(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023162997
(43)【公開日】2023-11-09
(54)【発明の名称】監視装置、監視方法
(51)【国際特許分類】
B61D 19/02 20060101AFI20231101BHJP
B61L 23/00 20060101ALI20231101BHJP
【ＦＩ】
B61D19/02 P
B61D19/02 E
B61L23/00 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】21
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022073761
(22)【出願日】2022-04-27
(71)【出願人】
【識別番号】000005234
【氏名又は名称】富士電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】石河 範明
(72)【発明者】
【氏名】野間 拓耶
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 崇大
(72)【発明者】
【氏名】植草 秀明
【テーマコード（参考）】
5H161
【Ｆターム（参考）】
5H161AA01
5H161MM01
5H161MM15
5H161NN10
(57)【要約】
【課題】鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定をより適切に行うことが可能な技術を提供する。
【解決手段】一実施形態に係る監視装置１００は、駅のホームの鉄道車両２００のドアの周辺を撮像する撮像部１０２と、撮像部１０２により取得される画像データに基づき、ドアを閉じることが可能か否かを推定する画像解析部１０４と、画像解析部１０４の推定結果に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部１１８と、を備える。
【選択図】図５
【解決手段】一実施形態に係る監視装置１００は、駅のホームの鉄道車両２００のドアの周辺を撮像する撮像部１０２と、撮像部１０２により取得される画像データに基づき、ドアを閉じることが可能か否かを推定する画像解析部１０４と、画像解析部１０４の推定結果に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部１１８と、を備える。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
駅のホームの鉄道車両のドアの周辺を撮像する撮像部と、
前記撮像部により取得される画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部と、を備える、
監視装置。
前記撮像部により取得される画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部と、を備える、
監視装置。
【請求項2】
前記推定部は、深層学習により機械学習がされた、ニューラルネットワークを含む学習済みモデルを用いて、前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する、
請求項１に記載の監視装置。
請求項１に記載の監視装置。
【請求項3】
前記推定部は、前記ホームに前記鉄道車両が前記ドアを開いた状態で停車している間で、最新の前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを繰り返し推定し、
前記判定部は、前記推定部の推定結果の履歴に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する、
請求項１に記載の監視装置。
前記判定部は、前記推定部の推定結果の履歴に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項4】
前記推定部は、乗客又は乗客の所持品の一部が所定基準に対して相対的に小さい量の範囲で、前記ドアの開口から前記鉄道車両の外部にはみ出している状態で前記ドアを閉じることが可能であると推定する、
請求項１に記載の監視装置。
請求項１に記載の監視装置。
【請求項5】
所定基準に対して相対的に小さい量の範囲とは、乗客又は乗客の所持品の全体のうち、前記ドアの開口から前記鉄道車両の外部にはみ出している状態から所定基準に対して相対的に短い時間の範囲で乗客が前記鉄道車両の内部に意図的に引っ込めることが可能な程度の量の範囲である、
請求項４に記載の監視装置。
請求項４に記載の監視装置。
【請求項6】
所定基準に対して相対的に短い時間の範囲とは、前記鉄道車両の出発の合図から前記ドアが閉じ始めるまでに想定される時間の範囲である、
請求項５に記載の監視装置。
請求項５に記載の監視装置。
【請求項7】
前記判定部は、前記推定部により前記ドアが閉じることが可能であると推定される状態が第１の基準時間に対して相対的に長く継続している場合、前記ドアを閉じることが可能であると判定する、
請求項４に記載の監視装置。
請求項４に記載の監視装置。
【請求項8】
前記撮像部は、第１の撮像部と、前記第１の撮像部と異なる前記ドアの周辺を撮像する第２の撮像部とを含み、
前記推定部は、前記第１の撮像部及び前記第２の撮像部により取得される前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する、
請求項１に記載の監視装置。
前記推定部は、前記第１の撮像部及び前記第２の撮像部により取得される前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項9】
前記推定部は、前記第１の撮像部により取得される前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する第１の推定部と、前記第２の撮像部により取得される前記画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する第２の推定部とを含み、
前記判定部は、前記第１の推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する第１の判定部と、前記第２の推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する第２の判定部と、前記第１の判定部及び前記第２の判定部の判定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する統合判定部とを含み、
前記統合判定部は、前記第１の判定部及び前記第２の判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能であることを表している場合に、前記ドアを閉じることが可能であると判定する、
請求項８に記載の監視装置。
前記判定部は、前記第１の推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する第１の判定部と、前記第２の推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する第２の判定部と、前記第１の判定部及び前記第２の判定部の判定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する統合判定部とを含み、
前記統合判定部は、前記第１の判定部及び前記第２の判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能であることを表している場合に、前記ドアを閉じることが可能であると判定する、
請求項８に記載の監視装置。
【請求項10】
前記ドアの閉動作中に、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能な状態から前記ドアを閉じることが不可能な状態に移行した場合、前記ドアの閉動作の停止を指示する信号を出力する指示部を備える、
請求項１乃至９の何れか一項に記載の監視装置。
請求項１乃至９の何れか一項に記載の監視装置。
【請求項11】
前記指示部は、前記ドアの閉動作中に、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能な状態から前記ドアを閉じることが不可能な状態に移行した場合、前記ドアの閉動作の停止を指示する信号を前記鉄道車両に向けて出力する、
請求項１０に記載の監視装置。
請求項１０に記載の監視装置。
【請求項12】
前記指示部は、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能な状態から前記ドアを閉じることが不可能な状態に移行した後、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが不可能な状態から前記ドアを閉じることが可能な状態に移行した場合、前記ドアの閉動作の再開を指示する信号を前記鉄道車両に向けて出力する、
請求項１１に記載の監視装置。
請求項１１に記載の監視装置。
【請求項13】
前記指示部は、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが可能な状態から前記ドアを閉じることが不可能な状態に移行して以降の所定の時点から第２の時間を経過する前に、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが不可能な状態から前記ドアを閉じることが可能な状態に移行した場合、前記ドアの閉動作の再開を指示する信号を前記鉄道車両に向けて出力し、前記所定の時点から前記第２の時間を経過しても、前記判定部の判定結果が前記ドアを閉じることが不可能な状態を継続している場合、前記ドアの開動作を指示する信号を前記鉄道車両に出力する、
請求項１２に記載の監視装置。
請求項１２に記載の監視装置。
【請求項14】
前記画像データに基づき、前記ドアの周囲の所定の者、又は前記所定の者に関する所定の物体を検出する検出部を備え、
前記判定部は、前記推定部の推定結果、及び前記検出部の検出結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する、
請求項１に記載の監視装置。
前記判定部は、前記推定部の推定結果、及び前記検出部の検出結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項15】
前記ホーム又は前記鉄道車両に設置され、前記撮像部の撮像範囲に光を照射可能な照明部と、
前記ドアが開かれている間で、前記照明部から光を照射させる制御部と、を備える、
請求項１に記載の監視装置。
前記ドアが開かれている間で、前記照明部から光を照射させる制御部と、を備える、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項16】
前記制御部は、前記鉄道車両の前記駅への到着、又は、前記鉄道車両の前記駅からの出発指示の出力に合わせて、前記照明部を点灯させると共に、前記鉄道車両の前記ドアの全閉、又は、前記鉄道車両の前記ホームからの出発に合わせて、前記照明部を消灯させる、
請求項１５に記載の監視装置。
請求項１５に記載の監視装置。
【請求項17】
前記鉄道車両と前記ホームとの位置関係に関するデータを取得するセンサを備え、
前記制御部は、前記センサの出力に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
前記制御部は、前記センサの出力に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
【請求項18】
前記制御部は、前記鉄道車両の運行管理を行う運行管理システムから入力される信号に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
請求項１６に記載の監視装置。
【請求項19】
前記制御部は、前記鉄道車両から入力される、前記鉄道車両の乗務員の操作による前記ドアを開く又は閉じるための指令が出力されたことを表す信号に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
請求項１６に記載の監視装置。
【請求項20】
前記鉄道車両の車側灯の点灯状態及び消灯状態の少なくとも一方を検知する検知部を備え、
前記制御部は、前記検知部の検知結果に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
前記制御部は、前記検知部の検知結果に基づき、前記照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御する、
請求項１６に記載の監視装置。
【請求項21】
監視装置が、撮像部により取得される、駅のホームの鉄道車両のドアの周辺の画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定ステップと、
前記監視装置が、前記推定ステップでの推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定ステップと、を含む、
監視方法。
前記監視装置が、前記推定ステップでの推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定ステップと、を含む、
監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、制御装置等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、駅のホームの鉄道車両のドアの周辺の状況を表す画像データに基づき、ドアの周辺の状況を監視する技術が知られている（例えば、特許文献１～３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１３８６３０号公報
【特許文献2】国際公開第２０１８／１８０３１１号
【特許文献3】特開２０２１－１０９６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、ホームの鉄道車両のドアの周辺の画像データから、鉄道車両のドアの周辺の状況を認識することで、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定することができる。
【0005】
しかしながら、画像データに基づく現在の鉄道車両のドアの周辺の状況から、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを適切に判定できない場合がある。例えば、満員電車等では、出発の直前まで鉄道車両の内部の乗客や乗客の所持品等の一部がドアの開口から外にはみ出している場合がある。この場合、ドアの開口から乗客や乗客の所持品がはみ出していないことを以て、ドアを閉めることが可能であると判定すると、一向にドアを閉めることが可能な状態に移行することができず、鉄道車両の運行に支障を来す可能性がある。一方で、ドアの開口から乗客や乗客の所持品の一部がはみ出している状態を、ドアを閉めることが可能であると判定すると、その判定結果に基づきドアが閉じられ、乗車しようとしている乗客やその乗客の所持品がドアに挟み込まれてしまう可能性がある。
【0006】
そこで、上記課題に鑑み、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定をより適切に行うことが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
