシステム１の全体構成例を示すブロック図である。
エレベーターシステム１は、群管理制御システム２と、ｎ台のエレベーターの運転を制御するエレベーター制御システム１１、１２、１ｎとを備える。図中にて、エレベーター制御システム１１、１２、１ｎに対し、Ｎｏ．１，２，ｎと書かれているのは、それぞれ１号機、２号機、ｎ号機のかご５１，５２，５ｎの運行を制御することを示している。
【００１３】
群管理制御システム２（群管理制御部の一例）は、各エレベーターの全体の運行効率が最適になるように運行を制御する。
エレベーター制御システム１１、１２、１ｎは、建物に設置される複数台のエレベーターを個別に制御する。上述したように各エレベーターは、号機番号によって識別可能である。
【００１４】
建物のエレベーターホール付近には、乗場にいる利用者が行先階を登録する行先階登録装置３が設置されている。行先階登録装置３は、テンキー方式の行先階入力部３１、行先階入力情報や割当て号機を表示する表示部３２を備える。行先階登録装置３は、乗場に設置されているため、利用者は、行先階入力部３１を操作して行先階を入力することで、行先階を行先階登録装置３に登録する。表示部３２は、行先階入力部３１から入力された行先階を表示したり、群管理制御システム２により割当てられたエレベーターの号機名を案内表示したりする。
【００１５】
また、行先階登録装置３は、エレベーターの利用者が携帯する情報記憶媒体に記憶された情報を読取り、行先階を決定する認識部３３も備えている。このため、利用者は、認識部３３を通じて行先階を入力することで、行先階登録装置３に行先階を登録することも可能である。このように行先階の入力は、行先階入力部３１又は認識部３３のいずれでも行える。利用者は、例えば、非接触ＩＣ（Integrated Circuit）カード等のタグに情報を記憶させて、このタグを情報記憶媒体として携帯することが可能である。このタグは、認識部３３（カードリーダ）が放出する電波をエネルギー源として動作するパッシブ型ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）とされたＩＣタグ又はＩＤカードであることが望ましい。
【００１６】
また、利用者は、例えば、携帯電話、スマートフォン（多機能携帯電話）、又はタブレット端末等の情報端末装置が備える情報記憶媒体に情報を格納してもよい。この情報端末装置が備える通信部としては、認識部３３との近距離無線通信が可能なＮＦＣ（Near Field Communication）インターフェイスを有するものであってよい。なお、ＮＦＣよりも多くの情報を認識部３３との間で通信可能な通信部を用いるのであれば、この通信部は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ（3rd Generation）回線、又はＬＴＥ（Long Term Evolution）等のような無線通信プロトコルにより通信するものが望ましい。
【００１７】
乗場には、エレベーター毎に上下式押し釦３４が設置される。行先階登録装置３が設けられていない乗場では、利用者が上下式押し釦３４を操作して呼びを発生することで、エレベーターのサービス要求を行うことが可能である。利用者は、乗場階から上方向にサービス要求を行う場合、上下式押し釦３４の上釦を押すことで上方向に移動するかごの呼びを発生することができる。また、利用者は、下方向にサービス要求を行う場合、上下式押し釦３４の下釦を押すことによって下方向へ移動するかごの呼びを発生することができる。
【００１８】
本実施の形態においては、行先階登録装置３、及び上下式押し釦３４の入力方式について記述しているが、行先階登録装置３でも上下式押し釦３４でも乗場からエレベーター側へのサービス要求を実施可能であるシステムとする。但し、これに限ったものではない。
【００１９】
入出力メイン処理装置４は、群管理制御システム２、行先階登録装置３、上下式押し釦３４等の入力装置、カメラ制御システム６、及びエレベーター制御システム１１、１２、１ｎに接続され、各装置及びシステムとの間で様々な信号、情報を送受信する制御を行う。
【００２０】
また、ＩＤカードに個人識別情報が格納されている場合、入出力メイン処理装置４以外の外部の装置に個人識別情報の判定を任せると、個人識別情報を転送する過程で漏洩等が発生することでセキュリティが損なわれるおそれがある。このため、利用者が携帯するＩＤカードに個人識別情報が格納されている場合には、入出力メイン処理装置４内に予め個人識別情報に対応した行先階を記憶したデータベースを用意し、このデータベースを参照することで個人識別情報を照合する。これにより、入出力メイン処理装置４は、個人識別情報の漏洩を防いでセキュリティを確立しつつ、利用者毎に行先階を決定することが可能となる。
【００２１】
しかし、入出力メイン処理装置４は、行先階を決定する必要がなく、単に利用者毎にエレベーター利用の可否を判定するだけでよい場合がある。この場合、ＩＤカードには行先階を格納する必要はなく、ＩＤカードを、単純な入館許可証等の、行先階の入力を許可するための動作許可カードとしてよい。例えば、認識部３３がＩＤカードから読取った情報に基づいて、ＩＤカードが正規のカードであることを判断した場合に、認識部３３が行先階登録装置３による行先階の入力を許可する。このように認識部３３が処理を行うようにすれば、利用者の入館時におけるセキュリティを確保することができ、さらに入出力メイン処理装置４には、個人識別情報に対応した行先階を記憶する大規模なデータベースが必要ない。
