JP6068694B1 - Elevator boarding detection system - Google Patents
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Abstract
【課題】乗車意思のある利用者を広範囲に正確に検知してドアの開閉制御に反映させる。【解決手段】一実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、撮像手段、動き検知手段、位置推定手段、速さ算出手段、乗車意思推定手段及び制御手段を備えている。位置推定手段は、動き検知手段によって検知された動きありのブロックの中からドアに最も近いブロックを画像毎に抽出し、当該ブロックにおけるドアの中心から乗場方向の座標位置を利用者の位置として推定する。速さ算出手段は、推定された利用者の位置の時系列変化に基づいて当該利用者のドア方向への移動の速さを算出する。乗車意思推定手段は、推定された利用者の位置の時系列変化と、算出された利用者のドア方向への移動の速さとに基づいて利用者の乗車意思の有無を推定する。制御手段は、推定結果に基づいてドアの開閉動作を制御する。【選択図】図1A user who intends to get on a vehicle is accurately detected in a wide range and reflected in door opening / closing control. An elevator boarding detection system according to an embodiment includes an imaging unit, a motion detection unit, a position estimation unit, a speed calculation unit, a boarding intention estimation unit, and a control unit. The position estimation means extracts the block closest to the door from the blocks with movement detected by the movement detection means for each image, and estimates the coordinate position in the landing direction from the center of the door in the block as the position of the user. To do. The speed calculation means calculates the speed of movement of the user in the door direction based on the estimated time-series change of the user position. The boarding intention estimating means estimates the presence or absence of the user's boarding intention based on the estimated time-series change of the user position and the calculated speed of movement of the user in the door direction. The control means controls the opening / closing operation of the door based on the estimation result. [Selection] Figure 1
Description
本発明の実施形態は、乗りかごに乗車する利用者を検知するエレベータの乗車検知システムに関する。 Embodiments described herein relate generally to an elevator boarding detection system that detects a user who gets in a car.
通常、エレベータの乗りかごが乗場に到着して戸開すると、所定時間経過後に戸閉して出発する。その際、エレベータの利用者は乗りかごがいつ戸閉するのか分からないため、乗場から乗りかごに乗車するときに戸閉途中のドアにぶつかることがある。 Normally, when the elevator car arrives at the landing and opens, the door is closed after a predetermined time. In that case, since the elevator user does not know when the car is closed, the user may hit the door that is in the middle of closing when getting on the car from the landing.
このような乗車時のドアとの衝突を回避するため、乗りかごに乗車する利用者をセンサで検知してドアの開閉動作を制御することが考えられている。上記センサとしては一般的に光電センサが用いられる。すなわち、乗りかごの上部に光電センサを設置しておき、乗りかごに乗車する利用者を光学的に検知する。利用者が検知されている間は、ドアの戸開状態が維持されるので、利用者が戸閉途中のドアにぶつかることを回避でき、また、ドアの戸袋に引き込まれることを防止できる。 In order to avoid such a collision with the door during boarding, it is considered to control a door opening / closing operation by detecting a user who gets on the car with a sensor. A photoelectric sensor is generally used as the sensor. That is, a photoelectric sensor is installed on the upper part of the car, and a user who gets on the car is optically detected. While the user is being detected, the door open state is maintained, so that the user can be prevented from hitting the door that is being closed, and can be prevented from being drawn into the door pocket of the door.
しかしながら、光電センサの検知範囲は狭く、ピンポイントでしか利用者を検知できない。このため、乗りかごから少し離れた場所に利用者がいると、それを検知できずに戸閉を開始してしまうことや、逆に乗りかごの近くを通り過ぎただけの人物を誤検知してドアを開いてしまうことがある。 However, the detection range of the photoelectric sensor is narrow, and the user can be detected only pinpoint. For this reason, if there is a user a little away from the car, it will not be detected and the door will close, or conversely, a person who has just passed near the car will be detected incorrectly. May open the door.
本発明が解決しようとする課題は、乗車意思のある利用者を広範囲に正確に検知してドアの開閉制御に反映させることのできるエレベータの乗車検知システムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an elevator boarding detection system capable of accurately detecting a user who has a boarding intention in a wide range and reflecting it in door opening / closing control.
一実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、撮像手段、動き検知手段、位置推定手段、速さ算出手段、乗車意思推定手段及び制御手段を備えている。上記撮像手段は、乗りかごが乗場に到着したときに、当該乗りかごのドア付近から上記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能である。上記動き検知手段は、この撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して人・物の動きを検知する。上記位置推定手段は、この動き検知手段によって検知された動きありのブロックを上記画像毎に抽出し、当該ブロックにおける上記ドアの中心から上記乗場方向の座標位置を利用者の位置として推定する。上記速さ算出手段は、この位置推定手段によって推定された利用者の位置の時系列変化に基づいて当該利用者のドア方向への移動の速さを算出する。上記乗車意思推定手段は、上記位置推定手段によって推定された利用者の位置の時系列変化と、上記速さ算出手段によって算出された利用者のドア方向への移動の速さとに基づいて利用者の乗車意思の有無を推定する。上記制御手段は、この乗車意思推定手段の推定結果に基づいて上記ドアの開閉動作を制御する。 An elevator boarding detection system according to an embodiment includes an imaging unit, a motion detection unit, a position estimation unit, a speed calculation unit, a boarding intention estimation unit, and a control unit. When the car arrives at the landing, the imaging means can photograph a predetermined range from the vicinity of the door of the car toward the landing. The motion detection means detects the movement of a person or an object by comparing the brightness of a plurality of time-sequential images taken by the imaging means in block units. It said position estimating means, the blocks of the have motion detected by the motion detection means to extract for each of the image is estimated from the center of the door in the block as the position of the user coordinate position of the landing direction. The speed calculation means calculates the speed of movement of the user in the door direction based on the time-series change of the user position estimated by the position estimation means. The boarding intention estimation unit is configured to provide a user based on a time-series change of the user position estimated by the position estimation unit and a speed of movement of the user in the door direction calculated by the speed calculation unit. Presence or absence of willingness to get on. The said control means controls the opening / closing operation | movement of the said door based on the estimation result of this boarding intention estimation means.