駅のホームの鉄道車両のドアの周辺を撮像する撮像部と、
前記撮像部により取得される画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部と、を備える、
監視装置が提供される。
駅のホームの鉄道車両のドアの周辺を撮像する撮像部と、
前記撮像部により取得される画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定部と、を備える、
監視装置が提供される。
【0008】
また、本開示の他の実施形態では、
監視装置が、撮像部により取得される、駅のホームの鉄道車両のドアの周辺の画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定ステップと、
前記監視装置が、前記推定ステップでの推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定ステップと、を含む、
監視方法が提供される。
監視装置が、撮像部により取得される、駅のホームの鉄道車両のドアの周辺の画像データに基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを推定する推定ステップと、
前記監視装置が、前記推定ステップでの推定結果に基づき、前記ドアを閉じることが可能か否かを判定する判定ステップと、を含む、
監視方法が提供される。
【発明の効果】
【0009】
上述の実施形態によれば、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定をより適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】監視装置の構成の第１例を示す図である。
【図2】監視装置の構成の第２例を示す図である。
【図3】監視装置の構成の第３例を示す図である。
【図4】監視装置の構成の第４例を示す図である。
【図5】監視装置の構成の第５例を示す図である。
【図6】乗客の位置と画像解析部の推定結果との関係を説明する図である。
【図7】画像解析部の出力（推定結果）と判定部の出力（判定結果）との関係を説明する図である。
【図8】監視装置の構成の第６例を示す図である。
【図9】各判定部の出力（判定結果）と統合部の出力（判定結果）との関係を説明する図である。
【図10】監視装置の構成の第７例を示す図である。
【図11】ドアの閉動作時のドアの制御方法を説明する図である。
【図12】ドアの閉動作時のドアの制御方法を説明する図である。
【図13】ドアの閉動作時のドアの制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
【図14】監視装置の構成の第８例を示す図である。
【図15】画像データの監視領域の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面を参照して実施形態について説明する。
【0012】
［監視装置の第１例］
図１を参照して、監視装置１００の第１例について説明する。
図１を参照して、監視装置１００の第１例について説明する。
【0013】
図１は、監視装置１００の構成の第１例を示す図である。
【0014】
監視装置１００は、駅ＳＴに設置され、鉄道車両２００が入線し停車するホームＰＦの状況を監視する。
【0015】
監視装置１００は、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、表示部１０６と、照明部１０８と、センサ１１０と、照明制御部１１２とを含む。
【0016】
撮像部１０２は、ホームＰＦを撮像し、ホームＰＦの様子を表す画像データを取得する。撮像部１０２は、例えば、ホームＰＦに常設される単眼型の監視カメラである。撮像部１０２は、ホームＰＦに停車する鉄道車両２００に隣接する領域、即ち、鉄道車両２００のドアＤＲの周辺の領域を含む撮像範囲を有する。撮像部１０２は、例えば、ホームＰＦの天井部に取り付けられる。撮像部１０２は、例えば、駅ＳＴの営業時間内で、１／３０秒ごとに、最新のホームＰＦの状況を表す画像データを取得し出力する。撮像部１０２は、画像解析部１０４と一対一の通信線やローカルネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）等を通じて通信可能に接続され、撮像部１０２の出力（画像データ）は、画像解析部１０４に取り込まれる。
【0017】
画像解析部１０４は、撮像部１０２の出力（画像データ）に基づき、画像解析を行い、ホームＰＦの様子を監視する。
【0018】
画像解析部１０４の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、画像解析部１０４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ装置、補助記憶装置、高速演算装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）やフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等である。高速演算装置は、例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を含む。インタフェース装置には、例えば、撮像部１０２や表示部１０６等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、画像解析部１０４は、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。
【0019】
例えば、画像解析部１０４は、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが開かれている状態で、所定の処理周期ごとに、撮像部１０２の画像データに基づき、鉄道車両２００の出発に向けてドアＤＲを閉じることが可能か否かを推定する。ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが開かれている状態には、ドアＤＲが全開の状態が含まれる。これにより、例えば、鉄道車両２００の乗務員は、ドアＤＲの全開状態において、後述の表示部１０６を通じて、画像解析部１０４の推定結果を確認しながら、鉄道車両２００の出発に向けてドアＤＲを閉じるための操作を行うことができる。また、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが開かれている状態には、ドアＤＲの閉動作が開始されてからドアＤＲが全閉状態になるまでの間の状態が含まれる。これにより、例えば、鉄道車両２００の乗務員は、ドアＤＲの閉動作中において、表示部１０６を通じて、画像解析部１０４の推定結果がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に変化するのを確認し、ドアＤＲの閉動作を停止させることができる。また、画像解析部１０４は、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが全開状態から全閉状態に移行した後に、所定の処理周期ごとに、撮像部１０２の画像データに基づき、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定してもよい。これにより、例えば、鉄道車両２００の乗務員や駅ＳＴの駅員は、表示部１０６を通じて、画像解析部１０４の推定結果を確認し、鉄道車両２００の運転士に向けて出発の合図を出すことができる。鉄道車両２００のドアＤＲを閉じることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定するための所定の処理周期は、例えば、撮像部１０２の画像データの取得周期である。
【0020】
具体的には、画像解析部１０４は、撮像部１０２の画像データからホームＰＦの上の人を含む物体を認識する。そして、画像解析部１０４は、人とホームＰＦに停車中の鉄道車両２００やドアＤＲとの位置関係や距離に基づき、ドアＤＲを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定してよい。これにより、例えば、ホームＰＦに設置される監視カメラの画像データを用いることができることから、監視装置１００の専用の撮像部を設置する必要がない。そのため、ユーザは、監視装置１００の導入コストを抑制し、より容易に監視装置１００を導入することができる。
【0021】
例えば、画像解析部１０４は、ルールベースの画像認識技術を用いて、ホームＰＦの上の物体を認識し、ドアＤＲを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定する。また、画像解析部１０４は、学習済みモデルを用いて、撮像部１０２の画像データに基づき、ホームＰＦの上の物体を認識し、ドアＤＲを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定してもよい。学習済みモデルは、例えば、ホーム及び鉄道車両が映っている画像データと、鉄道車両のドアを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両が出発可能か否かの正解データ（ラベル）との組み合わせのデータセットによって機械学習がされたモデルである。これにより、データセットの正解データのアノテーション（ラベル）を画像データごとに設定すればよく、例えば、画像データの乗客ごとにアノテーションが必要な場合に比して、アノテーションのコストを抑制し、より容易にデータセットを準備することができる。データセットには、様々な天気や光の照射状態等の外乱要素に対応する画像データが含まれる。これにより、画像解析部１０４は、ホームＰＦが屋外にある場合の天候や太陽の位置の影響やホームＰＦが屋内にある場合の照明部１０８からの光の照射状態等の外乱要素の影響を抑制し、ドアＤＲを閉じることが可能か否かをより適切に推定することができる。そのため、画像解析部１０４の推定精度を向上させることができる。例えば、学習済みモデルは、ディープラーニング（深層学習）により機械学習がされた、ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を含む。また、画像解析部１０４は、ルールベースのモデル、及び機械学習がされたモデル（学習済みモデル）の双方を組み合わせて、ドアＤＲを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かを推定してもよい。
【0022】
画像解析部１０４は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて表示部１０６と通信可能に接続され、画像解析部１０４の出力（推定結果）は、表示部１０６に取り込まれる。
【0023】
表示部１０６は、ホームＰＦに設置され、画像解析部１０４の出力を表示する。これにより、駅ＳＴの駅員や鉄道車両２００の乗務員は、表示部１０６の表示内容を通じて、ドアＤＲを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かの推定結果を確認することができる。また、表示部１０６は、撮像部１０２により取得される画像を表示してもよい。この場合、表示部１０６は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、撮像部１０２と通信可能に直接接続されることで、撮像部１０２の画像データを取得してもよいし、画像解析部１０４を通じて、撮像部１０２の画像データを取得してもよい。例えば、ホームＰＦでの鉄道車両２００の停車中において、表示部１０６には、撮像部１０２により取得された画像が表示されると共に、その画像に重畳して画像解析部１０４の推定結果が表示される。表示部１０６は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイである。
【0024】
照明部１０８は、所定の電源から供給される電力で点灯可能な光源（例えば、ＬＥＤライト）を有し、光源から照射される光によって、上方からホームＰＦを明るく照らす。照明部１０８は、電源との間の電力経路に設けられるスイッチ（以下、便宜的に「照明スイッチ」）によって、点灯（オン）及び消灯（オフ）が切り換えられる。照明部１０８のスイッチは、駅員等の操作によって手動でオン及びオフが切り換え可能である。また、照明部１０８のスイッチは、後述の照明制御部１１２からの指令により、駅員等の人の操作に依らず、オン及びオフが切り換え可能である。
【0025】
照明部１０８は、撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上を明るく照らすことが可能な限り、一つであってもよいし、複数であってもよい。また、照明部１０８が複数の場合、一つの照明スイッチによって全ての照明部１０８の点灯及び消灯が可能な形態であってもよいし、複数の照明部ごとに照明スイッチが設けられてもよい。また、ホームＰＦの予め規定される複数の区画ごとに、その区画に設置される照明部１０８を対象とする照明スイッチが設置されてもよい。
【0026】
センサ１１０は、鉄道車両２００とホームＰＦとの位置関係に関するデータを取得し、ホームＰＦに鉄道車両２００が存在するか否か検出する。センサ１１０は、例えば、ホームＰＦのホームドアに設置される。センサ１１０は、ホームＰＦの長手方向において、停車する鉄道車両２００の停車位置に相当する範囲内に一又は複数設けられる。例えば、図１に示すように、センサ１１０は、ホームＰＦの長手方向において、鉄道車両２００の先頭の車両及び最後尾の車両のそれぞれの停車位置に対応する位置に設置される。センサ１１０は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて照明制御部１１２と通信可能に接続され、センサ１１０による鉄道車両２００のホームＰＦへの入線の有無を表す検出信号は、照明制御部１１２に取り込まれる。これにより、照明制御部１１２は、センサ１１０の信号に基づき、鉄道車両２００がホームＰＦに到着（入線）したかどうかや、鉄道車両２００がホームＰＦから出発したかどうか等を認識することができる。以下、便宜的に、センサ１１０から出力される、ホームＰＦに鉄道車両２００が存在しない状態を表す検出信号を「第１のセンサ信号」と称し、ホームＰＦに鉄道車両２００が存在する状態を表す信号を「第２のセンサ信号」を称する。
【0027】
照明制御部１１２は、照明部１０８に関する制御を行う。具体的には、照明制御部１１２は、センサ１１０の出力に基づき、照明部１０８の点灯及び消灯に関する制御を行う。
【0028】
照明制御部１１２の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、照明制御部１１２は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ等である。インタフェース装置には、例えば、照明部１０８やセンサ１１０等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、照明制御部１１２は、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。
【0029】
尚、画像解析部１０４及び照明制御部１１２の機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、３以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0030】