【００２２】
入出力メイン処理装置４に接続されたカメラ制御システム６（画像認識部の一例）は、監視カメラ６１（第１撮影部の一例）、乗場に設置された乗場カメラ６２（第２撮影部の一例）、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂ（第３撮影部の一例）の動作を制御し、各カメラから画像データを取得する。監視カメラ６１は、建物の所定階の一例としてエントランス階に設置され、エントランス階を撮影した画像データ（第１画像の一例）を出力する。乗場カメラ６２は、監視カメラ６１が設置される階とは異なる階の建物に設置され、乗場階を撮影した画像データ（第２画像の一例）を出力する。かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂは、かご５１、５２、５ｎ内に設置され、かご内を撮影した画像データ（第３画像の一例）を出力する。
【００２３】
そして、カメラ制御システム６は、監視カメラ６１から入力する画像データ、及び乗場カメラ６２から入力する画像データに基づいてエレベーターの利用者の特徴量を検出する。例えば、カメラ制御システム６は、利用者が操作した行先階登録装置３から呼びが発生した時点で特徴量をエントランス階が撮影された画像データから検出した場合に監視カメラ６１が設置された階を発生階と認識し、呼びの発生後に乗場階が撮影された画像データから特徴量を検出した場合に、乗場カメラ６２が設置された乗場階を特徴量に該当する利用者の行先階と認識する。そして、利用者がエレベーターによって提供されるサービスを要求してからエレベーターを利用可能となるまでの待ち時間を計測する。
【００２４】
なお、カメラ制御システム６は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂから入力する画像データから検出したエレベーターの利用者の特徴量の変化に基づいて、利用者の乗降階数を求め、利用者毎にエレベーターの乗車時間を算出することも可能である。このとき、カメラ制御システム６は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂ、監視カメラ６１及び乗場カメラ６２から取得した画像データに対して、オンライン又はオフラインの画像処理技術を使用して、かご内の混雑、すなわちかごに乗車した利用者の人数を把握する。このようにかご内の人数、及び乗車時間が求められるため、群管理制御システム２は、利用者に対し、乗車時間を短縮可能なエレベーターを割当てることも可能となる。
【００２５】
ここで、オンラインの画像処理技術とは、例えば、高フレームレート（３０ｆｐｓ（frames per second））で連続撮影された画像データを処理する技術である。オフラインの画像処理技術とは、例えば、低フレームレート（１ｆｐｓ）で間欠撮影された画像データを処理する技術である。一般に高フレームレートで撮影された画像データの方が、低フレームレートで撮影された画像データよりも、１秒あたりの画像データの数が多いため、利用者の移動方向もよく分かる。しかし、利用者は静止している時間が長いため、高フレームレートで撮影された画像が求められない場合が多い。このため、カメラ制御システム６は、間欠撮影された監視カメラ６１から入力した画像データ及び乗場カメラ６２から入力した画像データに対して行う画像処理により、各階又はかご内における利用者の特徴量を検出し、利用者の人数を把握している。特徴量とは、例えば、利用者の色、顔認証結果、全身の形状、顔の形状、目、鼻、口の形状のいずれか又は組合せとした利用者の特徴を数値化した値である。そして、カメラ制御システム６は、この画像処理により予測したエレベーターの需要に応じた利用者情報（後述する図５及び図６に示す人数管理テーブル）を、群管理制御システム２に送信する。この画像処理は、エントランス階が撮影された画像データ、乗場階が撮影された画像データだけでなく、かご内が撮影された画像データに対しても行ってよい。
【００２６】
そして、カメラ制御システム６は、監視カメラ６１から入力した画像データから特徴量を検出した場合に、この特徴量に行先階を付与し、発生階毎、かつ行先階毎の利用者の人数を集計した結果を、任意の時間後におけるエレベーターの利用者を表す利用者情報として算出し、この利用者情報を群管理制御システム２に送信する。また、カメラ制御システム６は、エントランス階が撮影された画像データ、及び乗場階が撮影された画像データから検出した特徴量に基づいて、利用者毎に、待ち時間、乗車時間、及び、利用者がサービスを要求してからエレベーターの利用が完了するまでのサービス完了時間のうち少なくとも１つを算出することが可能である。
【００２７】
かご５１、５２、５ｎ内には、かご内操作盤５１ａ、５２ａ、５ｎａが設置されている。かご内操作盤５１ａ、５２ａ、５ｎａには、現在階及び行先階等が表示されている。エレベーターの利用者は、かご内操作盤５１ａ、５２ａ、５ｎａを操作して、エレベーターの行先階を選択することも可能である。そして、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂは、かご５１、５２、５ｎ内の利用者を撮影している。
