(57)【要約】【課題】従来例による人数検知では、積載重量の変化の回数と方向とから人数を検知しているため、重量の変化が直線的な階段状でなければ検知出来ない。又、在場人数の精度に関して言及されていない。【解決手段】計測手段１１は、人数検知に用いるデータを計測する。乗降人数推定手段１２は、計測されたデータから乗降人数を推定する。乗客有無推定手段１３は、計測されたデータから閉空間内の乗客の有無を推定する。在場人数推定手段１４は、乗客有無推定結果が無である場合には、閉空間内の在場人数を０人にリセットし、乗客有無推定結果が有である場合には、{（前記戸開前在場人数）＋（前記乗車人数の推定結果）−（前記降車人数の推定結果）}で与えられる式から閉空間内の在場人数を推定する。【選択図】図１
2009102166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
閉空間内の乗車人数及び降車人数を推定するためのデータを計測する計測手段と、
前記計測手段により計測されたデータに基づいて乗車人数及び降車人数を推定する乗降人数推定手段と、
前記計測手段により計測されたデータに基づいて前記閉空間内の乗客有無を推定する乗客有無推定手段と、
前記乗降人数推定手段により推定された乗車人数及び降車人数の推定結果と、前記乗客有無推定手段の乗客有無推定結果とを受信して、（ア）前記乗客有無推定結果が無である場合には、前記閉空間内の在場人数を０人にリセットし、（イ）前記乗客有無推定結果が有である場合には、戸開前在場人数を前回の前記閉空間内の在場人数の推定結果とすると、{（前記戸開前在場人数）＋（前記乗車人数の推定結果）−（前記降車人数の推定結果）}で与えられる式から前記閉空間内の在場人数を推定する在場人数推定手段とを備えることを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項２】
請求項１記載の人数検知装置であって、
前記計測手段は、
所定のサンプリング周期で前記閉空間の積載重量を計測する重量センサであり、
前記乗降人数推定手段は、
計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
前記時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、前記閉空間の前記乗車人数及び前記降車人数を推定する波形観測手段とで構成されていることを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項３】
請求項２記載の人数検知装置であって、
前記波形観測手段は、
前記時間差分データの時系列変化が上方向に凸の波形となっている場合には、前記時間差分データの時系列変化と、前記所定の標準モデルの時間差分データの内でその値が０以上となる第１標準モデルの時間差分データの時系列変化との類似度を表す第１正規化相互相関関数を演算し、前記第１正規化相互相関関数の値が所定の閾値以上となった回数を前記乗車人数と推定する一方、
前記時間差分データの時系列変化が下方向に凸の波形となっている場合には、前記時間差分データの時系列変化と、前記所定の標準モデルの時間差分データの内で前記第１標準モデルの時間差分データの符号を反転させて成る第２標準モデルの時間差分データの時系列変化との類似度を表す第２正規化相互相関関数を演算し、前記第２正規化相互相関関数の値が前記所定の閾値以上となった回数を前記降車人数と推定することを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項４】
請求項２記載の人数検知装置であって、
前記波形観測手段は、
前記時間差分データの時系列変化が、所定の第１閾値以上になった回数を前記乗車人数と推定する一方、
前記時間差分データの時系列変化が、所定の第２閾値以下になった回数を前記降車人数と推定することを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項５】
請求項２記載の人数検知装置であって、
前記波形観測手段は、
前記時間差分データの正の値に対して複数の第１閾値を設定し、前記時間差分データの時系列変化が設定した各第１閾値以上になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を前記乗車人数と推定する一方、
前記時間差分データの負の値に対して複数の第２閾値を設定し、前記時間差分データの時系列変化が設定した各第２閾値以下になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を前記降車人数と推定することを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項６】
計測開始条件が満たされた時点から計測終了条件が満たされる時点迄の期間内に、閉空間内の乗車人数及び降車人数を推定するためのデータを計測する計測手段と、
前記計測手段により計測されたデータに基づいて乗車人数、降車人数及び暫定在場人数を推定する乗降人数推定手段と、
前記乗降人数推定手段によって前記乗車人数及び前記降車人数を推定する際のデータの１回の処理単位を動的に決定する処理単位決定手段と、
前記計測手段により計測されたデータに基づいて前記閉空間内の乗客有無を推定する乗客有無推定手段と、
前記計測終了条件が満たされた時点に於ける前記乗降人数推定手段により推定された暫定在場人数の推定結果と、前記乗客有無推定手段の乗客有無推定結果とを受信して、前記閉空間内の在場人数を推定する在場人数推定手段とを備え、
前記処理単位決定手段が、前記乗降人数推定手段が前記乗車人数及び前記降車人数を推定する際の一回の処理単位分のデータが前記計測手段により計測されたと判断するときには、
前記乗降人数推定手段は、
前記一回の処理単位分のデータに基づいて、前記一回の処理単位分のデータが計測された時点に於ける暫定乗車人数及び暫定降車人数を推定すると共に、
前回の処理単位に於ける乗車人数、降車人数及び暫定在場人数を用いて、
乗車人数＝（前回の処理単位に於ける乗車人数）＋（暫定乗車人数）  ‥（１）
降車人数＝（前回の処理単位に於ける降車人数）＋（暫定降車人数）  ‥（２）
暫定在場人数＝（前回の処理単位に於ける暫定在場人数）＋（暫定乗車人数）−（暫定降車人数）                                      ‥（３）
より、今回の処理単位分のデータが計測された時点に於ける乗車人数、降車人数及び暫定在場人数を算出し、
前記計測終了条件が満たされた後に、前記在場人数推定手段は、（ア）前記乗客有無推定結果が無である場合には、前記閉空間内の在場人数を０人にリセットし、（イ）前記乗客有無推定結果が有である場合には、前記計測終了条件が満たされた時点に於ける前記乗降人数推定手段により式（３）に基づき推定された暫定在場人数を、前記閉空間内の前記在場人数と推定することを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか１項に記載の人数検知装置であって、
前記閉空間の出入口に設置されたドアの開き方を乗客が１人ずつ通過する様に制御するドア制御手段を更に備えたことを特徴とする、
人数検知装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れかに記載の前記人数検知装置を、エレベータ内の乗車人数、降車人数及び在場人数を検知するための装置として備えることを特徴とする、
エレベータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、エレベータ等の閉空間内の乗車人数、降車人数及び在場人数を検知するための人数検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータによる防犯機能の向上を図る上で、エレベータへの乗車人数、エレベータからの降車人数、及びエレベータ内の在場人数を精度良く検知することは重要である。
【０００３】
従来の人数検知装置として、例えば、特許文献１に記載の特許発明は、箱の積載重量を停止中に継続的に計測し、計測データを濾波し、箱の積載重量データに基づきエレベータの箱内の乗客の移送人数を判定するものであり、停止中に生じる階段状の積載重量の変化を記録し、エレベータの箱に出入りした人数を階段状変化に基づき判定している。
【０００４】
又、特許文献２に記載の発明は、積載重量を平均体重値で割った値を在場人数としている。
【０００５】
又、特許文献３に記載の発明は、単数の発受光素子から得られるドア通過検出信号から在場人数をカウントすることとしている。
【０００６】
又、特許文献４に記載の発明は、複数の光電センサから感知信号によって乗車人数、降車人数を検出することとしている。
【０００７】
【特許文献１】特許第２５９７４４８号公報
【特許文献２】特開昭５５−５６９６３号公報（第２頁右上欄の第６行〜第９行）
【特許文献３】特開２００６−１６８９３０号公報
【特許文献４】特開平１１−３５２４２号公報
【特許文献５】特開２００６−７０６５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
先ず、乗車人数及び降車人数の検知に関する問題点を、以下に指摘する。
【０００９】
特許文献１に記載の従来の人数検知装置は以上の様に構成されているので、積載重量の階段状変化を記録し、積載重量の変化の回数と方向とから乗車人数及び降車人数を検知する場合には、積載重量の値は時間軸に対して平行又は垂直方向に直線的で階段状の変化でなければならない。しかしながら、実際に乗客が乗降したときの積載重量の値は、時間軸に対して曲線的な変化を示すため、積載重量の波形を、階段状に濾波する手段を併用しなければ、現実的な乗車人数及び降車人数を推定することが出来ないという問題点があった。
【００１０】
又、特許文献２に記載の様に、積載重量を平均体重値で割った値を在場人数とし、在場人数を乗車人数に等しいと考える場合には、“エレベータに人が乗車するときには元々のエレベータ内には人がいない”という条件下のみでしか、在場人数＝乗車人数という考え方は成立しないという問題点があった。
【００１１】
又、特許文献３の第８頁の第２１行〜第３０行に記載の様に、エレベータ内の様な閉空間を撮影している画像の処理によって在場人数を検知し、在場人数を乗車人数と等しいと考える場合にも、同様に、“エレベータに人が乗車するときには元々のエレベータ内には人がいない”という条件下のみでしか、在場人数＝乗車人数という考え方は成立しないという問題点があった。
【００１２】
更に、特許文献２及び特許文献３の第８頁第２１行〜第３０行に記載の様に、積載重量を平均体重で割る方法、或いは、画像処理で在場人数を検知する方法の場合に、例えば乗客２人が降車後、乗客２人が乗車すると、在場人数に変化がない。その結果、乗車人数と降車人数とを検知出来ないという問題点があった。
【００１３】
更に、特許文献３の第８頁第２１行〜第３０行に記載の様に、エレベータ内の様な閉空間の出入り口を撮影している画像の処理によって、乗車人数及び降車人数を検知する場合には、演算量が比較的多くなり、演算リソースが増加するので、人数検知装置の導入コストが増加するという問題点があった。しかも、乗車と降車とを区別するために、複数のカメラを設置するときには、人数検知装置の導入コストが更に増加するという問題点があった。
【００１４】
更に、特許文献３の第８頁第１１行〜第１５行に記載の様に、ドア付近に設置される単体の光電センサによって人数を検知する場合には、乗車と降車とを区別することが難しいという問題点があった。
