特開 2024-7045 監視システム

(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】P2024007045

(43)【公開日】2024-01-18

(54)【発明の名称】監視システム

(51)【国際特許分類】

   H04N 7/18 20060101AFI20240111BHJP

   B61L 25/02 20060101ALI20240111BHJP

   G06M 11/00 20060101ALI20240111BHJP

【ＦＩ】

H04N7/18 D

B61L25/02 Z

G06M11/00 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022108224

(22)【出願日】2022-07-05

(71)【出願人】

【識別番号】507049175

【氏名又は名称】株式会社大阪メトロサービス

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小作 愼一

【テーマコード（参考）】

5C054

5H161

【Ｆターム（参考）】

5C054CA04

5C054CC02

5C054EA01

5C054EA03

5C054EA05

5C054EA07

5C054FC03

5C054FC05

5C054FC12

5C054FC14

5C054FD03

5C054FE11

5C054FE28

5C054GB01

5C054GB05

5C054HA19

5C054HA26

5H161AA01

5H161BB20

5H161DD20

5H161FF07

5H161GG11

5H161GG16

(57)【要約】

【課題】車両において乗車した人に関わる状態を監視することができるようにすることである。
【解決手段】各車両１に設けられた複数の撮像装置１１により、各１車両の内部を複数の撮像領域Ａ１～Ａ８に分割して撮像し、複数の撮像装置１１で撮像された画像をサーバ２２で合成し、サーバ２２において、各車両１を対象として、合成された画像に含まれる人を計数し、人の乗降が不可能な状態である場合に、計数された各車両１における人の計数値の増減に応じて、各車両１を対象として異常状態を判定する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人が乗降可能な車両が複数連結されており、乗車した人が隣接した車両間で移動可能な車両列を監視対象として、各車両内の状態を監視する監視システムであって、
前記各車両に設けられ、各車両の内部を複数の領域に分割して撮像する複数の撮像装置と、
前記各車両を対象として、前記複数の撮像装置で撮像された画像を合成する画像合成部と、
前記各車両を対象として、前記画像合成部により合成された画像に含まれる人を計数する計数部と、
前記各車両において人の乗降が不可能な状態である場合に、前記計数部により計数された前記各車両における人の計数値の増減に応じて、前記各車両を対象として異常状態を判定する判定部とを備えた、監視システム。

【請求項2】

前記判定部は、前記計数部による人の計数値の減少率が閾値以上となった前記車両を、異常状態が生じた車両であると判定する、請求項１に記載の監視システム。

【請求項3】

前記判定部は、前記計数部による人の計数値の減少率が第１閾値以上となった第１車両があり、前記第１車両における人数の減少に応じて前記計数部による人の計数値の増加率が第２閾値以上となった第２車両がある場合に、前記第１車両を、異常状態が生じた車両であると判定する、請求項１に記載の監視システム。

【請求項4】

前記判定部は、さらに、前記各車両を対象として、前記画像合成部により合成された画像の輝度変化に応じて、火災が発生したことを判定する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の監視システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この開示は、監視システムに関する。

【背景技術】

【0002】

列車等の車両を監視する従来の監視システムとしては、列車の内側および外側に設けられた監視カメラにより、列車の内側および外側に備えた各種の機器を撮像し、撮像した画像のデータを列車の内部に設けられた表示装置に表示するとともに、当該表示装置において異常発生箇所を表示画面上に表示するものがあった（特許文献１）。

【0003】

また、列車等の車両において撮像した画像のデータの送信および受信をするシステムとしては、車両で撮像した画像のデータについて、車両に設けられた送信装置から通信ネットワークを介して送信し、そのように送信された画像のデータを車両の外部に設置されたサーバ等の情報処理装置において受信するシステムがあった（特許文献２）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１２－１２９９０７号公報

【特許文献2】特開２０２１－９３６９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、従来の監視システムでは、車両において乗車した人に関わる異常状態等、乗車した人に関わる状態を確認することができないという問題があった。

