(57)【要約】【課題】駅ホーム上で事故を高い精度で迅速かつ確実に自動的に検知して警報を発し、駅ホーム上で駅員の在・不在、駅ホームの混雑度に応じて自動警報を行えるホーム事故検知システムを提供する。【解決手段】このホーム事故検知システムは、駅ホームの縁に沿って設置され、計測時刻毎に検知画像を出力する複数のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎと、複数のＭＥＭＳセンサの各々が出力する検知画像に基づき旅客像の状態に係るデータを記憶する記憶手段４１と、記憶手段に記憶された旅客像の状態に係るデータと判定用データとを比較して一致するか否かを判定し、一致するときに旅客像に対応する旅客に事故が発生したと判定する処理手段５２と、事故発生と判定のとき自動的に警報を発する警報手段と、駅ホームに駅員が居るか否かを判定し、警報手段を自動警報不能または自動警報可能にする駅員監視手段（６２，６４，６５）とを備える。【選択図】図４
2012056535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
列車が入線する駅ホームのホーム縁に沿って当該ホーム縁の上方位置に設置され、所定
の時間間隔で設定された計測時刻毎に、それぞれ設定された検知エリアに係る検知画像を
出力する複数のエリア型距離センサと、
前記複数のエリア型距離センサの各々が出力する前記検知画像に基づき旅客像の状態に
係るデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記旅客像の状態に係るデータと判定用データとを比較して
一致するか否かを判定し、一致するときに前記旅客像に対応する旅客に事故が発生したと
判定する処理手段と、
前記処理手段が前記事故が発生したと判定したとき自動的に警報を発する警報手段と、
前記駅ホームに駅員が居るか否かを判定し、前記駅員が居ると判定するときには前記警
報手段を自動警報不能にしかつ前記駅員が居ないと判定するときには前記警報手段を自動
警報可能にする駅員監視手段と、
を備えることを特徴とするホーム事故検知システム。
【請求項２】
前記複数のエリア型距離センサの前記検知画像に基づき、前記駅ホームの混雑状態を判
定し、特定の混雑状態であると判定するときに前記複数のエリア型距離センサの各々によ
る前記旅客に関する前記検知動作を継続する混雑判定手段とを備えることを特徴とする請
求項１記載のホーム事故検知システム。
【請求項３】
前記駅員監視手段は、前記駅員が所持するＩＣタグと、前記ＩＣタグに感応するＩＣタ
グリーダとから構成されることを特徴とする請求項１または２記載のホーム事故検知シス
テム。
【請求項４】
前記複数のエリア型距離センサにおける隣り合う２つの前記エリア型距離センサの各々
の前記検知エリアの境界部は接している、または重なり部分を有することを特徴とする請
求項１〜３のいずれか１項に記載のホーム事故検知システム。
【請求項５】
前記エリア型距離センサはＭＥＭＳセンサであることを特徴とする請求項１〜４のいず
れか１項に記載のホーム事故検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はホーム事故検知システムに関し、特に、それぞれで設定された検知エリアにつ
いて距離センサとして機能する複数のＭＥＭＳセンサ等（エリア型距離センサ）をホーム
縁に沿った上方領域に一列状に配置し、当該複数のＭＥＭＳセンサの検知動作特性を利用
して旅客のホーム事故（巻き込み、引きずり、転落等）を検知すると共に真に必要な時に
警報を発するようにしたホーム事故検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ホームからの転落を検知する従来の技術として特許文献１，２に記載される技術が存在
する。
【０００３】
特許文献１に開示されるホーム転落検知装置では、その図１に示されるように線路軌道
に沿って所定の間隔で配置され、かつその図２に示されるようにホームから線路軌道に向
かって線路軌道側を斜めに覗き込むような配置姿勢で上方位置に設けられた複数の画像撮
像手段によって各々の転落検知エリアの撮像画像を取得する。複数の画像撮像手段によっ
て取得した各々の転落検知エリアに関する撮像画像に係る画像データに基づき、最初に転
落検知標本データを設定し、その後、現時点の画像データを取得し、当該現時点の画像デ
ータと転落検知標本データとの差分画像を得て、当該差分画像の差分領域の画素数に基づ
いて物体の転落を検知する。画像撮像手段はいわゆる撮像用カメラである。
【０００４】
特許文献２に開示されるホーム転落者検知方法等では、複数台のステレオカメラをホー
ムの縁部に沿って所定の間隔で配置し、複数台のステレオカメラの各々の検知エリアを撮
像し、撮像で得られた画像信号を用いた画像処理で、ホームからの落下物を検知し、落下
物の大きさを求め、その大きさから落下物が人であるか否かを判定するようにしている。
このときには画像処理では、ホーム上面より下側に設定された所定の高さよりも低くなっ
たことを条件に落下物の存在を判定し、かつステレオカメラから落下物までの距離を求め
、当該距離に基づいて落下物の高さを求めると共に落下物の占有画面数を求めるようにし
ている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２７６６０５号公報（図１と図２）
【特許文献２】特開２００３−２４６２６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１，２に基づくホーム転落検知装置では、検知手段として撮像用カメラ
（ステレオカメラを含む）を利用して撮像画像に基づいてホーム上で起きる転落等の事故
を検知するようしている。カメラによる撮像画像に係る情報を用いてその撮像画像上での