【００１５】
又、特許文献４の様に、乗車と降車とを区別するために、ドア付近に複数の光電センサを設置するときには、複数の信号の処理が複雑となるという問題点があり、しかも、人数検知装置の導入コストが増加するという問題点があった。
【００１６】
次に、在場人数の検知に関する先行技術の問題点を以下に指摘する。
【００１７】
特許文献２に記載の従来の人数検知装置は以上の様に構成されているので、積載重量を平均体重値で割った値を在場人数とする場合には、実際の乗客の重量と平均体重との差により在場人数の検知精度が劣化するという問題点があった。
【００１８】
又、特許文献３の第８頁第２１行〜第３０行に記載する様に、エレベータ内の様な閉空間を撮影している画像の処理によって在場人数を検知する場合には、演算量が比較的多くなり、演算リソースが増加するので、人数検知装置の導入コストが増加するという問題点があった。しかも、障害物又は撮影範囲の制限等により撮影範囲内に対象となる人が写らない場合には、在場人数の検知精度が劣化するという問題点もあった。
【００１９】
又、上記の受発光素子、画像、或いは積載重量によって推定される乗車人数と降車人数との加減算から、在場人数を求める場合には、その階の乗車人数及び降車人数を１００％正確に検知し得たとしても、正しい在場人数を検知できないことが有り得るという問題点があった。例えば、エレベータが１階で戸閉し、出発するときの在場人数(戸閉後在場人数)は、１階での乗車人数と降車人数とに加え、１階に到着したときに既に乗っていた在場人数（戸開前在場人数）を考慮しなければならない。戸開前在場人数が間違っていると、１階での乗車人数と降車人数とを１００％正確に検知し得ても、戸閉後在場人数は正しくならない。そして、戸開前在場人数は、１階に停止する前に停止した各階での乗車人数及び降車人数に依存するため、１階に停止する前に停止した各階での乗車人数と降車人数とを１度でも誤検知すると、１階の戸閉後在場人数は正しく検知されず、その後も誤りが訂正されないという問題点があった（特許文献１〜５を参照。）。
【００２０】
尚、以上に記載した問題点は、エレベータにのみ限られるものではなく、一般的に、扉が開閉して人が出入り可能な閉空間内の人数検知装置についても言えることである。
【００２１】
この発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、エレベータ等の閉空間内の乗車人数、降車人数及び在場人数を精度良く推定することが可能な人数検知装置を得ることを、その主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
この発明の主題は、人数検知装置であって、閉空間内の乗車人数及び降車人数を推定するためのデータを計測する計測手段と、前記計測手段により計測されたデータに基づいて乗車人数及び降車人数を推定する乗降人数推定手段と、前記計測手段により計測されたデータに基づいて前記閉空間内の乗客有無を推定する乗客有無推定手段と、前記乗降人数推定手段により推定された乗車人数及び降車人数の推定結果と、前記乗客有無推定手段の乗客有無推定結果とを受信して、（ア）前記乗客有無推定結果が無である場合には、前記閉空間内の在場人数を０人にリセットし、（イ）前記乗客有無推定結果が有である場合には、戸開前在場人数を前回の前記閉空間内の在場人数の推定結果とすると、{（前記戸開前在場人数）＋（前記乗車人数の推定結果）−（前記降車人数の推定結果）}で与えられる式から前記閉空間内の在場人数を推定する在場人数推定手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
以下、この発明の主題の様々な具体化を、添付図面を基に、その効果・利点と共に、詳述する。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の主題によれば、エレベータ等の閉空間内の乗車人数、降車人数、及び在場人数を精度良く推定することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（実施の形態１）
本実施の形態では、「扉が開閉し、人が乗降する閉空間」は、説明の便宜上、その典型例として、エレベータであるとする。
【００２６】
図１は、本実施の形態に係るエレベータ用人数検知装置１の構成を示すブロック図である。図１の人数検知装置１は、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３及び在場人数推定手段１４を備えている。これらの手段の内で、ハードウェアである計測手段１１を除いて、各手段１２〜１４は、マイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００２７】
計測手段１１は、例えば、エレベータに設置されている重量センサ、光電センサ或いはカメラの何れか又はそれらの組合せより成り、重量センサ、光電センサ或いはカメラの各々は、積載重量、感知結果又は監視画像を計測する。
【００２８】
乗降人数推定手段１２は、計測手段１１の計測結果を基に、エレベータに乗車する乗車人数、及び、エレベータから降車する降車人数を推定する。
【００２９】
乗客有無推定手段１３は、計測手段１１の計測結果を基に、エレベータ内の乗客の有無を推定する。
【００３０】
在場人数推定手段１４は、乗降人数推定手段１２の乗降人数推定結果と、乗客有無推定手段１３の乗客有無推定結果とを基に、エレベータ内の在場人数を推定する。
【００３１】
次に、図１の人数検知装置１の動作について図面を踏まえて記載する。
【００３２】
図２は、本実施の形態に係る図１の人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【００３３】
ステップＳＴ１０１に於いて、計測手段１１は、一般的な閉空間用の場合には、予め決められた所定の計測開始条件が満たされると、計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。本実施の形態の例では閉空間はエレベータであるので、エレベータが或る階に停止してその扉が開いた時点が、計測手段１１の計測開始条件となり、計測手段１１がエレベータのドアが開く状態に応じて計測を開始する。
【００３４】
ステップＳＴ１０２に於いて、計測手段１１は、予め決められた所定の計測終了条件が満たされると、その計測を終了する。この計測手段１１の計測終了条件としては、計測手段１１が一般的な閉空間用の場合には、例えば予め決められた所定の時刻がある。又は、計測終了条件として、計測開始時刻からの予め決められた所定の経過時間としても良い。本実施の形態の例では閉空間はエレベータであるので、エレベータのドアが閉まる時点が計測終了条件となり、エレベータのドアが閉まるタイミングに応じて、計測手段１１はその計測を終了する。
【００３５】
ステップＳＴ１０３に於いて、乗降人数推定手段１２は、計測手段１１の計測結果を計測手段１１から受信し、エレベータ（閉空間の一例）内への乗車人数、エレベータ（閉空間）内からの降車人数を推定する。例えば、計測手段１１が重量センサであるときには、計測手段１１から得られる計測結果は積載重量となり、乗降人数推定手段１２は、既述した特許文献１の方法で以って、乗車人数及び降車人数を推定しても良い。又は、計測手段１１が複数の光電センサから成るときには、当該計測手段１１から得られる計測結果は光電センサの感知結果であるので、乗降人数推定手段１２は、既述した特許文献４の方法を用いて、乗車人数及び降車人数を推定することとしても良い。或いは、計測手段１１がエレベータ内への乗客の乗車を撮影し得る撮像カメラ及びエレベータ内からの乗客の降車を撮影し得る撮像カメラから成るときには、各撮像カメラが撮影した画像データから、乗降人数推定手段１２は、エレベータ内への乗車人数及びエレベータ内からの降車人数を推定する。
【００３６】
ステップＳＴ１０４に於いて、乗客有無推定手段１３は、計測手段１１の計測結果を計測手段１１から受信し、エレベータ内の乗客の有無を推定する。
【００３７】
ステップＳＴ１０４に於ける、乗客有無推定手段１３が乗客有無を推定する方法の一例（この方法を乗客有無推定方法（一）と定義する。）について、以下に詳述する。例えば、図３は、計測手段１１が重量センサであるときに、計測手段１１によって計測されたエレベータの積載重量の時系列変化を示す図であり、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）（デジタル値）を示している。ここで、ｉは計測手段１１のサンプリング番号であり、ｔ（ｉ）−ｔ（ｉ−１）は、計測手段１１のサンプリング周期となる。積載重量Ｗ（ｉ）の内で、サンプリング番号iが最も大きな値のときの積載重量Ｗ（ｉ）を、即ち、最後に計測された積載重量Ｗ（ｉ）をＷ（ｉ_max）と定義すると、ステップＳＴ１０４に於いて、乗客有無推定手段１３は、計測手段１１から積載重量Ｗ（ｉ_max）を受信する。そして、乗客有無推定手段１３は、積載重量Ｗ（ｉ_max）が、同手段１３内に予め保持している所定の閾値Ｗ_judge以下であった場合には、エレベータ内に乗客はいない（無）と推定する。他方、積載重量Ｗ（ｉ_max）が閾値Ｗ_judgeよりも大きな値であった場合には、乗客有無推定手段１３は、エレベータ内には乗客がいる（有）と推定する。
【００３８】
ステップＳＴ１０５に於いて、在場人数推定手段１４は、乗降人数推定手段１２から乗車人数及び降車人数の推定値のデータを、乗客有無推定手段１３から乗客有無推定結果のデータを受信する。そして、乗客有無の推定結果が“無”である場合には、在場人数推定手段１４は、エレベータの戸閉後の在場人数を０人とする。即ち、在場人数推定手段１４は、エレベータの戸閉後の在場人数を０人にリセットする。このリセットにより、仮に過去の乗車人数及び降車人数の誤検知によってエレベータの戸閉後の在場人数の検知精度が劣化していても、当該リセット処理によって、過去のデータは無くなることとなるので、戸閉後の在場人数の検知精度の劣化は是正されることとなる。そして、在場人数推定手段１４は、リセット後の戸閉後の在場人数（０人）を、次回の戸開前在場人数として保有する。
【００３９】
これに対して、乗客有無の推定結果が“有”である場合には、在場人数推定手段１４は、エレベータの戸閉後の在場人数を、下記の式（１）に基づいて求める。
【００４０】
【数１】
2009102166.tif 000003
【００４１】
この場合、求められた戸閉後在場人数は、次回の戸開前在場人数として利用される。
【００４２】
尚、図２に於いては、ステップＳＴ１０４及びＳＴ１０５に於いて乗客有無推定及び在場人数推定を行っているが、乗客有無推定及び在場人数推定の動作順序は特に限定されるものではない。即ち、計測開始後から計測終了までの期間（エレベータのドアが開いて閉まるまでの期間）中に、計測手段１１によりサンプリング周期毎に計測される最新データを基にして、人数検知装置１は、常に、乗客有無推定及びそれに引き続く在場人数推定をダイナミックに行い続けても良い（この方法を乗客有無推定方法（二）と定義する。）。この場合、在場人数推定手段１４は、乗客有無推定手段１３が計測期間中に最後に“無”と推定した後以降に於いて、乗降人数推定手段１２により推定された乗車人数及び降車人数を利用して、式（１）に基づきエレベータの戸閉後の在場人数を推定すれば良い。
【００４３】
