СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЛИФТАМИ И СПОСОБ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЛИФТАМИ
CONTROL SYSTEM OF ELEVATORS AND METHOD OF CONTROL AUTOMATION FOR ELEVATORS

Область техники, к которой относится изобретение
Данное изобретение относится, в общем, к управлению лифтами и, более конкретно, к созданию использующей видеоинформацию системы, которая позволяет улучшить диспетчерское управление, управление дверями, управление доступом и может быть интегрирована с системами обеспечения безопасности.
Уровень техники
Эффективность работы лифтовой системы зависит от ряда факторов. Для типичного пассажира лифта наиболее важным фактором является время. При уменьшении значений параметров, связанных со временем обслуживания пассажиров подобной системой с разделением времени, повышается степень удовлетворенности пассажиров качеством обслуживания. Полное время обслуживания, связанное с эффективностью лифтовой системы, можно быть представлено в виде суммы трех интервалов времени.
Первый интервал времени представляет собой время ожидания пассажиром прибытия лифта на данный этаж ("время ожидания"). Обычно время ожидания представляет собой отрезок времени от момента, когда пассажир нажимает кнопку вызова лифта, до момента подачи лифта на этаж, где находится пассажир. Способы сокращения времени ожидания ранее были сосредоточены на поисках путей сокращения времени подачи кабины, либо с применением сложных алгоритмов, способных предсказывать запросы на обслуживание со стороны пассажиров, либо путем уменьшения времени, требуемого для подачи кабины на соответствующий этаж.
Второй интервал времени представляет собой задержку при открытых дверях, то есть время, в течение которого двери кабины лифта остаются открытыми, позволяя пассажирам входить в кабину и выходить из нее. Выгодно было бы сократить время, в течение которого двери лифта остаются открытыми после того, как все выходящие пассажиры вышли из кабины, а ожидающие лифта пассажиры вошли в нее.
Третий интервал времени представляет собой время поездки, то есть время, которое пассажир проводит в кабине лифта. Если в кабине находятся несколько пассажиров, то время поездки будет включать продолжительность остановок на промежуточных этажах.
Для целью сокращения времени ожидания лифта пассажирами, находящимися на этаже, был разработан ряд алгоритмов. Например, в некоторых системах управления лифтами данные о потоке пассажиров используются для определения того, на какие этажи следует подавать кабины или на каких этажах следует, в зависимости от времени суток, парковать кабины.
Обычно вызов лифта путем нажатия кнопки вызова инициализирует подачу одной кабины на этаж, с которого поступил вызов. Если число пассажиров, ожидающих лифта на данном этаже, превышает вместимость кабины, то по крайней мере некоторые пассажиры должны будут дождаться отправления первой кабины, а затем снова вызвать лифт на данный этаж, нажав кнопку вызова. Это ведет к увеличению полного времени ожидания по крайней мере для части пассажиров. В подобной ситуации может оказаться, что данная кабина, число пассажиров в которой уже является максимально допустимым, будет по-прежнему останавливаться на этажах, с которых поступили вызовы. Но так как ни один новый пассажир не может войти в кабину, время поездки пассажиров на лифте бесполезно возрастает, как и время ожидания для пассажиров, находящихся на этажах.
Многие лифтовые системы интегрированы также с системами контроля доступа и системами обеспечения безопасности. Эти системы служат для распознавания не имеющих права доступа, или неавторизованных, пассажиров и, если возможно, предотвращения их доступа к защищенным системой обеспечения безопасности областям. Так как лифт предоставляет точки доступа ко многим областям внутри здания, кабины лифта и его двери могут использоваться как средства контроля доступа. Появился ряд приемов, позволяющих обойти традиционные системы контроля доступа, например прием возврата карты-пропуска и прием проникновения под прикрытием авторизованного пользователя. Прием "возврат карты-пропуска" состоит в том, что имеющий право доступа (авторизованный) пользователь, обычно активизирующий карту ее движением вблизи считывающего устройства, передает ее затем неавторизованному пользователю, что позволяет получить доступ в защищенную область как авторизованному пользователю, так и неавторизованному пользователю. Прием проникновения в систему под прикрытием авторизованного пользователя состоит в том, что неавторизованный пользователь пытается для доступа в защищенную область использовать право доступа, предоставленное авторизованному пользователю (с ведома или без ведома последнего).
Поэтому имеется потребность в разработке лифтовой системы, позволяющей сократить времени ожидания лифта при одновременном повышении безопасности и улучшении управления доступом.
Раскрытие изобретения
В данном изобретении данные о пассажирах поступают от устройства видеонаблюдения к устройству управления лифтами (контроллеру лифтов). Система видеонаблюдения включает процессор обработки видеоизображений, или видеопроцессор, подключенный таким образом, что он получает на вход видеосигнал от по крайней мере одной видеокамеры, служащей для наблюдения за областью, находящейся снаружи от дверей лифта. Видеопроцессор использует последовательность видеоизображений, поступающих от видеокамеры, для отслеживания объектов, находящихся снаружи от дверей лифта. На основе поступающей видеоинформации видеопроцессор вычисляет значения ряда параметров, сопоставленных каждому из отслеживаемых объектов. Значения параметров поступают в систему управления лифтами, которая использует значения параметров для эффективного диспетчерского управления кабинами и открытием/закрытием дверей лифтов.
Система управления лифтами, использующая видеоинформацию, согласно изобретению, как уже сказано выше, включает видеокамеру для получения видеоизображений дверей лифта и близлежащей области, находящейся в поля зрения видеокамеры, видеопроцессор для обработки видеоинформации, соединенный с видеокамерой с возможностью получения видеоизображений от видеокамеры и обработки их для слежения за объектами и расчета данных о пассажирах, появляющихся в зоне вышеуказанных отслеживаемых объектов, и контроллер лифтовой системы, соединенный с видеопроцессором с возможностью осуществления по крайней мере одной из следующих функций, функции диспетчерского управления и функции управления дверями лифта, на основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора.
В системе, согласно изобретению, расчет в видеопроцессоре может производиться на основе по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемых объектов: положение, габариты, направление, ускорение, скорость и класс, которому принадлежит объект.
Видеопроцессор передает параметры объектов контроллеру лифтовой системы.
При этом расчет в видеопроцессоре может производиться на основании данных о пассажирах, передаваемых контроллеру лифтовой системы, включающих по крайней мере один из следующих видов данных: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.