【００２８】
エレベーター制御システム１１、１２、１ｎは、群管理制御システム２内の運行管理制御系２１による制御の下で、エレベーターの運行を個別に制御する。エレベーター制御システム１１、１２、１ｎは、それぞれ運行管理制御系１１ａ、運転制御系１１ｂ及び速度制御系１１ｃを備える。ここでは、１号機のエレベーターに対応するかご５１の運行がエレベーター制御システム１１によって管理される例について説明し、エレベーター制御システム１２、１ｎが管理するかご５２，５ｎの運行についてはエレベーター制御システム１１と同様に動作するため詳細な説明を省略する。
【００２９】
運行管理制御系１１ａは、かご５１の運行を管理する。そして、運行管理制御系１１ａは、かご内荷重やドアの開閉等の各事象の情報を運行管理制御系２１へ送信する。
運転制御系１１ｂは、自動運転や手動運転といったエレベーターの運転方式に合った運転を制御する。
速度制御系１１ｃは、主にかご５１を昇降するための不図示のモータに対するモータ制御を行う。
【００３０】
群管理制御システム２は、エレベーター制御システム１１、１２、１ｎから受信した運行データ、及び入出力メイン処理装置４から受信した信号に基づいて、１〜ｎ号機のエレベーターの運行を群管理制御する。上述したように、カメラ制御システム６は、カメラ制御システム６が認識した利用者毎の発生階及び行先階から求められるエレベーターの交通流、或いは、利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つを算出する。このため、群管理制御システム２は、カメラ制御システム６により算出されたエレベーターの交通流、或いは、利用者の待ち時間、乗車時間、サービス完了時間のうち少なくとも１つに基づいて、利用者に対し、待ち時間を短縮可能なエレベーターを割当てて、複数台のエレベーターの運行を群管理により制御する。このため、群管理制御システム２は、カメラ制御システム６から送信された利用者情報に基づいて、行先階登録装置３から呼びが発生した時点に近い時間帯におけるエレベーターの利用状況に基づいて、利用者毎に合理的な運行ルートとなるようなエレベーターを割当て、利用者に割当てたエレベーターを知らせることが可能である。群管理制御システム２が割当てたエレベーターは、例えば、行先階登録装置３の表示部３２に号機番号として表示され、利用者は表示された号機番号により、割当てられたエレベーターを知ることができる。このような動作は、群管理制御システム２が備える運行管理制御系２１、学習系２２、知能系２３により実現される。
【００３１】
運行管理制御系２１は、エレベーター制御システム１１、１２、１ｎから受信した、時々刻々と変化するエレベーター情報と行先階情報等を含む運行データを学習系２２に送信する。エレベーター情報とは、例えば、かご５１，５２，５ｎのかご位置や、乗降人数等を含む情報である。また、行先階情報とは、例えば、行先階登録装置３にて登録された行先階、行先階が登録された時間等を含む情報である。
【００３２】
運行管理制御系２１は、知能系２３により自動生成され、学習系２２により指示された運転プログラムを用いて、行先階別に配車するかご（号機）を決める割当て制御を行い、さらにエレベーター制御システム１１，１２，１ｎに対して、行先階別に割当て指令等を行っている。なお、１台しか設けられない単独エレベーターにおいては、群管理制御システム２が不要であるため、運行管理制御系２１の代わりに、エレベーター制御システム内の運行管理制御系１１ａがエレベーターの運行を管理する。
【００３３】
学習系２２は、過去に蓄積された、エレベーター情報や行先階情報を含む運行データに基づいて、建物内にてエレベーターの利用者の流れを表す交通流（人流とも呼ぶ）を学習して学習結果（交通モード）を生み出す。また、学習系２２は、知能系２３により生成された運転プログラムから、現時点の交通モードに最適な運転プログラムを選択し、この運転プログラムに基づく運行制御を運行管理制御系２１に指示する。
【００３４】
ここで、カメラ制御システム６は、監視カメラ６１、乗場カメラ６２、及びかご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂから得た画像データに基づいて、現時点でエレベーターを利用する利用者の人数を把握している。このとき、把握される利用者の人数は、かご５１、５２、５ｎに乗車している利用者数だけでなく、エントランス階でかご５１、５２、５ｎの到着を待つ利用者の利用者数も含まれる。そして、カメラ制御システム６は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂから得た画像データに基づいて、かご内の混雑度を算出する。かご内の混雑度は、例えば、利用者数をかご床面積で割ることで算出される。そして、カメラ制御システム６は、オフラインの画像処理技術を利用して、画像データを処理した結果に基づく、エレベーターの需要予測を算出する。エレベーターの需要予測は、現時点で利用されるエレベーターについて求められた、利用者の各階における乗降人数、エントランス階で待っている利用者の待ち時間等が含まれる。学習系２２は、カメラ制御システム６から入出力メイン処理装置４、運行管理制御系２１を通じて受信したエレベーターの需要予測に基づいて、現時点における建物内の交通流を学習している。
【００３５】