又、乗客有無推定手段１３に於いて、閾値Ｗ_judgeと比較される積載重量は、特定期間の平均値であっても良い。これにより、エレベータ内の乗客の振動により、微増減する積載重量によって乗客有無推定結果を誤る可能性が低くなる。
【００４４】
又、計測手段１１から得られる計測結果が光電センサの感知結果であるときには、乗客有無推定手段１３は、特許文献５に記載された様な方法で在場人数を推定し、その在場人数結果から乗客有無を推定することとしても良い。
【００４５】
尚、本実施の形態で記載した人数検知装置１は、その用途例として、例えば、“共連れ”という現象を検知・防止するシステムに利用可能である。ここで、“共連れ”とは、例えば、入退室管理システムに於いて、認証者によってドアが開き、認証者が入場中に非認証者も入場できてしまうという物理セキュリティホールである。この“共連れ”を検知するためには、“認証者の数”と“実際に入場した人数”とを比較する必要があり、“実際に入場した人数”、即ち、本実施の形態１に於ける「乗車人数」を検知するための装置として、本実施の形態の人数検知装置１（特に、乗降人数推定手段１２及び在場人数推定手段１４）を利用することが出来る。
【００４６】
以上の様に、本実施の形態によれば、“エレベータに人が乗車するときには元々のエレベータ内には人がいない”と言う条件下でなくとも、乗車人数を推定出来ると言う効果が得られる。
【００４７】
又、求めた乗車人数と降車人数との加減算によって在場人数を求める場合には、過去の乗車人数及び降車人数の誤検知によって在場人数の検知精度が劣化するという課題があった。しかしながら、本実施の形態によれば、乗車人数及び降車人数を推定する乗降人数推定手段１２とは別個に乗客有無推定手段１３を設けて、乗客有無推定手段１３の推定結果が“無”の場合には在場人数推定手段１４は閉空間内の戸閉後在場人数を０値にリセットしてしまうので、過去の、乗車人数及び降車人数の誤推定に影響に受けずに、在場人数を推定することも可能となる。このため、在場人数の検知精度が改善され、在場人数を精度良く推定することが出来ると言う効果がある。
【００４８】
又、特許文献２の様に、積載重量を平均体重値で割った値を在場人数とする場合には、実際の乗客の重量と平均体重との差により在場人数の検知精度が劣化すると言う課題があった。しかしながら、本実施の形態によれば、数１の式（１）に示される様に、乗車人数と降車人数とから在場人数を算出しているので、実際の乗客の重量と平均体重との差では、在場人数の検知精度は劣化しないと言う効果がある。
【００４９】
尚、本実施の形態では、計測手段１１として、主として既設のエレベータの重量センサや光電センサや監視カメラを用いているが、既設のエレベータの重量センサや光電センサや監視カメラでなくとも良い。即ち、出入口の確保された閉空間に於いて、その閉空間の積載重量を計測できる人数検知装置１専用の重量センサや、閉空間の出入り口を通過する人を感知する光電センサや、その閉空間や閉空間の出入り口を撮影する人数検知装置１専用のカメラを、計測手段１１として用いても、本実施の形態の方法により、閉空間への入場人数（エレベータへの乗車人数）、退場人数（エレベータからの降車人数）及び在場人数を推定することが出来る。とは言え、既設のエレベータの重量センサや、光電センサや、監視カメラを計測手段１１として活用することは、人数検知装置１の導入コストを低減することが出来るという利点を奏する。
【００５０】
（実施の形態２）
実施の形態１では、計測手段１１を特定することなく、乗車人数と降車人数と乗客有無結果とから、エレベータの戸閉後在場人数を推定している。
【００５１】
しかし、例えば、乗車人数、降車人数、及び乗客有無を推定するための各計測手段を、それぞれ、重量センサ、光電センサ、及び監視カメラに担わせると言う様に別々に設定してしまうと、人数検知装置１の導入コストが増加してしまう。
【００５２】
そこで、本実施の形態では、重量センサのみで以って、乗車人数、降車人数、及び在場人数を精度良く推定する方法について示す。
【００５３】
図４は、この発明の実施の形態２に係る人数検知装置１の構成を示すブロック図である。図４に示す様に、人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１５、波形観測手段１６、乗客有無推定手段１３及び在場人数推定手段１４を備える。そして、本実施の形態では、時間差分データ作成手段１５及び波形観測手段１６により、実施の形態１の乗降人数推定手段１２に対応する「乗降人数推定手段」が構成されている点に、その特徴点がある。そして、計測手段１１は、エレベータに配設されている重量センサである。その他の各手段１３〜１６は、マイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００５４】
計測手段１１は、既述の通りエレベータの重量センサより成り、エレベータのドアが開いた後、当該ドアが閉められるまでの期間内に、予め決められた所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量を計測する。
【００５５】
時間差分データ作成手段１５は、計測手段１１により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して、時間差分データを作成する。
【００５６】
波形観測手段１６は、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データの時系列変化と、その保有する標準モデルの時間差分データの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、エレベータに乗車する乗車人数、及び、エレベータから降車する降車人数を推定する。
【００５７】
乗客有無推定手段１３は、計測手段１１により計測された積載重量を、その保有する所定の閾値と比較して、エレベータ内の乗客有無を推定する。
【００５８】
在場人数推定手段１４は、波形観測手段１６による乗車／降車人数の推定結果と、乗客有無推定手段１３による乗客有無推定結果とを基に、実施の形態１で記載した方法と同一の方法によって、在場人数を推定する。
【００５９】
ここで、図５は、エレベータの積載重量の時系列変化を示す図であり、その横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、その縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）を示している。図５（ａ）はエレベータに２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化を示しており、エレベータがある階に停止してドアが開いた後に２人が順次に連続乗車した場合には、１人目が乗車したことによる重量変化と、２人目が乗車したことによる重量変化との間隔が短い。そのため、図５（ａ）が示す積載重量Ｗ（ｉ）の波形は、２人が連続乗車したときの波形ではあるが、はっきりとした区切れが表れてはいない波形となっている。
【００６０】
このとき、既述した特許文献１に記載の先行技術では、積載重量の変化の方向と回数とからエレベータの乗車人数及び降車人数を算出しているので、図５（ａ）に示す積載重量Ｗ（ｉ）の波形を図５（ｂ）又は図５（ｃ）に示す様に、直線的で階段状に変化を示す波形へと濾波しなければならない。しかし、図５（ｂ）と図５（ｃ）とでは推定される人数に違いが生じるため、特許文献１の先行技術では正確に波形を濾波しなければならない。図５（ａ）の場合は、２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化であるため、図５（ｃ）へ濾波することが正解となるが、１人が乗車した場合であっても、積載重量の波形が図５（ａ）に示す様な区切れの無い積載重量の波形となる可能性があるため、場合によっては、図５（ｂ）へと濾波することが正解となることもある。この様に、特許文献１に記載の方法では、乗車人数及び降車人数を推定するために正確に積載重量を濾波することは困難となる。従って、本実施の形態では、特許文献１に記載の方法を用いて乗車人数及び降車人数を推定することはしないこととする。
【００６１】
そこで、本実施の形態では、図４に示す構成により、所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数及び降車人数を推定している。
【００６２】
次に、図４の人数検知装置１の動作について記載する。
【００６３】
ここで、図６は、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【００６４】
ステップＳＴ２０１に於いて、計測手段１１は、予め決められた所定の計測開始条件が満たされると、計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。本例では、閉空間はエレベータであるので、エレベータがある階に停止して、そのドアが開いた時点に応じて、計測手段１１たる重量センサは、積載重量の計測を開始する。
【００６５】
ステップＳＴ２０２に於いて、計測手段１１は、所定のサンプリング周期で、エレベータの積載重量Ｗ（ｉ）を計測する。
【００６６】
ステップＳＴ２０３に於いて、計測手段１１は、予め決められた所定の計測終了条件が満たされると、その計測を終了する。この計測手段１１の計測終了条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。又、計測終了条件として、計測開始時刻からの予め決められた所定の経過時間としても良い。本例では、閉空間はエレベータであるので、そのドアが閉じた時点に応じて、計測手段１１たる重量センサは、積載重量の計測を終了する。
【００６７】
ステップＳＴ２０４に於いて、時間差分データ作成手段１５は、計測手段１１から計測終了信号を受けて、計測開始から計測終了までの間に計測手段１１により計測された積載重量Ｗ（ｉ）のデータを計測手段１１から受信する。
【００６８】
ここで、既述した図３は、時間差分データ作成手段１５が計測手段１１より受信する積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化の一例を示す図であり、ここでは、エレベータに２人が乗車した後に、２人が降車したときのグラフの一例を示している。
【００６９】
そして、図６のステップＳＴ２０４に於いて、時間差分データ作成手段１５は、受信した積載重量Ｗ（ｉ）のデータから、次の式（２）を利用して、積載重量Ｗ（ｉ）の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データＷ_diff（ｉ）を作成する。
【００７０】
【数２】
2009102166.tif 000004
【００７１】
図７は、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。図７に於いて、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時間差分データＷ_diff（ｉ）を示している。図７に於いて、上方向に凸の波形は、積載重量が増加したことを意味し、エレベータ内に人が乗車したことを意味する。逆に、下方向に凸の波形は、積載重量が減少したことを意味し、エレベータ内から人が降車したことを意味する。図７に示す閾値Ａ〜Ｆについては、後述する。
【００７２】
図８は、１人が乗車したときのエレベータの積載重量から作成された標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化を示す図である。尚、同データＷ_m（ｉ）は、波形観測手段１６によって保有されている。