【0006】

本開示は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、車両において乗車した人に関わる状態を監視できるようにすることである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示による監視システムは、人が乗降可能な車両が複数連結されており、乗車した人が隣接した車両間で移動可能な車両列を監視対象として、各車両内の状態を監視する監視システムであって、前記各車両に設けられ、各車両の内部を複数の領域に分割して撮像する複数の撮像装置と、前記各車両を対象として、前記複数の撮像装置で撮像された画像を合成する画像合成部と、前記各車両を対象として、前記画像合成部により合成された画像に含まれる人を計数する計数部と、前記各車両において人の乗降が不可能な状態である場合に、前記計数部により計数された前記各車両における人の計数値の増減に応じて、前記各車両を対象として異常状態を判定する判定部とを備える。

【0008】

前記判定部は、前記計数部による人の計数値の減少率が閾値以上となった前記車両を、異常状態が生じた車両であると判定してもよい。

【0009】

前記判定部は、前記計数部による人の計数値の減少率が第１閾値以上となった第１車両があり、前記第１車両における人数の減少に応じて前記計数部による人の計数値の増加率が第２閾値以上となった第２車両がある場合に、前記第１車両を、異常状態が生じた車両であると判定してもよい。

【0010】

前記判定部は、さらに、前記各車両を対象として、前記画像合成部により合成された画像の輝度変化に応じて、火災が発生したことを判定してもよい。

【発明の効果】

【0011】

本開示によれば、車両において乗車した人に関わる状態を監視することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】監視システムにおけるカメラの配置例を示す平面図である。

【図2】監視システムにおける各車両内での複数のカメラの配置と複数のカメラの撮像領域とを示す図である。

【図3】監視システムにより各車両の内部で撮像される画像例を示す図である。

【図4】監視システムの全体構成例を示すブロック図である。

【図5】監視システムにおける車両の制御装置の情報処理例を示すフローチャートである。

【図6】監視システムにおける情報処理センタのサーバの情報処理例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以下では、複数の実施の形態について説明するが、各実施の形態で説明された構成を適宜組み合わせることは出願当初から予定されている。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0014】

［実施の形態１］
＜監視システム１０における撮像装置１１の配置例＞
図１は、監視システム１０における撮像装置１１の配置例を示す模式的な平面図である。図１では、車両１において、天井、窓、扉、座席等の撮像装置１１の配置説明に不要なものが省略された平面図が示されている。図１では、連結された複数の車両１よりなる列車１００において、各車両１に設けられた複数の撮像装置１１の配置位置が示される。

【0015】

図１において、列車１００は、複数の車両１が複数の連結部１８により１列に連結された車両列よりなる電車等の鉄道車両である。車両１は、人が乗降可能な客車である。各連結部１８では、連結された車両１間で人が移動可能な連結通路が設けられている。各車両１内では、天井部分に、複数の撮像装置１１が取付けられている。撮像装置１１は、動画を撮像可能なカメラよりなる。

【0016】

図２は、監視システム１０における各車両１内での複数の撮像装置１１の配置と複数の撮像装置１１の撮像領域Ａ１～Ａ８とを示す図である。

【0017】

図２においては、複数の撮像装置１１の他に、複数の撮像装置１１による撮像領域Ａ１～Ａ８と、複数の扉１９とが示されている。車両１においては、図中で矢印により示される進行方向に対して、左右両側に、複数の扉１９が設けられている。扉１９は、乗客の乗降に用いられるものであり、例えば両開きまたは片開きの自動扉である。

【0018】

複数の撮像装置１１は、動画を撮像可能な撮像装置である。複数の撮像装置１１は、車両１の天井部分に取付けられ、車両１の内部空間全体を上方から下方に向けて撮像可能である。複数の撮像装置１１は、車両１の車内において相互に離隔配置されている。

【0019】

具体的に、複数の撮像装置１１は、車両１の車内の内部空間を複数の撮像領域Ａ１～Ａ８に分割して撮像可能な位置に分散して配置されている。複数の撮像領域Ａ１～Ａ８は、１つの領域が１つの撮像装置１１に対応する撮像領域である。このような配置により、複数の撮像装置１１は、車両１の車内の内部空間を分割して撮像することにより、車両１の車内における内部空間の全ての領域を上方から撮像することが可能である。