以下、図面を参照して実施形態を説明する。
図1は一実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。なお、ここでは、1台の乗りかごを例にして説明するが、複数台の乗りかごでも同様の構成である。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an elevator boarding detection system according to an embodiment. Note that, here, a single car will be described as an example, but a plurality of cars have the same configuration.
乗りかご11の出入口上部にカメラ12が設置されている。具体的には、乗りかご11の出入口上部を覆う幕板11aの中にカメラ12のレンズ部分を乗場15側に向けて設置されている。カメラ12は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズを有し、1秒間に数コマ(例えば30コマ/秒)の画像を連続撮影可能である。乗りかご11が各階に到着して戸開したときに、乗場15の状態を乗りかご11内のかごドア13付近の状態を含めて撮影する。
A
このときの撮影範囲はL1+L2に調整されている(L1≫L2)。L1は乗場側の撮影範囲であり、かごドア13から乗場15に向けて例えば3mである。L2はかご側の撮影範囲であり、かごドア13からかご背面に向けて例えば50cmである。なお、L1,L2は奥行き方向の範囲であり、幅方向(奥行き方向と直交する方向)の範囲については少なくとも乗りかご11の横幅より大きいものとする。
The photographing range at this time is adjusted to L1 + L2 (L1 >> L2). L <b> 1 is a shooting range on the landing side and is, for example, 3 m from the
なお、各階の乗場15において、乗りかご11の到着口には乗場ドア14が開閉自在に設置されている。乗場ドア14は、乗りかご11の到着時にかごドア13に係合して開閉動作する。動力源(ドアモータ)は乗りかご11側にあり、乗場ドア14はかごドア13に追従して開閉するだけである。以下の説明において、かごドア13を戸開しているときには乗場ドア14も戸開しており、かごドア13を戸閉しているときには乗場ドア14も戸閉しているものとする。
In the
カメラ12によって撮影された各画像(映像)は、画像処理装置20によってリアルタイムに解析処理される。なお、図1では、便宜的に画像処理装置20を乗りかご11から取り出して示しているが、実際には画像処理装置20はカメラ12と共に幕板11aの中に収納されている。
Each image (video) taken by the
ここで、画像処理装置20には、記憶部21と利用者検知部22が備えられている。記憶部21は、カメラ12によって撮影された画像を逐次保存すると共に、利用者検知部22の処理に必要なデータを一時的に保持しておくためのバッファエリアを有する。利用者検知部22は、カメラ12によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像の中でかごドア13に最も近い人・物の動きに着目して乗車意思のある利用者の有無を検知する。この利用者検知部22を機能的に分けると、動き検知部22a、位置推定部22b、乗車意思推定部22cで構成される。
Here, the
動き検知部22aは、各画像の輝度をブロック単位で比較して人・物の動きを検知する。ここで言う「人・物の動き」とは、乗場15の人物や車椅子等の移動体の動きのことである。
The
位置推定部22bは、動き検知部22aによって各画像毎に検知された動きありのブロックの中からかごドア13に最も近いブロックを抽出し、当該ブロックにおけるかごドア13の中心(ドア間口の中心)から乗場方向の座標位置(図5に示すY座標)を利用者の位置(足元位置)として推定する。乗車意思推定部22cは、位置推定部22bによって推定された位置の時系列変化に基づいて当該利用者の乗車意思の有無を判定する。
The
なお、これらの機能(動き検知部22a、位置推定部22b、乗車意思推定部22c)はカメラ12に設けられていても良いし、かご制御装置30に設けられていても良い。
Note that these functions (
かご制御装置30は、図示せぬエレベータ制御装置に接続され、このエレベータ制御装置との間で乗場呼びやかご呼びなどの各種信号を送受信する。なお、「乗場呼び」とは、各階の乗場15に設置された図示せぬ乗場呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、登録階と行先方向の情報を含む。「かご呼び」とは、乗りかご11のかご室内に設けられた図示せぬ行先呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、行き先階の情報を含む。
The
また、かご制御装置30は、戸開閉制御部31を備える。戸開閉制御部31は、乗りかご11が乗場15に到着したときのかごドア13の戸開閉を制御する。詳しくは、戸開閉制御部31は、乗りかご11が乗場15に到着したときにかごドア13を戸開し、所定時間経過後に戸閉する。ただし、かごドア13の戸開中に画像処理装置20の利用者検知部22によって乗車意思のある人物が検知された場合には、戸開閉制御部31は、かごドア13の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する。
In addition, the
次に、図2乃至図7を参照して本実施形態における乗車意思検知方法について説明する。 Next, a boarding intention detection method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS.
図2はカメラ12によって撮影された画像の一例を示す図である。図中のE1は位置推定エリア、ynは利用者の足元位置が検知されたY座標を表している。図3は撮影画像をブロック単位で区切った状態を示す図である。なお、原画像を一辺Wblockの格子状に区切ったものを「ブロック」と呼ぶ。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an image captured by the
カメラ12は乗りかご11の出入口上部に設置されている。したがって、乗りかご11が乗場15で戸開したときに、乗場側の所定範囲(L1)とかご内の所定範囲(L2)が撮影される。ここで、カメラ12を利用すると検知範囲が広がり、乗りかご11から少し離れた場所にいる利用者でも検知することができる。しかし、その一方で、乗りかご11に乗車しない人物を誤検知して、かごドア13を開いてしまう可能性がある。
The
そこで、本システムでは、図3に示すように、カメラ12で撮影した画像を一定サイズのブロックに区切り、人・物の動きがあるブロックを検知し、その動きありのブロックを追うことで乗車意思のある利用者であるか否かを判断する構成としている。
Therefore, in this system, as shown in FIG. 3, the image captured by the
なお、図3の例では、ブロックの縦横の長さが同じであるが、縦と横の長さが異なっていても良い。また、画像全域にわたってブロックを均一な大きさとしても良いし、例えば画像上部ほど縦(Y軸方向)の長さを短くするなどの不均一な大きさにしても良い。これらにより、後に推定する足元位置をより高い分解能もしくは実空間での均一な分解能で求めることができる(画像上で均一に区切ると、実空間ではかごドア13から遠い方ほど疎な分解能となる)。
In the example of FIG. 3, the vertical and horizontal lengths of the blocks are the same, but the vertical and horizontal lengths may be different. Further, the blocks may be uniform in size over the entire image, or may be non-uniform in size, for example, the length in the vertical direction (Y-axis direction) is shortened toward the top of the image. Thus, the foot position estimated later can be obtained with a higher resolution or a uniform resolution in the real space (if it is divided uniformly on the image, the farther away from the
図4は実空間での検知エリアを説明するための図である。図5は実空間での座標系を説明するための図である。 FIG. 4 is a diagram for explaining a detection area in real space. FIG. 5 is a diagram for explaining a coordinate system in real space.