例えば、照明制御部１１２は、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲの全開中及び閉動作中に、照明部１０８（光源）からの光が撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射されるように、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。これにより、画像解析部１０４が、ドアＤＲを閉めることが可能か否かを判定する際に、撮像部１０２の撮像範囲の照明条件（明るさ）を一定に保持することができる。そのため、画像解析部１０４は、一定の明るさで撮像された画像データを用いて、ドアＤＲを閉めることが可能か否かを推定することができ、その結果、照明部１０８が消灯されている場合に比して、推定精度を向上させることができる。よって、監視装置１００は、例えば、照明部１０８が常時点灯されていない場合であっても、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの監視を適切に実施することができる。
【0031】
また、照明制御部１１２は、ドアＤＲが全閉されてから、鉄道車両２００がホームＰＦを出発するまでの間で、照明部１０８からの光が撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射されるように、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行ってもよい。これにより、画像解析部１０４が、鉄道車両２００が出発することが可能か否かを判定する際に、撮像部１０２の撮像範囲の照明条件（明るさ）を一定に保持することができる。そのため、画像解析部１０４は、一定の明るさで撮像された画像データを用いて、鉄道車両２００が出発可能であるか否かを推定することができ、その結果、照明部１０８が消灯されている場合に比して、推定精度を向上させることができる。よって、監視装置１００は、例えば、照明部１０８が常時点灯されていない場合であっても、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの監視を適切に実施することができる。
【0032】
具体的には、照明制御部１１２は、センサ１１０の出力に基づき、鉄道車両２００がホームＰＦに到着（入線）したと判断すると、照明スイッチにオン指令を出力し、照明部１０８を点灯させてよい。センサ１１０が１つの場合、照明制御部１１２は、センサ１１０の出力が第１のセンサ信号から第２のセンサ信号に移行したときに、鉄道車両２００がホームＰＦに到着したと判断できる。また、センサ１１０が複数の場合、照明制御部１１２は、全てのセンサ１１０の出力が第１のセンサ信号の状態から、少なくとも一つのセンサ１１０の出力が第２のセンサ信号の状態に移行したときに、鉄道車両２００がホームＰＦに到着したと判断できる。これにより、照明制御部１１２は、鉄道車両２００がホームＰＦに到着しドアＤＲが開かれる直前のタイミングから照明部１０８を点灯させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが開かれている状態において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を開始させることができる。
【0033】
また、照明制御部１１２は、センサ１１０の出力に基づき、鉄道車両２００がホームＰＦを出発した、或いは、ホームＰＦを離れたと判断すると、照明スイッチにオフ指令を出力し、照明部１０８を消灯させてよい。センサ１１０が１つの場合、照明制御部１１２は、センサ１１０の出力が第２の信号から第１の信号に移行したときに、鉄道車両２００がホームＰＦから出発した、或いは、ホームＰＦを離れたと判断できる。また、センサ１１０が複数の場合、照明制御部１１２は、全てのセンサ１１０の出力が第２のセンサ信号の状態から、少なくとも一つのセンサ１１０の出力が第１のセンサ信号の状態に移行したときに、鉄道車両２００がホームＰＦから出発したと判断できる。また、照明制御部１１２は、全てのセンサ１１０の出力が第２の信号の状態から第１の信号の状態に移行すると、鉄道車両２００がホームＰＦを離れたと判断できる。これにより、照明制御部１１２は、鉄道車両２００が出発した直後に、照明部１０８を消灯させることができる。そのため、ドアＤＲが全閉されてから鉄道車両２００が出発するまでの間で、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することができる。また、照明制御部１１２は、ドアＤＲが閉じられた後まで照明部１０８の点灯を継続させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲの開かれた状態において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯及び消灯を制御することができる。
【0034】
尚、照明部１０８が点灯している状態、即ち、照明スイッチのオンの状態で点灯スイッチが入力されると、照明スイッチは、オンの状態を維持し、その結果、照明部１０８は、点灯している状態を維持する。また、照明制御部１１２は、照明部１０８が点灯しているか否かを判定し、消灯されている場合に、上記の制御を実施してもよい。この際、照明スイッチが複数ある場合、照明スイッチごとに、対応する照明部１０８が点灯しているか否か、即ち、照明スイッチがオン常置であるか否かを判定し、点灯していない照明部１０８を対象として、上記の制御を実施する。これにより、常時点灯されている照明部１０８を点灯したままに維持することができる。
【0035】
このように、本例では、監視装置１００は、センサ１１０の出力に基づき、鉄道車両２００の到着や出発等のタイミングを把握し、それに合わせて、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行うことができる。これにより、例えば、エネルギ効率の向上や地球環境保護等の観点によって、照明部１０８が常時点灯でない場合であっても、監視装置１００は、画像解析部１０４の処理に合わせて、撮像部１０２により取得される画像データの照明条件を一定に維持することができる。そのため、監視装置１００は、照明部１０８の消灯を許容しつつ、ドアＤＲを閉じることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かの推定精度を向上させることができる
【0036】
［監視装置の第２例］
次に、図２を参照して、監視装置１００の第２例について説明する。
次に、図２を参照して、監視装置１００の第２例について説明する。
【0037】
以下、上述の第１例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例と同じ或いは対応する内容の説明を簡略化或いは省略する場合がある。
【0038】
図２は、監視装置１００の構成の第２例を示す図である。
【0039】
監視装置１００は、上述の第１例と異なり、センサ１１０が省略され、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、表示部１０６と、照明部１０８と、照明制御部１１２とを含む。
【0040】
本例では、監視装置１００は、運行管理システム３００と通信可能に接続される。
【0041】
運行管理システム３００は、鉄道車両２００を含む、管理対象のエリア内で運行される複数の鉄道車両の運行管理を行う。運行管理システム３００は、例えば、駅ＳＴを含む、上記のエリア内の複数の駅ごとの管理装置と、管理対象の複数の鉄道車両と、最上位の管理装置としての統合管理装置とを含む。
【0042】
運行管理システム３００は、例えば、統合管理装置と、駅ＳＴの管理装置及び鉄道車両２００のそれぞれとの間の通信に基づき、鉄道車両２００の駅ＳＴ（ホームＰＦ）への到着を把握し到着時刻を記録する。また、運行管理システム３００は、例えば、統合管理装置、と、駅ＳＴの管理装置及び鉄道車両２００のそれぞれとの間の通信に基づき、鉄道車両２００の駅ＳＴ（ホームＰＦ）からの出発を把握し出発時刻を記録する。これにより、運行管理システム３００は、鉄道車両２００の駅ＳＴへの到着時刻、及び駅ＳＴからの出発時刻を管理することができる。
【0043】
照明制御部１１２は、運行管理システム３００から入力される、鉄道車両２００の運行状況に関する情報に基づき、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。
【0044】
具体的には、照明制御部１１２は、駅ＳＴ（ホームＰＦ）への鉄道車両２００の到着を表す信号が運行管理システム３００から入力されると、照明部１０８を点灯させてよい。これにより、照明制御部１１２は、鉄道車両２００がホームＰＦに到着しドアＤＲが開かれる直前のタイミングから照明部１０８を点灯させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲの全開中及び閉動作中に、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を開始させることができる。
【0045】
また、照明制御部１１２は、駅ＳＴ（ホームＰＦ）からの鉄道車両２００の出発を表す信号が運行管理システム３００から入力されると、照明部１０８を消灯させてよい。これにより、照明制御部１１２は、鉄道車両２００が出発した直後に、照明部１０８を消灯させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが全閉されてから鉄道車両２００が出発するまでの間で、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を継続させることができる。また、照明制御部１１２は、ドアＤＲが閉じられた後まで照明部１０８の点灯を継続させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが開かれた状態において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯及び消灯を制御することができる。
【0046】
このように、本例では、監視装置１００は、運行管理システム３００から入力される、鉄道車両２００の運行状況に関する情報に基づき、鉄道車両２００の到着や出発等のタイミングを把握し、それに合わせて、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。これにより、監視装置１００は、上述の第１例と同様、照明部１０８の消灯を許容しつつ、ドアＤＲを閉じることが可能か否か、或いは、鉄道車両２００が出発可能か否かの推定精度を向上させることができる。
【0047】
また、本例では、監視装置１００は、既存の運行管理システム３００からの情報を用いることができる。そのため、ユーザは、監視装置１００のコストを抑制することができると共に、監視装置１００の機能を比較的容易に導入することができる。
【0048】
［監視装置の第３例］
次に、図３を参照して、監視装置１００の第３例について説明する。
次に、図３を参照して、監視装置１００の第３例について説明する。
【0049】
以下、上述の第１例や第２例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例や第２例と同じ或いは対応する内容の説明を簡略化或いは省略する場合がある。
【0050】
図３は、監視装置１００の構成の第３例を示す図である。
【0051】
図３に示すように、監視装置１００は、上述の第１例や第２例と同様、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、表示部１０６と、照明部１０８と、照明制御部１１２とを含む。また、監視装置１００は、上述の第１例や第２例と異なり、ドア動作情報取得部１１４を含む。
【0052】
ドア動作情報取得部１１４は、鉄道車両２００のドアＤＲやホームＰＦに設置されるホームドアの動作に関する情報を取得する。ドアＤＲの動作に関する情報は、例えば、鉄道車両２００の乗務員の操作によって、ドアＤＲの開指令や閉指令を出力する指令部２０６（図１０参照）の出力情報である。また、ドアＤＲの動作に関する情報は、ドアＤＲを制御する制御部２１２（図１０参照）から出力される、ドアＤＲの制御に関する情報であってもよい。ホームドアの動作に関する情報は、例えば、駅ＳＴの駅員の操作によって、ホームドアの可動式の開口部の開指令や閉指令を出力する指令部の出力情報である。また、ホームドアの動作に関する情報は、ホームドアを制御する制御部から出力される、ドアＤＲの制御に関する情報であってもよい。ドア動作情報取得部１１４は、例えば、鉄道車両２００との間で通信を行い、鉄道車両２００からドアＤＲの動作に関する情報を受信する通信部１２４（図１０参照）である。また、ドア動作情報取得部１１４は、例えば、ホームドアシステムからホームドアの開口部の開指令及び閉指令やホームドアの制御に関する情報を取得し、照明制御部１１２に伝送する伝送部である。
【0053】
照明制御部１１２は、ドア動作情報取得部１１４により取得される、ドアＤＲやホームドアの動作に関する情報に基づき、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。
【0054】
具体的には、照明制御部１１２は、ドア動作情報取得部１１４により取得される、ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの開動作を表している場合、照明部１０８を点灯させてよい。ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの開動作を表している場合とは、ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの開動作の開始、その最中、或いは、完了の何れかを表している場合を意味する。これにより、照明制御部１１２は、ドアＤＲの開かれている状態（全開状態）において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を開始させることができる。
【0055】
また、照明制御部１１２は、ドア動作情報取得部１１４により取得される、ホームドアの動作に関する情報がホームドアの開口部の開動作を表している場合、照明部１０８を点灯させてもよい。ホームドアの動作に関する情報がホームドアの開口部の開動作を表している場合とは、ホームドアの動作に関する情報がホームドアの開動作の開始、その最中、或いは、完了の何れかを表している場合を意味する。これにより、監視装置１００は、ドアＤＲが開く直前のホームドアの開動作に合わせて、照明部１０８を点灯させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲの開かれている状態（全開状態）において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を開始させることができる。
【0056】