【0020】

図２では、複数の撮像装置１１の配置状態の一例として、車両の進行方向に２列に並ぶ態様で、複数の撮像装置１１が列設された例が示されている。図２では、各撮像装置１１が、各扉１９の近傍に配置された例が示されている。

【0021】

なお、複数の撮像装置１１の配置は、図２の配置に限らず、複数の撮像装置１１を用いて車両１の内部空間の全てを撮像することが可能な配置であれば、どのような配置状態であってもよい。例えば、複数の撮像装置１１の配置は、各撮像装置１１が、各扉１９の近傍以外の位置に配置された配置状態であってもよい。

【0022】

＜監視システム１０における撮像装置１１の撮像例＞
次に、監視システム１０における撮像装置１１の撮像例を説明する。図３は、監視システム１０により各車両１の内部で撮像される画像例を示す図である。図３においては、車両１の内部で人５および炎６が撮像された例が示されている。

【0023】

図３では、次のような画像が示されている。撮像領域Ａ１，Ａ２，Ａ４，Ａ６，Ａ７，Ａ８の画像は、人５が撮像された画像である。撮像領域Ａ５の画像は、人５がいない画像である。撮像領域Ａ３の画像が、炎６が撮像された画像である。

【0024】

複数の撮像装置１１の撮像により得られる画像は、撮像領域Ａ１～Ａ８毎に撮像された画像である。監視システム１０では、後述のサーバ２２において、複数の撮像装置１１の撮像で得られる撮像領域Ａ１～Ａ８の全ての画像データを繋ぎ合わせて１つの画像データを合成する画像処理が行なわれる。撮像領域Ａ１～Ａ８の全ての画像データが合成されると、複数の撮像装置１１での撮像により得られた画像データが、例えば図３に示すような各車両１の内部の全領域を示す一体的な画像データに加工される。

【0025】

複数の撮像装置１１での撮像により得られる画像データでは、画像の輪郭等を含み、人であることを特定可能な特徴を有する画像を人５の画像として識別することが可能である。また、このような画像データにおいては、画像の輝度等を含み、炎６であることを特定可能な特徴を有する画像を炎６の画像として識別可能である。例えば炎６が発生すると輝度が異常に高く変化するので輝度の変化に基づき、炎６の画像を識別可能となる。

【0026】

図３に示すような、監視システム１０では、各車両１の内部における全ての撮像領域Ａ１～Ａ８の一体的な画像データが得られると、その画像データでは、人５の画像を識別し、人５の人数を計数する情報処理をすることが可能となる。また、監視システム１０では、このような一体的な画像データにおいて、炎６の画像を識別し、炎６の発生位置を特定する情報処理をすることが可能となる。

【0027】

監視システム１０では、各車両１の内部で識別された人５の人数を計数できると、各車両１の内部に乗車している人５の人数の変化の有無、および、変化した人数を確認することが可能となる。これにより、監視システム１０では、例えば事件の発生等により、ある車両１に乗車している人５の人数が急減した場合等の条件が成立した場合に、そのような異常状態が生じたことを判断することができる。

【0028】

監視システム１０では、各車両１の内部で炎６の画像を特定することができると、例えば火災の発生の有無、および、火災が発生した位置を確認することが可能となる。これにより、各車両１の内部で火災が発生したこと、および、火災が発生した位置を判断することができる。

【0029】

＜監視システム１０の全体構成例＞
次に、監視システム１０の全体構成例を説明する。図４は、監視システム１０の全体構成例を示すブロック図である。図４においては、監視システム１０が設けられる鉄道管理システム１０１が示されている。

【0030】

図４を参照して、鉄道管理システム１０１は、車両１が運行される鉄道機関に設けられ、列車１００の車両１、情報処理センタ２、指令所３、および、駅４に設けられた情報処理機器がデータ通信可能に接続されることにより構成されている。

【0031】

車両１においては、複数の撮像装置１１、加速度センサ１２、制御装置１３、および、通信装置１４が設けられている。複数の撮像装置１１は、図１～図３に示される撮像装置１１である。加速度センサ１２は、車両１の加速度を検出するセンサである。加速度センサ１２は、列車１００において、少なくとも１つの車両１に設けられている。