撮影画像から乗車意思のある利用者の動きを検知するため、まず、ブロック毎に動き検知エリアを設定しておく。具体的には、図4に示すように、少なくとも位置推定エリアE1と乗車意思推定エリアE2を設定しておく。位置推定エリアE1は、乗場15からかごドア13に向かってくる利用者の身体の一部、具体的には利用者の足元位置を推定するエリアである。乗車意思推定エリアE2は、位置推定エリアE1で検知された利用者に乗車意思があるか否かを推定するエリアである。なお、乗車意思推定エリアE2は、上記位置推定エリアE1に含まれ、利用者の足元位置を推定するエリアでもある。すなわち、乗車意思推定エリアE2では、利用者の足元位置を推定すると共に当該利用者の乗車意思を推定する。
In order to detect the movement of a user who intends to get on the vehicle from the captured image, first, a movement detection area is set for each block. Specifically, as shown in FIG. 4, at least a position estimation area E1 and a boarding intention estimation area E2 are set. The position estimation area E1 is an area for estimating a part of the user's body coming from the landing 15 toward the
実空間において、位置推定エリアE1はかごドア13の中心から乗場方向に向かってL3の距離を有し、例えば2mに設定されている(L3≦乗場側の撮影範囲L1)。位置推定エリアE1の横幅W1は、かごドア13の横幅W0以上の距離に設定されている。乗車意思推定エリアE2はかごドア13の中心から乗場方向に向かってL4の距離を有し、例えば1mに設定されている(L4≦L3)。乗車意思推定エリアE2の横幅W2は、かごドア13の横幅W0と略同じ距離に設定されている。
In the real space, the position estimation area E1 has a distance L3 from the center of the
なお、乗車意思推定エリアE2の横幅W2はW0よりも横幅が大きくても良い。また、乗車意思推定エリアE2は実空間で長方形ではなく、三方枠の死角を除く台形であっても良い。 The lateral width W2 of the boarding intention estimation area E2 may be larger than W0. Further, the boarding intention estimation area E2 may be a trapezoid excluding a blind spot in a three-sided frame instead of a rectangle in real space.
ここで、図5に示すように、カメラ12は、乗りかご11の出入口に設けられたかごドア13と水平の方向をX軸、かごドア13の中心から乗場15の方向(かごドア13に対して垂直の方向)をY軸、乗りかご11の高さ方向をZ軸とした画像を撮影する。このカメラ12によって撮影された各画像において、図4に示した位置推定エリアE1および乗車意思推定エリアE2の部分をブロック単位で比較することで、かごドア13の中心から乗場15の方向、つまりY軸方向に移動中の利用者の足元位置の動きを検知する。
Here, as shown in FIG. 5, the
この様子を図6および図7に示す。
図6および図7は画像比較による動き検知を説明するための図である。図6は時間tで撮影された画像の一部、図7は時間t+1で撮影された画像の一部を模式的に示している。
This state is shown in FIG. 6 and FIG.
6 and 7 are diagrams for explaining motion detection by image comparison. FIG. 6 schematically shows a part of an image taken at time t, and FIG. 7 schematically shows a part of an image taken at
図中のP1,P2は撮影画像上で動きありとして検知された利用者の画像部分であり、実際には画像比較により動きありとして検知されたブロックの集合体である。画像部分P1,P2の中でかごドア13に最も近い動きありのブロックBxを抽出し、そのブロックBxのY座標を追うことで乗車意思の有無を判定する。この場合、Y軸方向に点線で示すような等距離線(かごドア13と平行な等間隔の水平線)を引けば、ブロックBxとかごドア13とのY軸方向の距離が分かる。
P1 and P2 in the figure are user image portions detected as having motion on the photographed image, and are actually a collection of blocks detected as having motion by image comparison. A block Bx having a motion closest to the
図6および図7の例では、かごドア13に最も近い動きありのブロックBxの検知位置がyn→yn−1に変化しており、利用者がかごドア13に近づいてくることがわかる。
In the example of FIG. 6 and FIG. 7, the detection position of the block Bx of the most close motion to the
次に、本システムの動作について詳しく説明する。
図8は本システムにおける全体の処理の流れを示すフローチャートである。
乗りかご11が任意の階の乗場15に到着すると(ステップS11のYes)、かご制御装置30は、かごドア13を戸開して乗りかご11に乗車する利用者を待つ(ステップS12)。
Next, the operation of this system will be described in detail.
FIG. 8 is a flowchart showing the overall processing flow in this system.