画素数に基づいて転落等の事故の判定を行っているため、線路軌道上に転落した人や物を
検知し、転落したという事実を検知することのみであり、旅客が、列車の進行動作と共に
ホームと列車との間に転落する等のホーム事故を高い精度で迅速に自動的に検知すること
はできなかった。
従って、列車発車時等における旅客の転落事故の自動検知は従来の転落検知装置では技
術的に難しい状態にあり、専ら駅員の目視確認作業に基づいて人為的に行っていた。
このため、検知システムの構成は、駅員による目視検知と機械による自動検知とが組み
合わされた構成になっており、検知システム上、駅員による目視検知と機械による自動検
知とを、駅員による手動で切り換えるように構成されていた。
【０００７】
本発明の目的は、上記の課題に鑑み、駅ホーム上でホーム縁で巻き込み、引きずり、転
落等の事故が生じた場合にこれを高い精度で迅速かつ確実に自動的に検知して警報を発す
ることができると共に、駅ホーム上で駅員の在・不在を自動的に区別し、駅員が不在のと
きにのみ当該警報を発するように構成でき、さらに駅ホームの混雑時または閑散時に応じ
て自動検知を行うことができるホーム事故検知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係るホーム事故検知システムは、上記の目的を達成するため、次のように構成
される。
【０００９】
第１のホーム事故検知システム（請求項１に対応）は、列車が入線する駅ホームのホー
ム縁に沿って当該ホーム縁の上方位置に設置され、所定の時間間隔で設定された計測時刻
毎に、それぞれ設定された検知エリアに係る検知画像を出力する複数のＭＥＭＳセンサ等
のエリア型距離センサと、複数のエリア型距離センサの各々が出力する検知画像に基づき
旅客像の状態に係るデータを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された旅客像の状態に
係るデータと判定用データとを比較して一致するか否かを判定し、一致するときに旅客像
に対応する旅客に事故が発生したと判定する処理手段と、処理手段が事故が発生したと判
定したとき自動的に警報を発する警報手段と、駅ホームに駅員が居るか否かを判定し、駅
員が居ると判定するときには警報手段を自動警報不能にしかつ駅員が居ないと判定すると
きには警報手段を自動警報可能にする駅員監視手段と、を備えることを特徴としている。
【００１０】
上記のホーム事故検知システムでは、駅ホームにおける列車が入線・停車するホーム縁
の所定の箇所にそれぞれ検知エリアが設定された複数のＭＥＭＳセンサ等のエリア型距離
センサを配置し、当該ＭＥＭＳセンサによって得られる検知エリアの高さ情報に基づいて
当該検知エリアでの旅客の動き（転落（存在・消滅）、引きずり（移動）、巻き込み（回
転）等）を検出し、旅客のホーム上の事故状態を特有の動きパターンに係る判定用データ
として用意して、比較を行い、正確かつ迅速に旅客のホーム事故状態を検知することが可
能となる。特に、この構成では、駅員監視手段でその存在を確認された駅員が駅ホーム上
に居るときには、このホーム事故検知システムによる自動検知を可能し、自動検知された
ときには警報手段による自動警報を不能にする。駅員が居る場合には警報は手動で行うよ
うに構成される。他方、駅員監視手段で駅ホーム上に駅員の存在が確認されない場合には
、当該ホーム事故検知システムによる自動検知を可能し、さらに自動検知がなされたとき
には警報手段によって自動的に警報を発するように構成される。
【００１１】
第２のホーム事故検知システム（請求項２に対応）は、上記の構成において、好ましく
は、複数のエリア型距離センサの検知画像に基づき、駅ホームの混雑状態を判定し、特定
の混雑状態であると判定するときに複数のエリア型距離センサの各々による旅客に関する
検知動作を継続する混雑判定手段とを備えることを特徴とする。この構成では、駅ホーム
において所定レベルの混雑状態が生じていることを条件に、旅客の事故状態の自動検知の
システムを継続的に、好ましくは所要時間の間、動作させるようにしている。
【００１２】
第３のホーム事故検知システム（請求項３に対応）は、上記の構成において、好ましく
は、駅員監視手段は、駅員が所持するＩＣタグと、ＩＣタグに感応するＩＣタグリーダと
から構成されることを特徴とする。
【００１３】
第４のホーム事故検知システム（請求項４に対応）は、上記の構成において、好ましく
は、複数のエリア型距離センサにおける隣り合う２つのエリア型距離センサの各々の検知
エリアの境界部は接している、または重なり部分を有することを特徴とする。隣り合う２
つのエリア型距離センサの各々の検知エリアの設定において、境界部を接するまたは重な
り合わせることにより、判定アルゴリズムの作成を容易化することができる。
【００１４】
第５のホーム事故検知システム（請求項５に対応）は、上記の構成において、好ましく
は、エリア型距離センサはＭＥＭＳセンサであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数のＭＥＭＳセンサ等のエリア型距離センサを利用して駅ホームの
ホーム縁を含む領域をレーザ光で２次元走査して当該ホーム縁における高さ情報を取得し
、当該高さ情報の変化から旅客像を特定し、当該旅客像の動きのパターンから旅客のホー
ム事故の発生状態を正確にかつ迅速に自動検知しかつ警報を発することができ、さらに、
当該自動検知に基づく警報の発生を、駅員監視手段で監視して駅員が居るときには自動的
に行わないようにし、かつ駅員が居ないときには自動的に行うようにしたため、本当に必
要な時のみに警報を発することができる。さらに複数のＭＥＭＳセンサ等で得られる検知
画像に基づいて駅ホーム上の旅客の混雑度を判定するための構成を備え、混雑の度合いに