知能系２３は、学習系２２の学習結果（交通モード）を用いて新しい交通モードを生成すると共に、エレベーター運行のシミュレーションを実行することによって、建物内の交通需要、すなわち交通モードに応じた最適な運転プログラムを交通モード毎に自動生成する。
【００３６】
そして、運行管理制御系２１は、学習系２２により適していると判断された運転プログラムと運行データとを合わせて、合理的なルートを策定する。この結果、利用者にとって最適なエレベーターが割当てられることとなる。
【００３７】
次に、エレベーターシステム１の各装置及びシステムを構成する計算機Ｃのハードウェア構成を説明する。
図２は、計算機Ｃのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００３８】
計算機Ｃは、いわゆるコンピュータとして用いられるハードウェアである。計算機Ｃは、バスＣ４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）Ｃ１、ＲＯＭ（Read Only Memory）Ｃ２、ＲＡＭ（Random Access Memory）Ｃ３を備える。さらに、計算機Ｃは、不揮発性ストレージＣ５、ネットワークインターフェイスＣ６を備える。
【００３９】
ＣＰＵ Ｃ１は、本実施の形態例に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ Ｃ２から読み出して実行する。ＲＡＭ Ｃ３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれる。例えば、カメラ制御システム６の機能は、カメラ制御システム６を構成する計算機ＣのＣＰＵ Ｃ１にて実現される。他の装置及びシステムについても同様である。
【００４０】
不揮発性ストレージＣ５としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリ等が用いられる。この不揮発性ストレージＣ５には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターの他に、計算機Ｃを機能させるためのプログラムが記録されている。ＲＯＭ Ｃ２、不揮発性ストレージＣ５は、ＣＰＵ Ｃ１が動作するために必要なプログラムやデータ等を記録しており、計算機Ｃによって実行されるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な非一過性の記録媒体の一例として用いられる。このため、ＲＯＭ Ｃ２、不揮発性ストレージＣ５には、このプログラムが永続的に格納される。
【００４１】
ネットワークインターフェイスＣ６には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ（Local Area Network）、専用線等を介して各種のデータを装置間で送受信することが可能である。
【００４２】
図３は、群管理制御システム２の機能ブロック図である。
【００４３】
運行管理制御系２１は、入出力メイン処理装置４を通じて、カメラ制御システム６により求められた利用者の乗降人数７１、行先階情報７２、監視カメラ情報７３を得る。
始めに、乗降人数７１、行先階情報７２、監視カメラ情報７３について説明する。
【００４４】
乗降人数７１は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂが撮影した画像データに基づいて、カメラ制御システム６により算出されるかご５１、５２、５ｎへの利用者の乗降人数を示す。例えば、カメラ制御システム６は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂの撮影範囲に利用者が入り込むと、利用者がかご５１、５２、５ｎに乗車したと判別する。一方、カメラ制御システム６は、かご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂの撮影範囲から利用者が出ると、利用者がかご５１、５２、５ｎから降車したと判別する。これにより、カメラ制御システム６は、任意の時間帯毎に乗降人数７１を算出することが可能となる。
【００４５】
なお、乗降人数７１は、かご内荷重を用いて算出される場合もある。この場合、乗降人数７１は、例えば、入出力メイン処理装置４により算出される。入出力メイン処理装置４は、かごの床下に設置される荷重センサが得た荷重値を、利用者一人当たりの体重を６０ｋｇとして除算することで、かごに乗車した利用者数を把握することが可能となる。
【００４６】
また、乗降人数７１は、荷重センサやカメラ以外にも、かご内に設置されたタグ検出装置や距離センサ等を用いて算出することも可能である。この場合も、乗降人数７１は、例えば、入出力メイン処理装置４により算出される。そして、入出力メイン処理装置４は、タグ検出装置がかご内で検出したタグの数、又は距離センサがかご内で検出した利用者までの距離等により、かご内の利用者の有無を検出し、かご内の乗降人数７１を把握することが可能である。
【００４７】
行先階情報７２は、かごに乗車した利用者がかご内操作盤５１ａの行先階釦を押して行先階を登録した瞬間に、入出力メイン処理装置４によって利用者に関連付けられる情報である。また、行先階情報７２は、入出力メイン処理装置４によって、行先階登録装置３により登録された利用者の行先階と、利用者を関連付けた情報でもある。