When the
このとき、乗りかご11の出入口上部に設置されたカメラ12によって乗場側の所定範囲(L1)とかご内の所定範囲(L2)が所定のフレームレート(例えば30コマ/秒)で撮影される。画像処理装置20は、カメラ12で撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部21に逐次保存しながら(ステップS13)、以下のような利用者検知処理をリアルタイムで実行する(ステップS14)。
At this time, a predetermined range (L1) on the landing side and a predetermined range (L2) in the car are photographed at a predetermined frame rate (for example, 30 frames / second) by the
利用者検知処理は、画像処理装置20に備えられた利用者検知部22によって実行される。この利用者検知処理は、動き検知処理(ステップS14a)、位置推定処理(ステップS14b)、乗車意思推定処理(ステップS14c)に分けられる。
The user detection process is executed by a
(a)動き検知処理
図9は上記ステップS14aの動き検知処理を示すフローチャートである。この動き検知処理は、上記利用者検知部22の構成要素の1つである動き検知部22aで実行される。
(A) Motion Detection Processing FIG. 9 is a flowchart showing the motion detection processing in step S14a. This motion detection process is executed by the
動き検知部22aは、記憶部21に保持された各画像を1枚ずつ読み出し、ブロック毎に平均輝度値を算出する(ステップA11)。その際、動き検知部22aは、初期値として最初の画像が入力されたときに算出されたブロック毎の平均輝度値を記憶部21内の図示せぬ第1のバッファエリアに保持しておくものとする(ステップA12)。
The
2枚目以降の画像が得られると、動き検知部22aは、現在の画像のブロック毎の平均輝度値と上記第1のバッファエリアに保持された1つ前の画像のブロック毎の平均輝度値とを比較する(ステップA13)。その結果、現在の画像の中で予め設定された値以上の輝度差を有するブロックが存在した場合には、動き検知部22aは、当該ブロックを動きありのブロックとして判定する(ステップA14)。
When the second and subsequent images are obtained, the
現在の画像に対する動きの有無を判定すると、動き検知部22aは、当該画像のブロック毎の平均輝度値を次の画像との比較用として上記第1のバッファエリアに保持する(ステップA15)。
When the presence / absence of movement of the current image is determined, the
以後同様にして、動き検知部22aは、カメラ12によって撮影された各画像の輝度値を時系列順にブロック単位で比較しながら動きの有無を判定することを繰り返す。
Thereafter, in the same manner, the
(b)位置推定処理
図10は上記ステップS14bの位置推定処理を示すフローチャートである。この位置推定処理は、上記利用者検知部22の構成要素の1つである位置推定部22bで実行される。
(B) Position Estimation Process FIG. 10 is a flowchart showing the position estimation process in step S14b. This position estimation process is executed by the
位置推定部22bは、動き検知部22aの検知結果に基づいて現在の画像の中で動きありのブロックをチェックする(ステップB11)。その結果、図4に示した位置推定エリアE1内に動きありのブロックが存在した場合、利用者検知部22は、その動きありのブロックのうち、かごドア13に最も近いブロックを抽出する(ステップB12)。
The
ここで、図1に示したように、カメラ12は乗りかご11の出入口上部に乗場15に向けて設置されている。したがって、利用者が乗場15からかごドア13に向かっていた場合には、その利用者の右または左の足元の部分が撮影画像の一番手前つまりかごドア13側のブロックに映っている可能性が高い。そこで、位置推定部22bは、かごドア13に最も近い動きありのブロックのY座標(かごドア13の中心から乗場15方向の座標)を利用者の足元位置のデータとして求め、記憶部21内の図示せぬ第2のバッファエリアに保持する(ステップB13)。
Here, as shown in FIG. 1, the
以後同様にして、位置推定部22bは、各画像毎にかごドア13に最も近い動きありのブロックのY座標を利用者の足元位置のデータとして求め、上記第2のバッファエリアに保持していく。なお、このような足元位置の推定処理は、位置推定エリアE1内だけでなく、乗車意思推定エリアE2内でも同様に行われている。
Thereafter, in the same manner, the
(c)乗車意思推定処理
図11は上記ステップS14cの乗車意思推定処理を示すフローチャートである。この乗車意思推定処理は、上記利用者検知部22の構成要素の1つである乗車意思推定部22cで実行される。
(C) Ride intention estimation process FIG. 11 is a flowchart showing the ride intention estimation process in step S14c. This boarding intention estimation process is executed by the boarding intention estimation unit 22c, which is one of the components of the
乗車意思推定部22cは、上記第2のバッファエリアに保持された各画像の利用者の足元位置のデータを平滑化する(ステップC11)。なお、平滑化の方法としては、例えば平均値フィルタやカルマンフィルタなどの一般的に知られている方法を用いるものとし、ここではその詳しい説明を省略する。 The boarding intention estimation unit 22c smoothes the data of the user's foot position of each image held in the second buffer area (step C11). As a smoothing method, for example, a generally known method such as an average value filter or a Kalman filter is used, and detailed description thereof is omitted here.
足元位置のデータを平滑化したとき、変化量が所定値以上のデータが存在した場合(ステップC12のYes)、乗車意思推定部22cは、そのデータを外れ値として除外する(ステップC13)。なお、上記所定値は、利用者の標準的な歩行速度と撮影画像のフレームレートによって決められている。また、足元位置のデータを平滑化する前に外れ値を見つけて除外しておくことでも良い。 When the data of the foot position is smoothed and there is data whose change amount is equal to or larger than the predetermined value (Yes in Step C12), the boarding intention estimation unit 22c excludes the data as an outlier (Step C13). The predetermined value is determined by the standard walking speed of the user and the frame rate of the captured image. Further, outliers may be found and excluded before the foot position data is smoothed.
図12に足元位置の変化状態を示す。横軸が時間、縦軸が位置(Y座標値)を示している。利用者が乗場15からかごドア13に向かって歩いてくる場合、時間経過に伴い、利用者の足元位置のY座標値が徐々に小さくなる。
FIG. 12 shows a change state of the foot position. The horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the position (Y coordinate value). When the user walks from the landing 15 toward the
なお、例えば車椅子等の移動体であれば点線で示すような直線的なデータ変化になるが、利用者の場合には左右の足元が交互に検知されるので、実線のように湾曲したデータ変化になる。また、検知結果に何らかのノイズが入り込むと、瞬間的な足元位置の変化量が大きくなる。このような変化量の大きい足元位置のデータは外れ値として除外しておく。 For example, in the case of a moving body such as a wheelchair, the data changes linearly as shown by the dotted line, but in the case of a user, the left and right feet are detected alternately, so the data change curved as shown by the solid line become. Further, when some noise enters the detection result, the amount of instantaneous change in the foot position increases. Such foot position data having a large change amount is excluded as an outlier.