Расчет в видеопроцессоре может производиться также на основании данных о пассажирах при квалификации отслеживаемого объекта в качестве пассажира.
В видеопроцессоре может производиться деление поля зрения видеокамеры на первую область и вторую область, при этом вторая область определяется как область, непосредственно окружающая двери лифта.
Расчет в видеопроцессоре может также производиться на основании количества пассажиров, ожидающих лифта, с учетом количества отслеживаемых объектов, входящих во вторую область.
Система, согласно изобретению, может дополнительно включать устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными отслеживаемого объекта и с передачей статуса авторизации отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.
Видеопроцессор может передавать данные об авторизации, сопоставленные с данными отслеживаемого объекта, устройству контроля доступа.
Система, согласно изобретению, может дополнительно включать вторую видеокамеру для получения видеоизображений внутреннего пространства кабины. Видеопроцессор, при этом, соединен со второй видеокамерой с возможностью отслеживания пассажиров, находящихся в кабине лифта, получения данных об использовании лифта и расчета параметров, относящихся к пассажиру, находящемуся в кабине лифта.
Вышеупомянутые данные об использовании лифта, полученные видеопроцессором, могут включать по крайней мере один из следующих видов данных: количество пассажиров в кабине лифта и площадь свободного пространства в кабине лифта.
Система, согласно изобретению, может включать также устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными пассажира, находящегося в кабине лифта, и с передачей статуса авторизации для пассажира, находящегося в кабине, контроллеру лифтовой системы.
Изобретением предлагается также способ автоматизации управления лифтами с использованием видеоинформации, включающий обнаружение объекта, находящегося в лифтовом холле, в области вне дверей лифта, отслеживание объекта, основанное на последовательности видеоизображений, получаемых от по крайней мере одной видеокамеры, вычисление данных о пассажире, связанных с отслеживаемым объектом, и передачу данных о пассажире контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку по крайней мере одной кабины и управление открытием и закрытием дверей лифта на основе полученных данных о пассажирах.
Обнаружение объекта может осуществляться посредством алгоритма детектирования движения при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.
Кроме того, обнаружение объекта может осуществляться посредством устройства для идентификации через радиокарту при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.
Вычисление данных о пассажире, согласно предлагаемому изобретением способу, включает определение по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемого объекта: нахождение, габариты, скорость, направление, ускорение и класс, которому принадлежит объект.
Вычисление данных о пассажире может дополнительно включать определение по крайней мере одного из следующих параметров: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.
Вычисление количества пассажиров, ожидающих лифта, включает определение количества отслеживаемых объектов, входящих в первую область, окружающую двери лифта, при этом в качестве первой области определяют область, в которой пассажиры лифта обычно ожидают обслуживания лифтовой системой.
Согласно способу в изобретении может дополнительно обеспечиваться доставка кабины лифта на заданный этаж на основании данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку кабины на данный этаж для пассажира, запросившего обслуживание нажатием кнопки вызова.
Управление открытием и закрытием дверей лифта может осуществляться на основе данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы оставляют двери лифта открытыми при сигнале от данных о пассажире о приближении нового пассажира к дверям лифта и закрытыми при сигнале от данных о пассажире об отсутствии появления новых пассажиров, приближающихся к дверям лифта.
Согласно способу по изобретению дополнительно осуществляют наблюдение за внутренним пространством кабины лифта посредством видеоизображения, которое получают от второй видеокамеры, установленной внутри кабины, оценивают расчетом свободную площадь, имеющуюся в кабине лифта, на основе видеоизображения, получаемого от второй видеокамеры, и передают рассчитанную оценку свободной площади контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы осуществляют управление лифтом на основании оценки свободной площади и количества пассажиров, ожидающих обслуживания на конкретном этаже.
В способе согласно изобретению дополнительно может определяться статус авторизации для отслеживаемого объекта посредством сопоставления данных об авторизации, получаемых от устройства контроля доступа, с отслеживаемым объектом. Статус авторизации может передаваться для отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.
Краткое описание чертежей
На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем управления лифтами и систем контроля доступа, соответствующих данному изобретению.
На фиг.3 показана схема, иллюстрирующая получение оценки среднего времени достижения, вычисление вероятности достижения и ковариации.
На фиг.4 представлен двумерный график ковариации.
На фиг.5 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку параметров видеопроцессором.
На фиг.6 представлена блок-схема реализации способов контроля доступа, соответствующих данному изобретению.
На фиг.7 представлена принципиальная функциональная схема другого варианта использующей видеоинформацию системы управления лифтами и устройства контроля доступа, соответствующих данному изобретению.
Осуществление изобретения
На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем 10а и 10b управления лифтами и устройств контроля доступа, соответствующих данному изобретению. На фиг.1 лифтовая система 10а включает видеокамеру 12, устройство 14 контроля доступа, видеопроцессор 16, кабину 18, двери 20 лифта, кнопку 22 вызова лифта, панель 23 управления в кабине лифта и систему 24 управления, от которой управляющие сигналы поступают к системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и устройству 30 обеспечения безопасности. Первоначально видеокамера 12 может составлять часть устройства 30 обеспечения безопасности; в таком случае для целей данного изобретения видеопроцессор 16 может использовать уже установленную видеокамеру 12. На фиг.2 лифтовая система 10b включает также вторую видеокамеру 32, находящуюся в кабине 18 и передающую видеопроцессору 16 видеоинформацию о внутреннем пространстве кабины 18. Как и видеокамера 12, видеокамера 32 может первоначально предназначаться для целей, отличных от целей данного изобретения; в таком случае видеопроцессор 16 данного изобретения может использовать уже существующую камеру.
На каждой из фиг.1 и 2 система 24 управления передает управляющие сигналы системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и системе 30 обеспечения безопасности; эти сигналы вырабатываются на основе входных сигналов, получаемых из кабины 18, от кнопки 22 вызова лифта и видеопроцессора 16. Хотя система 24 управления на фиг.1 и 2 показана как единый блок, в других вариантах система диспетчерского управления, устройство управления дверями и/или устройство обеспечения безопасности могут представлять собой независимые контроллеры. Управляющие сигналы, поступающие к системе 26 диспетчерского управления, определяют, на какой этаж (этажи) должна подаваться кабина 18. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 28 управления дверями, определяют, когда двери 20 будут открыты или закрыты. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 30 обеспечения безопасности, предупреждают систему обеспечения безопасности о присутствии неавторизованного пассажира или объекта или о других ситуациях, имеющих отношение к безопасности, распознаваемых видеопроцессором 16.