また、照明制御部１１２は、ドア動作情報取得部１１４により取得される、ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの閉動作を表している場合、照明部１０８を消灯させてよい。ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの閉動作を表している場合とは、ドアＤＲの動作に関する情報がドアＤＲの閉動作の開始、その最中、或いは、完了の何れかを表している場合を意味する。これにより、照明制御部１１２は、少なくともドアＤＲの閉動作の開始時点まで照明部１０８の点灯を継続させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが開かれている状態（全開状態）で、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯及び消灯を制御することができる。
【0057】
また、照明制御部１１２は、ドア動作情報取得部１１４により取得される、ホームドアの動作に関する情報がホームドアの開口部の閉動作を表している場合、照明部１０８を消灯させてよい。ホームドアの動作に関する情報がホームドアの閉動作を表している場合とは、ホームドアの動作に関する情報がホームドアの閉動作の開始、その最中、或いは、完了の何れかを表している場合を意味する。これにより、照明制御部１１２は、少なくとも、ドアＤＲが全閉された後のホームドアの閉動作の開始時点まで照明部１０８の点灯を継続させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが開かれている状態で、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯及び消灯を制御することができる。
【0058】
このように、本例では、監視装置１００は、ドアＤＲやホームドアの動作に関する情報に基づき、ドアＤＲやホームドアの開口部の開動作や閉動作を把握し、それに合わせて、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。これにより、監視装置１００は、照明部１０８の消灯を許容しつつ、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの推定精度を向上させることができる。
【0059】
また、本例では、監視装置１００は、既存の鉄道車両２００やホームドアシステムからの情報を用いることができる。そのため、ユーザは、監視装置１００のコストを抑制することができると共に、監視装置１００の機能を比較的容易に導入することができる。
【0060】
［監視装置の第４例］
次に、図４を参照して、監視装置１００の第４例について説明する。
次に、図４を参照して、監視装置１００の第４例について説明する。
【0061】
以下、上述の第１例～第３例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例～第３例と同じ或いは対応する内容の説明を簡略化或いは省略する場合がある。
【0062】
図４は、監視装置１００の構成の第４例を示す図である。
【0063】
図４に示すように、監視装置１００は、上述の第１例～第３例と同様、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、表示部１０６と、照明部１０８と、照明制御部１１２とを含む。また、監視装置１００は、上述の第１例～第３例と異なり、車側灯検知部１１６を含む。
【0064】
撮像部１０２は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、車側灯検知部１１６と通信可能に接続され、撮像部１０２の出力（画像データ）は、車側灯検知部１１６に取り込まれる。
【0065】
車側灯検知部１１６は、鉄道車両２００の車側灯の点灯及び消灯の少なくとも一方を検知する。鉄道車両２００の車側灯は、点灯している場合、ドアＤＲが開いている状態を表し、消灯している場合、ドアＤＲが閉じている状態を表す。
【0066】
車側灯検知部１１６の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、車側灯検知部１１６は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ等である。インタフェース装置には、例えば、撮像部１０２や照明制御部１１２等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、車側灯検知部１１６は、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。
【0067】
尚、画像解析部１０４、照明制御部１１２、及び車側灯検知部１１６の機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、２つの情報処理装置により実現されてもよいし、４以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0068】
例えば、車側灯検知部１１６は、撮像部１０２の画像データに基づき、画像データに映っている鉄道車両２００の車側灯を認識し、その点灯及び消灯の少なくとも一方を検知する。車側灯の点灯及び消灯を検知する場合、車側灯検知部１１６は、車側灯の点灯を検知していることを表す検知情報と、車側灯の消灯を検知していることを表す検知情報とを出力する。また、車側灯の点灯のみを検知する場合、車側灯検知部１１６は、車側灯の点灯を検知していることを表す検知情報と、車側灯の点灯を検知していないことを表す検知情報とを出力する。また、車側灯の消灯のみを検知する場合、車側灯検知部１１６は、車側灯の消灯を検知していることを表す検知情報と、車側灯の消灯を検知していないことを表す検知情報とを出力する。画像解析部１０４の場合と同様、車側灯検知部１１６は、ルールベースの画像認識技術を用いて、画像データに映っている鉄道車両２００の車側灯を認識し、その点灯状態や消灯状態を検知してよい。また、画像解析部１０４の場合と同様、車側灯検知部１１６は、学習済みモデルを用いて、撮像部１０２の画像データに基づき、画像データに映っている鉄道車両２００の車側灯を認識し、その点灯及び消灯の少なくとも一方を検知してもよい。学習済みモデルは、例えば、ホーム及び鉄道車両が映っている画像データと、その画像データの中の車側灯に相当する画像領域、及び車側灯の点灯或いは消灯のラベルを含む正解データとの組み合わせのデータセットによって機械学習がされたモデルである。例えば、学習済みモデルは、ディープラーニング（深層学習）により機械学習がされた、ニューラルネットワークを含む。また、画像解析部１０４の場合と同様、車側灯検知部１１６は、ルールベースのモデル、及び機械学習がされたモデル（学習済みモデル）の双方を組み合わせて、鉄道車両２００の車側灯の点灯及び消灯の少なくとも一方を検知してもよい。車側灯検知部１１６は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて照明制御部１１２と通信可能にされ、車側灯検知部１１６の出力（検知結果）は、照明制御部１１２に取り込まれる。
【0069】
照明制御部１１２は、車側灯検知部１１６から入力される検知情報に基づき、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。
【0070】
具体的には、照明制御部１１２は、車側灯検知部１１６の検知情報が車側灯の消灯している状態から車側灯の点灯している状態に移行すると、照明部１０８を点灯させてよい。これにより、照明制御部１１２は、鉄道車両２００のドアＤＲが開かれている状態で、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯を開始させることができる。
【0071】
また、照明制御部１１２は、車側灯検知部１１６の検知情報が車側灯の点灯している状態から車側灯の消灯している状態に移行すると、照明部１０８を消灯させてよい。これにより、照明制御部１１２は、少なくともドアＤＲが全閉状態になるまで照明部１０８の点灯を継続させることができる。そのため、照明制御部１１２は、ドアＤＲが開かれている状態において、照明部１０８からの光を撮像部１０２の撮像範囲を含むホームＰＦの上に照射することが可能なように、照明部１０８の点灯及び消灯を制御することができる。
【0072】
このように、本例では、監視装置１００は、車側灯の点灯及び消灯を表す検知情報に基づき、ドアＤＲやホームドアの開口部の開動作や閉動作を把握し、それに合わせて、照明部１０８の点灯及び消灯の制御を行う。これにより、監視装置１００は、照明部１０８の消灯を許容しつつ、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの推定精度を向上させることができる。
【0073】
また、本例では、監視装置１００は、既存の撮像部１０２の画像データを用いて車側灯の点灯及び消灯を検知し、その検知情報を用いることができる。そのため、ユーザは、監視装置１００のコストを抑制することができると共に、監視装置１００の機能を比較的容易に導入することができる。
【0074】
【0075】
以下、上述の第１例～第４例と異なる部分を中心に説明し、第１例～第４例と同じ或いは対応する内容の説明を簡略化或いは省略する場合がある。
【0076】
図５は、監視装置１００の構成の第５例を示す図である。図６は、乗客の位置と画像解析部１０４の推定結果との関係を説明する図である。図７は、画像解析部１０４の出力（推定結果）と判定部１１８の出力（判定結果）との関係を説明する図である。
【0077】
図５に示すように、監視装置１００は、上述の第１例～第４例と同様、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、表示部１０６とを含む。また、監視装置１００は、上述の第１例～第４例と異なり、判定部１１８を含む。
【0078】
画像解析部１０４は、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが開かれている状態で、所定の処理周期ごとに、撮像部１０２の出力（画像データ）に基づき、停車中の鉄道車両２００の開かれているドアＤＲを閉じることが可能か否かを推定する。
【0079】
例えば、図６に示すように、画像解析部１０４は、鉄道車両２００とホームＰＦの乗客との距離が所定基準に対して相対的に近づいている場合、ドアＤＲを閉めることが不可能であると推定する（図６中の左から２番目）。画像解析部１０４は、乗客Ｍ或いは乗客Ｍの所持品の一部がドアＤＲの開口から鉄道車両２００の外部に、所定基準に対して相対的に大きくはみ出している場合、ドアＤＲを閉めることが不可能であると推定する（図６中の左から３番目）。一方、画像解析部１０４は、鉄道車両２００とホームＰＦ上の乗客Ｍとの距離が所定基準に対して相対的に離れている場合、ドアＤＲを閉めることが可能であると推定する（図６中の左から１番目）。また、画像解析部１０４は、ドアＤＲの開口から乗客Ｍが鉄道車両２００の内部に完全に入っている場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると推定する（図６中の左から５番目）。また、画像解析部１０４は、鉄道車両２００の乗客或いは乗客の所持品の一部がドアＤＲの開口から鉄道車両２００の外部に、所定基準に対して相対的に小さくはみ出している状態でドアＤＲを閉じることが可能であると推定する。所定基準は、乗客又は乗客の所持品の全体のうち、鉄道車両２００の内部からはみ出している状態から相対的に短い時間で乗客が鉄道車両２００の内部に意図的に引っ込めることが可能な程度の量の最大値に相当する。相対的に短い時間とは、例えば、鉄道車両２００の発車の合図（例えば、発車ベル）からドアＤＲが閉じられるまでに想定される時間である。例えば、所定基準に対して相対的に小さいはみ出し量とは、鉄道車両２００の混雑率が１００％を大きく超えるような状況で、ドアＤＲの開口部からはみ出した状態で出発を待つ乗客やその乗客の荷物の一部のはみ出し量に相当する。これにより、混雑率が１００％を大きく超える鉄道車両２００について、ドアＤＲの開口部からはみ出している乗客やその乗客の荷物の存在に起因して、いつまでもドアＤＲを閉めることが可能という推定結果が得られないような事態を抑制することができる。
【0080】
例えば、画像解析部１０４は、上述の第１例～第４例と同様、ルールベースの画像認識技術を用いて、ホームＰＦの上の物体を認識し、ドアＤＲを閉めることが可能か否かを推定する。また、画像解析部１０４は、上述の第１例～第４例と同様、学習済みモデルを用いて、撮像部１０２の画像データに基づき、ホームＰＦの上の物体を認識し、ドアＤＲを閉めることが可能か否かを推定してもよい。学習済みモデルは、例えば、上述の第１例～第４例と同様、ホーム及び鉄道車両が映っている画像データと、鉄道車両２００のドアを閉めることが可能か否か、或いは、鉄道車両が出発可能か否かの正解データとの組み合わせのデータセットによって機械学習がされたモデルである。この際、鉄道車両のドアから乗客やその乗客の所持品の一部が僅かにはみ出している様子が映っている画像データに対して、鉄道車両が出発可能であるとの正解データ（ラベル）が対応付けられる。これにより、画像解析部１０４は、学習済みモデルを用いて、ドアＤＲの開口部から乗客や乗客の所持品の一部が僅かにはみ出している状況を、ドアＤＲを閉じることが可能であると推定することができる。
【0081】
画像解析部１０４は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、判定部１１８と通信可能に接続され、画像解析部１０４の出力（推定結果）は、判定部１１８に取り込まれる。
【0082】
判定部１１８は、画像解析部１０４の出力に基づき、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００の開かれている状態のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。これにより、判定部１１８は、画像解析部１０４の推定結果を考慮しつつ、画像解析部１０４の推定結果とは異なる判定結果を出力することができる。そのため、例えば、ドアＤＲの開口部から乗客や乗客の所持品の一部がはみ出している状況で、画像解析部１０４によりドアＤＲを閉じることが可能との推定結果が得られても、他の情報を考慮して、推定結果と異なる判定結果を出力することができる。よって、監視装置１００は、鉄道車両２００の運行の遅れを抑制しつつ、鉄道車両２００のドアＤＲを閉じる際の安全性を確保することができる。
【0083】
判定部１１８の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、判定部１１８は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ等である。インタフェース装置には、例えば、画像解析部１０４や表示部１０６等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、判定部１１８は、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。
【0084】
尚、画像解析部１０４及び判定部１１８の機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、３以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0085】
例えば、判定部１１８は、ホームＰＦに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲが開かれた状態での画像解析部１０４による推定結果の履歴に基づき、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0086】