【００４８】
監視カメラ情報７３は、利用者の発生階から行先階への関連付けを確実に行うための情報である。この関連付けは、例えば、カメラ制御システム６が、監視カメラ６１、乗場カメラ６２、及びかご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂから得た画像データに基づいて行う処理である。例えば、後述する図４に示すようにカメラ制御システム６は、乗場に設置された乗場カメラ６２が撮影した画像を参照し、乗場ドアの前にいた利用者がいなくなった場合に、利用者がかごに乗車したと認識する。そして、カメラ制御システム６は、利用者に対して、かごに乗車した利用者が行先階登録装置３を操作して呼びを発生した発生階を関連付けた監視カメラ情報７３を生成する。
【００４９】
また、カメラ制御システム６は、呼びの発生階とは異なる階床の乗場に設置された複数の乗場カメラ６２が撮影した乗場の画像データに基づいて、乗場ドアが開き、かごから利用者が現れた場合に、この乗場階を利用者の行先階として認識する。そして、カメラ制御システム６は、発生階に関連付けた監視カメラ情報７３に、利用者の行先階を関連付ける。ここで、カメラ制御システム６は、発生階と行先階で利用者の特徴量を共有する。これにより、カメラ制御システム６は、発生階を認識した利用者の特徴量と、行先階を認識した利用者の特徴量が同一である利用者について、発生階と行先階を関連付けることが可能となる。そして、カメラ制御システム６は、発生階別、行先階別に利用者の人数を把握することが可能となる。
【００５０】
次に、運行管理制御系２１、学習系２２、知能系２３が実行する各処理について説明する。ここでは、群管理制御システム２の各部により行われる処理の概要を説明する。
【００５１】
建物内の交通流をパターン化した交通モードは時々刻々と変化し、オフィスビル、テナントビル、ホテル等の用途によっても様々な交通モードが存在する。そこで、学習系２２は、カメラ制御システム６から収集して保存した乗降人数７１、行先階情報７２及び監視カメラ情報７３により、各階の利用者の乗降人数等を示す各階の利用状況ブロック７４を作成する。そして、学習系２２は、所定時間毎に各階の利用状況ブロック７４に示される内容が、既存の交通モードＭ１〜Ｍ６のいずれかに該当するかを識別する交通モード識別ブロック７５を実行する。さらに、学習系２２は、所定時間毎に交通モード識別ブロック７５にて識別した交通モードを学習する交通モード学習ブロック７６を実行する。ここで、学習系２２は、学習した交通モードが、既存の交通モードＭ１〜Ｍ６に該当しない場合、この交通モードから抽出した特徴を知能系２３に送る。知能系２３は、この特徴に基づいて、交通モード生成ブロック７７により建物に固有の新たな交通モードＭｎを生成し、この交通モードに適した制御パラメータを含む運転プログラムを作成する。運行管理制御系２１は、知能系２３が作成した運転プログラムを選択して、各エレベーター制御システム１１、１２、１ｎの運行を群管理制御する。そして、群管理制御システム２により、エレベーターの利用者に適した合理的な運行ルートに基づくエレベーターの割当が行われ、交通モードが変化する複雑な用途に対応する運行管理制御が実施可能となる。以下に具体的な説明を行う。
【００５２】
上述したように建物にてエレベーターを利用する人の流れは、交通流又は人流とも呼ばれる。交通流は、階床及び方向によって複雑な分布を持っている。このため、学習系２２は、運行管理制御系２１が収集した運行データをオンラインで処理する。そして、学習系２２は、カメラ制御システム６により判定された運行データ及び利用者の乗降により示される交通流が、知能系２３によって生成された建物内の代表的な交通情報を示す交通モードＭ１〜Ｍ６のいずれに属するかを識別する。
【００５３】
次に、学習系２２は、運行データに基づいて、単位時間当りの階別及び方向別の交通情報として各階の利用状況ブロック７４を作成する。各階の利用状況ブロック７４は、建物内の人の流れを示す階床別の乗降人数を表し、縦軸の数字が各階床、横軸右が下りの人数、横軸左が上りの人数を表す。このため、横軸右より、２階の乗降人数が一番多いことが示され、横軸左より、１階の乗降人数が一番多いことが示される。このように各階の利用状況ブロック７４は、利用者の発生階から行先階別の利用状況を示すものであり、５分毎、交通モード毎、又は１日全体を通して蓄積される。
【００５４】
そして、学習系２２は、各階の利用状況ブロック７４に基づいて、呼びの発生階から行先階別の人数を把握することで、例えば、（発生階の人数）＜（行先階の人数）であれば、上昇方向への利用者と認識し、（発生階の人数）＞（行先階の人数）であれば、下降方向への利用者と認識する。これにより、乗場毎に設置された上下式釦の入力に応じて、乗場からの上昇／下降方向へのサービス要求を把握していた従来のシステムを用いなくてよくなる。
【００５５】
さらに、学習系２２は、エレベーターの利用状況に応じて、所定の時間毎に建物の交通流がどの交通モードに該当するかを学習する。図３では、交通モードとして、交通モードＭ１、Ｍ２、Ｍ３のいずれかが学習された例が示されている。交通モードＭ１〜Ｍ６は、学習系２２により、例えば、一日の終りに、各交通モード毎に収集した交通情報データを前日までの結果と合わせて更新される。
【００５６】