Входной сигнал от кнопки 22 вызова лифта информирует систему 24 управления о присутствии ожидающего обслуживания пассажира у дверей 20 лифта. Такие входные сигналы типичны для большинства лифтовых систем, при пользовании которыми пассажир подходит к дверям 20 лифта и нажимает наружную кнопку 22 вызова, запрашивая обслуживание лифтовой системой этажа, где находится пассажир. В ответ на вызов система 24 управления направляет кабину лифта 18 на соответствующий этаж. Когда пассажир заходит в кабину 18, он нажимает кнопку 23 на панели управления, указывая этаж назначения, и система 24 управления обеспечивает доставку кабины 18 на этот этаж.
Видеопроцессор 16 передает данные о пассажирах системе 24 управления, давая системе 24 управления дополнительную информацию о пассажирах лифта. Всюду в данной заявке термин "объект" является общим термином для любых объектов, которые видеопроцессор отличает от окружения. Обычно работа алгоритмов, разработанных для обработки видеоинформации и служащих для извлечения полезной информации из изображений в поле зрения видеокамеры, сосредоточена на обработке информации об объектах. Термин "пассажир" является общим термином для объектов (включая людей, тележки, багаж, и т.д.), которые являются или потенциально могут являться пассажирами лифта или другими объектами перевозки. Чаще всего "пассажиры" являются обычными пассажирами. Однако, как обсуждается при рассмотрении фиг.3, в некоторых случаях видеопроцессор 16 может решить, что объект не является потенциальным пассажиром, и классифицировать его соответствующим образом. В одном варианте видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные (данные о пассажирах), относящиеся только к объектам, классифицированным как "пассажиры". В других вариантах данные о пассажирах рассчитываются и поступают в систему 24 управления независимо от того, классифицирован ли объект как "пассажир" или нет.
Система 24 управления использует данные о пассажирах, поступающие от видеопроцессора 16, в сочетании с данными, поступающими из кабины 18 и от кнопки вызова 22, для увеличения эффективности работы лифтовой системы 10 (например, для уменьшения времени ожидания, времени задержки при открытых дверях и времени поездки). Например, достаточно раннее обнаружение пассажира видеопроцессором 16 позволяет системе 24 управления направить кабину 18 на данный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22.
Как показано на фиг.1, видеопроцессор 16 принимает видеоизображения от видеокамеры 12 и данные для контроля доступа от устройства 14 контроля доступа. Видеокамера 12 направлена так, чтобы наблюдать за перемещением объектов в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта. Направление видеокамеры 12 может быть определено исходя из положения дверей 20 лифта и направления движения объекта к дверям или от дверей 20 лифта. Как показано на фиг.1, предпочтительно, чтобы видеокамера 12 была установлена напротив дверей 20 лифта таким образом, что она может вести наблюдение за объектами, находящимися в поле зрения видеокамеры 12. Альтернативно, если имеется только одна видеокамера 12 (как на фиг.1), то эта она может находиться внутри кабины 18 и иметь поле зрения, подобное, в общих чертах, полю зрения R1, показанному на фиг.1, но которое в данном случае просматривается только тогда, когда двери лифта 20 открыты. Видеоинформация, полученная видеокамерой 12, поступает к видеопроцессору 16 для анализа. Могут применяться несколько способов анализа видеоинформации. Например, программное обеспечение IntelligentVideo(tm) компании IntelliVision выполняет такой анализ содержания видеоинформации, который позволяет видеопроцессору 16 отслеживать и классифицировать объекты, находящиеся в поле зрения видеокамеры 12. Функция отслеживания определяется как способность идентифицировать объект и сопоставлять объекту, обнаруженному в первый момент времени, объект, обнаруженный во второй момент времени. Возможность отслеживать объекты позволяет видеопроцессору 16 рассчитывать такие параметры, как направление и скорость конкретного объекта. Для каждого отслеживаемого объекта видеопроцессор 16 вычисляет значения ряда переменных, таких как положение, скорость, направление и ускорение. Функция классификации определяется как способность идентифицировать класс объекта, например определять, является ли объект человеком, животным, коробкой и т.п. Видеопроцессор 16 использует эти параметры, чтобы определить, является ли отслеживаемый объект потенциальным "пассажиром", и рассчитать данные о пассажирах, относящиеся к объектам, классифицированным как "пассажиры".
Как показано на фиг.2, дополнительная видеокамера 32, расположенная в кабине 18, обеспечивает поступление входной видеоинформации, относящейся к внутреннему пространству кабины 18, к видеопроцессору 16. На основе поступающей на вход видеоинформации видеопроцессор 16 вычисляет ряд связанных с использованием лифта параметров, которые затем передаются системе 24 управления. Например, видеопроцессор 16 может определять число пассажиров в кабине и другие параметры, относящиеся к функционированию кабины 18, а также оценку свободного пространства в кабине, которое может быть использовано для размещения новых пассажиров. Система 24 управления использует эти параметры, чтобы принимать решения относительно диспетчерского управления кабиной 18, а также управления дверями 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что в кабине 18 отсутствует свободное пространство для новых пассажиров, то система 24 управления не позволит кабине 18 остановиться на этаже, на котором находятся ожидающие пассажиры. Это предотвратит ситуации, в которых максимально заполненная кабина делает ненужные остановки, увеличивающие время поездки пассажиров, находящихся в кабине, а также увеличивающие время ожидания для пассажиров, ожидающих лифт, так как последние будут ожидать подачи на данный этаж другой кабины.
Как показано на фиг.1 и 2, видеопроцессор 16 делит поле зрения видеокамеры 12 на две области R1 и R2. Область R1 почти совпадает с полем зрения видеокамеры 12 и представляет собой область, в которой видеопроцессор 16 отслеживает объекты. Область R2 определяется как область вокруг дверей 20 лифта, приблизительно совпадающая с областью, в которой пассажиры находятся во время ожидания прибытия конкретной кабины 18. Видеопроцессор 16 скорее не отслеживает объекты в поле R2, а определяет, что любой объект, который входит в поле R2 по соответствующей траектории, не изнутри кабины 18, вероятно, является пассажиром, который будет ожидать лифта. Это позволяет видеопроцессору 16 вести точный подсчет числа пассажиров, ожидающих кабину 18.