応じて自動検知を行えるようにしたため、駅員が居る場合でも例えば所定の一定時間の間
は自動検知が継続されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係るホーム事故検知システムで用いられるセンサシステムのホームにおける具体的な配置構成を示す平面図である。
【図２】センサシステムのホームにおける具体的な配置構成を示す正面図である。
【図３】１つのＭＥＭＳセンサの計測で得られた検知画像の一例を示す図である。
【図４】ホーム事故検知システムの検知・判定システムの構成と、混雑判定および自動警報オン・オフ判定の各システムの構成を示すブロック図である。
【図５】駅のホーム上の一人の駅員と複数人の旅客の滞在状態を説明するための図である。
【図６】各ＭＥＭＳセンサの計測動作で得られる検知画像の３つの例（Ａ）安全エリアにいる場合、（Ｂ）危険エリアにいる場合、（Ｃ）軌道エリアに出た場合を示す図である。
【図７】ホームに入線・停車した列車が再び発車し動き出した時において、当該列車の近傍で旅客が留まっている状況を示す平面図である。
【図８】時間軸（ｔ）での計測時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３の経過に伴う２つのＭＥＭＳセンサ（ＳＥ５，ＳＥ６）の検知画像の変化状態を示す図である。
【図９】ホーム事故検知システムの旅客転落状態の検知と判定の動作の流れ、および自動警報に係る動作の流れを示すフローチャートである。
【図１０】ステイタスメモリ（４１）に保存される或る計測時刻での保存テーブルの一例を示す図である。
【図１１】ＥＭアルゴリズム（混合正規分布）に用いた混雑判定方法に係る動作の流れを示すフローチャートである。
【図１２】正規混合分布によるフィッティングを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に、本発明の好適な実施形態（実施例）を添付図面に基づいて説明する。
【００１８】
本発明に係るホーム事故検知システムは、主要素として、例えば列車移動時にホームと
列車の間に転落等の可能性のある旅客を検知するためのセンサシステムと、検知した旅客
に関して転落状態等が発生しているか否かを正確かつ迅速に自動検知する事故判定に係る
判定アルゴリズムを有する判定システムとを備える。本実施形態では「ホーム事故」の代
表例としてホーム転落を説明するが、他の例としては、列車による引きずりや巻き込み等
が存在する。
【００１９】
図１と図２を参照して、センサシステムのホームにおける具体的な配置に関する構成を
説明する。図１は平面図を示し、図２は正面図を示している。
【００２０】
図１および図２において、１１は駅のホームにおいて当該ホームを上方から見たもので
あり、１２はこのホーム１１に入線した列車を上方から見たものである。１１Ａは、列車
１２が入線した線路軌道に沿った位置に形成されるホーム縁である。ホーム縁１１Ａはホ
ーム１１と線路軌道との間の境界になる。このホーム縁１１Ａに沿って、ホーム縁１１Ａ
の内側の位置にて、その上方の位置に一列状に複数（例えばｎ個）のセンサＳＥ１，ＳＥ
２，…，ＳＥｎが所定の等間隔の配置関係に基づいて設置されている。ｎ個のセンサＳＥ
１，ＳＥ２，…，ＳＥｎはＭＥＭＳセンサである。以下、「ＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ
２，…，ＳＥｎ」と記す。ここで「ＭＥＭＳ」とは、よく知られた「Micro Electro Mech
anical System」の意味である。また「ＭＥＭＳセンサ」とは、レーザ光を２次元走査す
る検知部の構成と、光パルス飛行時間計測法による距離計測装置の構成とから成り、割り
当てられた特定の検知エリア（２次元領域）における３次元情報（この実施形態では「高
さ情報」）を測距機能に基づいて取得することができるエリアセンサである。換言すれば
「ＭＥＭＳセンサ」はエリア型距離センサである。本実施形態では、エリア型距離センサ
として代表的にＭＥＭＳセンサを用いた例で説明するが、本発明で用いられるエリア型距
離センサはＭＥＭＳセンサに限定されず、各種タイプ（使用光として近赤外ＬＥＤを用い
るもの、受光部として特殊ＣＣＤやＣＭＯＳ等を用いるもの）のエリア型距離センサを用
いることができる。
【００２１】
複数のＭＥＭＳセンサはホーム縁１１Ａに沿って上方に設けられた取付けフレーム１３
において等間隔で設置されている。取付けフレーム１３に設置された各ＭＥＭＳセンサＳ
Ｅ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎは、その検知部を下方に向けて配置され、下方に矩形の検知エ
リア１４が設定される。複数のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの各々は、ホ
ーム１１に入線し停車する列車１２の各車両の乗降ドア１２Ａに対応して配置されている
。従って各ＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎに対応する検知エリア１４は、通
常的には、列車１２の各車両の各乗降ドア１２Ａの出入り口（乗降口）の領域を含むよう
にして設定されている。乗降ドア１２Ａの出入り口等の領域は、旅客の乗降時において、
旅客の巻き込み事故が起きやすい領域である。そこで、当該出入り口領域を含むように検
知エリア１４が設定される。複数のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎは、対応
する検知エリア１４の高さ情報（２次元距離情報）を得るためのエリアセンサとしての機
能する。
【００２２】