ここで、乗車意思推定部22cは、図2に示した乗車意思推定エリアE2内の足元位置の動き(データ変化)を確認する(ステップC14)。その結果、乗車意思推定エリアE2内でY軸方向へかごドア13に向かっている利用者の足元位置の動き(データ変化)を確認できた場合には(ステップC15のYes)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思ありと判断する(ステップC16)。
Here, the boarding intention estimation part 22c confirms the motion (data change) of the foot position in the boarding intention estimation area E2 shown in FIG. 2 (step C14). As a result, when the movement (data change) of the user's foot position toward the
一方、乗車意思推定エリアE2内でY軸方向にかごドア13に向かっている利用者の足元位置の動きを確認できなかった場合には(ステップC15のNo)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思なしと判断する(ステップC17)。例えば、乗りかご11の正面を人物がX軸方向に横切ると、図13に示すように乗車意思推定エリアE2内でY軸方向に時間的に変化しない足元位置が検知される。このような場合には乗車意思なしと判断される。
On the other hand, when the movement of the user's foot position toward the
このように、かごドア13に最も近い動きありのブロックを利用者の足元位置とみなし、その足元位置のY軸方向の時間的な変化を追跡することで利用者の乗車意思の有無を推定することができる。
In this way, the block with the movement closest to the
図8に戻って、乗車意思ありの利用者が検知されると(ステップS15のYes)、画像処理装置20からかご制御装置30に対して利用者検知信号が出力される。かご制御装置30は、この利用者検知信号を受信することによりかごドア13の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する(ステップS16)。
Returning to FIG. 8, when a user with a boarding intention is detected (Yes in step S <b> 15), a user detection signal is output from the
詳しくは、かごドア13が全戸開状態になると、かご制御装置30は戸開時間のカウント動作を開始し、所定の時間T(例えば1分)分をカウントした時点で戸閉を行う。この間に乗車意思ありの利用者が検知され、利用者検知信号が送られてくると、かご制御装置30はカウント動作を停止してカウント値をクリアする。これにより、上記時間Tの間、かごドア13の戸開状態が維持されることになる。
Specifically, when the
なお、この間に新たな乗車意思ありの利用者が検知されると、再度カウント値がクリアされ、上記時間Tの間、かごドア13の戸開状態が維持されることになる。ただし、上記時間Tの間に何度も利用者が来てしまうと、かごドア13をいつまでも戸閉できない状況が続いてしまうので、許容時間Tx(例えば3分)を設けておき、この許容時間Txを経過した場合にかごドア13を強制的に戸閉することが好ましい。
If a user with a new intention to board is detected during this period, the count value is cleared again, and the
上記時間T分のカウント動作が終了すると(ステップS17)、かご制御装置30はかごドア13を戸閉し、乗りかご11を目的階に向けて出発させる(ステップS18)。
When the counting operation for the time T is completed (step S17), the
このように本実施形態によれば、乗りかご11の出入口上部に設置したカメラ12によって乗場15を撮影した画像を解析することにより、例えば乗りかご11から少し離れた場所からかごドア13に向かって来る利用者を検知して戸開閉動作に反映させることができる。
As described above, according to the present embodiment, by analyzing the image obtained by photographing the landing 15 with the
特に、撮影画像の中で利用者の足元位置に注視し、かごドア13から乗場15に向かう方向(Y軸方向)の足元位置の時間的変化を追うことで、例えば乗りかごの近くを通り過ぎただけの人物を誤検知することを防ぎ、乗車意思のある利用者だけを正しく検知して戸開閉動作に反映させることができる。この場合、乗車意思のある利用者が検知されている間は戸閉状態が維持されるので、利用者が乗りかご11に乗ろうとしたときに戸閉動作が開始されてドアにぶつかってしまうような事態を回避できる。
In particular, by watching the user's foot position in the captured image and following the temporal change in the foot position in the direction from the
また、上記実施形態では乗場15で乗りかご11のかごドア13が戸開している状態を想定して説明したが、かごドア13が戸閉中であっても、カメラ12によって撮影された画像を用いて乗車意思のある利用者の有無が検知される。乗車意思のある利用者が検知されると、かご制御装置30の戸開閉制御部31によってかごドア13の戸閉動作が中断され、再度戸開動作が行われる。
Moreover, although the said embodiment demonstrated the state where the
以下に、図14のフローチャートを参照して、戸閉中の処理動作について説明する。
乗りかご11のかごドア13が全戸開の状態から所定の時間が経過すると、戸開閉制御部31によって戸閉動作が開始される(ステップS21)。このとき、カメラ12の撮影動作は継続的に行われている。上記画像処理装置20は、このカメラ12によって撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部21に逐次保存しながら(ステップS22)、利用者検知処理をリアルタイムで実行する(ステップS23)。
Hereinafter, the processing operation during the door closing will be described with reference to the flowchart of FIG.