【００７３】
次に、図６のステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が上方向に凸の波形となっている場合には、例えば図８に示す様な、予め波形観測手段１６内に保持している第１標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化と、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化との類似度を表す次の式（３）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）（第１正規化相互相関関数）を、演算する。
【００７４】
【数３】
2009102166.tif 000005
【００７５】
ここで、τは基準となる時刻ｔ（ｉ）からのずれ量を示し、バーＷ_mは標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の平均を示し、バーＷ_diffは受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の平均を示す。基準となる時刻ｔ（ｉ）としては、例えば、当該階での戸開開始時刻若しくは戸閉完了時刻等がある。
【００７６】
そして、ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、演算した正規化相互相関関数ｚ（τ）の値が、波形観測手段１６が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を、「乗車人数」とする。
【００７７】
他方で、波形観測手段１６は、図８に示す（その値が０以上の）第１標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の各値の符号を反転して成る、第２標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）をも、保持している。ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が下方向に凸の波形となっている場合には、第２標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化と、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化との類似度を表す上記の式（３）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）（第２正規化相互相関関数）を演算する。そして、波形観測手段１６は、演算した相互相関関数ｚ（τ）の値が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を、「降車人数」とする。
【００７８】
尚、波形観測手段１６は、第１標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値と、それを負の値に変更した第２標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値の何れか一方だけを保持しても良い。ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が上方向及び下方向の内の何れの方向に凸の波形となっているかを判断し、保持している標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値の符号を変換した後で、上記の式（３）に示す正規化相互相間関数ｚ（τ）を演算しても良い。こうすることで、標準モデルの時間差分データを保持する記憶領域を少なくすることが出来、演算リソースを効率的に利用する事が可能となる。
【００７９】
波形観測手段１６が上記の様に標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）を使用して乗車人数及び降車人数を推定する方法を、人数推定方法（一）と定義する。
【００８０】
ステップＳＴ２０６では、乗客有無推定手段１３は、実施の形態１で記載した乗客有無推定方法と同一の方法（乗客有無推定方法（一）又は乗客有無推定方法（二））により、乗客有無を推定する。
【００８１】
更に、ステップＳＴ２０７では、在場人数推定手段１４は、波形観測手段１６から乗車人数及び降車人数を受信する。更に、在場人数推定手段１４は、乗客有無推定手段１３からも、乗客有無の推定結果を受信する。そして、在場人数推定手段１４は、実施の形態１のステップＳＴ１０５の動作と同様の動作によって、在場人数を推定する。
【００８２】
以上より、計測手段１１を重量センサのみで構成することが出来、積載重量の変化が直線的な階段状の変化でなくとも、乗降人数を検知することが出来る。
【００８３】
＜変形例１：人数推定方法（二）＞
図６のステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、上記の人数推定方法（一）とは異なる次の人数推定方法（二）で以って、乗車人数と降車人数とを推定しても良い。
【００８４】
即ち、波形観測手段１６は、時間差分データＷ_diff（ｉ）に対して、正の値である第１閾値を設定している。ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値に対して、所定の位置に第１閾値を設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した第１閾値以上になった回数（換言すれば、時間差分データＷ_diff（ｉ）が上記閾値を上方向に又は下方向の何れか一方に跨いだ回数。）を、「乗車人数」とする。
【００８５】
例えば、図７のＣの位置に第１閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値Ｃ以上になった回数は２回であり、波形観測手段１６は乗車人数を２人と推定する。
【００８６】
他方、波形観測手段１６は、時間差分データＷ_diff（ｉ）に対して、負の値である第２閾値を設定している。ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した第２閾値以下になった回数（換言すれば、時間差分データＷ_diff（ｉ）が上記閾値を上方向又は下方向の何れか一方に跨いだ回数。）を、「降車人数」とする。
【００８７】
尚、第１閾値と第２閾値との絶対値が同じ場合には、波形観測手段１６が保持する閾値は、第１閾値及び第２閾値のどちらか一方でも良い。時間差分データＷ_diff（ｉ）の値の符号と、閾値の符号とが、反対の場合には、閾値の符号又は時間差分データＷ_diff（ｉ）の符号の何れか一方を反転させて、両者を比較すれば、同等の結果が得られる。こうすることで、保持するデータの記憶領域を少なくすることが出来、演算リソースを効率的に利用することが可能となる。
【００８８】
この人数推定方法（二）は、上記の人数推定方法（一）の様にモデル波形Ｗ_m（ｉ）を予め保持しておく必要性が無く、モデル波形Ｗ_m（ｉ）との類似度を演算する必要性が無いので、使用する演算リソース量を少なくすることが出来ると言う利点を奏する。
【００８９】
図９は、時間差分データ作成手段１５により、図５（ａ）に示す連続乗車の場合の積載重量Ｗ（ｉ）から作成された、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。
【００９０】
ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、図９に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の正の値の位置、例えば図９のＢの位置に第１閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が第１閾値Ｂ以上になった回数は２回であり、乗車人数を２人と推定する。
【００９１】
他方、乗客が連続降車した場合についても、波形観測手段１６は、第２閾値を負の値に設定して、同様にして降車人数を推定することが出来る。
【００９２】
この様に、連続乗車又は連続降車の場合でも、当該人数推定方法（二）により、乗車人数及び降車人数を推定することが出来る。
【００９３】
以上より、本変形例によっても、計測手段１１を重量センサのみで構成することが出来、積載重量の変化が階段状の変化でなくとも、乗降人数を検知することが出来る。
【００９４】
＜変形例２：人数推定方法（三）＞
或いは、ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、上記の人数推定方法（一）及び上記の人数推定方法（二）とは異なる、次の人数推定方法（三）により、乗車人数及び降車人数を推定しても良い。
【００９５】
即ち、ステップＳＴ２０５に於いて、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の正の値に対して、所定の第１閾値を複数個設定する。そして、波形観測手段１６は、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が、設定した第１閾値以上になった回数（時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値を上方向又は下方向の何れか一方に跨いだ回数に相当。）を第１閾値毎にカウントする。そして、波形観測手段１６は、第１閾値を跨いだ回数の出現数を数える。そして、波形観測手段１６は、最も多い出現数の回数（時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した第１閾値を上方向又は下方向の何れか一方に跨いだ回数。）を、「乗車人数」と推定する。
【００９６】
他方で、波形観測手段１６は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の負の値に対して所定の第２閾値を複数個設定する。そして、波形観測手段１６は、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が、設定した第２閾値以下になった回数（時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した第２閾値を上方向又は下方向の何れか一方に跨いだ回数に相当。）を、第２閾値毎にカウントする。そして、波形観測手段１６は、同様に、第２閾値を跨いだ回数の出現数を数える。そして、波形観測手段１６は、最も多い出現数の回数（時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した第２閾値を上方向又は下方向の何れか一方に跨いだ回数。）を、「降車人数」と推定する。
【００９７】
例えば、波形観測手段１６は、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した場合に、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆの様に、所定の第１閾値を複数個設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が、設定した第１閾値以上になった回数を、即ち、乗車人数の推定候補を、第１閾値毎にカウントする。