【0032】

制御装置１３は、コンピュータよりなり、画像処理および通信処理を含む各種の情報処理を実行する。コンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、および、外部記憶装置等）および、入出力ポート等を含む（以下のコンピュータも同様の構成を有する）。

【0033】

制御装置１３は、複数の撮像装置１１から送られる画像データ、および、加速度センサ１２から送られる加速度の検出信号を受ける。制御装置１３は、複数の撮像装置１１から送られる画像データに基づき、前述した画像の合成等の画像処理を実行可能である。

【0034】

制御装置１３は、複数の撮像装置１１により撮像されて合成された画像データ、および、加速度センサ１２により検出された加速度の検出データを通信装置１４に送り、それらのデータを通信装置１４から情報処理センタ２に送信する通信制御を実行可能である。

【0035】

情報処理センタ２は、列車１００が運行される鉄道機関における統括的な情報処理を実行する情報処理システムが設けられた施設である。情報処理センタ２には、通信装置２１，２３およびサーバ２２が設けられている。通信装置２１は、車両１の通信装置１４と通信可能である。通信装置２３は、指令所３の通信装置３１と通信可能である。サーバ２２は、コンピュータよりなり、各種の情報処理を実行することが可能である。サーバ２２のコンピュータには、図示を省略する入力装置および表示装置等が接続されている。

【0036】

情報処理センタ２においては、通信装置２１が、車両１の通信装置１４から送信されたデータを受信し、受信したデータをサーバ２２に送る。サーバ２２は、通信装置１４から送信されてきたデータのうち、加速度の検出データに基づいて、車両１が通常走行中であるか否か等の車両１の走行状態を判定することが可能である。

【0037】

サーバ２２は、通信装置１４から送信されてきたデータのうち、複数の撮像装置１１により撮像されて合成された画像データに基づいて、人５の識別、および、人５の計数を実行することが可能である。また、サーバ２２は、このような画像データに基づいて、炎６の画像の識別を実行することが可能である。

【0038】

また、サーバ２２は、通信装置１４から送信されてきたデータのうち、加速度の検出データに基づいて、車両１が入庫移動中か否かを判定し、入庫移動中の車両１において人５が残存しているか否かを判定することが可能である。

【0039】

サーバ２２は、扉１９が閉状態である例えば通常走行中における人５の計数値の変化に基づき、異常状態が生じた車両１を特定可能である。サーバ２２は、炎６の画像を識別することに基づき、異常状態が生じた車両１を特定可能である。サーバ２２は、車庫への移動（以下、入庫という）中において、基本的に乗客が乗車していない車両１の内部に人５が残存しているという判定に基づき、異常状態が生じた車両１を特定可能である。

【0040】

サーバ２２は、前述のような異常状態が生じた車両１を特定した場合に、異常状態が生じた車両１に関する各種データを通信装置２３に送り、それらのデータを通信装置２３から指令所３に無線通信により送信する通信制御を実行することが可能である。

【0041】

車両１に設けられた複数の撮像装置１１、加速度センサ１２、制御装置１３、および、通信装置１４と、情報処理センタ２に設けられた通信装置２１，２３およびサーバ２２とにより、監視システム１０が構成される。

【0042】

指令所３は、鉄道の乗務員（機関士、運転士、車掌等）および駅等に業務指示を行う現業機関である。指令所３には、通信装置３１，３５、制御装置３２、および、表示装置３３が設けられている。通信装置３１は、情報処理センタ２の通信装置２３と通信可能である。通信装置３５は、車両１の通信装置１５および駅４の通信装置４１と通信可能である。通信装置３５と車両１の通信装置１５とは、無線通信により通信をする。制御装置３２は、コンピュータよりなり、各種の情報処理を実行することが可能である。表示装置３３は、液晶表示装置等の画像表示装置よりなり、各種の情報を表示可能である。制御装置３２には、入力装置等（図示省略）が接続されている。

【0043】

指令所３では、通信装置３１が、車両１の通信装置１４から送信されたデータを受信し、受信したデータを制御装置３２に送る。制御装置３２は、通信装置３１から送られてきたデータに基づき、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを表示装置３３に表示するための処理を実行し、これらの情報を表示するための表示信号を表示装置３３に送る。このような表示信号により、表示装置３３では、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを示す画像が表示される。これにより、指令所３の職員は、異常状態が生じた車両１を認識できるとともに、異常状態の内容を認識できる。