図２では、複数のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎで隣りあう２つのＭＥＭ
Ｓセンサの各検知エリア１４の間の関係を示している。この図示例では、隣り合う２つの
検知エリア１４の境界部は、共通する重なり合う領域を有するように重なって設定されて
いる。図２では、１４Ａは最外側のレーザ光のスキャンプロフィール（スキャン輪郭）を
示している。隣り合う２つの検知エリア１４の位置関係では、境界部の共通領域をほぼゼ
ロにする（接するようにする）、或いは検知エリア１４を間をあけて離すように設定する
こともできる。隣り合う２つのＭＥＭＳセンサの検知エリアを離すように設定する場合に
は、後述する高さ情報に基づく判定アルゴリズムで予測処理が必要とされる。
【００２３】
上記のように設置されたｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの各々は、
所定の時間間隔で設定された検知時刻（計測時刻）において、対応する検知エリア１４に
ついて測距センサ装置として個別に高さ情報に関する検知動作を行う。各ＭＥＭＳセンサ
によって各検知時刻での検知動作で得られた対応する検知エリア１４内についての高さ情
報は処理コンピュータに送られ、当該処理コンピュータで検知時刻毎に検知エリア１４に
おける高さ情報に基づいて検知エリア１４毎の検知物情報を取得する。取得した高さ情報
に基づいて、閾値に利用して、検知エリア１４内の旅客の存在、および列車１２の客車の
存在等を検知することができる。上記検知物情報は旅客等の存在情報である。取得した高
さ情報、検知物情報は、検知時刻毎に、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々につ
いての検知情報としてテーブル形式でメモリに保存される。
【００２４】
また、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの各々で得られる検知情報（
検知画像）によれば、処理コンピュータ側において、対応する検知エリア１４に関して、
上記の旅客の存在情報と共に、設置位置に関する予めの位置情報に基づいて、ホーム縁１
１Ａの位置、およびホーム縁１１Ａの近傍の危険エリアの位置、それ以外の安全エリアの
位置が知られている。
【００２５】
図３に、１つのＭＥＭＳセンサによる計測で得られた検知画像の一例を示す。２１は、
対応する検知エリア１４を２次元矩形領域として示した検知画像である。この検知画像２
１において、２２はホーム縁１１Ａの位置を示すライン像であり、２３は危険エリア像で
あり、２４は安全エリア像であり、２５は検知エリア１４内に存在する旅客像である。
図３で、ライン像２２の上側が、実際には線路軌道側の領域になる。危険エリア像２３は
、実際には、通常的にホーム縁１１Ａから接近危険ラインの間の領域である。
【００２６】
次に、図４を参照して、本実施形態に係るホーム事故検知システムの検知・判定システ
ムの構成を説明する。
【００２７】
このホーム事故検知システムでは、特徴的な構成として、要部である検知・判定システ
ムに対して、さらに、混雑判定手段の構成と、自動警報オン・オフ判定手段の構成とが付
加されている。
【００２８】
ホーム事故検知システムでは、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの各
々から時系列の画像データを取得し、列車１２の到着・発車時における時間経過に伴うこ
れらの画像データの画像内容の変化に基づいて、自動的に旅客のホーム転落状態の有無を
検知し判定する検知・判定システムの機能部を有している。
【００２９】
当該検知・判定システムは、上記のセンサシステムで検知した旅客や列車の存在情報等
を取り出して記憶するメモリと、この記憶情報に基づいて旅客について転落状態が発生し
たか否かを正確かつ迅速に自動的に検知し判定する事故判定に係る判定アルゴリズムを実
行する演算処理部（ＣＰＵ）とから構成されている。
【００３０】
当該演算処理部（ＣＰＵ）は、さらに、上記のセンサシステムから与えられる情報に基
づいて駅ホームの混雑度を判定する機能と、事故判定に基づく判定結果に従って警報を自
動的に発する否かを判定する機能を有している。
【００３１】
図４に示した構成では、一例として便宜的に７個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥ７が示
されている。実際には、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各出力線がスイッチ部３
１に接続されている。ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々から出力される各検知
エリア１４の高さ情報に係る信号は、入力選択式スイッチ機能を有したスイッチ部３１に
入力される。スイッチ部３１に入力された複数のＭＥＭＳセンサの出力信号は、スイッチ
部３１によって演算処理装置３２側に適宜なタイミングで選択的に取り込まれる。演算処
理装置３２は、少なくとも１種類のメモリ４１と、ＣＰＵで所定のプログラムを実行する
ことにより実現される少なくとも２つの機能部、すなわち、旅客追尾部５１およびホーム
転落判定部５２とを備える。さらに演算処理装置３２の出力側には出力装置６１を備えて
いる。出力装置６１は、警報音や警報音声を発生させるためのアラーム信号、或いは信号
設備等に送られる停止信号を出力する。演算処理装置３２のホーム転落判定部５２と出力
装置６１との間には、ホーム転落判定部５２から出力される判定信号を通過（オン）また
は遮断（オフ）するスイッチ部６２が設けられる。
【００３２】
メモリ４１はステイタスメモリ（状態記憶用メモリ）である。このステイタスメモリ４