На фиг.1 и 2 показано, что устройство 14 контроля доступа подает на вход видеопроцессора 16 информацию, связанную с идентификацией и статусом доступа объекта или пассажира. Для контроля доступа может применяться ряд способов, включая дистанционную идентификацию и определение статуса доступа, авторизацию в дверях лифта и авторизацию в кабине лифта. Для дистанционной идентификации могут применяться идентификационные радиокарты, позволяющие устройству 14 контроля доступа идентифицировать пассажира при его приближении к дверям 20 лифта. Авторизация в дверях лифта определяет статус авторизации пассажира при прохождении через двери 20 лифта, до входа пассажира в кабину 18. Авторизация в кабине лифта определяет статус авторизацию пассажира, находящегося в кабине 18. Авторизация может осуществляться одним или несколькими хорошо известными способами, включая использование информации, которой располагает данное лицо, например пароль, предмет, который имеет при себе данное лицо, например считываемую некоторым устройством идентификационную карту, или особенности, присущие данному лицу, например биометрические данные, дактилоскопические данные, голос, черты лица. Распознавание по чертам лица может оказаться особенно выгодным, так как видеопроцессор 16 может дополнительно осуществлять функции распознавания, выполняемые системой 14 контроля доступа. Как показано на фиг.2, видеокамера 32 позволяет видеопроцессору 16 однозначно сопоставить авторизацию с некотором пассажиром, находящимся в кабине 18 (в отличие от системы, показанной на фиг.1, в которой видеопроцессор 16 сопоставляет авторизацию пассажиру, ожидающему в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта). Видеопроцессор 16 передает идентификационные данные, относящиеся к каждому пассажиру лифта, системе 24 управления. На основе данных авторизации система 24 управления может обнаруживать и, возможно, предотвращать нарушение режима безопасности, что будет более подробно изложено ниже при рассмотрении фиг.4.
На основе входного видеосигнала, поступающего от видеокамеры 12 (и видеокамеры 32, что показано на фиг.2), и данных авторизации, поступающих от устройства 14 контроля доступа, видеопроцессор 16 формирует данные о пассажирах (для каждого отслеживаемого объекта, классифицированного как пассажир) и передает их системе 24 управления.
Перечень параметров, входящих в данные о пассажирах (не являющийся исчерпывающим), передаваемых видеопроцессором 16 системе 24 управления включает:
(1) Оценку времени достижения
(2) Вероятность достижения
(3) Ковариацию
(4) Класс объекта (человек, багаж, инвалидное кресло)
(5) Габариты объекта (площадь, занимаемая объектом)
(6) Число "пассажиров", ожидающих лифта
(7) Статус авторизации объекта
Чтобы проиллюстрировать возможность использования каждого из этих параметров, они описаны ниже для пассажиров Р1, Р2, и Р3, показанных на фиг.1. В данном примере предполагается, что пассажир Р1 ожидает лифта в области вне дверей 20 лифта, находясь в поле R2, пассажир Р2 направляется к дверям лифта 20, находясь в поле R1, и пассажир Р3 направляется от дверей 20 лифта, находясь в поле R1. Для каждого объекта, классифицированного как "пассажир", видеопроцессор 16 формирует и передает набор данных о "пассажире" системе 24 управления. Как обсуждалось выше, в другом варианте видеопроцессор 16 может формировать и передавать данные о пассажирах (а также параметрах объектов, таких как положение, скорость, направление, ускорение и т.д.) системе 24 управления независимо оттого, классифицирован ли объект как "пассажир".
Оценка времени достижения, вероятность достижения и ковариация
Оценка времени достижения представляет собой ожидаемое значение времени, которое потребуется, чтобы идентифицированный объект достиг конкретного места, например дверей 20 лифта. Вероятность достижения представляет собой вероятность того, что идентифицированный объект достигнет конкретного места, например дверей 20 лифта. Ковариация является статистической мерой взаимозависимости между оценкой времени достижения и вероятностью достижения. Все три перечисленных параметра тесно связаны друг с другом и поэтому описываются совместно.
t
t-i
t-2
t-3
t
t-i
t-2
t-3
t
t-i
t-2
t-3
На фиг.2 и 3 показан вариант способа вычисления видеопроцессором 16 ковариации, оценки времени достижения и вероятности достижения. На фиг.3 показаны двери 33 лифта, положение которых определено в системе координат XY. Положения объекта были определены в системе координат XY для четырех моментов времени; эти положения показаны ограничивающими прямоугольниками 34, 34, 34 и 34. Каждый ограничивающий прямоугольник определен так, что отслеживаемый объект находится внутри ограничивающего прямоугольника. В одном варианте каждый ограничивающий прямоугольник формируется так, что он включает все пиксели данного кадра, которые видеопроцессор 16 идентифицирует как пиксели, для которых наблюдается скоординированное движение. В центре каждого ограничивающего прямоугольника 34, 34, 34 и 34 определены соответственно центроиды (центральные точки или оси) 35, 35, 35, и 35. Определение центроид в центре каждого ограничивающего прямоугольника задает точку, используемую для вычисления параметров объекта, например положения, скорости, направления и т.д. Вычисление параметров объекта с использованием центроид уменьшает ошибки в определении фактического положения объекта в поле зрения. Проблема уменьшения ошибок имеет наиболее важное значение при отслеживании движения людей.
t
t-i
t-2
t-3
t
На основе значений параметров объектов (например, положения, скорости, направления и т.д.), вычисленных относительно центроид 35, 35, 35, и 35, видеопроцессор 16 предсказывает ожидаемую траекторию объекта, показанную как линия 36. Предсказанная траектория, показанная как линия 36, определяет наиболее вероятные положения отслеживаемого объекта в будущие моменты времени. Исходя из значений параметров объекта, включающих текущее положение отслеживаемого объекта (то есть, центроиды 35) и расстояния до положения, определяемого по предсказанной траектории, видеопроцессор 16 дает оценку времени, за которое отслеживаемый объект достигнет конкретной точки в системе координат XY.
Для оценки времени достижения могут использоваться более сложные модели, описывающие ожидаемое движение объектов и учитывающие, например, ожидаемое замедление движения объекта при его приближении к кнопке 22 вызова или к двери 20 лифта. Таким образом, оценка времени достижения представляет собой наиболее вероятное время, за которое отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено. Аналогично, вероятность достижения представляет собой вероятность того, что отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено.