具体的には、図７に示すように、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態から可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ１に対して相対的に長い場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定する。判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態での継続時間が時間Ｔ１以上である場合に、ドアＤＲを閉じることが可能と判定してもよいし、時間Ｔ１を超えている場合に、ドアＤＲを閉じることが可能と判定してもよい。画像解析部１０４の出力として、ドアＤＲを閉じることが可能である状態がある程度継続する場合、仮に、乗客や乗客の所持品の一部がドアＤＲの開口から僅かにはみ出している状況でも、その乗客は、出発を待っていると判断できるからである。一方、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態から可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ１に対して相対的に短い場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定する。画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能である状態であっても、その継続時間が短い場合、ドアＤＲの開口を通過している乗客やその乗客の所持品の一部がドアＤＲの開口からはみ出している可能性があるからである。
【0087】
本例（図７）では、時間Ｔ１は、画像解析部１０４及び判定部１１８の処理周期の８回分の時間に相当する。つまり、本例では、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態から可能な状態に移行し且つその状態である連続回数が規定回数Ｎ１（正の整数）に対して相対的に大きい場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定する。一方、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態から可能な状態に移行し且つその状態である連続回数が規定回数Ｎ１に対して相対的に小さい場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定する。本例では、規定回数Ｎ１は、"８"である。
【0088】
また、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ２（＞０）に対して相対的に長い場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定してよい。例えば、ドアＤＲの閉動作の開始後、画像解析部１０４の出力として、ドアＤＲを閉じることが不可能な状態がある程度継続する場合、駆け込み乗車等が発生している可能性があるからである。一方、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ２に対して相対的に長い場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定してよい。
【0089】
図７の場合と同様、時間Ｔ２は、画像解析部１０４及び判定部１１８の処理周期の所定回数分の時間に相当してよい。つまり、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行し且つその状態である連続回数が規定回数Ｎ２（正の整数）に対して相対的に大きい場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定してよい。一方、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行し且つその状態である連続回数が規定回数Ｎ２に対して相対的に小さい場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定してよい。
【0090】
尚、時間Ｔ２や規定回数Ｎ２は、０（ゼロ）であってもよい。つまり、判定部１１８は、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行した場合、直ぐに、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定してもよい。これにより、監視装置１００は、乗客の安全性をより優先しつつ、乗客の安全性と鉄道車両２００の運行の遅れの抑制とのバランスを図ることができる。
【0091】
判定部１１８は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、表示部１０６と通信可能に接続され、判定部１１８の判定結果は、表示部１０６に取り込まれる。
【0092】
表示部１０６は、判定部１１８の出力（判定結果）を表示する。これにより、駅ＳＴの駅員や鉄道車両２００の乗務員は、表示部１０６の表示内容を通じて、ドアＤＲを閉めることが可能か否かの判定結果を確認することができる。また、表示部１０６は、撮像部１０２により取得される画像を表示してもよい。この場合、表示部１０６は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、撮像部１０２と通信可能に直接接続されることで、撮像部１０２の画像データを取得してもよいし、画像解析部１０４及び判定部１１８を通じて、画像データを取得してもよい。例えば、ホームＰＦでの鉄道車両２００の停車中において、表示部１０６には、撮像部１０２により取得された画像が表示されると共に、その画像に重畳して判定部１１８の判定結果が表示される。
【0093】
このように、本例では、判定部１１８は、画像解析部１０４の推定結果に基づき、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定することができる。これにより、監視装置１００は、画像解析部１０４の推定結果を尊重しつつ、他の情報等も考慮して、鉄道車両２００の運行の遅れの抑制と乗客の安全性とのバランスをより適切に図ることができる。
【0094】
また、本例では、画像解析部１０４は、鉄道車両２００の乗客或いは乗客の所持品の一部がドアＤＲの開口から鉄道車両２００の外部に、所定基準に対して相対的に小さくはみ出している場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると推定することができる。これにより、例えば、混雑率が１００％を大きく超えるような鉄道車両２００において、乗客が自身の体や所持品の一部をドアＤＲの開口から外にはみ出しながら出発を待っているような状況を、ドアＤＲを閉じることが可能と推定することができる。そのため、混雑率が１００％を大きく超えるような鉄道車両２００について、ドアＤＲを閉じることが可能であるとの推定結果が得られず、その結果、鉄道車両２００の運行に遅れが生じるような事態を抑制することができる。
【0095】
また、本例では、判定部１１８は、画像解析部１０４の推定結果の履歴に基づき、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定することができる。これにより、判定部１１８は、画像解析部１０４の推定結果の履歴から、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品を挟むような状況であるか否かを判断し、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定することができる。そのため、監視装置１００は、鉄道車両２００の運行の遅れの抑制と乗客の安全性とのバランスをより適切に図ることができる。
【0096】
【0097】
【0098】
尚、図９では、後述の判定部１１８ａ～１１８ｃが"判定部（ａ）"～"判定部（ｃ）"として表現されている。
【0099】
図８に示すように、監視装置１００は、上述の第５例と同様、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、判定部１１８と、表示部１０６とを含む。
【0100】
撮像部１０２は、上述の第５例と異なり、撮像部１０２ａ～１０２ｃを含む。
【0101】
撮像部１０２ａ～１０２ｃは、それぞれ、ホームＰＦを撮像し、ホームＰＦの様子を表す画像データを取得する。撮像部１０２ａ～１０２ｃは、それぞれ、ホームＰＦに停車する鉄道車両２００に隣接する領域、即ち、鉄道車両２００のドアＤＲの周辺の領域を含む撮像範囲を有する。撮像部１０２ａ～１０２ｃは、互いに、異なる撮像範囲を有するように設置される。互いに異なる撮像範囲には、ホームＰＦにおける鉄道車両２００の異なるドアＤＲ付近の範囲が含まれる。これにより、例えば、撮像部１０２ａ～１０２ｃは、ホームＰＦの一部領域ごとのより高画質の画像データを取得することができる。そのため、画像解析部１０４は、撮像部１０２ａ～１０２ｃの画像データを用いて、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの推定精度を向上させることができる。また、例えば、鉄道車両２００の車両数が相対的に多い場合であっても、撮像部１０２ａ～１０２ｃを用いて、全てのドアＤＲ付近の様子を表す画像データを取得することができる。撮像部１０２ａ～１０２ｃは、例えば、ホームＰＦの天井部に取り付けられる。撮像部１０２ａ～１０２ｃは、例えば、駅ＳＴの営業時間内で、１／３０秒ごとに、最新のホームＰＦの状況を表す画像データを取得し出力する。撮像部１０２ａ～１０２ｃは、それぞれ、画像解析部１０４ａ～１０４ｃと一対一の通信線やローカルネットワーク等を通じて通信可能に接続され、撮像部１０２ａ～１０２ｃの出力（画像データ）は、それぞれ、画像解析部１０４ａ～１０４ｃに取り込まれる。
【0102】
尚、撮像部１０２は、２つの撮像部のみを含んでもよいし、３以上の撮像部を含んでもよい。
【0103】
画像解析部１０４は、上述の第５例と異なり、画像解析部１０４ａ～１０４ｃを含む。
【0104】
尚、画像解析部１０４は、撮像部１０２に含まれる撮像部の数に合わせて、２つの画像解析部のみを含んでもよいし、３以上の画像解析部を含んでもよい。
【0105】
画像解析部１０４ａ～１０４ｃのそれぞれの機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、画像解析部１０４ａ～１０４ｃは、それぞれ、上述の第１例～第５例の画像解析部１０４と同様、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、高速演算装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。
【0106】
尚、画像解析部１０４ａ～１０４ｃの機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、２つの情報処理装置により実現されてもよいし、４以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0107】
画像解析部１０４ａは、撮像部１０２ａにより取得される画像データに基づき、上述の第５例の画像解析部１０４と同様に、撮像部１０２ａの撮像範囲内の鉄道車両２００のドアＤＲを閉じることが可能か否かを推定する。
【0108】
画像解析部１０４ｂは、撮像部１０２ｂにより取得される画像データに基づき、上述の第５例の画像解析部１０４と同様に、撮像部１０２ｂの撮像範囲内の鉄道車両２００のドアＤＲを閉じることが可能か否かを推定する。
【0109】
画像解析部１０４ｃは、撮像部１０２ｃにより取得される画像データに基づき、上述の第５例の画像解析部１０４と同様に、撮像部１０２ｃの撮像範囲内の鉄道車両２００のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0110】
画像解析部１０４ａ～１０４ｃは、それぞれ、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、判定部１１８ａ～１１８ｃと通信可能に接続され、画像解析部１０４ａ～１０４ｃの出力は、それぞれ、判定部１１８ａ～１１８ｃに取り込まれる。
【0111】
判定部１１８は、上述の第５例と異なり、判定部１１８ａ～１１８ｃと、統合部１２０とを含む。
【0112】
尚、判定部１１８は、撮像部１０２に含まれる撮像部の数、及び画像解析部１０４に含まれる画像解析部の数に合わせて、２つの判定部のみを含んでもよいし、３以上の判定部を含んでもよい。
【0113】
判定部１１８ａ～１１８ｃ及び統合部１２０のそれぞれの機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、判定部１１８ａ～１１８ｃ、及び統合部１２０は、それぞれ、上述の第１例～第５例の判定部１１８と同様、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、高速演算装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。
【0114】
尚、判定部１１８ａ～１１８ｃ及び統合部１２０の機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、２つの情報処理装置により実現されてもよいし、３つの情報処理装置により実現されてもよいし、５以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0115】
判定部１１８ａは、画像解析部１０４ａの推定結果に基づき、上述の第５例の判定部１１８と同様に、撮像部１０２ａの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0116】
判定部１１８ｂは、画像解析部１０４ｂの推定結果に基づき、上述の第５例の判定部１１８と同様に、撮像部１０２ｂの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0117】
判定部１１８ｃは、画像解析部１０４ｃの推定結果に基づき、上述の第５例の判定部１１８と同様に、撮像部１０２ｃの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0118】
判定部１１８ａ～１１８ｃは、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、統合部１２０と通信可能に接続され、判定部１１８ａ～１１８ｃのそれぞれの出力は、統合部１２０に取り込まれる。
【0119】
統合部１２０は、判定部１１８ａ～１１８ｃのそれぞれの判定結果を統合し、鉄道車両２００のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する（図９参照）。
【0120】
図９に示すように、統合部１２０は、判定部１１８ａ～１１８ｃの出力（判定結果）の全てが、対象の範囲（撮像部１０２ａ～１０２ｃの何れかの撮像範囲）内のドアＤＲを閉じることが可能な状態である場合に、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定する。一方、統合部１２０は、判定部１１８ａ～１１８ｃの出力（判定結果）の少なくとも一つが、対象の範囲内のドアＤＲを閉じることが不可能な状態である場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定する。