そして、知能系２３は、交通モード学習ブロック７６により学習された交通モードから新たな特徴を抽出し、この特徴に基づいて、建物に固有の交通モードＭｎを生成する。例えば、交通モード生成ブロック７７には、知能系２３により生成された交通モードＭ１〜Ｍ６が示される。交通モードＭ１〜Ｍ６は、横軸が下り乗降人数、縦軸が上り乗降人数の座標上において、６つの領域Ｍ１〜Ｍ６に区分けして交通需要の状況を示す。
【００５７】
通常、上り／下り共に乗降人数が少ない領域Ｍ１は閑散モード、適度に上り／下りの乗降人数がある領域Ｍ２は平常モードを表す。また、上り／下り共に乗降人数が多い領域Ｍ４、Ｍ５は混雑モード(例えば、昼食時に建物の中ほどの階床の食堂に乗降客が集中する場合)を表す。また、上りの乗降人数が多い領域Ｍ３はアップピーク混雑（例えば、出勤時）、下りの乗降人数が多い領域Ｍ６はダウンピーク混雑（例えば、退勤時）と呼ばれる。
【００５８】
その後、学習系２２は、交通モード識別ブロック７５を実行して、交通モードＭ１〜Ｍ６の変化の傾向を学習し、建物内の人の流れを示す各階の利用状況ブロック７４から示される交通モードが、交通モード生成ブロック７７に示される交通モードＭ１〜Ｍ６のいずれに属するかを識別する。なお、知能系２３により新たな交通モードＭｎが生成された場合、交通モードＭｎについても各階の利用状況ブロック７４から示される交通モードが属するかを識別する対象となる。そして、学習系２２は、交通モードＭ１〜Ｍ６、Ｍｎに属する現在の交通モード、例えば出勤、昼食、退勤等に該当する交通モードを識別する。交通モードが識別されると、交通モード学習ブロック７６によって、当該交通モードに応じた制御に使用されるパラメータを展開する。このような一連の処理により、運行管理制御系２１、学習系２２及び知能系２３が動作する。
【００５９】
図４は、エントランス階、かご内、ｎ階のホールが撮影されたカメラ画像の例を示す説明図である。図４では、時刻Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５の順にカメラ画像が変化する様子が示される。ここでは、１号機のかご５１に利用者が乗降する様子について示す。
【００６０】
図中で、カメラ制御システム６が管理する、監視カメラ６１が撮影したエントランス階カメラ画像８１と、かご内カメラ５１ｂが撮影したかご内カメラ画像８２と、ｎ階の乗場に設置された乗場カメラ６２が撮影したカメラ画像８３を示す。そして、カメラ制御システム６は、各カメラ画像に基づく画像データから利用者の特徴量を検出している。
【００６１】
（時刻Ｔ１）
まず、ある任意の時刻Ｔ１における、乗場、及びかご内に誰もいない状態において、エントランス階カメラ画像８１と、かご内カメラ画像８２と、ｎ階のカメラ画像８３には、利用者は未検出の状態である。
【００６２】
（時刻Ｔ２）
ある任意の時刻Ｔ２における、エントランス階の乗場に利用者が存在した場合において、エントランス階カメラ画像８１には、異なる特徴量を有する利用者８４〜８８が検出される。この際、カメラ制御システム６は、個人を認識してもよいが、個人を認識できなくても利用者８４〜８８がエントランス階にいることが分かればよい。そして、利用者８４〜８８は全てエントランス階をかご呼びの発生階として、かご５１の到着を待っている。そして、かご内カメラ画像８２と、ｎ階のカメラ画像８３には利用者が未検出の状態である。
【００６３】
（時刻Ｔ３）
ある任意の時刻Ｔ３における、エントランス階にエレベーターが到着し、かご５１に利用者８４〜８８が乗車した状態でかご５１が出発すると、エントランス階カメラ画像８１には、先ほど時刻Ｔ２にて検出した利用者８４〜８８が映っていない。即ち、時刻Ｔ１と同じ、又は類似しているエントランス階カメラ画像８１が撮影されているので、カメラ制御システム６は、エントランス階を呼びの発生階として利用者８４〜８８を認識し、追従する。
【００６４】
一方、かご内カメラ画像８２には、利用者８４〜８８が検出されており、利用者８４〜８８がかご５１に乗車していることが分かる。そして、ｎ階のカメラ画像８３には利用者が未検出の状態である。
【００６５】
なお、かご５１に利用者８４〜８７のみが検出されていた場合、エレベーターを利用するのは利用者８４〜８７のみであり、利用者８８はエレベーターを利用していない。このとき、カメラ制御システム６は、利用者８８の特徴量を学習し、利用者８８の特徴量がエントランス階で検出されたとしても、この利用者８８は、エレベーターを利用しない可能性があると学習する。
【００６６】
（時刻Ｔ４）
ある任意の時刻Ｔ４における、かご５１に利用者が乗車後、利用者８４、８５が、ｎ階より低い任意のｍ階にて降車した場合について検討する。ただし、ｍ階にはカメラ制御システム６が制御するカメラが無い場合を想定する。そして、エントランス階カメラ画像８１、及びｎ階のカメラ画像８３には、時刻Ｔ２にて検出した利用者８４〜８８が映っていない。
【００６７】
一方、かご内カメラ画像８２には、利用者８６〜８８のみが検出されており、利用者８４、８５は未検出となる。このため、カメラ制御システム６は、利用者８４、８５を、エントランス階を発生階とし、ｍ階を行先階とする関連付けを行うことが可能となる。
【００６８】
（時刻Ｔ５）