На фиг.4 показано двумерное представление ковариации, связанной с отслеживаемым объектом, приближающимся к дверям 33 лифта (как показано на фиг.3). Ось 38 определена в системе координат XY таким образом, что она занимает то же положение, что и дверь 33 лифта. Ось 39 определяется в системе координат XY по предсказанной траектории пассажира, показанной как линия 36 на фиг.3. Ковариация является мерой достоверности, с которой видеопроцессор 16 вычисляет вероятность достижения и дает оценку времени достижения.
В одном варианте распределение ковариации рассчитывается с использованием обобщенного калмановского фильтра исходя из ряда факторов, включающих: динамику цели, оценки состояния, распространение неопределенности и статистическую стационарность процесса. Динамика цели опирается на модель допустимых для отслеживаемого объекта перемещений с учетом физических ограничений, накладываемых на перемещения отслеживаемого объекта окружением (например, отслеживаемый объект не может пройти через колонну, находящуюся в поле зрения). Оценки состояния включают параметры объекта (например, положение, скорость, направление), связанные с состоянием объекта в предшествующие моменты времени. Это означает, что если отслеживаемый объект неоднократно менял направление движения, определенное по параметрами состояния в предшествующие моменты, достоверность того, что отслеживаемый объект переместится в конкретное положение, уменьшается. Распространение неопределенности учитывает известные неопределенности, возникающие в процессе измерений, а также вариации данных. Статистическая стационарность процесса предполагает, что статистические допущения об основном случайном процессе будут оставаться неизменными.
Диаграмма распределения ковариации наглядно показывает, какова достоверность, связанная с расчетными предсказаниями положения, в которое переместится отслеживаемый объект, а также времени, когда отслеживаемый объект достигнет данного положения. Сечение распределения ковариации, взятое по оси 38, показывает плотность вероятности положений отслеживаемого объекта в будущем. Наиболее вероятное положение отслеживаемого объекта определяется вершиной (точкой максимума) на графике распределения ковариации. Когда предсказываемая траектория отслеживаемого объекта изменяется (как показано на фиг.3), вершина на графике распределения ковариации перемещается. Сечение распределения ковариации, взятое вдоль оси 39, показывает вероятность или достоверность, связанную с оценкой времени достижения отслеживаемым объектом дверей 33 лифта. Пик распределения ковариации указывает наиболее вероятное значение времени, за которое отслеживаемый объект достигнет дверей 33 лифта.
Достоверность, связанная с конкретной оценкой (например, с вероятностью достижения, временем достижения), определяется крутизной (градиентом) распределения ковариации. Так, малая крутизна распределения указывает на низкую достоверность рассматриваемой оценки, тогда как "крутой пик" указывает на высокий уровень достоверности оценки. Например, как показано на фиг.1, когда пассажир Р2 движется к дверям 20 лифта, распределение ковариации становится более крутым; при этом увеличивается как достоверность оценки достижения пассажиром Р2 дверей 20 лифта, так и достоверность оценки времени, за которое пассажир Р2 достигнет дверей лифта за конкретное время. Для пассажиров, движущихся от дверей 20 лифта, например для пассажира Р3, распределение ковариации, связанное с достижением пассажиром Р3 дверей 33 лифта, показывает снижение достоверности (распределение становится менее крутым) того, что пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта 20, а также уменьшение достоверности оценки времени, за которое пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта. Когда пассажир (например, пассажир Р1) достигает дверей 20 лифта, он обычно останавливается. Так как ковариация оценки времени достижения исходит из данных о положении, скорости и направлении, остановка пассажира (его скорость в этом случае равна нулю, а направление не определено) может привести к тому, что вычисление ковариации покажет потерю достоверности (уменьшается крутизна) для оценки времени достижения. Для решения этой проблемы определяется область R2 вблизи дверей 20 лифта 20, как показано на фиг.1. Видеопроцессор 16 считает, что все отслеживаемые объекты, которые входят в поле R2, в самом деле могут стать пассажирами лифта. Видеопроцессор 16 идентифицирует их как ожидающих обслуживания "пассажиров" с оценкой времени достижения, равной нулю. Видеопроцессор 16 отслеживает число ожидающих пассажиров и передает системе 24 управления лифтами этот параметр в качестве составляющей данных о пассажирах.
Располагая данными об оценке среднего времени достижения, вероятности достижения и ковариации оценки времени достижения, система 24 управления имеет возможность отправлять кабину 18 на нужный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22 вызова (например, исходя из оценки для данного пассажира Р2 времени достижения, вероятности достижения и подсчитанных значений ковариации). Кроме того, система 24 управления может решить, когда следует закрыть двери 20 лифта исходя из того, ожидается ли достижение новыми пассажирами дверей 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 с высоким уровнем достоверности определит, что пассажир (например, пассажир Р2) достигнет дверей 20 лифта за определенное время, то система 24 управления может увеличить промежуток времени, в течение которого двери 20 лифта будут оставаться открытыми. И наоборот, если видеопроцессор 16 определит, что с высоким уровнем достоверности значение оценки времени достижения дверей лифта другими пассажирами (например, пассажиром Р3) слишком велико, то система 24 управления произведет закрытие дверей 20 лифта, что уменьшит задержку при открытых дверях и время ожидания для пассажиров, уже находящихся в кабине 18.
Более подробно способы предсказания будущего расположения движущихся объектов описаны, например, в следующих публикациях: Madhaven R. and Schlendoff С. "Предсказание положения движущегося объекта при автономном передвижении внедорожной сети", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Орландо, Флорида и Ferryman, J.M., Maybank S.J. and Worral A.D. "Визуальное наблюдение за движущимися транспортными средствами", Intl. J. of Computer Vision, v.37, n.2, pp.187-197, June 2000. В указанных работах описываются способы предсказания будущего состояния (времени достижения и положения) объектов, а также связанных с этими оценками значений неопределенности (ковариации) с использованием таких алгоритмов, как обобщенный фильтр Калмана и скрытая марковская модель
Классификация объектов
Видеопроцессор 16 передает системе 24 управления также данные классификации (о принадлежности к классам), относящиеся к объектам, отслеживаемым в поле зрения видеокамеры 12. Например, видеопроцессор 16 может отличать друг от друга объекты, принадлежащие разным классами, таким как "люди", "тележки", "животные" и т.д. Это дает системе 24 управления информацию о том, является ли объект потенциальным "пассажиром" лифта или нет, а также позволяет системе 24 управления выполнять специальную обработку данных для конкретных объектов. Например, если видеопроцессор 16 определит, что пассажир Р2 является человеком, который перемещает тележку, то и человек, и тележка могут рассматриваться как потенциальные "пассажиры", так как вероятнее всего человек поместит тележку в кабину 18 лифта. Если видеопроцессор 16 определит, что "пассажир" Р2 является никем не сопровождаемой собакой, то видеопроцессор решит, что "пассажир" Р2 не является потенциальным пассажиром лифта. Поэтому система 24 управления не станет доставлять кабину 18 лифта на данный этаж независимо от положения или направления "пассажира" Р2. В одном варианте видеопроцессор 16 не передает системе 24 управления данные о "пассажирах", относящиеся к объектам, не классифицированным как пассажиры.