【0121】
統合部１２０は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、表示部１０６と通信可能に接続され、統合部１２０の出力は、表示部１０６に取り込まれる。
【0122】
表示部１０６は、判定部１１８の出力（判定結果）、具体的には、統合部１２０の出力（判定結果）を表示する。また、表示部１０６は、撮像部１０２ａ～１０２ｃの少なくとも一つの画像を表示してもよい。また、表示部１０６は、判定部１１８ａ～１１８ｃのそれぞれの判定結果の一部又は全部を表示してもよい。
【0123】
このように、本例では、監視装置１００は、撮像部１０２ａ～１０２ｃの画像データを用いて、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを推定することができる。これにより、監視装置１００は、ドアＤＲを閉じることが可能か否かの推定精度を向上させたり、車両数が相対的に多い鉄道車両２００に対応する形で、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定したりすることができる。
【0124】
【0125】
＜構成＞
図１０は、監視装置１００の構成の第７例を示す図である。
図１０は、監視装置１００の構成の第７例を示す図である。
【0126】
図１０に示すように、監視装置１００は、上述の第５例と同様、撮像部１０２と、画像解析部１０４と、判定部１１８と、表示部１０６とを含む。また、監視装置１００は、上述の第５例、第６例と異なり、ドア制御部１２２と、通信部１２４とを含む。
【0127】
判定部１１８は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、ドア制御部１２２と通信可能に接続され、判定部１１８の出力は、ドア制御部１２２に取り込まれる。
【0128】
ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力（判定結果）に基づき、鉄道車両２００のドアＤＲを制御する。具体的には、ドア制御部１２２は、通信部１２４と一対一の通信線やローカルネットワークを通じて通信可能に接続され、通信部１２４を通じて、鉄道車両２００のドアＤＲの制御機能（後述の制御部２１２）に向けて制御指令を送信する。これにより、ドア制御部１２２は、ドアＤＲの制御を行うことができる。
【0129】
ドア制御部１２２の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、ドア制御部１２２は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ等である。インタフェース装置には、例えば、判定部１１８や通信部１２４等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、ドア制御部１２２は、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。
【0130】
尚、画像解析部１０４、判定部１１８、及びドア制御部１２２の機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、２つの情報処理装置により実現されてもよいし、４以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0131】
通信部１２４は、所定の通信回線を通じて、鉄道車両２００の通信部２０２との間で通信を行う。例えば、通信部１２４は、ローカル５Ｇ（5th Generation)に対応巣ル通信モジュールである。この場合、通信部２０２は、通信部１２４と同様に、ローカル５Ｇに対応する通信モジュールである。また、通信部１２４は、通信部２０２との組み合わせで機能巣ルトランスポンダ装置の地上子であってもよい。通信部１２４は、ドア制御部１２２の出力（制御指令）を鉄道車両２００（通信部２０２）に送信する。
【0132】
鉄道車両２００は、ドアＤＲの制御に関する構成として、通信部２０２と、伝送部２０４と、指令部２０６と、通知部２０８と、伝送部２１０と、制御部２１２とを含む。
【0133】
通信部２０２は、所定の通信回線を通じて、監視装置１００の通信部１２４との間で通信を行う。通信部２０２は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて伝送部２０４と通信可能に接続され、監視装置１００から受信する信号（例えば、ドア制御部１２２からの制御指令）を伝送部２０４に出力する。
【0134】
伝送部２０４は、鉄道車両２００の内部の通信回線を通じて、各種信号やデータを受信し指定される宛先の機器（或いは機器群）に伝送する。
【0135】
例えば、伝送部２０４は、通信部２０２により受信されるドア制御部１２２からのドアＤＲに関する制御指令を中継し、鉄道車両２００の各車両２００Ｂの伝送部２１０を通じて制御部２１２に伝送する。
【0136】
また、例えば、伝送部２０４は、指令部２０６からのドアＤＲの開指令や閉指令を中継し、各車両２００Ｂの伝送部２１０を通じて制御部２１２に伝送する。
【0137】
また、例えば、伝送部２０４は、伝送部２１０を通じて制御部２１２から受信される、ドアＤＲの状態を表す信号を中継し、通知部２０８に伝送する。これにより、通知部２０８は、例えば、監視装置１００からの制御指令によって、指令部２０６からの動作が介入により制御された後のドアＤＲの状態を運転台２００Ａの運転士や車掌等の鉄道車両２００の乗務員に通知することができる。
【0138】
指令部２０６は、運転台２００Ａに設けられ、車掌等の鉄道車両２００の乗務員により操作される。指令部２０６は、車掌等の操作によって、ドアＤＲを開くための開指令や閉じるための閉指令を、伝送部２０４を通じて制御部２１２に出力する。これにより、制御部２１２は、指令部２０６の操作に応じたドアＤＲの開閉を実現することができる。
【0139】
尚、指令部２０６は、ドアＤＲの開指令及び閉指令のうちの開指令のみを出力可能な構成や閉指令のみを出力可能な構成であってもよい。
【0140】
通知部２０８は、運転台２００Ａに設けられ、運転士や車掌等の鉄道車両２００の乗務員に各種情報を通知する。
【0141】
通知部２０８は、例えば、鉄道車両２００の乗務員に視覚的に情報を通知する表示装置や灯火装置を含む。また、通知部２０８は、鉄道車両２００の乗務員に聴覚的に情報を通知する音出力装置である。音出力装置は、例えば、スピーカやアラームやブザー等である。
【0142】
例えば、通知部２０８は、伝送部２０４，２１０を通じて制御部２１２から受信される信号に基づき、駅ＳＴに停車中の鉄道車両２００のドアＤＲの開閉状態に関する通知を行う。
【0143】
伝送部２１０は、それぞれの車両２００Ｂに設けられ、伝送部２０４から受信される情報を中継し、制御部２１２に伝送したり、制御部２１２から受信される情報を中継し、伝送部２０４に伝送したりする。
【0144】
制御部２１２は、ドアＤＲごとに設けられ、その対象のドアＤＲのアクチュエータ（例えば、電動モータや電磁ソレノイド）に制御指令を出力し、ドアＤＲの開閉動作を直接制御する。
【0145】
例えば、制御部２１２は、制御対象のドアＤＲが鉄道車両２００の右側面及び左側面のうちの駅ＳＴのホームＰＦ側の側面にあり、且つ、指令部２０６からの開指令が受信された場合に、ドアＤＲを開く。同様に、制御部２１２は、制御対象のドアＤＲが鉄道車両２００の右側面及び左側面のうちの駅ＳＴのホームＰＦ側の側面にあり、且つ、指令部２０６からの閉指令が受信された場合に、ドアＤＲを閉じる。
【0146】
制御部２１２は、例えば、次の駅ＳＴでドアＤＲを開くことを許可する旨を示す信号（以下、「開許可信号」）の受信の有無によって、制御対象のドアＤＲが鉄道車両２００のホーム側の側面にあるか否かを判断する。開許可信号は、例えば、鉄道車両２００の先頭の車両２００Ｂ及び最後尾の車両２００Ｂに設けられる、鉄道車両２００の左右の側面のドアＤＲのそれぞれに対応する２つのスイッチのオン操作によって出力される。具体的には、鉄道車両２００の左側面のドアＤＲに対応するスイッチがオン操作されると、左側面のドアＤＲに対応する制御部２１２に開許可信号が入力される。一方、鉄道車両２００の右側面のドアＤＲに対応するスイッチがオン操作されると、右側面のドアＤＲに対応する制御部２１２に開許可信号が入力される。鉄道車両２００の乗務員は、鉄道車両２００が次に停車する駅のホームが鉄道車両２００の右側であるか左側であるかによって、２つのスイッチの何れか一方をオン操作する。
【0147】
また、例えば、制御部２１２は、伝送部２１０から受信される、監視装置１００（ドア制御部１２２）からの制御指令に応じて、その制御指令で指定されるドアＤＲの動作を実現するようにドアＤＲの制御を行う。これにより、ドア制御部１２２は、制御部２１２を宛先とする制御指令を出力することで、ドアＤＲの動作を制御することができる。
【0148】
【0149】
尚、本例では、上述の時間Ｔ２や規定回数Ｎ２が０（ゼロ）である場合を例示するが時間Ｔ２や規定回数Ｎ２は、０より大きい値に設定されてもよい。
【0150】
図１１、図１２に示すように、ドア制御部１２２は、ドアＤＲの閉動作中に、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態から不可能な状態に移行すると、ドア閉動作停止指令を出力する。ドア閉動作停止指令は、通信部１２４を通じて、鉄道車両２００の制御部２１２に向けて送信される。これにより、例えば、鉄道車両２００の制御部２１２は、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品が挟まれてしまった場合に、監視装置１００（ドア制御部１２２）からのドア閉動作停止指令に応じて、ドアＤＲの閉動作を停止させることができる。また、鉄道車両２００の制御部２１２は、ドア閉動作停止指令に応じて、ドアＤＲの閉動作を停止させると共に、僅かにドアＤＲを開く方向に動作させてもよい。これにより、例えば、鉄道車両２００の制御部２１２は、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品が挟まれてしまった場合に、ドアＤＲを僅かに開く方向に動作させて、乗客や乗客の所持品を挟まれた状態から開放することができる。また、鉄道車両２００の通知部２０８は、伝送部２０４，２１０を通じて受信される、制御部２１２からの信号に応じて、ドアＤＲの閉動作が停止されたことを通知すると共に、ドアＤＲから乗客が離れるように促す放送の指示を行ってもよい。これにより、車掌等の鉄道車両２００の乗務員は、ドアＤＲに挟まれている乗客に向けて、鉄道車両２００から離れるように促す放送を行うことができる。
【0151】
図１１に示すように、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行した後、時間Ｔ３（＞０）が経過する前に、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行すると、ドア閉動作再開指令を出力する。ドア閉動作再開指令は、通信部１２４を通じて、鉄道車両２００の制御部２１２に向けて送信される。これにより、例えば、鉄道車両２００の制御部２１２は、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品が挟まれた状態が解消した場合に、監視装置１００（ドア制御部１２２）からのドア閉動作再開指令に応じて、ドアＤＲの閉動作を再開させることができる。
【0152】
一方、図１２に示すように、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行した後、時間Ｔ３が経過する前に、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行しない場合、ドア全開指令を出力する。ドア全開指令は、通信部１２４を通じて、鉄道車両２００の制御部２１２に向けて送信される。これにより、例えば、鉄道車両２００の制御部２１２は、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品が挟まれた状態が解消しない場合に、監視装置１００（ドア制御部１２２）からのドア全開指令に応じて、ドアＤＲに開動作を行わせてドアＤＲを全開させることができる。
【0153】
本例（図１１、図１２）では、時間Ｔ３は、画像解析部１０４及び判定部１１８の処理周期の所定回数分の時間に相当する。つまり、本例では、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行した後、規定回数Ｎ３の判定処理の間に、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行すると、ドア閉動作再開指令を出力する。一方、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行した後、規定回数Ｎ３の判定処理の間に、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行しない場合、ドア全開指令を出力する。
【0154】
例えば、判定部１１８は、ドアＤＲの閉動作停止中に、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ４（＜Ｔ３）に対して相対的に長い場合、ドアＤＲを開くことが可能であると判定する。一方、判定部１１８は、ドアＤＲの閉動作停止中に、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行し且つその状態の継続時間が時間Ｔ４に対して相対的に短い場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定する。これにより、例えば、ドアＤＲから乗客が離れていない状況で、ドアＤＲの閉動作が再開し、再度、ドアＤＲに乗客や乗客の所持品の一部が挟まれてしまうような事態を抑制することができる。また、判定部１１８は、ドアＤＲの閉動作停止中に、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態である場合、ドアＤＲを閉じることが不可能であると判定する。
【0155】
本例（図１１）では、時間Ｔ４は、画像解析部１０４及び判定部１１８の処理周期の３回分の時間に相当する。つまり、本例では、判定部１１８は、ドアＤＲの閉動作停止中に、画像解析部１０４の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行し且つその状態である連続回数が規定回数Ｎ４（＞０）に対して相対的に大きい場合、ドアＤＲを閉じることが可能であると判定する。本例では、規定回数Ｎ４は、"３"である。
【0156】
＜制御方法の処理フロー＞
図１３は、ドアＤＲの閉動作時のドアＤＲの制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
図１３は、ドアＤＲの閉動作時のドアＤＲの制御処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
【0157】
本フローチャートは、ドアＤＲの閉動作時に所定の処理周期毎に繰り返し実行される。
【0158】
図１３に示すように、ステップＳ１０２にて、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行したか否かを判定する。ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行した場合、ステップＳ１０４に進み、移行していない場合、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0159】