【0044】

さらに、制御装置３２は、通信装置３１から送信されてきたデータに基づいて、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを示すデータを、異常が発生した列車１００において乗務員室が設けられた車両１の通信装置１５に対して無線通信により送信する。

【0045】

列車１００において、乗務員室が設けられた車両１は、監視システム１０を構成する装置に加え、通信装置１５、制御装置１６、および、表示装置１７等が設けられている。通信装置１５は、指令所３の通信装置３５と無線通信により通信可能である。制御装置１６は、コンピュータよりなり、各種の情報処理を実行可能である。制御装置１６には、入力装置等（図示省略）が接続されている。表示装置１７は、液晶表示装置等の画像表示装置よりなり、各種の情報を表示することが可能である。

【0046】

通信装置１５は、指令所３の通信装置３５から送信されたデータを受信し、受信したデータを制御装置１６に送る。制御装置１６は、通信装置１５から送られてきたデータに基づき、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを表示装置１７に表示するための表示信号を表示装置１７に送る。このような表示信号により、表示装置１７では、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを示す画像が表示される。これにより、列車１００の乗務員は、異常状態が生じた車両１を認識することができるとともに、異常状態の内容を認識することができる。なお、各車両１において複数の撮像装置１１で撮像されて制御装置１３で合成した画像データを直接的に制御装置１６に送り、その画像データに基づき、制御装置１６が各車両１の画像を表示するための表示信号を表示装置１７に送り、表示装置１７において各車両１の画像を表示するようにしてもよい。その場合には、車両１と情報処理センタ２との間の通信等、制御装置１６が異常状態の内容を示す情報を得るための通信経路が遮断された状態等の通信障害が生じた場合でも、表示装置１７で表示される画像により乗務員が各車両１の状態を確認することが可能となる。

【0047】

駅４では、通信装置４１、制御装置４２、および、表示装置４３が設けられている。通信装置４１は、指令所３の通信装置３５と通信可能である。制御装置４２は、コンピュータよりなり、各種の情報処理を実行することが可能である。制御装置４２には、入力装置等（図示省略）が接続されている。表示装置４３、液晶表示装置等の画像表示装置よりなり、各種の情報を表示することが可能である。

【0048】

通信装置４１は、指令所３の通信装置３５から送信されたデータを受信し、受信したデータを制御装置４２に送る。制御装置４２は、通信装置３５から送信されてきたデータに基づいて、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを表示装置４３に表示するための表示信号を表示装置４３に送信する。このような表示信号により、表示装置４３では、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを示す画像が表示される。これにより、駅４の駅員は、異常状態が生じた車両１を認識することができるとともに、異常状態の内容を認識することができる。

【0049】

このような鉄道管理システム１０１では、各車両１において異常状態が発生した場合に、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とが、指令所３の制御装置３２、駅４の制御装置４２、および、列車１００の制御装置１６に送信されるので、指令所３、駅４、および、列車１００の乗務員室において、情報を共有することが可能となるため、各車両１に異常状態が生じた場合の対処を早急に行なうことができる。

【0050】

＜車両１の制御装置１３の情報処理例＞
次に、車両１の制御装置１３の情報処理例を説明する。以下に説明する情報処理は、列車１００を構成する各車両１において個別に実行される。図５は、監視システム１０における車両１の制御装置１３の情報処理例を示すフローチャートである。

【0051】

制御装置１３は、以下の処理を実行する。ステップＳ１により、複数の撮像装置１１により撮像された画像の画像データを制御装置１３が取得する。ステップＳ２により、制御装置１３は、ステップＳ１で取得した複数の画像データを合成する画像処理をする。