When a predetermined time has elapsed since the
利用者検知処理は、画像処理装置20に備えられた利用者検知部22によって実行される。この利用者検知処理は、動き検知処理(ステップS23a)、位置推定処理(ステップS23b)、乗車意思推定処理(ステップS23c)に分けられる。なお、これらの処理は、図8のステップS14a,S14b,S14cと同様であるため、その詳しい説明は省略する。
The user detection process is executed by a
ここで、乗車意思ありの利用者が検知されると(ステップS24のYes)、画像処理装置20からかご制御装置30に対して利用者検知信号が出力される。かご制御装置30は、戸閉中に上記利用者検知信号を受信すると、かごドア13の戸閉動作を中断して再度戸開動作(リオープン)を行う(ステップS25)。
Here, when a user who has a boarding intention is detected (Yes in step S <b> 24), a user detection signal is output from the
以降は、図8のステップS12に戻って上記同様の処理が繰り返される。ただし、戸閉中に乗車意思のある利用者が続けて検知されると、リオープンが繰り返され、乗りかご11の出発が遅れてしまう。したがって、乗車意思のある利用者を検知した場合でも、上述した許容時間Tx(例えば3分)が経過していれば、リオープンしないで戸閉することが好ましい。
Thereafter, the process returns to step S12 in FIG. 8 and the same processing is repeated. However, if a user who intends to get on the vehicle is continuously detected while the door is closed, the reopening is repeated and the departure of the
このように、戸閉中であっても乗車意思のある利用者の有無が検知され、当該検知結果を戸開閉動作に反映させることができる。したがって、利用者が戸閉途中の乗りかご11に乗ろうとしたときにドアにぶつかってしまうような事態を回避できる。
In this way, even when the door is closed, the presence or absence of a user who intends to get on is detected, and the detection result can be reflected in the door opening / closing operation. Therefore, it is possible to avoid a situation where the user hits the door when trying to get on the
なお、乗車意思推定部22cは、利用者の乗車意思の有無をより正確に判断するために、利用者のドア方向への歩行の速さ(移動体のドア方向への移動の速さ)を考慮した乗車意思推定処理を実行しても良い。以下では、図15のフローチャートを参照して、利用者の歩行の速さを考慮した乗車意思推定処理について説明する。なお、上述した図11の乗車意思推定処理と同様な処理については同一の符号を付し、ここではその詳しい説明は省略するものとする。 The boarding intention estimation unit 22c determines the speed of walking in the user's door direction (speed of movement of the moving body in the door direction) in order to more accurately determine whether the user intends to board. A boarding intention estimation process may be executed. Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG. 15, a description will be given of a boarding intention estimation process that takes into account the speed of walking of the user. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the process similar to the boarding intention estimation process of FIG. 11 mentioned above, and the detailed description shall be abbreviate | omitted here.
ステップC11乃至C15の処理が実行され、乗車意思推定エリアE2内でY軸方向へかごドア13に向かっている利用者の足元位置の動き(データ変化)を確認できた場合には(ステップC15のYes)、乗車意思推定部22cは、当該利用者の歩行の速さが予め設定された閾値以上であるか否かを判断する(ステップC21)。
When the processes of steps C11 to C15 are executed and the movement (data change) of the user's foot position toward the
なお、利用者の歩行の速さは、当該利用者の足元位置の動きに基づいて求められる。詳しくは、利用者の歩行の速さは、かごドア13に最も近い動きありのブロックのY座標の変化に基づいて、乗車意思推定部22cにより求められる。
In addition, the speed of a user's walk is calculated | required based on the motion of the said user's step position. Specifically, the speed of the user's walking is obtained by the boarding intention estimation unit 22c based on the change in the Y coordinate of the block with the movement closest to the
例えば、カメラ12が1秒間に30コマの画像を連続撮影可能であり、かごドア13と上記ブロックとのY軸方向の距離がミリメートル単位で規定され、利用者の歩行の速さを求めるためのサンプリング期間が30フレームに設定されている場合を想定する。この場合において、さらに、1コマ目の画像から抽出されたかごドア13に最も近い動きありのブロックのY座標(利用者の足元位置)がymであり、30コマ目の画像から抽出されたかごドア13に最も近い動きありのブロックのY座標がym−1であった場合を想定する。この場合、利用者の歩行の速さは、秒速(ym−ym−1)[mm]と求められる。
For example, the
以上のようにして、利用者の歩行の速さは、予め設定されたサンプリング期間にしたがって乗車意思推定部22cによって求められる。なお、サンプリング期間は10フレームに設定されることが好ましい。ただし、サンプリング期間は、少なくとも2フレーム以上であれば、任意の値に設定されて構わない。また、サンプリング期間は、利用者の現在の足元位置に応じて変更されても良い。 As described above, the walking speed of the user is obtained by the boarding intention estimation unit 22c according to a preset sampling period. The sampling period is preferably set to 10 frames. However, the sampling period may be set to an arbitrary value as long as it is at least two frames or more. Further, the sampling period may be changed according to the current foot position of the user.
また、利用者の歩行の速さに関する閾値は、標準的な歩行の速さと同程度の速さ(例えば、秒速800[mm])または標準的な歩行の速さよりも少し遅い速さに設定されることが好ましい。 In addition, the threshold relating to the walking speed of the user is set to a speed comparable to the standard walking speed (for example, 800 [mm] per second) or slightly slower than the standard walking speed. It is preferable.
図15に戻って、利用者の歩行の速さが上記閾値以上であると判定された場合には(ステップC21のYes)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思ありと判断する(ステップC16)。一方で、利用者の歩行の速さが上記閾値未満であると判定された場合には(ステップC21のNo)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思なしと判断する(ステップC17)。 Returning to FIG. 15, when it is determined that the walking speed of the user is equal to or higher than the threshold (Yes in step C21), the boarding intention estimation unit 22c determines that the user has a boarding intention. (Step C16). On the other hand, when it is determined that the walking speed of the user is less than the threshold value (No in Step C21), the boarding intention estimation unit 22c determines that the user does not intend to board (Step C17). ).
以上のように、利用者の足元位置の時間的な変化に加えて、当該利用者の歩行の速さを考慮した乗車意思推定処理が実行されることにより、利用者の乗車意思の有無を多面的に判断することができる。つまり、利用者の乗車意思の有無をより正確に判断することができる。利用者の歩行の速さを考慮した乗車意思推定処理が実行されることにより、具体的には以下のような利点を得ることができる。 As described above, in addition to the temporal change in the user's foot position, the boarding intention estimation process is performed in consideration of the speed of the user's walking, so that the presence / absence of the boarding intention of the user can be Can be judged. That is, the presence or absence of the user's intention to board can be determined more accurately. By executing the boarding intention estimation process in consideration of the walking speed of the user, specifically, the following advantages can be obtained.