ステップＳ１０４にて、ドア制御部１２２は、ドア閉動作停止指令を出力する。
【0160】
ドア制御部１２２は、ステップＳ１０４の処理が完了すると、ステップＳ１０６に進む。
【0161】
ステップＳ１０６にて、ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能である状態に移行したか否かを判定する。ドア制御部１２２は、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行している場合、ステップＳ１０８に進み、移行していない場合、ステップＳ１１０に進む。
【0162】
ステップＳ１０８にて、ドア制御部１２２は、ドア閉動作再開指令を出力する。
【0163】
ドア制御部１２２は、ステップＳ１０８の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0164】
一方、ステップＳ１１０にて、ドア制御部１２２は、ドア閉動作停止指令の出力から（即ち、判定部１１８の出力がドアＤＲを閉じることが不可能な状態に移行してから）時間Ｔ３が経過したか否かを判定する。ドア制御部１２２は、ドア閉動作停止指令の出力から時間Ｔ３が経過している場合、ステップＳ１１２に進み、経過していない場合、ステップＳ１０６に戻る。
【0165】
ステップＳ１１２にて、ドア制御部１２２は、ドア全開指令を出力する。
【0166】
ドア制御部１２２は、ステップＳ１１２の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0167】
このように、本例では、監視装置１００は、ドアＤＲの閉動作中に、判定部１１８のドアＤＲを閉じることが不可能であるとの判定結果に応じて、ドアＤＲの閉動作を介入により停止させることができる。これにより、駆け込み乗車等によって、乗客や乗客の所持品がドアＤＲに挟まってしまうような状況で、ドアＤＲを停止させることができる。そのため、乗客の安全性を確保することができる。
【0168】
また、本例では、監視装置１００は、ドアＤＲの閉動作の停止後、ある程度の時間内で、判定部１１８の判定結果がドアＤＲを閉じることが可能な状態に移行すると、ドアＤＲの閉動作を再開させることができる。これにより、乗客の安全性を確保しつつ、鉄道車両２００の運行の遅延を抑制することができる。
【0169】
【0170】
【0171】
図１４に示すように、監視装置１００は、上述の第６例と同様、撮像部１０２ａ～１０２ｃと、画像解析部１０４ａ～１０４ｃと、判定部１１８ａ～１１８ｃ及び統合部１２０と、表示部１０６とを含む。また、監視装置１００は、物体検出部１２６を含む。
【0172】
撮像部１０２ａ～１０２ｃは、それぞれ、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、物体検出部１２６ａ～１２６ｃと通信可能に接続され、撮像部１０２ａ～１０２ｃの画像データは、それぞれ、物体検出部１２６ａ～１２６ｃに取り込まれる。
【0173】
物体検出部１２６は、物体検出部１２６ａ～１２６ｃを含む。
【0174】
尚、物体検出部１２６は、撮像部１０２に含まれる撮像部の数に合わせて、２つの物体検出部のみを含んでもよいし、３以上の物体検出部を含んでもよい。
【0175】
物体検出部１２６ａの機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、物体検出部１２６ａは、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、高速演算装置、及びインタフェース装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等である。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ等である。高速演算装置は、例えば、ＧＰＵやＦＰＧＡやＡＳＩＣ等を含む。インタフェース装置には、例えば、撮像部１０２ａや判定部１１８ａ等の監視装置１００の構成要素と通信を行うための通信インタフェースが含まれる。また、インタフェース装置には、例えば、記録媒体と接続するための外部インタフェースが含まれる。これにより、物体検出部１２６ａは、例えば、外部インタフェースを通じて、記録媒体から各種プログラムを取り込み、補助記憶装置にインストールすることができる。以下、物体検出部１２６ｂ，１２６ｃについても同様であってよい。
【0176】
物体検出部１２６ａは、撮像部１０２ａの画像データに基づき、撮像部１０２ａの撮像範囲のうちの鉄道車両２００に隣接する部分に相当する領域（以下、便宜的に「監視領域」）の特定の者（以下、「特定者」）を検出する。例えば、図１５に示すように、撮像部１０２ａの画像データの中で、鉄道車両２００に隣接するホームＰＦ上の監視領域に相当する画像領域ＡＲ１が予め設定され、物体検出部１２６ａは、画像領域ＡＲ１内の特定者を検出する。以下、物体検出部１２６ｂ，１２６ｃについても同様であってよい。
【0177】
特定者は、鉄道車両２００への乗車に一般的に想定される基準よりも長い時間を要する者（乗客）である。特定者は、例えば、杖や松葉杖や車椅子等を使用する足の不自由な人を含む。この場合、物体検出部１２６ａは、杖等を使用している人を全体として検出（認識）することにより、足の不自由な人の存在を検出してよい。また、物体検出部１２６ａは、杖や松葉杖や車椅子を検出（認識）することにより、足の不自由な人の存在を検出してもよい。また、特定者は、例えば、白杖を使用したり、盲導犬を同伴したりする目の不自由な障害者を含む。この場合、物体検出部１２６ａは、白杖を使用する人や盲導犬を同伴する人を全体として検出（認識）することにより、目の不自由な障害者の存在を検出する。また、物体検出部１２６ａは、白杖や盲導犬を検出（認識）することにより、目の不自由な障害者の存在を検出してもよい。また、特定者は、足の不自由な人（障害者）を含む。また、特定者は、例えば、ベビーカーを使用する（押す）人を含む。この場合、物体検出部１２６ａは、ベビーカーを使用する人を全体として検出（認識）することにより、ベビーカーを使用する人の存在を検出する。また、物体検出部１２６ａは、ベビーカーを検出（認識）することにより、ベビーカーを使用する人の存在を検出してもよい。以下、物体検出部１２６ｂ，１２６ｃについても同様であってよい。
【0178】
例えば、物体検出部１２６ａは、画像解析部１０４と同様に、ルールベースの画像認識技術を用いて、撮像部１０２ａの画像データ内の領域の特定者の存在やその位置を検出（認識）する。また、物体検出部１２６ａは、画像解析部１０４と同様に、学習済みモデルを用いて、撮像部１０２ａの画像データ内の監視領域の特定者の存在やその位置を検出（認識）してもよい。学習済みモデルは、例えば、特定者が映っている画像データと、画像データ内の特定者の位置（画像領域）を示す正解データとの組み合わせのデータセットによって機械学習がされたモデルである。例えば、学習済みモデルは、ディープラーニング（深層学習）により機械学習がされた、ニューラルネットワークを含む。また、物体検出部１２６ａは、ルールベースのモデル、及び機械学習がされたモデル（学習済みモデル）の双方を組み合わせて、撮像部１０２ａの画像データ内の監視領域の特定者の存在やその位置を検出（認識）してもよい。以下、物体検出部１２６ｂ，１２６ｃについても同様であってよい。
【0179】
物体検出部１２６ａは、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、判定部１１８ａと通信可能に接続され、物体検出部１２６ａの出力（検出結果）は、判定部１１８ａに取り込まれる。
【0180】
物体検出部１２６ｂは、撮像部１０２ｂの画像データに基づき、撮像部１０２ａの撮像範囲のうちの鉄道車両２００に隣接する領域（監視領域）の特定者を検出する。
【0181】
物体検出部１２６ｂは、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、判定部１１８ｂと通信可能に接続され、物体検出部１２６ｂの出力（検出結果）は、判定部１１８ｂに取り込まれる。
【0182】
物体検出部１２６ｃは、撮像部１０２ｃの画像データに基づき、撮像部１０２ａの撮像範囲のうちの鉄道車両２００に隣接する領域（監視領域）の特定者を検出する。
【0183】
物体検出部１２６ｃは、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、判定部１１８ｃと通信可能に接続され、物体検出部１２６ｃの出力（検出結果）は、判定部１１８ｃに取り込まれる。
【0184】
尚、物体検出部１２６ａ～１２６ｃの機能は、同じ情報処理装置により実現されてもよいし、２つの情報処理装置により実現されてもよいし、４以上の情報処理装置により分散して実現されてもよい。
【0185】
判定部１１８ａは、画像解析部１０４ａの推定結果及び物体検出部１２６ａの検出結果に基づき、撮像部１０２ａの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0186】
例えば、判定部１１８ａは、上述の第６例と同様の方法で、画像解析部１０４ａの推定結果に基づき、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する際に、物体検出部１２６ａによる特定者の検出の有無を考慮する。
【0187】
具体的には、判定部１１８ａは、画像解析部１０４ａの推定結果に基づきドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定するための基準を、物体検出部１２６ａの検出結果を考慮して変化させてよい。より具体的には、判定部１１８ａは、物体検出部１２６ａによる特定者の検出の有無によって、上述の時間Ｔ１や規定回数Ｎ１を可変させてよい。例えば、時間Ｔ１や規定回数Ｎ１は、物体検出部１２６ａにより特定者が検出されていない場合よりも検出されている場合の方が大きくなるように設定される。これにより、判定部１１８ａは、撮像部１０２ａに存在する特定者が鉄道車両２００の乗客であると仮定したときに、特定者が鉄道車両２００に乗車するのに要する相対的に長い時間を考慮して、ドアＤＲを閉じることができるか否かを判定することができる。また、判定部１１８ａは、物体検出部１２６ａにより特定者が検出されている場合、その特定者の種類に応じて、上述の時間Ｔ１や規定回数Ｎ１を可変させてもよい。特定者の種類によって、鉄道車両２００の乗車に要すると想定される時間に差異が生じうるからである。また、判定部１１８ａは、物体検出部１２６ａにより特定者が検出されている場合、その特定者の鉄道車両２００に対する位置や実際の移動速度に応じて、上述の時間Ｔ１や規定回数Ｎ１を可変させてもよい。特定者の鉄道車両２００に対する位置や実際の移動速度に応じて、鉄道車両２００の乗車に要すると想定される時間に差異が生じうるからである。また、物体検出部１２６ａにより複数の種類の特定者が検出されている場合、判定部１１８ａは、複数の種類の特定者のそれぞれに対応する時間Ｔ１や規定回数Ｎ１のうちの最も大きい時間Ｔ１や規定回数Ｎ１を採用してよい。また、判定部１１８ａは、物体検出部１２６ａにより検出される特定者の位置の履歴に基づき、特定者の実際の移動速度を取得してよい。以下、判定部１１８ｂ，１１８ｃについても同様であってよい。
【0188】
判定部１１８ｂは、画像解析部１０４ｂの推定結果及び物体検出部１２６ｂの検出結果に基づき、撮像部１０２ｂの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0189】
判定部１１８ｃは、画像解析部１０４ｃの推定結果及び物体検出部１２６ｃの検出結果に基づき、撮像部１０２ｃの撮像範囲内のドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定する。
【0190】
表示部１０６は、上述の第５例～第７例と同様、判定部１１８の出力（判定結果）を表示する。また、表示部１０６は、物体検出部１２６ａ～１２６ｃの少なくとも一つの検出結果を表示してもよい。この場合、表示部１０６は、一対一の通信線やローカルネットワークを通じて、物体検出部１２６ａ～１２６ｃの少なくとも一つと通信可能に直接接続されることで、検出結果を取得してもよいし、判定部１１８を通じて、検出結果を取得してもよい。
【0191】
このように、本例では、監視装置１００は、物体検出部１２６（物体検出部１２６ａ～１２６ｃ）による特定者に関する検出結果を考慮して、ドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定することができる。これにより、監視装置１００は、通常よりも鉄道車両２００への乗車に時間を要する特定者の存在の有無等を考慮して、より適切にドアＤＲを閉じることが可能か否かを判定することができる。そのため、監視装置１００は、鉄道車両２００の運行遅延の抑制と、乗客の安全性との両立をより適切に図ることができる。
【0192】
［他の実施形態］
次に、他の実施形態について説明する。
次に、他の実施形態について説明する。
【0193】
上述の実施形態の内容は、適宜、組み合わせられたり変形や変更が加えられたりしてもよい。
【0194】
例えば、上述の実施形態において、上述の第１例～第４例の内容と、上述の第５例～第８例の内容とは組み合わせられてもよい。
【0195】
また、上述の実施形態の第１例～第４例、第７例やその変形例において、撮像部１０２は、上述の第６例や第８例の場合と同様に、複数の撮像部を含んでもよい。この場合、画像解析部１０４や判定部１１８にも、それぞれ、複数の画像解析部や複数の判定部が含まれてよい。同様に、上述の第８例において、複数の撮像部（例えば、撮像部１０２ａ～１０２ｃ）は、１つの撮像部１０２に置換されてもよい。この場合、複数の物体検出部、複数の画像解析部、及び複数の判定部は、それぞれ、１つの物体検出部１２６、１つの画像解析部１０４、及び１つの判定部１１８に置換されてよい。
【0196】
また、上述の実施形態の第６例、第８例やその変形例において、複数の画像解析部、及び複数の判定部は、それぞれ、１つの画像解析部１０４、及び１つの判定部１１８に集約されてもよい。この場合、画像解析部１０４や判定部１１８は、複数の撮像部の全ての画像データを対象として、統合的に、ドアＤＲをとじることが可能か否かの推定や判定を行ってよい。
【0197】
［作用］
次に、本実施形態に係る監視装置の作用について説明する。
次に、本実施形態に係る監視装置の作用について説明する。
【0198】
本実施形態では、監視装置は、撮像部と、推定部と、判定部と、を備える。監視装置は、例えば、監視装置１００である。撮像部は、例えば、撮像部１０２である。推定部は、例えば、画像解析部１０４である。判定部は、例えば、判定部１１８である。具体的には、撮像部は、駅のホームの鉄道車両のドアの周辺を撮像する。また、推定部は、撮像部により取得される画像データに基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを推定する。そして、判定部は、推定部の推定結果に基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定する。
【0199】