【００９８】
例えば、図１０は、図７に於いて、第１閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆを設定した場合に関して、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が、第１閾値を跨ぐ回数（乗車人数の推定候補）を、第１閾値毎にカウントした上で、第１閾値を跨ぐ回数の出現数の結果を示す図である。図７に於いて、第１閾値Ａを跨ぐのは１回（１人）、第１閾値Ｂを跨ぐのは２回（２人）、第１閾値Ｃを跨ぐのは２回（２人）、第１閾値Ｄを跨ぐのは２回（２人）、第１閾値Ｅを跨ぐのは３回（３人）、第１閾値Ｆを跨ぐのは２回（２人）である。それらの結果を踏まえて、各第１閾値を跨ぐ回数の出現数が、図１０である。図１０に示す様に、第１閾値を２回跨ぐので、即ち、乗車人数の推定候補２人の出現回数が、４であり最も多いので、波形観測手段１６は、乗車人数を２人と推定する。
【００９９】
一方、乗客が降車した場合にも、波形観測手段１６は、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の負の値に関して、所定の第２閾値を複数個設定することにより、同様にして、降車人数を推定することが出来る。
【０１００】
尚、各第１閾値の絶対値と各第２閾値の絶対値とが同じ場合には、波形観測手段１６が保持する閾値は、第１閾値又は第２閾値の何れか一方でも良い。それに対して、時間差分データＷ_diff（ｉ）の値の符号と、閾値の符号とが、反対の場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の値の符号又は閾値の符号のどちらか一方を反転させて両者を比較すれば、同等の効果が得られる。こうすることで、保持するデータの記憶領域を少なくすることが出来、演算リソースを効率的に利用することが可能となる。
【０１０１】
この人数推定方法（三）は、人数推定方法（一）よりも演算リソース量が少なく、且つ、人数推定方法（二）よりも精度良く乗車人数と降車人数とを推定することが出来る。
【０１０２】
又、波形観測手段１６は、乗客が連続乗車した場合の図９に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した際には、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆの様に、所定の閾値を複数個設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を、即ち、乗車人数の推定候補を閾値毎にカウントする。
【０１０３】
図９に於いて、閾値Ａを超えるのは２回（２人）、閾値Ｂを超えるのは２回（２人）、閾値Ｃを超えるのは３回（３人）、閾値Ｄを超えるのは２回（２人）、閾値Ｅを超えるのは２回（２人）、閾値Ｆを超えるのは１回（１人）であり、各閾値を超える回数が同一である回数をカウントした結果は、図１０に示すカウント結果となる。図１０に示す様に、乗車人数の推定候補２人の出現数が４であり最も多いので、波形観測手段１６は、乗車人数を２人と推定する。
【０１０４】
他方、乗客が連続降車した場合にも、波形観測手段１６は、同様の方法により、降車人数を推定することが出来る。
【０１０５】
この様に、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法（三）により、乗車人数及び降車人数を推定することが出来る。
【０１０６】
以上より、本変形例によっても、計測手段１１を重量センサのみで構成することが出来、積載重量の変化が階段状の変化でなくとも、乗降人数を検知することが出来る。
【０１０７】
＜実施の形態２の利点＞
以上の様に、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様の効果が得られると共に、計測手段１１として重量センサのみで構成することが出来るため、人数検知装置１の導入コストを低減出来るという効果がある。
【０１０８】
又、本実施の形態によれば、時間差分データ作成手段１５が計測手段１１により所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段１６が、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数及び降車人数を推定する。そのため、この実施の形態２の人数推定方法によれば、特許文献１の様にエレベータの乗車人数及び降車人数を、積載重量の変化が階段状でなくとも、推定することが出来るという効果が得られる。
【０１０９】
又、本実施の形態によれば、乗客の連続乗車及び連続降車の場合にも、乗車人数及び降車人数を推定することが出来るという効果が得られる。
【０１１０】
又、本実施の形態の人数推定方法によれば、複数の計測機器を用いずに、乗車と降車とを区別して人数を検知出来るという効果が得られる。又、複数の計測機器からの複数の信号を処理しているわけではないので、複数の信号間の同期を考慮する必要性もなく、信号処理をシンプルに出来るという効果がある。
【０１１１】
（実施の形態３）
実施の形態１及び２では、乗車人数及び降車人数を推定するのは、計測手段１１に於いて所定の計測終了条件が満たされた後である。このため、乗車人数及び降車人数は所定の計測終了条件が満たされた後にならないとわからず、乗客の乗車及び降車の直後に乗車人数及び降車人数をリアルタイムで推定することが出来ない。又、乗客の乗車及び降車の直後に乗車人数と降車人数とを推定出来ないので、乗客の乗車及び降車の直後に在場人数もリアルタイムで推定することが出来ない。そこで、本実施の形態では、乗客の乗車及び降車の直後に、乗車人数、降車人数及び在場人数を推定する方法について示す。
【０１１２】
図１１は、本実施の形態に係る人数検知装置１の構成を示すブロック図である。人数検知装置１は、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、在場人数推定手段１４、及び処理単位決定手段１７を備える。或いは、乗降人数推定手段１２の動作として、実施の形態２で記載した人数推定方法（一）、（二）及び（三）の何れかを適用する場合には、乗降人数推定手段１２は、図１１に示す様に、時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成される。尚、本実施の形態に於いても、計測手段１１を除いた各手段は、マイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１１３】
図１１に於いて、処理単位決定手段１７は、計測手段１１により計測されたデータを逐次的に受信し、乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分のデータが計測されたか否かを判断することにより、乗降人数推定手段１２によって乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定する。尚、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、及び在場人数推定手段１４は、実施の形態１の図１に示す対応構成要素と同じである。又、乗降人数推定手段１２に実施の形態２を適用する場合には、その構成要素である時間差分データ作成手段１５及び波形観測手段１６は、実施の形態２の図４に示す対応構成要素と同じである。
【０１１４】
次に、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作について記載する。
【０１１５】
図１２は、図１１の乗降人数推定手段１２が実施の形態１に係る図１の乗降人数推定手段１２に該当する場合に於ける、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【０１１６】
ステップＳＴ３０１に於いて、計測手段１１は、所定の計測開始条件が満たされると、その計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。本例では、閉空間はエレベータであるため、エレベータがある階に停止してそのドアが開かれた時点が、計測手段１１の計測開始条件となる。
【０１１７】
ステップＳＴ３０２に於いて、計測手段１１は計測する。
【０１１８】
ステップＳＴ３０３に於いて、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされたか否かを判断する。ステップＳＴ３０３で、所定の計測終了条件が満たされていない場合には、人数検知装置１はステップＳＴ３０４に進む。又、ステップＳＴ３０３に於いて、所定の計測終了条件が満たされた場合には、計測手段１１は計測を終了し、人数検知装置１はステップＳＴ３０６に進む。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。本例では、閉空間はエレベータであるので、エレベータのドアが閉まった時点が、計測終了条件となる。
【０１１９】
ステップＳＴ３０４に於いて、処理単位決定手段１７は、計測手段１１により計測されたデータを逐次的に受信し、乗降人数推定手段１２により乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分のデータが計測されたか否かを判断する。
【０１２０】
ステップＳＴ３０４にて、処理単位決定手段１７が、乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分のデータが計測されたと判断すると、ステップＳＴ３０５に於いて、乗降人数推定手段１２は、処理単位決定手段１７から、乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分のデータを受信し、実施の形態１に既述した方法により乗車人数及び降車人数を推定する。
【０１２１】
尚、本実施の形態では、乗降人数推定手段１２が乗車人数及び降車人数の推定を行っている間は、いまだ計測手段１１の計測期間中である。このため、当該計測期間中に最終的に何人が乗車し、何人が降車したのかは、計測手段１１が計測を終了するまでは決定出来ない。ステップＳＴ３０５に於いて推定された乗車人数及び降車人数は、その時点での乗降動作で乗車及び降車した人数であり、計測期間中を通した乗車人数及び降車人数とは別である。そこで、両者を区別するために、前者を「暫定乗車人数」及び「暫定降車人数」と、後者をこれまで通り「乗車人数」及び「降車人数」と、それぞれ定義する。又、乗車人数及び降車人数の各々の初期値は０人とする。同様に、計測期間中の在場人数と、計測終了後の在場人数とは別概念である。そこで、前者を「暫定在場人数」と、後者をこれまで通り「戸閉後在場人数」と定義する。又、暫定在場人数の初期値は、戸開前在場人数とする。
【０１２２】
そして、乗降人数推定手段１２は、前回の処理単位に於ける乗車人数、降車人数及び暫定在場人数を用いて、自らが推定した暫定乗車人数及び暫定降車人数から、数４の各式（４）〜（６）により、エレベータの乗車人数、降車人数及び暫定在場人数を求める。
【０１２３】
【数４】
2009102166.tif 000006
【０１２４】
ステップＳＴ３０３に於いて、計測終了条件が満たされると、ステップＳＴ３０６に於いて、乗客有無検知手段１３は、計測期間中に計測した、乗客有無の推定に必要なデータを、計測手段１１から受信し、実施の形態１に於いて記載した乗客有無推定方法（一）及び（二）の内で何れかの方法により、乗客有無を推定する。