１は、旅客（人）の存在および移動に関する状態を記憶するメモリである。
【００３３】
また上記の２つの機能部（５１，５２）の機能内容（処理内容）は次の通りである。
【００３４】
旅客追尾部５１は、検知時刻毎にｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々が出力す
る検知画像２１を取り込み、複数の当該検知画像２１に現れる旅客像２５に基づいて、旅
客像２５の同一性を特定し、旅客像２５の位置の変化に基づき当該旅客の移動または消滅
を追尾する機能を有している。旅客追尾部５１で追尾された旅客に係る状態情報（各旅客
の特定情報、位置情報、位置の変化情報、消滅情報等）は、上記ステイタスメモリ４１に
保存される。
【００３５】
ホーム転落判定部５２は、ステイタスメモリ４１に保存された旅客情報を、判定用デー
タ（危険パターンデータ）７１と対比することによって、ホーム転落状態が生じているか
否かを判定し、当該判定用データ７１と一致するときにはホーム転落状態が発生したとい
う検知・判定を行う。ホーム転落状態を検知した時には、ホーム転落判定部５２は、出力
装置６１に対して検知信号を出力する。出力装置６１は、例えばアラーム信号発生器や停
止信号発生器である。アラーム信号発生器は、アラーム信号を出力して、関係部署或いは
関係する周辺領域等にアラーム音、アラーム光を発生させる。停止信号発生器は、列車運
行制御システムに対して、ホーム１１での発車を開始した列車１２を緊急に停止させる等
の停止信号を出力する。
【００３６】
演算処理装置３２は、さらに機能手段として、混雑判定部６３と自動警報オン・オフ判
定部６４を備える。
【００３７】
混雑判定部６３は、スイッチ部３１を介してｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各
々から出力される各検知エリア１４の高さ情報を取り込み、当該高さ情報に含まれる旅客
像の例えば密度から混雑度を判定する。混雑度の判定の仕方としては、例えば旅客である
人の数をカウントする、高さ情報について閾値（等高線として）を設定して当該閾値以上
の体積（または面積）を計算する、或いは、すべての画素内の高さデータを正規化し、Ｅ
Ｍアルゴリズムと混合正規分布を用いて、所定の混雑状態の際に予め設定した人らしい分
散が得られるかで判別するという方法がある。混雑判定部６３からは、所定の混雑状態に
達した場合には、混雑状態であるという信号（混雑信号）が出力される。
なお、上記の混雑の判定の仕方のうち、特に、ＥＭアルゴリズムと混合正規分布を用い
る混雑判定方法については後で詳述する。
【００３８】
自動警報オン・オフ判定部６４は、スイッチ部６２のオン・オフ状態を制御する信号を
出力する。自動警報オン・オフ判定部６４の判定基準は二通りある。第１の判定基準は、
上記の混雑判定部６３から上記混雑信号を与えられた場合である。第２の判定基準は、演
算処理装置３２の外部に設けられたＩＣタグリーダ６５からＩＣタグ検出の信号を与えら
れない場合である。自動警報オン・オフ判定部６４は、混雑判定部６３から混雑信号が出
力される場合、およびＩＣタグリーダ６５からＩＣタグ検出信号が出力されない場合のい
ずれか一方または両方が成り立つときに、スイッチ部６２をオン状態にする制御信号を出
力し、それ以外のときにはスイッチ部６２をオフ状態にする制御信号を出力する。スイッ
チ部６２がオン状態のときには、ホーム転落判定部５２がホーム転落の検知信号を出力す
ると、出力装置６１を介して自動警報が行われる。
【００３９】
上記のＩＣタグリーダ６５は、図５に示すように、ホーム１１に設置された駅員出入り
口部６６に配置されており、ＩＣタグ６７を身につけた駅員６８が駅員出入り口６６を通
ってホーム１１に入るときに、当該ＩＣタグ６７に電波Ｅで感応しＩＣタグ検出信号を出
力する。従って、この場合、ＩＣタグリーダ６５がＩＣタグ検出信号を出力するというこ
とは、駅員６８がホームに居るということを意味している。駅員６８がホーム１１に居る
ときには、原則的に警報は手動に設定される。但し、ホーム１１で混雑状態が生じ、混雑
判定部６３が混雑信号を出力する場合には、スイッチ部６２はオン状態になって自動警報
の状態にセットされる。駅員６８が元々ホーム１１に居ない場合、或いはホーム１１から
出た場合には、ＩＣタグリーダ６５はＩＣタグ検出信号を出力しないまたは最初に出力し
たＩＣタグ検出信号を解除し、これによりスイッチ部６２をオフ状態にする。なお図５に
おいて、６９は旅客である。
【００４０】
なお、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々から出力される各検知エリア１４の
高さ情報に係る信号を利用して、列車ホーム進入検知部、列車停車検知部、列車発車検知
部を設け、列車の移動に係る情報を得るように構成することもできる。他の列車による引
きずりや巻き込み等のホーム事故の場合には、特に、列車ホーム進入検知部、列車停車検
知部、列車発車検知部を設けることが必要になる。また上記の判定用データ７１について
は、列車による引きずりや巻き込み等のそれぞれの特徴に応じた危険パターンデータが用
意される。
【００４１】
次に、図６〜図１０を参照して、ホーム事故検知システムの検知・判定システム等の動
作を説明する。
【００４２】
図３で説明したように、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々の計測動作によれ
ば、その出力される情報では、それらの対応する各検知エリア１４に旅客１２が存在する
という前提の下で、図３に示した通りの検知画像２１を得ることができる。この際、検知
エリア１４に列車が存在する場合には列車像も併せて表示される。
【００４３】
ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々の計測動作に基づいて得られる検知画像の
代表的な例を、図６において再び示す。
【００４４】
図６において（Ａ）に示した検知画像２１は、図３で説明した検知画像と全く同じ内容
である。この場合、旅客像２５は安全エリア像２４内に存在しているので、ホーム１１に
入線してくる列車１２との位置的な関係において、旅客は安全な状態にあると判断するこ
とができる。
【００４５】
図６の（Ｂ）に示した検知画像２１では、旅客像２５は危険エリア像２３内に留まって
存在し、かつ列車１２が矢印７２のごとく動き出したにも拘わらず、その後、旅客像２５
に関して消滅状態（破線の小円２５Ａ）が生じている。このような検知画像２１は、ホー
ム１１上に居た旅客に関して実際にホーム１１と列車１２との間に転落した危険状態が発
生している可能性が高いことを意味している。この場合において、特に、旅客像が消滅し
た状態が検知画像２１で生じると、実質的にホーム転落の危険状態が発生していると判断
される。
【００４６】
他方、図６の（Ｃ）の検知画像２１に示されるように、危険エリア像２３内に存在した
旅客像２５が安全エリア像２４の方へ移動する場合（矢印７３でその動きを示す）には、
例えば、列車１２から降車した旅客が普通に列車１２の乗降口近傍の危険エリアから安全
エリアに移動したと判断され、安全な移動と判断されることになる。
【００４７】
図６の（Ａ）〜（Ｃ）に示した３つの検知画像２１は、それぞれ単体のＭＥＭＳセンサ
に基づく計測で得られる検知画像を示している。（Ａ）は或る１つの計測時刻での１枚の
検知画像である。（Ｃ）は旅客像２５が危険エリア像２３から安全エリア像２４に移動し
た状態（矢印７３）に基づいて判断を行うので、少なくとも２つの計測時刻での検知画像
を比較することで行われる判断である。（Ｂ）の場合には、元々或る時点で存在した旅客
像２５が消滅したことが検知されることが条件になるから、少なくとも２つの計測時刻で
の検知画像を比較することが必要となる。（Ｂ）の場合の消滅状態（破線の小円２５Ａ）
、（Ｃ）の場合の移動（矢印７３）では、関連する単体のＭＥＭＳセンサの計測で得られ
る検知画像で判断することが可能となる。
【００４８】
ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎから構成されるセンサシステムに基づく上記の計
測動作を前提にして、本実施形態に係るホーム転落検知システムの検知・判定システムの
動作が実行される。
【００４９】
図７は、例えばホーム１１に入線・停車した列車１２が再び発車し動き出した時におい
て、当該列車１２とホーム１１との間に旅客７４が転落した状況を示している。図７では
、列車１２の移動等と旅客７４の状況変化の検知に関して、一例として３つの計測時刻（
検知時刻）ｔ１，ｔ２，ｔ３が想定されているものとする。この状況は、列車１２とホー
ム１１との間に旅客７４が転落した状態が発生しているものとする。この旅客転落の発生
状態を、このホーム転落検知システムによれば、次の通り検知し判定する。
【００５０】
図７で示した例における旅客転落の検知・判定の場合には、計測時刻ｔ１〜ｔ３でのｎ
個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの検知動作において、旅客７４の動きの関係で、特に
２つのＭＥＭＳセンサＳＥ５，ＳＥ６の計測による検知画像に係るデータが使用される。
【００５１】
図８に、時間軸（ｔ）での計測時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３の経過に伴うＭＥＭＳセンサＳＥ
５，ＳＥ６の検知画像における変化状態を示す。
【００５２】
ＭＥＭＳセンサＳＥ５の検知画像について、計測時刻ｔ１では、旅客７４は、ＭＥＭＳ
センサＳＥ５の検知エリア１４のホーム縁１１Ａの近傍に存在し、ＭＥＭＳセンサＳＥ５
の検知画像２１は危険エリア像２３内に旅客像２５を含む画像８１のごとくなる。計測時
刻ｔ２の検知画像８２では、旅客７４はそのまま危険エリア像２３内に留まる。計測時刻
ｔ３の検知画像８３では、旅客像２５は消滅している。
【００５３】
次に、ＭＥＭＳセンサＳＥ６の検知画像について、計測時刻ｔ１およびｔ２の検知画像
９１，９２では、旅客７４は、ＭＥＭＳセンサＳＥ５の検知エリア１４内には存在しない
ので、旅客像２５は生じていない。さらに計測時刻ｔ３の検知画像９３でも、旅客像２５
はやはり生じていない。
【００５４】
上記のように、時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３の経過においてＭＥＭＳセンサＳＥ５，ＳＥ６に
よって得られる検知画像２１において上記のごとき変化の状態が生じるので、ＭＥＭＳセ
ンサＳＥ５，ＳＥ６の各々の検知画像２１の変化状態をモニタし、その特徴変化を検知す
ることで、旅客のホーム転落状態の発生の有無を判定することができる。すなわち、この
場合、ＭＥＭＳセンサＳＥ５，ＳＥ６の検知データを基礎にして、旅客のホーム転落状態
の発生の有無を判定する。より具体的には、ＭＥＭＳセンサＳＥ５，ＳＥ６の時刻ｔ１，
ｔ２，ｔ３の検知画像（画像８１〜８３，９１〜９３）の危険エリア像２３の近傍で存在
した旅客像２５の消滅という特徴的変化状態を基準として、「旅客のホーム転落状態の発
生」であると判定する。
【００５５】
図８で示した上記の特徴的変化状態の内容が図４で説明した判定用データ７１となる。
【００５６】
図９に示したフローチャートを参照して、ホーム事故検知システムの旅客のホーム転落
状態の検知と判定の各動作の流れと、混雑判定および自動警報オン・オフ判定の各動作の
流れを説明する。
【００５７】