Классификация объектов позволяет системе 24 управления принимать во внимание особые обстоятельства при управлении открытием/закрытием дверей 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что к дверям 20 лифта приближается человек в инвалидном кресле, то возможно увеличение промежутка времени, в течение которого двери 20 лифта будут оставаться открытыми.
Пример классификации объектов описан в следующей статье: Dick A.R. and Brooks M.J. "Проблемы автоматизированного видеонаблюдения", Труды 7-й Международной конференции по цифровой обработке образов. Методы и приложения (DICTA 2003), стр.195-204, 10-12 декабря 2003 г., Сидней, Австралия и Madhaven R. and Schlendoff С."Предсказание положения движущегося объекта при автономном передвижении вне дорожной сети", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Орландо, Флорида и Ferryman J.M.
Оценка занимаемой объектом площади
Видеопроцессор 16 также передает системе 24 управления оценку площади, занимаемой каждым отслеживаемым объектом. В зависимости от направления видеокамеры 12 видеопроцессор 16 может использовать различные алгоритмы для оценки площади пола, занимаемой конкретным объектом. Если видеокамера 12 установлена вне дверей 20 лифта, в верхней части лифтового холла, то видеопроцессор 16 для оценки площади, занимаемой объектом, может применять простой алгоритм, основанный на выделении групп пикселей. Если видеокамера 12 ориентирована в другом направлении, то для оценки площади могут применяться вероятностные алгоритмы, исходящие из уже распознанных особенностей объектов (таких как высота, форма и т.д.). В другом варианте применяется несколько видеокамер, благодаря чему возникает несколько пунктов наблюдения за областью, находящейся вне дверей 20 лифта. Использование нескольких камер требует установления соответствия между изображениями, получаемыми всеми камерами, благодаря чему видеопроцессор 16 сможет достаточно точно оценить площадь, занимаемую каждым их отслеживаемых объектов.
Полученные данные об оценках площади, занимаемой отслеживаемыми объектами, позволяют системе 24 управления определить, требуются ли дополнительные кабины (если используются несколько кабин), чтобы удовлетворить запросы на обслуживание пассажиров. Например, если видеопроцессор 16 определит, что пассажиры Р1 и Р2 является вероятными пассажирами лифта, но пассажир Р1 перемещает тележку, которая займет всю свободную площадь кабины 18, то система 24 управления направит для обслуживания пассажира Р2 вторую кабину.
В другом варианте система 24 управления кроме того получает на вход данные о свободной площади, имеющейся в кабине 18 (например, с помощью видеокамеры 32, установленной в кабине 18, как показано на фиг.2). На основе входного видеосигнала, получаемого от видеокамеры 32, видеопроцессор 16 может определить, что в кабине 18 нет свободного пространства, и тогда система 24 не будет останавливать кабину 18 на этажах, на которых ожидают пассажиры, пока в кабине 18 не освободится достаточное для их размещения пространство.
Пример оценки площади описан в следующей статье: P.Merkus, X.Desurmont, E.G.T. Jaspers, R.G.J. Wijnhoven, O. Caignart, J-F Delaigle and W. Favoreel "Candela - интегрированная система хранения, анализа и распределения содержимого видеоинформации для интеллектуальных информационных систем"
(http://www.hitech-projects.com/euprojects/candela/pr/ewimtfinal2004.pdf).
Число ожидающих обслуживания пассажиров
Видеопроцессор 16 также передает системе 24 управления информацию о числе пассажиров, ожидающих кабину 18. Как обсуждалось выше, когда отслеживаемый объект входит в область R2 через ее границу, видеопроцессор 16 предполагает, что отслеживаемый объект действительно будет пассажиром лифта. Для каждого отслеживаемого объекта, который входит в поле R2 по соответствующей траектории и не изнутри кабины 18, видеопроцессор 16 увеличивает значение параметра "число ожидающих пассажиров", передаваемого системе 24 управления. Передача этого параметра системе 24 управления позволяет ей решить, следует ли отправить дополнительную кабину на данный этаж. Параметр "число ожидающих пассажиров" может также использоваться системой 24 управления, чтобы определить, когда следует закрыть двери 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что пассажиры Р1 и Р2 ожидают кабину 18, то система 24 управления заставит устройство 28 управления дверями держать двери открытыми до тех пор, пока оба пассажира не распознаны как вошедшие в кабину 18.
Идентификатор объекта (авторизация)
Видеопроцессор 16 получает необходимые для идентификации данные от устройства 14 контроля доступа и выдает данные о праве допуска (авторизации), связанные с каждым из отслеживаемых объектов, системе 24 управления. Видеопроцессор 16 может также сформировать и передать данные об авторизации, связанные с каждым из отслеживаемых объектов, устройству контроля доступа 14, что дает возможность устройству 14 контроля доступа обнаруживать или предотвращать нарушения режима безопасности.
В зависимости от типа установленного устройства 14 контроля доступа авторизация может происходить до момента достижения дверей 22 пассажиром, в дверях лифта 22 или внутри кабины 18 лифта. Когда пассажир получает авторизацию для входа в лифт или для выхода на конкретном этаже, видеопроцессор 16 связывает эту авторизацию, полученную от устройства 14 контроля доступа, с конкретным пассажиром. В зависимости от типа установленного устройства контроля доступа система 24 управления использует либо идентификатор (ID) объекта, поступивший от видеопроцессора, чтобы предотвратить нарушение режима безопасности, либо предупреждает устройство 30 обеспечения безопасности о таком нарушении, например о проникновении под прикрытием авторизованного пользователя или возврате карты-пропуска авторизованным пользователем неавторизованному пользователю. С помощью установленного однозначного соответствия между каждым конкретным пассажиром и статусом авторизации система 24 управления способна обнаруживать потенциальные нарушения режима безопасности и реагировать на них.