【０１２５】
ステップＳＴ３０７に於いて、在場人数推定手段１４は、乗降人数推定手段１２から暫定在場人数を受信する。加えて、在場人数推定手段１４は、乗客有無推定手段１４から乗客有無の推定結果を受信する。そして、乗客有無の推定結果が“無”である場合には、在場人数推定手段１４は、エレベータの戸閉後の在場人数を０人にリセットする。逆に、乗客有無の推定結果が“有”である場合には、在場人数推定手段１４は、乗降人数推定手段１２により受信した計測終了時点での上記式（６）で求められた最終的な暫定在場人数を、エレベータの戸閉後在場人数に設定する。
【０１２６】
尚、図１２では、乗客有無検知手段１３は、ステップＳＴ３０３に於いて計測が終了してから、ステップＳＴ３０６でのみ乗客の有無を推定する様にしているが、乗客有無検知手段１３は、計測期間中に、乗客有無の推定に必要なデータを、計測手段１１から計測期間中、逐次的に受信して、実施の形態１に於いて記載した乗客有無推定方法（一）及び（二）の内の何れかの方法により、常に乗客の有無を推定していても良い。この場合に於いて、乗客有無の推定結果が“無”であるときには、乗降人数推定手段１２は、暫定在場人数を０人にリセットする。
【０１２７】
次に、乗降人数推定手段１２が、実施の形態２の様に、時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成されている場合の、人数検知装置１の動作について記載する。図１３は、その場合に於ける人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【０１２８】
図１３に於いて、ステップＳＴ４０１の動作は、図１２に示すステップＳＴ３０１の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１２９】
ステップＳＴ４０２において、計測手段（重量センサ）１１は、所定のサンプリング周期で、エレベータの積載重量Ｗ（ｉ）を計測する。
【０１３０】
ステップＳＴ４０３の動作は、図１２に示すステップＳＴ３０３の動作と同一のため、ここでの説明を割愛する。
【０１３１】
ステップＳＴ４０４に於いて、時間差分データ作成手段１５は、計測手段１１により計測された積載重量を逐次的に受信し、上記の式（２）を利用して、時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に作成する。
【０１３２】
ステップＳＴ４０５に於いて、処理単位決定手段１７は、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に受信し、波形観測手段１６により乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを判断する。
【０１３３】
ここで、波形観測手段１６により乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを、処理単位決定手段１７が判断する際の方法を示す。
【０１３４】
図１４は、時間差分データ作成手段１５により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。乗客がエレベータから乗車する場合には、図１４に示す様に、時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より大きな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。他方、乗客がエレベータから降車する場合には、時刻ｔ（ｉ）に於いて時間差分データＷ_diff（ｉ）は０より小さな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。このことから、処理単位決定手段１７は、例えば、時間差分データＷ_diff（ｉ）が０よりも大きな値を示してから、再び０の値を示す時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に於いて、波形観測手段１６が乗車人数及び降車人数を推定するための１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたものと、判断する。このときの波形観測手段１６が乗車人数及び降車人数を推定するための１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）とは、時刻ｔ（ｉ−１）〜時刻ｔ（ｉ＋ｘ）までの時間差分データである。
【０１３５】
図１３のステップＳＴ４０５に於いて、処理単位決定手段１７が、波形観測手段１６により乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断出来る迄、人数検知装置１は、ステップＳＴ４０２〜ステップＳＴ４０４の動作を繰り返す。
【０１３６】
ステップＳＴ４０５に於いて、処理単位決定手段１７が、波形観測手段１６により乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたものと判断すると、ステップＳＴ４０６に進む。ステップＳＴ４０６に於いて、波形観測手段１６は、時間差分データ作成手段１５又は処理単位決定手段１７から、乗車人数及び降車人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、実施の形態２に於いて記載した人数推定方法（一）、（二）、（三）の何れかの方法により、暫定乗車人数及び暫定降車人数を推定する。その上で、波形観測手段１６は、既述した式（４）、（５）、（６）に基づいて、エレベータの乗車／降車／暫定在場人数を求める。
【０１３７】
ステップＳＴ４０３に於いて計測終了条件が満たされると、ステップＳＴ４０７に於いて、乗客有無検知手段１３は、計測手段１１又は時間差分データ作成手段１５から、積載重量Ｗ（ｉ）を受信し、実施の形態１に於いて既述した乗客有無推定方法（一）及び（二）の何れかの方法により、乗客有無を推定する。
【０１３８】
図１３に於いて、ステップＳＴ４０８の動作は、図１２に示すステップＳＴ３０７の動作と同一のため、ここでの説明を割愛する。
【０１３９】
尚、図１３では、乗客有無検知手段１３は、ステップＳＴ４０３に於いて計測が終了してから、ステップＳＴ４０７でのみ乗客の有無を推定する様にしているが、乗客有無検知手段１３は、計測期間中に、乗客有無の推定に必要なデータを、計測手段１１から計測期間中、逐次的に受信して、実施の形態１に於いて記載した乗客有無推定方法（一）及び（二）の内の何れかの方法により、常に乗客の有無を推定していても良い。この場合に於いて、乗客有無の推定結果が“無”であるときには、乗降人数推定手段１２は、暫定在場人数を０人にリセットする。
【０１４０】
尚、本実施の形態では、図１１に示す様に、処理単位決定手段１７を独立の構成要素として示しているが、乗降人数推定手段１２又は、時間差分データ作成手段１５又は波形観測手段１６の一方が、既述した処理単位決定手段１７の機能を有する構成としても良い。
【０１４１】
以上の様に、本実施の形態によれば、実施の形態１及び２と同様の効果が得られると共に、乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定することにより、乗客の乗車及び降車の直後に、エレベータの乗車人数及び降車人数を推定することが出来るという効果が得られる。
【０１４２】
加えて、本実施の形態によれば、乗客の乗車及び降車の直後に、エレベータの乗車人数及び降車人数を推定することが出来るので、乗客の乗車及び降車の直後に於けるエレベータ内の在場人数（暫定在場人数）をも推定することが出来るという効果が、得られる。
【０１４３】
（実施の形態４）
既述した特許文献３及び４では、ドア付近に設置された光電センサによって乗車人数及び降車人数を推定している。しかし、乗客２人が横に並んで同時にドアを通過すると、乗車人数と降車人数とを精度良く推定することが難しくなる。
【０１４４】
又、実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）とによって乗車人数及び降車人数を推定している。しかし、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１５（ａ）に示す様な積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と、図１５（ｂ）に示す様な時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が得られる場合がある。この様な場合には、実施の形態２に於いて既述した波形観測手段１６による人数推定方法（一）、（二）及び（三）の何れかを用いて乗客が２人であると判定することが難しくなる。
【０１４５】
そこで、以上の問題点に鑑みて、本実施の形態では、乗車人数及び降車人数の推定精度を更に向上させる方法について記載する。
【０１４６】
図１６は、本実施の形態に係る人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、在場人数推定手段１４及びドア制御手段１８を備える。又、乗降人数推定手段１２に於ける人数推定方法として実施の形態２で述べた人数推定方法（一）、（二）及び（三）の何れかを利用する場合には、乗降人数推定手段１２は、時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成される。図１６に於いても、計測手段１１を除いて、その他の各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１４７】
図１６に於いて、ドア制御手段１８は、計測手段１１が乗客の乗降を計測する際に、乗客が１人ずつエレベータの出入口を通過する様に、エレベータのドアの開き方を制御する。尚、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、在場人数推定手段１４、時間差分データ作成手段１５及び波形観測手段１６は、実施の形態１の図１又は実施の形態２の図４に示す対応構成要素と同一である。
【０１４８】
次に、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作について記載する。ここで、図１７は、当該人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。図１７の場合では、乗降人数推定手段１２は、実施の形態１に係る図１の乗降人数推定手段１２に相当する。
【０１４９】
ステップＳＴ５０１に於いて、計測手段１１は、所定の計測開始条件が満たされると、その計測を開始する。計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。本例では、閉空間はエレベータであるので、計測開始条件は、エレベータがある階に停止してそのドアを開ける動作を開始する時点に相当する。
【０１５０】