ある任意の時刻Ｔ５における、利用者８６〜８８がある任意のｎ階にて降車した場合において、エントランス階カメラ画像８１には、時刻Ｔ２にて検出した利用者８４〜８８が映っておらず、かご内カメラ画像８２には、時刻Ｔ３にて検出した利用者８４〜８８が映っていない。そして、ｎ階のカメラ画像８３には、利用者８６〜８８のみが検出されている。このため、カメラ制御システム６は、利用者８６〜８８を、エントランス階を発生階とし、ｎ階を行先階とする関連付けを行うことが可能となる。
【００６９】
なお、カメラ制御システム６は、ｎ階のカメラ画像８３より行先階の関連付けを行っても、かご内カメラ画像８２によって、時刻Ｔ４と時刻Ｔ５の差分から利用者８６〜８８が未検出となったことからｎ階を行先階として関連付けてもよい。カメラ制御システム６が、時刻の差分、又は、時刻Ｔ４でｍ階にて利用者が降車したことにより、利用者に行先階を関連付けるためには、かご５１がｍ階又はｎ階で到着したことを示す到着指令がエレベーター制御システム１１から送出されたことをカメラ制御システム６が把握する必要がある。このため、カメラ制御システム６は、現在運行しているかご毎にどの階に到着したかを汁必要があり、群管理制御システム２、或いはエレベーター制御システム１１〜１ｎと連携しなければならない。
【００７０】
また、カメラ制御システム６は、乗場カメラ６２が撮影したカメラ画像により、乗場にいる利用者を検出することは可能であるが、確実に利用者が乗車及び降車したことを判別するためには、時間変化における各カメラから得たカメラ画像によって利用者を検出する必要がある。従って、カメラ制御システム６は、例えば、利用者がかご５１に乗車した際には、かご内のカメラ画像からは利用者を検出せず、乗場カメラ６２のカメラ画像から利用者を検出した際に、発生階を認識し、乗車予定と考えられる利用者を検出する。一方、カメラ制御システム６は、かご５１から利用者が降車する際には、かご内のカメラ画像から利用者を検出し、乗場カメラ６２のカメラ画像から利用者を検出した際に、この利用者の行先階として認識し、降車の利用者を検出する。
【００７１】
以上により、カメラ制御システム６は、各カメラから収集した画像データから利用者の特徴量を検出し、利用者毎に発生階及び行先階を関連付けることが可能となる。このとき、カメラ制御システム６は、利用者毎に待ち時間、かご内の乗車時間等も関連付けることが可能である。このようにカメラ制御システム６が関連付けて作成した、利用者の発生階及び行先階を示す人数管理テーブルの例を図５と図６に示す。
【００７２】
図５は、利用者毎の乗降階及び乗降時刻を示す人数管理テーブルの構成例を示す説明図である。人数管理テーブルには、特徴量、発生階、行先階、発生時刻、乗車時刻、降車時刻が利用者毎に格納される。
【００７３】
特徴量とは、例えば、利用者の特徴を示す値であり、以下、特徴量Ａを例に挙げて説明する。
発生時刻とは、例えば、エントランス階にて特徴量Ａの利用者を検出した時刻を表す。
乗車時刻とは、例えば、かご内にて特徴量Ａの利用者を検出した時刻である。
降車時刻とは、例えば、かご内にて特徴量Ａの利用者を検出した後、特徴量Ａの利用者を未検出となった時刻、或いは、ｎ階にて特徴量Ａの利用者を検出した時刻である。
例えば、特徴量Ａで特定される利用者は、８時００分００秒にエントランス階即ち１階から乗車し、ｍ階にて降車したことが示される。
【００７４】
カメラ制御システム６は、特徴量、発生階、行先階、発生時刻、乗車時刻、降車時刻に基づいて、発生階にて検出された時刻の順番にレコードを生成する。本レコードに従って、図５に示す発生階別、行先階別の利用人数テーブルを作成する。そして、カメラ制御システム６は、本テーブルによって、各利用者の発生時刻、乗車時刻、降車時刻が求めるため、利用者毎に待ち時間、乗車時間、サービス完了時間を算出する。
【００７５】
待ち時間とは、乗場にて利用者がエレベーターを待っている時間であり、乗場に到着してから乗車するまでの時間を表す。待ち時間は、（乗車時刻）−（発生時刻）によって算出される。
乗車時間とは、かごに乗車している時間を表し、乗車してから、降車するまでの時間を示す。乗車時間は、（降車時刻）−（乗車時刻）によって算出される。
サービス完了時間とは、利用者が乗場にてかごの到着を待ち、かごに乗車した後、行先階で降車するまでの時間を表し、（待ち時間）＋（乗車時間）で算出される。サービス完了時間は、エレベーターのサービス要求を行ってからエレベーターの利用が完了するまでの時間でもある。サービス完了時間は、（待ち時間）＋（乗車時間）、或いは、（降車時刻）−（発生時刻）によって算出される。
【００７６】
このため、カメラ制御システム６は、乗場カメラ６２、及びかご内カメラ５１ｂ、５２ｂ、５ｎｂの画像データにより、各利用者の評価指標となる時間を検出できる。なお、カメラ制御システム６は、センサ（例えば、荷重センサ、光電センサ）の出力信号等によって利用者の乗降時間を検出してもよい。この場合も、利用者個人を特定することはできないが、カメラ制御システム６は、各階における発生階及び行先階と利用者数の増減により交通流を計測可能である。
【００７７】
図５に記載されたレコードに基づいて、所定時間における各階の乗降人数の算出が要求されると、カメラ制御システム６は、この要求に応じた各レコードにより表される利用者毎の発生階及び行先階の乗降人数に基づく、エレベーターの利用者情報を算出可能となる。例えば、図５を参照すると、分解能が５分単位であった場合、８時００分００秒から８時５分００秒までの利用者情報は、１階からｍ階までの利用者は２名、１階からｎ階までの利用者は３名となる。