На фиг.3 представлена блок-схема, иллюстрирующая вычисление видеопроцессором 16 данных о пассажирах (исключая данные об идентификаторе объекта). В блоке 40 видеопроцессор 16 ведет наблюдение за областью вне дверей 20 лифта (как показано на фиг.1 и 2). В блоке 42 видеопроцессор 16 определяет, вошел ли объект в поле зрения видеокамеры 12 (более конкретно, в поле R1). В одном варианте видеопроцессор 16 определяет, вошел ли объект в поле зрения видеокамеры 12, используя алгоритм детектирования движения. В другом варианте видеопроцессор 16 предупреждается о присутствии объекта, имеющего при себе маркированную идентификационную радиокарту. Если видеопроцессор 16 не определяет, что объект вошел в поле зрения видеокамеры 12, то видеопроцессор 16 продолжает наблюдение (блок 40). Если объект обнаружен в поле зрения видеокамеры 12, то видеопроцессор 16 начинает отслеживать объект (блок 44). Чтобы выполнить вычисления, необходимые для формирования данных о пассажирах и передачи их в систему 24 управления, видеопроцессор 16 должен иметь возможность идентифицировать и отслеживать один и тот же объект в различные моменты времени (и в разных положениях), используя процесс, известный как трэкинг, или отслеживание. Иначе говоря, после обнаружения объекта для выполнения вычислений, относящихся к его скорости, направлению и т.д., необходимо, чтобы видеопроцессор 16 был способен отслеживать объект при его перемещении в поле зрения видеокамеры 12.
Если отслеживание объекта подтверждается (блок 40), то видеопроцессор 16 вычисляет значения параметров, связанных с отслеживаемым объектом (в блоке 48). Параметры объекта, вычисляемые видеопроцессором 16, включают (список не является ограничивающим) положение, скорость, направление, габариты, класс объекта и ускорение отслеживаемого объекта. В блоке 50 классификация объектов, выполненная в блоке 48, используется, чтобы определить, является ли объект потенциальным пассажиром. Например, объект, идентифицированный как не сопровождаемая человеком собака, не классифицируется как потенциальный пассажир. Если видеопроцессор 16 определит, что объект потенциальным пассажиром не является, то видеопроцессор продолжит наблюдать за объектом и отслеживать его (в блоке 48), но не будет передавать данные о параметрах пассажира для этого объекта системе 24 управления.
Если видеопроцессор 16 определит, что объект является потенциальным пассажиром, то в блоке 52 видеопроцессор 16 вычислит данные о пассажире, включая оценку времени достижения и параметры для вероятности достижения, такие как ковариация. Как обсуждалось выше, оценка время достижения и вероятность достижения (как и любые другие параметры данных о пассажирах) определяются видеопроцессором 16 на основе параметров объекта, вычисленных видеопроцессором 16 в блоке 48. В блоке 54 видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные о пассажирах (такие как оценка времени достижения, ковариация, вероятность достижения, габариты, класс и т.д.). В блоке 56 видеопроцессор 16 проверяет, равняется ли нулю оценка времени достижения для пассажира. Если оценка времени достижения для пассажира равна нулю (например, отслеживаемый объект входит в поле R2), то видеопроцессор 16 определяет, что пассажир ожидает лифта и увеличивает число пассажиров, в настоящее время ожидающих лифта (в блоке 58). В блоке 60 видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные о числе пассажиров, ожидающих в области, находящейся снаружи от дверей 20 лифта. Если оценка времени достижения не равна нулю, то видеопроцессор 16 продолжит отслеживать объект и вычислять его параметры в блоке 48.
На фиг.4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способы, которые применяются в использующей видеоинформацию системе данного изобретения для осуществления контроля доступа для лифтовых систем 10а и 10b. Управление доступом для лифтовой системы варьируется в зависимости от характера контроля, осуществляемого системой контроля доступа. Например, в одном из возможных сценариев кабина 18 только обеспечивает доступ на защищенные системой безопасности этажи. В этом сценарии каждый из пассажиров, находящихся в кабине 18 к моменту закрытия дверей 20, должен получить уникальную авторизацию. Если видеопроцессор 16 уведомляет систему 24 управления о присутствии пассажира, не имеющего авторизации, то кабина 18 лифта может выполнять роль ловушки для такого пассажира до тех пор, пока не будет оповещена охрана, и не имеющий права доступа пользователь не будет задержан. Альтернативно, двери 20 кабины лифта могут не закрываться, если неавторизованный пользователь обнаружен в кабине 18. В другом сценарии кабина 18 перемещается к некоторым этажам, которые являются защищенными, и к другим этажам, которые не являются таковыми, то есть являются общедоступными. В этом сценарии как имеющим, так и не имеющим авторизацию пользователям разрешается войти в кабину 18, но только имеющие право доступа пользователи могут выйти из кабины 18 на защищенных системой безопасности этажах. Если видеопроцессор 16 определит, что не имеющие права доступа пассажиры выходят на этаже, для которого требуются авторизация, то видеопроцессор 16 сообщит об этом системе 24 управления, которая, в свою очередь, пошлет сообщение устройству 30 обеспечения безопасности.
Независимо от сценария контроля доступа первым этапом в управлении доступом является определение авторизации пассажира. Фиг.6 иллюстрирует три способа определения авторизации пассажира, включая дистанционную авторизацию (блок 66а), авторизацию в дверях лифта (блок 66b) и авторизацию в кабине лифта (блок 66с). Для каждого из этих способов авторизация может включать активные действия пользователя (например, ввод кода с клавиатуры, речь для распознавания голоса, движение карты по отношению к считывающему устройству) или не включать таких действий (например, при использовании идентификационной радиокарты, распознавании черт лица и т.д.). Как обсуждалось выше, после идентификации пассажира как авторизованного данные авторизации передаются видеопроцессору 16, который однозначно сопоставляет эти данные с конкретным пассажиром, находящимся в поле зрения видеокамеры 12 или видеокамеры 32.
При дистанционной авторизации пассажиры идентифицируются как авторизованные, когда приближаются к дверям 20 лифта. Существует ряд способов дистанционного распознавания пользователей как авторизованных. Например, в одном варианте для идентификации пассажиров как авторизованных используются маркеры на идентификационных радиокартах. При авторизации в дверях лифта (блок 66b) авторизация осуществляется в дверях лифта 20. При этом способе для определения статуса авторизации пассажира может применяться движение карты, распознавание голоса или ввод с клавишной панели. При авторизации в кабине лифта (блок 66с) авторизация осуществляется в кабине 18, и в этом случае может использоваться движение карты, распознавание голоса или ввод с клавишной панели.