ステップＳ１１，Ｓ１２によって、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎ
で検出された信号が取り込まれる。検出信号の取り込みは、ステップＳ１１において所定
の時間間隔で設定された計測時刻毎に繰り返して行われる。
【００５８】
ステップＳ１３では、ｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの各々で得られた検知エリ
ア１４毎の高さ情報に基づいて検出対象物として旅客を検出し、当該旅客に係る状態情報
（各旅客の特定情報、位置情報、位置の変化情報、消滅情報等）をステイタスメモリ４１
にテーブル形式で保存する。図１０にステイタスメモリ４１に保存される或る計測時刻で
の保存テーブル１０１の一例を示す。この保存テーブル１０１では、ｎ個のＭＥＭＳセン
サＳＥ１〜ＳＥｎの各々について、例えば、検知エリア１４における「位置」と、「検出
物」と、「高さ情報」とが記録されている。ここで、「位置」とは、検知エリア１４内に
おける危険エリア、安全エリア、またはホーム縁の外側（線路軌道側）のいずれかである
。「検出物」とは旅客像の有無である。「高さ情報」とは「検出物」の高さ情報であり、
例えば成人または子供の判断に使用される。当該保存テーブル１０１は、計測時刻毎に作
成される。
【００５９】
ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３に基づき、上記のｎ個のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ
２，…，ＳＥｎによってホーム１１のホーム縁１１Ａの近傍で設定された危険エリア等で
の旅客の追尾を行うための上記の旅客追尾部５１が実現される。
【００６０】
判定ステップＳ２２では、先ず事前のステップＳ２１において保存テーブル１０１から
旅客像２５に関するデータを抽出し、抽出した旅客像２５に関するデータの変化に係る情
報と判定用データ７１とが対比され、一致するか否かが判定される。判定ステップＳ２２
でＮＯであれば、旅客のホーム転落は生じていないとして検知処理を終了する。判定ステ
ップＳ２２でＹＥＳであるときには、旅客のホーム転落が生じているが、このときには次
の判定ステップＳ２３に移行する。
【００６１】
上記において、ステップＳ２１および判定ステップＳ２２によって前述した旅客転落判
定部５２が実現される。
【００６２】
そして、上記のステップＳ２１，Ｓ２２に平行してステップＳ３１〜Ｓ３４が実行され
る。ステップＳ３１では、保存テーブル１０１から旅客像２５に関するデータを抽出し、
当該データから例えば旅客像をカウントし、カウントした旅客像の数から混雑度を算出す
る。次の判定ステップＳ３２では、算出した混雑度を予め用意された閾値と比較して所定
の混雑度であるか否かを判定する。判定ステップＳ３２でＹＥＳの場合には、自動警報を
オンにする信号を出力し（ステップＳ３４）、ＮＯの場合には他の条件に基づき自動警報
がオンであるか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３４の次の段階、および
判定ステップＳ３３でＹＥＳである場合には、上記の判定ステップＳ２３に移行し、判定
ステップＳ２３での判定条件として用いられる。判定ステップＳ３３でＮＯである場合に
は、当該処理の流れの部分はエンドに移行する。
【００６３】
上記のステップＳ３１，Ｓ３２によって上記の混雑判定部６３が実現され、ステップＳ
３３，Ｓ３４によって上記の自動警報オン・オフ判定部６４が実現される。
【００６４】
判定ステップＳ２３では警報出力が行えるか否かを判定する。当該判定ステップＳ２３
は、前述のスイッチ部６２のオン状態（ＹＥＳ）またはオフ状態（ＮＯ）に対応するもの
である。判定ステップＳ２３でＹＥＳである場合には、旅客のホーム転落は生じているも
のとして出力装置６１から外部の装置に対してアラーム信号と停止信号が出力される（ス
テップＳ２４）。その後、検知処理が終了する。
【００６５】
以上によれば、ホーム事故検知システムにおいて、ホーム１１のホーム縁１１Ａに対応
して所定の上方位置に配置された所要数のＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの
検知画像情報を利用して旅客像を取得し、さらに旅客像の存在および消滅に係る情報を取
得し、これを判定用データ（図８に示す関係性）と対比することにより正確かつ迅速な旅
客のホーム転落の自動的な検知を可能し、緊急安全化動作を行うことによって事故発生の
未然防止を可能することができ、さらにＭＥＭＳセンサＳＥ１，ＳＥ２，…，ＳＥｎの検
知画像情報を利用して旅客の混雑度を算出し、混雑度に応じて自動警報のオン・オフを制
御することができる。加えて、ホーム１１における駅会い員６８の在・不在を判断するこ
とにより、自動警報の要・不要を制御することができる。
【００６６】
次に、上記のＥＭアルゴリズムと混合正規分布を用いる混雑判定方法を図１１と図１２
を参照して説明する。図１１はＥＭアルゴリズム（混雑判定方法）のフローチャートを示
し、図１２は解説図を示す。なお「ＥＭアルゴリズム」とは、混雑度を測定するための混
合正規分布および最尤推定の手法の１種である。
【００６７】
図１１において、先ず最初に、ＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎで得られた距離データを
地上からの距離データに変換する（ステップＳ４１）。そして、地上からの距離データの
総和を正規化する（ステップＳ４２）。その後、画像範囲から混雑閾値を導出し（ステッ
プＳ４３）、さらに閾値個の正規分布数の混合処理を行う（ステップＳ４４）。さらにそ
の後、ＥＭアルゴリズムを用いて距離データを正規混合分布でフィッティングする（ステ