【0052】

具体的に、ステップＳ２では、図２のように８つの撮像装置１１により８つの撮像領域Ａ１～Ａ８に分割して撮像された画像を繋ぎ合せ、例えば図３に示すような車両１の車内の全ての撮像領域Ａ１～Ａ８を一体化して示す画像となるように画像データを合成する。制御装置１３のステップＳ２により、各車両１を対象として、複数の撮像装置１１で撮像された画像を合成する画像合成部が構成されている。図３に示すような車両１の車内の全ての撮像領域Ａ１～Ａ８を一体化して示す画像は、車両１の車内の全領域を俯瞰した態様で示すことができるので、人５の数の計数を容易に行なうことができ、さらに、人５の移動方向を確認したい場合は、その確認を容易化することができる。

【0053】

ステップＳ３により、制御装置１３は、ステップＳ２で合成した画像データを圧縮する処理をして通信装置１４から送信させる。このように画像データを合成し、圧縮して送信することにより、例えば地下鉄の車両のように十分な通信帯域を確保することが難しい車両１において、容易にデータ通信を行なうことができる。

【0054】

加速度センサ１２が設けられた車両１では、ステップＳ４により、加速度センサ１２の検出データ（以下、加速度検出データという）を制御装置１３が取得する。ステップＳ５により、制御装置１３は、ステップＳ４で取得した加速度検出データを通信装置１４から送信させる。

【0055】

＜情報処理センタ２のサーバ２２の情報処理例＞
次に、情報処理センタ２のサーバ２２の情報処理例を説明する。図６は、監視システム１０における情報処理センタ２のサーバ２２の情報処理例を示すフローチャートである。

【0056】

サーバ２２は、以下のような処理を実行する。ステップＳ１１により、サーバ２２は、図５に示すステップＳ３，Ｓ５で車両１の通信装置１４から送信され、通信装置２１で受信した画像データおよび加速度検出データを、サーバ２２が取得する。

【0057】

ステップＳ１２により、サーバ２２は、各車両１から受信した画像データにおいて、人５の画像を認識する処理をする。これにより、サーバ２２は、各車両１に乗車している人５を識別することができる。具体的に、サーバ２２は、ディープラーニングにより学習するＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いた画像認識により、各車両１から受信した画像データ中において、人５の画像を抽出し、その抽出した画像を人５の画像として認識する。これにより、ステップＳ１２では、各車両１から受信した画像データに基づいて、各車両１に乗車している人５を正確に認識することができる。

【0058】

ステップＳ１３により、サーバ２２は、各車両１から受信した画像データにおいて、第１輝度以上の画像を認識する処理をする。第１輝度は、炎６となる可能性がある中輝度に設定されている。これにより、サーバ２２は、各車両１において、炎６となる可能性がある輝度の発光体を識別できる。具体的に、サーバ２２は、第１輝度の閾値（第３閾値）をメモリに記憶しておき、各車両１において、当該第１輝度以上の画像を識別する。サーバ２２は、各車両１について、第１輝度以上の画像のデータをメモリに記憶しておき、そのデータを、後述するステップＳ１６での炎の判定に用いる。

【0059】

ステップＳ１４により、サーバ２２は、ステップＳ１２で認識された人５の数を計数する。これにより、サーバ２２は、各車両１で認識された人５の合計数を把握できる。サーバ２２は、ステップＳ１４が実行される毎に、各車両１について、ステップＳ１４での計数により得られた人５の合計数のデータを一定期間に亘りメモリに記憶する。サーバ２２のステップＳ１４により、各車両１を対象として、合成された画像に含まれる人を計数する計数部が構成されている。

【0060】

ステップＳ１５により、サーバ２２は、各車両１について、ステップＳ１４で計数された人５の数（メモリに記憶された合計数のデータ）に基づいて、人５が急減した車両１を判定する処理を行なう。具体的に、サーバ２２は、人５が急減したと判定可能な人の減少率の閾値（第１閾値）をメモリに記憶しておき、ステップＳ１４で計数された各車両１の人５の合計数についての所定期間における減少率を演算し、その減少率が第１閾値以上となった場合に、該当する車両１を人５が急減した車両１と判定する。例えば、５分間における車両１での人５の減少率が２０％（第１閾値）以上となった場合に、該当する車両１を人５が急減した車両１であると判定する。この場合の減少率は、例えば５分前の車両１内の人５の計数値に対して現在の車両１内の人５の計数値が減少した割合である。