Если применяется дистанционная авторизация (блок 66а) или авторизация в дверях лифта (66b), то устройство 14 контроля доступа передает данные об авторизации видеопроцессору 16 в блоке 68а, что дает возможность видеопроцессору 16 однозначно сопоставить идентификационные данные с конкретным пассажиром, находящимся вне кабины 18. Если применяется идентификация в кабине лифта (блок 66с), то устройство 14 контроля доступа передает данные авторизации видеопроцессору 16 в блоке 68b, что дает возможность видеопроцессору 16 однозначно сопоставить идентификационные данные с конкретным пассажиром, находящимся в кабине 18. В этом варианте полезно, чтобы видеокамера была установлена в кабине 18 (как показано на фиг.2), что позволяет видеопроцессору 16 использовать видеоинформацию, полученную из внутреннего пространства кабины 18, благодаря чему возможно сопоставить авторизацию с конкретным пользователем. В альтернативном варианте входной видеосигнал, полученный от видеокамеры 12, находящейся вне кабины 18, позволяет видеопроцессору 16 определить число людей, которые входят в кабину 18, и, следовательно, определить число индивидуальных уникальных данных авторизации, которые будут распознаны. Так как при каждом из этих способов видеопроцессор 16 однозначно сопоставляет и идентифицирует отслеживаемого пассажира, попытка использовать одну авторизацию для двух и большего числа пассажиров (например, способом возврата карты или способом проникновения под прикрытием авторизованного пользователя) может быть обнаружена.
Если статус авторизации установлен вне кабины 18 (при использовании первого или второго способов), то в блоке 70 видеопроцессор 16 отслеживает пассажиров (авторизованных и неавторизованных), когда они входят в кабину 18.
Когда пассажиры находятся в кабине 18, система 24 управления в блоке 24 использует данные авторизации, полученные от видеопроцессора 16 (независимо от способа, применяемого для получения данных авторизации), чтобы обнаружить возможные нарушения режима безопасности, например проход вслед за авторизованным пользователем. В сценариях, где кабина 18 только доставляет пассажиров на защищенные системой охраны этажи, каждый пассажир в кабине 18 должен быть однозначно идентифицирован и соотнесен с конкретной авторизацией при закрытии дверей. Если в момент закрытия дверей в кабине 18 находится неавторизованный пассажир, то система 24 управления предупреждает устройство 30 обеспечения безопасности (блок 74). В одном варианте система 24 управления может играть роль ловушки, не позволяя дверям 20 открыться до прибытия охраны. В других вариантах система 24 управления предотвращает доставку кабины 18 на защищенные системой безопасности этажи, пока неавторизованный пользователь не покинет кабины 18. В сценариях, в которых некоторые этажи, к которым обеспечивает доступ кабина 18, являются защищенными системой безопасности, а другие - незащищенными, должны отслеживаться пассажиры, находящиеся в кабине 18, чтобы определить, не вышел ли неавторизованный пользователь на этаже, для которого требуется авторизация. Это может осуществляться с помощью видеонаблюдения внутри кабины 18 (как показано на фиг.2) или другими средствами, позволяющими распознать моменты, когда кабина 18 пуста (например, путем отслеживанием веса кабины 18). Если применяется видеонаблюдение внутри кабины 18, то видеопроцессор 16 может сопоставить каждому пассажиру его статус авторизации. Если видеопроцессор 16 определит, что неавторизованные пассажиры выходят на защищенном системой безопасности этаже, то система 24 управления предупредит охрану о таком нарушении (блок 74).
На фиг.7 представлен вариант данного изобретения, в котором эксплуатируются две кабины лифта, шахты которых расположены рядом. В других вариантах могут использоваться несколько кабин лифта, но для простоты на фиг.7 показаны только две кабины 18а и 18b. Как обсуждалось выше при рассмотрении фиг.1, видеопроцессор 16 получает видеоинформацию от видеокамеры 12 и данные контроля доступа от устройства 14 контроля доступа. Видеопроцессор 16 выполняет ряд вычислений и передает набор данных о пассажирах системе 24 управления. На основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора 16, система 24 управления подает управляющие сигналы системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями лифта и устройству 30 обеспечения безопасности. Система 26 диспетчерского управления и устройство 28 управления дверями лифта управляют доставкой на этажи по крайней мере одной из кабин 18а и 18b, а также дверями лифта, открытие и закрытие которых выполняется на основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора 16. Как обсуждалось выше, видеокамера 12 ведет наблюдение и отслеживает объекты в области R1, передавая параметры данных о пассажирах системе 24 управления. Когда отслеживаемый объект достигает области R2a или области R2b, видеопроцессор 16 оценивает, в какой момент время достижения для отслеживаемого объекта станет нулевым, предполагая, что отслеживаемые объекты, находящиеся в указанных областях, в самом деле ожидают лифта. Например, видеопроцессор 16 может сообщить системе 24 управления, что два пассажира (пассажир Р1 и пассажир Р2) ожидают кабину 18а, и один пассажир (пассажир Р4) ожидает кабину 18b. Однако проблема возникает, если пассажир Р3 ожидает лифта в области пересечения областей R2a и R2b. А этом случае трудно определить, какую кабину ожидает пассажир Р3 - кабину 18а или кабину 18b. Поэтому в одном варианте видеопроцессор 16 формально сопоставляет пассажиру Р3 двух виртуальных пассажиров. Предполагается, что первый виртуальный пассажир Р3 ожидает кабину 18а, а второй виртуальный пассажир Р3 ожидает кабину 18b. Поэтому видеопроцессор 16 будет информировать систему 24 управления, что "два с половиной пассажира" ожидают кабину 18а и "полтора пассажира" ожидают кабину 18b. Хотя в действительности пассажир Р3 войдет либо кабину 18а, либо в кабину 18b, такое решение проблемы дает возможность принять во внимание присутствие пассажира Р3 без необходимости делать предположения о его намерениях.
Хотя данное изобретение было описано со ссылками на предпочтительные варианты, специалисты в данной области должны признать, что вариации общей формы и деталей изобретения могут быть осуществлены без выхода за рамки идей изобретения и пределы охватываемой им области.