これにより、監視装置は、推定部の推定結果に加えて、他の条件も考慮して、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定することができる。そのため、監視装置は、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定をより適切に行うことができる。
【0200】
また、本実施形態では、推定部は、深層学習により機械学習がされた、ニューラルネットワークを含む学習済みモデルを用いて、画像データに基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを推定してもよい。
【0201】
これにより、監視装置は、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを具体的に推定することができる。
【0202】
また、本実施形態では、推定部は、ホームに鉄道車両がドアを開いた状態で停車している間で、最新の画像データに基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを繰り返し推定してもよいし。そして、判定部は、推定部の推定結果の履歴に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定してもよい。
【0203】
これにより、監視装置は、推定部のピンポイントの推定結果に加えて、推定結果の履歴を考慮して、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かの判定をより適切に行うことができる。
【0204】
また、本実施形態では、推定部は、乗客又は乗客の所持品の一部が所定基準に対して相対的に小さい量の範囲で、鉄道車両のドアの開口から鉄道車両の外部にはみ出している状態で鉄道車両のドアを閉じることが可能であると推定してもよい。
【0205】
これにより、監視装置は、例えば、混雑状況が非常に高い鉄道車両の出発を待っている乗客の一部や乗客の所持品の一部が鉄道車両の外部にはみ出している状況で、鉄道車両のドアを閉じることが可能であると推定することができる。そのため、監視装置は、例えば、混雑状況が非常に高い鉄道車両のドアを閉じることができない状況が継続することによる鉄道車両の運行の遅延を抑制することができる。
【0206】
また、本実施形態では、所定基準に対して相対的に小さい量の範囲とは、乗客又は乗客の所持品の全体のうち、ドアの開口から鉄道車両の外部にはみ出している状態から所定基準に対して相対的に短い時間の範囲で乗客が鉄道車両の内部に意図的に引っ込めることが可能な程度の量の範囲であってもよい。
【0207】
これにより、監視装置は、例えば、混雑状況が非常に高い鉄道車両の出発を待っている乗客の一部や乗客の所持品の一部が鉄道車両の外部にはみ出している状況を鉄道車両のドアを閉じることができる状況であると具体的に推定することができる。
【0208】
また、本実施形態では、所定基準に対して相対的に短い時間の範囲とは、鉄道車両の出発の合図からドアが閉じ始めるまでに想定される時間の範囲であってもよい。
【0209】
これにより、監視装置は、例えば、混雑状況が非常に高い鉄道車両の出発を待っている乗客の一部や乗客の所持品の一部が鉄道車両の外部にはみ出している状況を鉄道車両のドアを閉じることができ状況であると具体的に推定することができる。
【0210】
また、本実施形態では、判定部は、推定部により鉄道車両のドアが閉じることが可能であると推定される状態が第１の基準時間に対して相対的に長く継続している場合、鉄道車両のドアを閉じることが可能であると判定してもよい。
【0211】
これにより、監視装置は、例えば、混雑状況が非常に高い鉄道車両において乗客が自身の一部や所持品の一部を鉄道車両の外部にはみ出して待っている状況で、鉄道車両のドアを閉じることが可能であると具体的に判定することができる。
【0212】
また、本実施形態では、撮像部は、第１の撮像部と、第１の撮像部と異なるドアの周辺を撮像する第２の撮像部とを含んでもよい。第１の撮像部及び第２の撮像部は、例えば、撮像部１０２ａ～１０２ｃのうちの何れか２つである。そして、推定部は、第１の撮像部及び第２の撮像部により取得される画像データに基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを推定してもよい。
【0213】
これにより、監視装置は、複数の撮像部（第１の撮像部及び第２の撮像部）の画像データを用いて、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かをより適切に推定することができる。また、監視装置は、鉄道車両の長さが比較的長い場合であっても、第１の撮像部及び第２の撮像部によって、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを適切に推定することができる。
【0214】
また、本実施形態では、推定部は、第１の撮像部により取得される画像データに基づき、ドアを閉じることが可能か否かを推定する第１の推定部と、第２の撮像部により取得される画像データに基づき、ドアを閉じることが可能か否かを推定する第２の推定部とを含んでもよい。第１の推定部及び第２の推定部は、例えば、画像解析部１０４ａ～１０４ｃの何れか２つである。また、判定部は、第１の推定部の推定結果に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定する第１の判定部と、第２の推定部の推定結果に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定する第２の判定部と、第１の判定部及び第２の判定部の判定結果に基づき、ドアを閉じることが可能か否かを判定する統合判定部とを含んでもよい。第１の判定部及び第２の判定部は、例えば、判定部１１８ａ～１１８ｃの何れか２つである。統合判定部は、例えば、統合部１２０である。そして、統合判定部は、第１の判定部及び第２の判定部の判定結果がドアを閉じることが可能であることを表している場合に、ドアを閉じることが可能であると判定してもよい。
【0215】
これにより、監視装置は、複数の撮像部（第１の撮像部及び第２の撮像部）の画像データに基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを具体的に判定することができる。
【0216】
また、本実施形態では、監視装置は、指示部を備えてもよい。指示部は、例えば、ドア制御部１２２である。具体的には、指示部は、鉄道車両のドアの閉動作中に、判定部の判定結果がドアを閉じることが可能な状態からドアを閉じることが不可能な状態に移行した場合、ドアの閉動作を指示する信号を出力してよい。
【0217】
これにより、監視装置は、例えば、ドアの閉動作中に鉄道車両への駆け込み乗車等が発生した場合に、駅員や鉄道車両の乗務員にドアの閉動作の停止を促したり、鉄道車両の制御部に対してドアの閉動作を要求したりすることができる。
【0218】
また、本実施形態では、指示部は、鉄道車両のドアの閉動作中に、判定部の判定結果がドアを閉じることが可能な状態からドアを閉じることが不可能な状態に移行した場合、ドアの閉動作の停止を指示する信号を鉄道車両に向けて出力してもよい。
【0219】
これにより、監視装置は、例えば、ドアの閉動作中に鉄道車両への駆け込み乗車等が発生した場合に、鉄道車両の制御部を通じて、鉄道車両のドアの閉動作を停止させることができる。
【0220】
また、本実施形態では、指示部は、判定部の判定結果がドアを閉じることが可能な状態からドアを閉じることが不可能な状態に移行した後、判定部の判定結果がドアを閉じることが不可能な状態からドアを閉じることが可能な状態に移行した場合、ドアの閉動作の再開を指示する信号を鉄道車両に向けて出力してもよい。
【0221】
これにより、監視装置は、ドアを閉じることが可能な状態に復帰したのに合わせて、鉄道車両の制御部を通じて、自動で、鉄道車両のドアの閉動作を再開させることができる。
【0222】
また、本実施形態では、指示部は、判定部の判定結果がドアを閉じることが可能な状態からドアを閉じることが不可能な状態に移行して以降の所定の時点から第２の時間を経過する前に、判定部の判定結果がドアを閉じることが不可能な状態からドアを閉じることが可能な状態に移行した場合、ドアの閉動作の再開を指示する信号を鉄道車両に向けて出力し、所定の時点から第２の時間を経過しても、判定部の判定結果がドアを閉じることが不可能な状態を継続している場合、ドアの開動作を指示する信号を鉄道車両に出力してもよい。
【0223】
これにより、監視装置は、ドアを閉じることが可能な状態にある程度短い時間で復帰する状況では、ドアの閉動作を再開させる一方、ドアを閉じることが不可能な状態が比較底長い時間継続する状況では、ドア開くことができる。そのため、監視装置は、例えば、駆け込み乗車等によって、乗客自身や乗客の所持品のドアへの挟み込みが発生し且つその状態がある程度の時間が経過しても解消しない場合に、ドアを開いて、ドアを閉じることが不可能な状態を解消させることができる。
【0224】
また、本実施形態では、監視装置は、検出部を備えてもよい。検出部は、例えば、物体検出部１２６である。具体的には、検出部は、撮像部の画像データに基づき、鉄道車両のドアの周囲の所定の者、又は所定の者に関する所定の物体を検出してよい。所定の者は、鉄道車両への乗車に一般的に想定される基準よりも長い時間を要する者（乗客）である。所定の者は、例えば、杖や松葉杖や車椅子等を使用する足の不自由な人、白杖を使用したり、盲導犬を同伴したりする目の不自由な障害者、ベビーカーを使用する（押す）人である。所定の物体は、例えば、杖、松葉杖、車椅子、白杖、盲導犬、ベビーカー等である。そして、判定部は、推定部の推定結果、及び検出部の検出結果に基づき、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定してもよい。
【0225】
これにより、監視装置は、例えば、鉄道車両への乗車に一般的に想定される基準よりも長い時間を要する、特定の者の存在を考慮して、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定することができる。そのため、監視装置は、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かをより適切に判定することができる。
【0226】
また、本実施形態では、監視装置は、照明部と、制御部とを備えてもよい。照明部は、例えば、照明部１０８である。制御部は、例えば、照明制御部１１２である。具体的には、照明部は、ホーム又は鉄道車両に設置され、撮像部の撮像範囲に光を照射可能であってよい。そして、制御部は、鉄道車両のドアが開かれている間で、照明部から光を照射させてもよい。
【0227】
これにより、監視装置は、照明部からの光によって、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定することが必要な期間で、より鮮明な画像データを取得することができる。そのため、監視装置は、撮像部の画像データを用いて、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かをより適切に推定することができる。
【0228】
また、本実施形態では、制御部は、鉄道車両の駅への到着、又は、鉄道車両の駅からの出発指示の出力に合わせて、照明部を点灯させると共に、鉄道車両のドアの全閉、又は、鉄道車両のホームからの出発に合わせて、照明部を消灯させてもよい。
【0229】
これにより、監視装置は、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定することが必要な期間で、より鮮明な画像データを取得しつつ、鉄道車両のドアを閉じることが可能か否かを判定する必要のない期間で照明部を消灯させることができる。
【0230】
また、本実施形態では、監視装置は、センサを備えてもよい。センサは、例えば、センサ１１０である。具体的には、センサは、鉄道車両とホームとの位置関係に関するデータを取得してよい。そして、制御部は、センサの出力に基づき、照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御してもよい。
【0231】
これにより、監視装置は、センサの出力を用いて、鉄道車両の駅（ホーム）への到着、及びホームからの出発に合わせた照明部の点灯や消灯の制御を行うことができる。
【0232】
また、本実施形態では、制御部は、鉄道車両の運行管理を行う運行管理システムから入力される信号に基づき、照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御してもよい。運行管理システムは、例えば、運行管理システム３００である。
【0233】
これにより、監視装置は、運行管理システムの出力を用いて、鉄道車両の駅（ホーム）への到着、及びホームからの出発に合わせた照明部の点灯や消灯の制御を行うことができる。
【0234】
また、本実施形態では、制御部は、鉄道車両から入力される、鉄道車両の乗務員の操作によるドアを開く又は閉じるための指令が出力されたことを表す信号に基づき、照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御してもよい。
【0235】
これにより、監視装置は、鉄道車両から入力される、鉄道車両の乗務員の操作によるドアを開く又は閉じるための指令が出力されたことを表す信号を用いて、鉄道車両のドアの開閉に合わせた照明部の点灯や消灯の制御を行うことができる。
【0236】
また、本実施形態では、監視装置は、検知部をそなえてもよい。検知部は、例えば、車側灯検知部１１６である。具体的には、検知部は、鉄道車両の車側灯の点灯状態及び消灯状態の少なくとも一方を検知してよい。そして、制御部は、検知部の検知結果に基づき、照明部の点灯及び消灯の少なくとも一方を制御してもよい。
【0237】
これにより、監視装置は、車側灯が点灯状態や消灯状態の検知結果を用いて、鉄道車両のドアの開閉に合わせた照明部の点灯や消灯の制御を行うことができる。
【0238】
以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【0239】
１００ 監視装置
１０２ 撮像部
１０２ａ～１０２ｃ 撮像部
１０４ 画像解析部
１０４ａ～１０４ｃ 画像解析部
１０６ 表示部
１０８ 照明部
１１０ センサ
１１２ 照明制御部
１１４ ドア動作情報取得部
１１６ 車側灯検知部
１１８ 判定部
１１８ａ～１１８ｃ 判定部
１２０ 統合部
１２２ ドア制御部
１２４ 通信部
１２６ 物体検出部
１２６ａ～１２６ｃ 物体検出部
２００ 鉄道車両
２００Ａ 運転台
２００Ｂ 車両
２０２ 通信部
２０４ 伝送部
２０６ 指令部
２０８ 通知部
２１０ 伝送部
２１２ 制御部
３００ 運行管理システム
ＤＲ ドア
ＰＦ ホーム
ＳＴ 駅
１０２ 撮像部
１０２ａ～１０２ｃ 撮像部
１０４ 画像解析部
１０４ａ～１０４ｃ 画像解析部
１０６ 表示部
１０８ 照明部
１１０ センサ
１１２ 照明制御部
１１４ ドア動作情報取得部
１１６ 車側灯検知部
１１８ 判定部
１１８ａ～１１８ｃ 判定部
１２０ 統合部
１２２ ドア制御部
１２４ 通信部
１２６ 物体検出部
１２６ａ～１２６ｃ 物体検出部
２００ 鉄道車両
２００Ａ 運転台
２００Ｂ 車両
２０２ 通信部
２０４ 伝送部
２０６ 指令部
２０８ 通知部
２１０ 伝送部
２１２ 制御部
３００ 運行管理システム
ＤＲ ドア
ＰＦ ホーム
ＳＴ 駅
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】