ップＳ４５）。このフィッティングでは次の式が用いられる。
【００６８】
【数１】
2012056535.tif 000003
【００６９】
上記の式において、Ｋに代って範囲内の物の数を、共分散σｋによって人らしさを推定す
る。適切な正規分布数Ｋが与えられた場合、図１２の（Ａ）に示すように１つの物体に対
して１つの正規分布Ｎ（ｘ，ｙ｜μｋ，σｋ）がフィッティングされていると考えられる。
適切な正規分布数Ｋが与えられなかった場合、或いは少ない場合には図１２の（Ｂ）に示
すように１つの物体を複数個の正規分布を用いて表すようにフィッティングされる。逆に
多すぎる場合は、図１２の（Ｃ）に示すように複数の物体は１つの正規分布にフィッティ
ングされることになる。
【００７０】
そこで、適切な正規分布数Ｋを選択するために共分散を利用する。正規分布の半値幅が
人のウェストに相当すると考えて、身長に対するウェストの比率０．３５〜０．５０（平
均身長１７０ｃｍの場合、６０〜８５ｃｍ）を持つような共分散の値を正規分布の半値幅
の式から導出する。導出した共分散の範囲０．０９≦σｋ≦０．１８のとき、その正規分布
を人間と考える。人間がもっとも多くなる正規分布数Ｋを選択し、その結果から画像内に
存在する人間数を検知することができる。
【００７１】
次に単位面積あたりの混雑度を考える。各ＭＥＭＳセンサＳＥ１〜ＳＥｎの撮影範囲（
検知エリア１４）は、高さｈｍの位置に水平画角θrad、垂直画角ρradのＭＥＭＳセンサ
を設置したとき、「２ｈtan（θ／２）×２ｈtan（ρ／２）」となる。今、ｎ人／ｍ２の
状態を混雑とみなすと、画面全体で「４ｎｈ２tan（θ／２）tan（ρ／２）」人以上居る
とき混雑と考えられる。そのため、Ｋ＝４ｎｈ２tan（θ／２）tan（ρ／２）のときに、
それぞれの共分散σｋを考える（ステップＳ４６）。σｋの半分以上が人間と認識する共分
散の上限よりも大きいとき、Ｋ人以上画像内に存在すると考えられるので、混雑とみなす
（ステップＳ４７）。何故なら、多く見積もって１人に対して１つ荷物がある程度だと考
えられるからである。逆に小さければ非混雑とみなす（ステップＳ４８）。
【００７２】
以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさおよび配置関係については本発明が
理解・実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。従って本発明は、説明された
実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸
脱しない限り様々な形態に変更することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明に係るホーム事故検知システムは、駅の列車が入線するホームのホーム縁に沿っ
た検知エリアに対して所要の配置位置で複数のＭＥＭＳセンサ等を設置し、当該ＭＥＭＳ
センサ等の測距機能を利用して対応する検知エリアの高さ情報を取得し、高さ情報に基づ
き旅客の動作に係る情報を得て旅客のホーム事故を検知し、さらに自動警報の要・不要を
ホーム上の旅客の混雑度および駅員の在・不在に応じて制御することができ、ホーム上の
事故が生じた時において、これを高い精度で迅速かつ確実に自動的に検知し、最適に自動
警報を行うことに利用される。
【符号の説明】
【００７４】
１１              ホーム
１１Ａ            ホーム縁
ＳＥ１〜ＳＥｎ    ＭＥＭＳセンサ（エリア型距離センサ）
１２              列車
１３              取付けフレーム
１４              検知エリア
１４Ａ            スキャンプロフィール
２１              検知画像
２２              ライン像
２３              危険エリア像
２４              安全エリア像
２５              旅客像
３１              スイッチ部
３２              演算処理部
４１              ステイタスメモリ
５１              旅客追尾部
５２              ホーム転落判定部
６１              出力装置
６２              スイッチ部
６３              混雑判定部
６４              自動警報オン・オフ判定部
６５              ＩＣタグリーダ
６６              駅員出入り口部
６７              ＩＣタグ
６８              駅員
６９              旅客
７１              判定用データ
７４              旅客
８１〜８３        画像（ＭＥＭＳセンサＳＥ５の検知画像）
９１〜９３        画像（ＭＥＭＳセンサＳＥ６の検知画像）
１０１            保存テーブル
【図１】
2012056535.tif 000004
【図２】
2012056535.tif 000005
【図３】
2012056535.tif 000006
【図４】
2012056535.tif 000007
【図５】
2012056535.tif 000008
【図６】
2012056535.tif 000009
【図７】
2012056535.tif 000010
【図８】
2012056535.tif 000011
【図９】
2012056535.tif 000012
【図１０】
2012056535.tif 000013
【図１１】
2012056535.tif 000014
【図１２】
2012056535.tif 000015