【００７８】
また、分解能が１分単位であった場合、８時００分００秒から８時０１分００秒までの利用者情報は１階からｍ階までの利用者は２名、１階からｎ階までの利用者は０名となる。８時０１分００秒から８時０２分００秒までの利用者情報は１階からｍ階までの利用者は０名、１階からｎ階までの利用者は３名となる。こうして、所定の時間帯における各階の利用者の待ち時間、及び発生し得る利用者人数を予測することができ、この予測した情報に基づいて、群管理制御システム２にて適切な群管理制御を行うことが可能となる。
【００７９】
図６は、所定の時間帯毎の各階において上昇／下降方向のサービス要求を行い、実際にエレベーターを利用した利用者の乗車人数を表す人数管理テーブルの説明図である。図６には、例えば、地下１階（Ｂ１階）、１階、途中階、９〜１５階を基本サービス階とするエレベーターの利用人数の例が示されている。本実施の形態においては、８時００分を開始とした１０分毎の履歴情報を表示するが、前述のとおりテーブルの分解能はこれに限らない。５分後、８時間単位等、要求に応じてテーブルを形成する。以上により、発生階別行先階利用人数テーブルが形成可能となる。
【００８０】
例えば、８時００分〜８時１０分までの時間帯を示す人数管理テーブルを見ると、１階から乗車し、９階で降りた利用者の人数は４人であり、１０階で降りた利用者の人数は２人である。一方、１１階で乗車し、１階で降りた人数は１人である。このように早朝（例えば、出勤時間帯）では、１階から９階以上に移動するサービス要求が多く行われ、このときの交通モードは、図３に示した領域Ｍ３に示されるアップピーク混雑であることが分かる。
【００８１】
そして、カメラ制御システム６は、例えば、今現在の乗場カメラによって乗場の状況を検出し、過去に学習された特徴量に基づく各利用者の行先階を推定する。そして、カメラ制御システム６は、群管理制御システム２、或いはエレベーター制御システム１１〜１ｎに図５又は図６に示した人数管理テーブルを送信する。更にカメラ制御システム６は、利用者が上下式押し釦３４を押した時点で、カメラによる利用者の特徴量を検出すると、図５に示した過去の人数管理テーブルに示されるレコードに基づいて、特徴量と行先階との関連付けを行い、利用者の行先階を推定することが可能となる。このため、カメラ制御システム６は、利用者が呼びを発生した時点で、この利用者に対する発生階及び行先階を予測する。
【００８２】
そして、群管理制御システム２は、カメラ制御システム６によって予測された利用者毎の発生階及び行先階に基づいて、利用者がサービス要求を行う前に配車する制御が可能となる。また、群管理制御システム２は、学習系２２が乗場の利用状況に基づいて、精度よく交通モードを識別できるため、運行管理制御系２１による群管理を行うために適切な運転プログラムを選択することが可能となる。
【００８３】
上述した一実施の形態に係るエレベーターシステム１では、カメラ制御システム６が、建物内に複数台のカメラを設置し、建物内を移動する利用者のエントランス階、かご内、乗場階における様子を時間帯毎に撮影した画像データを蓄積している。そして、カメラ制御システム６は、利用者の特徴量に基づいて所定時間帯における、エレベータの利用者数、乗降階数等を求める。群管理制御システム２は、利用者がエレベーターにサービス要求を行った時点、すなわち呼びを発生した時点に近い時間帯におけるエレベーターの利用状況が分かる。そして、群管理制御システム２は、建物内の各階におけるエレベーターの交通流、及び利用者毎に計測された待ち時間に基づいて厳密なエレベータの運行管理を行うことが可能となる。また、群管理制御システム２は、利用者毎に合理的な運行ルートすなわち、適切なエレベータを割当て、割当てられたエレベーターの待ち時間が短縮されるため、利用者にとっては、実際の待ち時間が減ったことを体感でき、利用者の利便性が向上する。
【００８４】
なお、上述した実施の形態では、かご内が撮影された画像も含めて、かごに乗車した利用者数の増減を計測したが、かご内が撮影された画像は必須ではない。カメラ制御システム６は、例えば、エントランス階が撮影された画像、及び複数の乗場階が撮影された画像から利用者の特徴量を検出することで、かご内を撮影しなくても、利用者の乗降階及び乗降人数を計測可能である。
【００８５】
なお、本発明は上述した実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ここで説明した実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１…エレベーターシステム、２…群管理制御システム、３…行先階登録装置、４…入出力メイン処理装置、６…カメラ制御システム、１１〜１ｎ…エレベーター制御システム、１１ａ…運行管理制御系、１１ｂ…運転制御系、１１ｃ…速度制御系、２１…運行管理制御系、２２…学習系、２３…知能系、３１…行先階入力部、５１ｂ，５２ｂ，５ｎｂ…かご内カメラ、６１…監視カメラ、６２…乗場カメラ、７１…乗降人数、７２…行先階情報、７３…監視カメラ情報
【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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