例えば、かごドア13に近づくように動いてはいるものの、歩行の速さが著しく遅い利用者がいた場合、図11に示した乗車意思推定処理では、乗車意思推定部22cは当該利用者に乗車意思ありと判断するため、当該利用者が乗りかご11に乗車するまで、かご制御装置30は戸閉動作を開始することができない。これによれば、既に乗りかご11に乗車している他の利用者を待たせてしまうという不都合が生じてしまう。
For example, when there is a user who is moving so as to approach the
一方で、このような場合であっても、歩行の速さを考慮した乗車意思推定処理によれば、乗車意思推定部22cは、歩行の速さが著しく遅いことを理由に、上記利用者に乗車意思なしと判断するため、かご制御装置30は当該利用者が乗りかご11に乗車することを待つことなく戸閉動作を開始することができる。これによれば、既に乗りかご11に乗車している他の利用者を待たせることなく、乗りかご11は目的階に出発することができる。
On the other hand, even in such a case, according to the boarding intention estimation process in consideration of the walking speed, the boarding intention estimation unit 22c gives the user the reason that the walking speed is extremely slow. In order to determine that there is no intention to board, the
(他の実施形態)
次に、利用者の歩行の速さを考慮した別の乗車意思推定処理についても説明する。
一般的に、利用者は、かごドア13に近づくにつれて乗りかご11の内壁や乗りかご11に既に乗車している人にぶつからないようにするために、歩行の速さを徐々に緩める(遅くする)傾向がある。つまり、かごドア13に近づくにつれて、利用者の歩行の速さは上記閾値以上にならない可能性が高くなる。
(Other embodiments)
Next, another boarding intention estimation process in consideration of the walking speed of the user will be described.
In general, as the user approaches the
また、利用者は必ずしもかごドア13の正面から乗りかご11に乗車するわけではなく、かごドア13付近のカメラ12の死角から乗りかご11に乗車する場合もある。このような場合、利用者はかごドア13に近い位置から歩行し始めるので、利用者の歩行の速さは上記閾値以上でない可能性が高い。
In addition, the user does not necessarily get on the
以上のような状況下において、図15に示す乗車意思推定処理が実行された場合、乗車意思推定部22cは、利用者の歩行の速さが上記閾値未満になった時点で当該利用者に乗車意思なしと判断する。これに伴い、かご制御装置30は戸閉動作を開始してしまうため、利用者がかごドア13に挟まれるという不都合が生じかねない。
In the situation as described above, when the boarding intention estimation process shown in FIG. 15 is executed, the boarding intention estimation unit 22c gets on the user when the walking speed of the user falls below the threshold value. Judge that there is no intention. Along with this, the
このような不都合を解消するために、画像処理装置20は、図16に示すように、記憶部21内に閾値保持部21aをさらに備え、乗車意思推定部22cはこの閾値保持部21aに保持された閾値データを用いて、後述する乗車意思推定処理を実行しても良い。
In order to eliminate such an inconvenience, the
閾値保持部21aは、かごドア13からのY軸方向の距離(Y座標)と、利用者の歩行の速さに関する閾値とが対応づけられた閾値データを保持している。利用者の歩行の速さに関する閾値は、かごドア13からのY軸方向の距離が遠いほど大きくなり、かごドア13からのY軸方向の距離が近くなるにつれて徐々に小さくなる。
The
乗車意思推定部22cは、閾値保持部21aに保持されている閾値データを参照して、利用者の現在の足元位置に応じて上記閾値を段階的に変化させた上で、当該利用者の乗車意思の有無を判断する。
The boarding intention estimation unit 22c refers to the threshold data held in the
図17は、他の実施形態において乗車意思推定部22cにより実行される乗車意思推定処理を示すフローチャートである。なお以下では、上述した図15の乗車意思推定処理と同様な処理については同一の符号を付し、ここではその詳しい説明は省略するものとする。 FIG. 17 is a flowchart showing a boarding intention estimation process executed by the boarding intention estimation unit 22c in another embodiment. In the following, the same reference numerals are assigned to the same processes as the above-described boarding intention estimation process of FIG. 15, and detailed description thereof will be omitted here.
ステップC11乃至C15の処理が実行され、乗車意思推定エリアE2内でY軸方向へかごドア13に向かっている利用者の足元位置の動き(データ変化)を確認できた場合には(ステップC15のYes)、乗車意思推定部22cは、利用者の現在の足元位置(Y座標)に対応した閾値データを閾値保持部21aから取得する(ステップC31)。そして、乗車意思推定部22cは、取得した閾値データにより示される閾値を、利用者の歩行の速さに関する閾値として設定する(ステップC32)。
When the processes of steps C11 to C15 are executed and the movement (data change) of the user's foot position toward the
例えば、図18に示すように、利用者の現在の足元位置がyaであった場合、上記閾値はTH1に設定され、利用者の現在の足元位置がybであった場合、上記閾値はTH2(TH2≦TH1)に設定される。なお、図18では、かごドア13からのY軸方向の距離がya,ybの場合にだけ閾値が設定されている場合を例示しているが、閾値は、例えば等距離線毎に設定されていても良い。 For example, as shown in FIG. 18, if the current foot position of the user is a y a, the threshold is set to TH1, if the current foot position of the user is a y b, the threshold value It is set to TH2 (TH2 ≦ TH1). In FIG. 18, Y-axis direction distance y a from the car door 13, although the threshold only in the case of y b is illustrated If set, the threshold is for example set for each equidistant lines May be.
その後、乗車意思推定部22cは、利用者の歩行の速さが、ステップC32において設定された閾値以上であるか否かを判断する(ステップC33)。 Then, the boarding intention estimation part 22c judges whether the speed of a user's walk is more than the threshold value set in step C32 (step C33).
利用者の歩行の速さが上記閾値以上であると判定された場合には(ステップC33のYes)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思ありと判断する(ステップC16)。一方で、利用者の歩行の速さが上記閾値未満であると判定された場合には(ステップC33のNo)、乗車意思推定部22cは、当該利用者に乗車意思なしと判断する(ステップC17)。 When it is determined that the walking speed of the user is equal to or higher than the threshold (Yes in Step C33), the boarding intention estimation unit 22c determines that the user has a boarding intention (Step C16). On the other hand, when it is determined that the walking speed of the user is less than the threshold (No in Step C33), the boarding intention estimation unit 22c determines that the user does not intend to board (Step C17). ).