ステップＳＴ５０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開ける。ここで、図１８は、ドア制御手段１８によるエレベータのドアの開き方の制御を示す図である。ステップＳＴ５０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開くときに、図１８（ａ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過出来ない幅Ｗｎまでしかドアが開かない様に、ドアの開き方を制御する。或いは、ドア制御手段１８は、ドアを開く際に、図１８（ｂ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過出来ない様にするための遮蔽物を出現させることとしても良い。乗客が１人ずつしか通過できない幅Ｗｎのデータは、予めドア制御手段１８によって保持されているものとする。この様なドアの制御方法を、ドア制御方法（一）と定義する。
【０１５１】
図１７のステップＳＴ５０３に於いて、計測手段１１は計測する。
【０１５２】
ステップＳＴ５０４に於いて、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされると、計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。又、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。
【０１５３】
ステップＳＴ５０５に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを閉める。
【０１５４】
図１７に於いて、以降の各ステップＳＴ５０６〜ステップＳＴ５０８の動作は、それぞれ、実施の形態１の図２に示すステップＳＴ１０３〜ステップＳＴ１０５の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１５５】
次に、実施の形態２の図４の乗降人数推定手段１２と同様に、図１６の乗降人数推定手段１２が、時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成される場合の、人数検知装置１の動作について説明する。ここで、図１９は、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【０１５６】
図１９に於いて、ステップＳＴ６０１及びステップＳＴ６０２の動作は、それぞれ、図１７に示すステップＳＴ５０１及びステップＳＴ５０２の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１５７】
ステップＳＴ６０３に於いて、計測手段１１は、所定のサンプリング周期で、エレベータの積載重量Ｗ（ｉ）を計測する。
【０１５８】
図１９に於いて、ステップＳＴ６０４及びステップＳＴ６０５の動作は、それぞれ、図１７に示すステップＳＴ５０４及びステップＳＴ５０５の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１５９】
図１９に於いて、ステップＳＴ６０６〜ステップＳＴ６０９の動作は、それぞれ、実施の形態２の図６のステップＳＴ２０４〜ステップＳＴ２０７の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１６０】
尚、ステップＳＴ５０１又はステップＳＴ６０１に於ける計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２の戸開動作と、ステップＳＴ５０１又はステップＳＴ６０１の計測開始動作との順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ５０１又はステップＳＴ６０１では、計測手段１１は、ドア制御手段１８から戸開信号を受信して、その計測を開始する。
【０１６１】
又、ステップＳＴ５０４又はステップＳＴ６０４における計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ５０５又はステップＳＴ６０５の戸閉動作と、ステップＳＴ５０４又はステップＳＴ６０４の計測終了動作との順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ５０４又はステップＳＴ６０４では、計測手段１１は、ドア制御手段１８から戸閉信号を受信して、その計測を終了する。
【０１６２】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、ドア制御方法（一）とは異なる、次のドア制御方法（二）で以って、ドアの開き方を制御しても良い。即ち、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開くときに、図１８（ａ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過できない幅まで通常の速度（速度Ａ）で開け、その後、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）でドアを全開まで開く様に、ドアの開き方を制御する。又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開くときに、図１８（ｂ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過できない幅となる様に遮蔽物を通常の速度（速度Ａ）で出現させ、その後は、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）で遮蔽物を撤収させる様に遮蔽物を制御する。速度Ａと速度Ｂとは、予めドア制御手段１８によって決められているものとする。
【０１６３】
１人ずつしか通過出来ない幅までしかドアが開かないと、大きな荷物を抱えている等の理由でドアを通過することが出来なかった人も、ドア制御方法（二）では、時間経過後にドアを通過することが出来る様になる。
【０１６４】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８が、ドア制御方法（二）によってドアの開き方を制御している場合に、ドア近くにあるドア開登録手段を操作すると、ドア制御手段１８は、速度Ｂよりも速い速度で、ドアが全開まで開く様にドアを制御する、或いは、速度Ｂよりも速い速度で遮蔽物を撤収する様に遮蔽物を制御しても良い。ここで、「ドア開登録手段」とは、例えば、エレベータの戸開ボタンである。
【０１６５】
この様な制御により、ドアが全開するまで待つことなく、乗客はエレベータのドアを通過することが出来る様になる。
【０１６６】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８が、ドア制御方法（二）によってドアの開き方を制御している場合に、乗客がドア近くにあるドア閉登録手段を操作すると、ドア制御手段１８は、ドアが反転して閉まる様にドアを制御する、或いは、遮蔽物を出現させて通過出来なくなる様に遮蔽物を制御しても良い。ここで、「ドア閉登録手段」とは、例えば、エレベータの戸閉ボタンである。
【０１６７】
これにより、外気が寒い等の理由でドアを早く閉めたり、或いは、遮蔽物で外気を早く遮断したりすることが出来る。又、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることが可能となる。
【０１６８】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、ドア制御方法（一）及び（二）とは異なる、次のドア制御方法（三）で以ってドアの開き方を制御しても良い。即ち、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開くときに、図１８（ａ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過出来ない幅まで開け、一定時間の経過後にドアを全開まで開ける。又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８は、エレベータのドアを開くときに、図１８（ｂ）に示す様に、乗客が１人ずつしか通過出来ない幅となる様に遮蔽物を出現させ、一定時間の経過後に遮蔽物を撤収させる様にドアの開き方を制御する。
【０１６９】
１人ずつしか通過出来ない幅までしかドアが開かないと、大きな荷物を抱えている等の理由で、ドアを通過することが出来なかった人も、ドア制御方法（三）では、一定時間の経過後にドアを通過することが出来る様になる。
【０１７０】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８がドア制御方法（三）によってドアの開き方を制御している場合に、乗客がドア近くにあるドア開登録手段を操作すると、ドア制御手段１８は、直ぐにドアが全開まで開く様にドアを制御する、或いは、直ぐに遮蔽物を撤収する様に遮蔽物を制御しても良い。ここで、「ドア開登録手段」とは、例えば、エレベータの戸開ボタンである。
【０１７１】
この制御方法の採用により、ドアが全開するまで待つことなく、乗客はドアを通過することが出来る様になる。
【０１７２】
又、ステップＳＴ５０２又はステップＳＴ６０２に於いて、ドア制御手段１８がドア制御方法（三）によってドアの開き方を制御している場合に、乗客がドア近くにあるドア閉ボタンを押すと、ドア制御手段１８は、ドアが反転して閉まる様にドアを制御する、或いは、遮蔽物を出現させて通過出来なくなる様に遮蔽物を制御することとしても良い。
【０１７３】
これにより、外気が寒い等の理由でドアを早く閉めたり、或いは、遮蔽物で外気を早く遮断したりすることが出来る。又、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることが可能となる。
【０１７４】
尚、本実施の形態では、ドア制御手段１８として、既設のエレベータのドア制御器を使用しても良いし、人数検知装置１専用のドア制御器を使用しても良い。しかし、既設のエレベータのドア制御器をドア制御手段１８として活用することにより、本実施の形態に係る人数検知装置１の導入コストを低減することが出来るという効果が得られる。
【０１７５】
以上の様に、本実施の形態によれば、実施の形態１、２と同様の効果が得られると共に、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、ドア制御手段１８がエレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過する様にドアを制御することにより、複数の乗客が横に並んで同時にエレベータに乗降車することを防止し、乗車人数、降車人数及び在場人数の推定精度を更に向上させることが出来るという効果が得られる。
【０１７６】
（実施の形態５）
特許文献３及び４では、ドア付近に設置された光電センサによって、乗車人数及び降車人数を推定している。しかし、乗客２人が横に並んで同時にドアを通過すると、乗車人数と降車人数とを精度良く推定することが難しくなる。
【０１７７】
又、実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）とによって乗車人数及び降車人数を推定している。しかし、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１５（ａ）に示す様な積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と、図１５（ｂ）に示す様な時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化とが生じる場合がある。この場合、実施の形態２に於いて記載した波形観測手段１６による人数推定方法（一）、（二）、（三）の何れかの方法により２人と判定することが難しくなる。