このように、乗車意思推定部22cが、利用者の現在の足元位置に応じて歩行の速さに関する閾値を段階的に変化させる機能をさらに有していることにより、利用者の歩行の速さがかごドア13に近づくにつれて徐々に緩やかに(遅く)なったとしても、当該利用者の乗車意思を適切に判断することができる。つまり、利用者の乗車意思をかごドア13の戸開閉動作に適切に反映させることができ、利用者がかごドア13に挟まれるといった事態を回避することができる。
Thus, the boarding intention estimation part 22c further has the function to change the threshold value regarding the speed of walking stepwise according to the user's current step position, so that the speed of walking of the user is increased. Even if it gradually becomes slower (slower) as it approaches the
以上述べた少なくとも1つの実施形態によれば、乗車意思のある利用者を広範囲に正確に検知してドアの開閉制御に反映させることのできるエレベータの乗車検知システムを提供することができる。 According to at least one embodiment described above, it is possible to provide an elevator boarding detection system that can accurately detect a user who has a boarding intention in a wide range and reflect it in door opening / closing control.
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 In addition, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
11…乗りかご、12…カメラ、13…かごドア、14…乗場ドア、15…乗場、20…画像処理装置、21…記憶部、21a…閾値歴保持部、22…利用者検知部、22a…動き検知部、22b…位置推定部、22c…乗車意志推定部、30…かご制御装置、31…戸開閉制御部、E1…利用者位置推定エリア、E2…乗車意思推定エリア。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
この撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して人・物の動きを検知する動き検知手段と、
この動き検知手段によって検知された動きありのブロックを上記画像毎に抽出し、当該ブロックにおける上記ドアの中心から上記乗場方向の座標位置を利用者の位置として推定する位置推定手段と、
この位置推定手段によって推定された利用者の位置の時系列変化に基づいて当該利用者のドア方向への移動の速さを算出する速さ算出手段と、
上記位置推定手段によって推定された利用者の位置の時系列変化と、上記速さ算出手段によって算出された利用者のドア方向への移動の速さとに基づいて利用者の乗車意思の有無を推定する乗車意思推定手段と、
この乗車意思推定手段の推定結果に基づいて上記ドアの開閉動作を制御する制御手段と
を具備することを特徴とするエレベータの乗車検知システム。 An imaging means capable of photographing a predetermined range from the vicinity of the door of the car toward the landing when the car arrives at the landing;
A motion detection means for detecting the movement of a person or an object by comparing the brightness of a plurality of images taken in series in time series by the imaging means in block units;
The blocks of there motion is detected by the motion detection means to extract for each of the images, a position estimation means for estimating from the center of the door in the block as the position of the user coordinate position of the landing direction,
Speed calculating means for calculating the speed of movement of the user in the door direction based on the time-series change of the position of the user estimated by the position estimating means;
Presence of the user's intention to board based on the time-series change of the user's position estimated by the position estimating means and the speed of movement of the user in the door direction calculated by the speed calculating means A means of estimating the intention to ride,
An elevator boarding detection system comprising: control means for controlling the opening and closing operation of the door based on the estimation result of the boarding intention estimation means.
所定のサンプリング期間内における上記推定された利用者の位置の時系列変化に基づいて当該利用者のドア方向への移動の速さを算出することを特徴とする請求項1に記載のエレベータの乗車検知システム。 The speed calculation means is
2. The elevator ride according to claim 1, wherein a speed of movement of the user in the door direction is calculated based on a time-series change of the estimated position of the user within a predetermined sampling period. Detection system.
上記動きのありのブロックにおける上記ドアの中心から上記乗場方向の座標位置を人物の足元位置として推定し、
上記乗車意思推定手段は、
上記利用者の足元位置が予め設定されたエリア内で上記ドアに近づいている状態が検知された場合であり、かつ上記利用者のドア方向への移動の速さが予め設定された閾値以上であった場合に乗車意思ありと判定することを特徴とする請求項1に記載のエレベータの乗車検知システム。 The position estimating means includes
From the center of the door in a block of there in-out upper kidou estimates the coordinate position of the landing direction foot position of the person,
The above-mentioned boarding intention estimating means is
This is a case where a state where the user's foot position is approaching the door in a preset area is detected, and the speed of movement of the user in the door direction is equal to or higher than a preset threshold. The elevator boarding detection system according to claim 1, wherein if there is, it is determined that there is a boarding intention.
標準的な歩行の速さと同程度の速さまたは標準的な歩行の速さよりも少し遅い速さであることを特徴とする請求項3に記載のエレベータの乗車検知システム。 The threshold is
4. The elevator boarding detection system according to claim 3, wherein the elevator boarding detection system has a speed comparable to a standard walking speed or a little slower than a standard walking speed.
上記位置推定手段によって推定された利用者の現在の足元位置に基づいて段階的に変更されることを特徴とする請求項3に記載のエレベータの乗車検知システム。 The threshold is
The elevator boarding detection system according to claim 3, wherein the elevator boarding detection system is changed in a stepwise manner based on the current foot position of the user estimated by the position estimating means.
上記位置推定手段によって推定された利用者の現在の足元位置が上記ドアから近いほど小さく、上記ドアから遠いほど大きくなるように変更されることを特徴とする請求項5に記載のエレベータの乗車検知システム。 The threshold is
The elevator boarding detection according to claim 5, wherein the current foot position of the user estimated by the position estimating means is changed so as to be smaller as it is closer to the door and larger as it is farther from the door. system.
上記乗りかごの出入口上部に設置され、
上記ドアと水平の方向をX軸、上記ドアの中心から上記乗場の方向をY軸、上記乗りかごの高さ方向をZ軸とした画像を撮影することを特徴とする請求項1記載のエレベータの乗車検知システム。 The imaging means is
It is installed above the entrance of the above car,
2. The elevator according to claim 1, wherein an image is taken in which the horizontal direction of the door is the X axis, the landing direction from the center of the door is the Y axis, and the height direction of the car is the Z axis. Boarding detection system.
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