【０１７８】
そこで、本実施の形態では、乗車人数及び降車人数の推定精度を更に向上させる方法について示す。より詳細には、本実施の形態の特徴点は、既述した実施の形態３に実施の形態４で既述した技術を適用した点にある。
【０１７９】
図２０は、本実施の形態に係る人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、在場人数推定手段１４、処理単位決定手段１７及びドア制御手段１８を備える。尚、乗降人数推定手段１２に於ける人数推定方法として、実施の形態２で述べた人数推定方法（一）、（二）、（三）の何れかの方法を利用する場合には、実施の形態２と同様に、乗降人数推定手段１２は、時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成される。本実施の形態でも、計測手段１１を除いて、その他の各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１８０】
図２０に於いて、ドア制御手段１８は、計測手段１１が計測する際に、エレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過するように制御する。尚、計測手段１１、乗降人数推定手段１２、乗客有無推定手段１３、在場人数推定手段１４、時間差分データ作成手段１５、波形観測手段１６、及び処理単位決定手段１７は、実施の形態１の図１、実施の形態２の図４、実施の形態３の図１１に示す対応構成要素と同一である。
【０１８１】
次に、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作について、図面を参照して記載する。
【０１８２】
図２１は、図２０の乗降人数推定手段１２が実施の形態１の図１の乗降人数推定手段１２に対応する場合に於ける、本実施の形態に係る人数検知装置１の動作を示すフローチャートである。
【０１８３】
図２１に於いて、ステップＳＴ７０１〜ステップＳＴ７０４の動作は、実施の形態４の図１７に示すステップＳＴ５０１〜ステップＳＴ５０４の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１８４】
又、図２１に於いて、ステップＳＴ７０５及びステップＳＴ７０６の動作は、それぞれ、実施の形態３の図１２に示すステップＳＴ３０４及びステップＳＴ３０５の動作と同一のため、ここでの説明を同様に省略する。
【０１８５】
又、図２１に於けるステップＳＴ７０７の動作は、実施の形態４の図１７に示すステップＳＴ５０５の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１８６】
図２１に於いて、ステップＳＴ７０８及びステップＳＴ７０９の動作は、それぞれ、実施の形態４の図１７に示すステップＳＴ５０７及びステップＳＴ５０８の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１８７】
次に、乗降人数推定手段１２が時間差分データ作成手段１５と波形観測手段１６とによって構成されている場合の、図２０の人数検知装置１の動作について、図２２のフローチャートを参照して記載する。
【０１８８】
図２２に於いて、ステップＳＴ８０１〜ステップＳＴ８０４の動作は、それぞれ、実施の形態４の図１９に示すステップＳＴ６０１〜ステップＳＴ６０４の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１８９】
又、図２２に於ける、ステップＳＴ８０５〜ステップＳＴ８０７の動作は、それぞれ、実施の形態３の図１３に示すステップＳＴ４０４〜ステップＳＴ４０６の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１９０】
又、図２２に於けるステップＳＴ８０８〜ステップＳＴ８１０の動作は、それぞれ、実施の形態５の図２１に示すステップＳＴ７０７〜ステップＳＴ７０９の動作と同一のため、ここでの説明を省略する。
【０１９１】
尚、ステップＳＴ７０１又はステップＳＴ８０１に於ける計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合には、ステップＳＴ７０２又はステップＳＴ８０２の戸開動作と、ステップＳＴ７０１又はステップＳＴ８０１の計測開始動作との順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ７０１又はステップＳＴ８０１では、計測手段１１は、ドア制御手段１８から戸開信号を受信して、その計測を開始する。
【０１９２】
又、ステップＳＴ７０４又はステップＳＴ８０４に於ける計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合には、ステップＳＴ７０７又はステップＳＴ８０８の戸閉動作と、ステップＳＴ７０４又はステップＳＴ８０４の計測終了動作との順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ７０４又はステップＳＴ８０４では、計測手段１１は、ドア制御手段１８から戸閉信号を受信して、その計測を終了する。
【０１９３】
尚、本実施の形態では、ドア制御手段１８として、既設のエレベータのドア制御器を使用しても良いし、人数検知装置１専用のドア制御器を使用しても良い。しかし、既設のエレベータのドア制御器をドア制御手段１８として活用することにより、本実施の形態に係る人数検知装置１の導入コストを低減することが出来るという効果がある。
【０１９４】
以上の様に、本実施の形態によれば、実施の形態３と同様の効果が得られると共に、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、ドア制御手段１８がエレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過する様に制御することにより、複数の乗客が横に並んで同時にエレベータに乗降車することを防止し、以って、乗車人数、降車人数及び在場人数の推定精度を更に向上させることが出来ると言う効果が得られる。
【０１９５】
（付記）
以上、本発明の実施の形態を詳細に開示し記述したが、以上の記述は本発明の適用可能な局面を例示したものであって、本発明はこれに限定されるものではない。即ち、記述した局面に対する様々な修正や変形例を、この発明の範囲から逸脱することの無い範囲内で考えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１９６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】エレベータの積載重量の時系列変化を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図５】エレベータの積載重量の時系列変化を示す図である。
【図６】実施の形態２に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態２に係る人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図８】実施の形態２に係る人数検知装置の波形観測手段が予め保持している標準モデルの時間差分データの時系列変化を示す図である。
【図９】実施の形態２に係る人数検知装置の時間差分データ作成手段により連続乗車の積載重量から作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１０】実施の形態２に係る人数検知装置の波形観測手段により時間差分データの時系列変化が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎にカウントした結果の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態３に係る人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】実施の形態３に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態３に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３に係る人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１５】乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車するときに生じ得る、人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態４に係る人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】実施の形態４に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】実施の形態４に係る人数検知装置のドア制御手段によるエレベータのドアの開き方の制御方法を示す図である。
【図１９】実施の形態４に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態５に係る人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】実施の形態５に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図２２】実施の形態５に係る人数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１９７】
１  人数検知装置、１１  計測手段、１２  乗降人数推定手段、１３  乗客有無推定手段、１４  在場人数推定手段、１５  時間差分データ作成手段、１６  波形観測手段、１７  処理単位決定手段、１８  ドア制御手段。
【図１】
2009102166.tif 000007
【図２】
2009102166.tif 000008
【図３】
2009102166.tif 000009
【図４】
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【図５】
2009102166.tif 000011
【図６】
2009102166.tif 000012
【図７】
2009102166.tif 000013
【図８】
2009102166.tif 000014
【図９】
2009102166.tif 000015
【図１０】
2009102166.tif 000016
【図１１】
2009102166.tif 000017
【図１２】
2009102166.tif 000018
【図１３】
2009102166.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
2009102166.tif 000021
【図１６】
2009102166.tif 000022
【図１７】
2009102166.tif 000023
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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