【0061】

ステップＳ１６により、サーバ２２は、各車両１について、ステップＳ１３で認識された第１輝度以上の画像について、画像の輝度が異常に増加した車両１があるか否かを判定する。具体的に、サーバ２２は、炎６が発生したときに生じ得る第２輝度である第４閾値（第３閾値よりも高輝度）をメモリに記憶しておき、ステップＳ１３で認識された第１輝度以上であった画像について、今回の判定により第２輝度以上に増加した場合に、画像の輝度が異常に増加したと判定する。

【0062】

ステップＳ１６で画像の輝度が異常に増加した車両１がないと判定された場合は、ステップＳ１８に進む。一方、ステップＳ１６で画像の輝度が異常に増加した車両１があると判定された場合は、ステップＳ１７により、画像の輝度が異常に増加した車両１を異常が生じた車両（以下、異常車両という）であると特定し、ステップＳ１８に進む。

【0063】

ステップＳ１８により、サーバ２２は、車両１が通常走行中であるかどうかを判定する。具体的に、サーバ２２は、ステップＳ１１で取得した加速度センサ１２の検出データに基づいて、車両１が通常走行中である否かを判定する。例えば、加速度センサ１２は、車両１が停止状態から発進して加速する第１行程において進行方向への加速度を検出し、車両１が一定速度で走行中の第２行程において加速度をほぼ検出せず、車両１が走行状態から減速して停止する第３行程において進行方向と逆方向への加速度を検出する。

【0064】

ステップＳ１８において、サーバ２２は、加速度センサ１２の検出データに基づいて、車両１が第１行程～第３行程のうちのいずれかの状態にあるか否かを判断し、第１行程～第３行程のうちのいずれかの状態にある場合に、車両１が通常走行中であると判定する。

【0065】

車両１が通常走行中である場合は、扉１９が閉状態であり、基本的に車両１内の人５が急減または急増し得ない状態である。ステップＳ１８において車両１が通常走行中ではない場合は、後述するステップＳ２１に進む。一方、ステップＳ１８において車両１が通常走行中である場合は、ステップＳ１９に進む。

【0066】

なお、ステップＳ１８においては、扉１９が閉状態であり、基本的に車両１内の人５が急減または急増し得ない状態として、発車した駅と到着予定の駅との間の経路で車両１が緊急停止中の状態であるか否かを判定し、緊急停止中の状態である場合にステップＳ１９に進み、緊急停止中の状態でない場合にステップＳ２１に進むようにしてもよい。サーバ２２は、例えば、加速度センサ１２の検出データに基づいて、走行した車両１の第２行程の期間が、予め定められた駅間距離に対応する期間よりも短い期間となり、その後に第３行程に至って停止している状態である場合に、発車した駅と到着予定の駅との間の経路で車両１が緊急停止中の状態であると判定すればよい。

【0067】

また、ステップＳ１８においては、扉１９が閉状態であり、基本的に車両１内の人５が急減または急増し得ない状態として、車両１が通常走行中である場合と、車両１が緊急停止中の状態である場合とのいずれかの状態に該当するか否かを判定し、いずれかの状態に該当する場合にステップＳ１９に進み、いずれの状態にも該当しない場合にステップＳ２１に進むようにしてもよい。なお、車両１が緊急停止中の状態であることは、車両１から緊急停止中を示す情報が送信された場合に、緊急停止中の状態であると判断してもよい。

【0068】

サーバ２２は、ステップＳ１９により、ステップＳ１５の判定結果に基づいて、人５が急減した車両１があるか否かを判定する。ステップＳ１９で人５が急減した車両１がない場合、サーバ２２は、処理を終了する。一方、ステップＳ１９で人５が急減した車両１がある場合、サーバ２２は、ステップＳ２０により、人５が急減した車両１を異常車両であると特定し、処理を終了する。ステップＳ１８で人５が急減した車両１がある場合に、人５が急減した車両１を異常車両であると特定する理由は、次のとおりである。

【0069】

車両１が通常走行中（緊急停止中も同様）である場合のように扉１９が閉状態である場合は、基本的に、車両１内の人５が急減することは考えられない。しかし、列車１００での隣接する車両１間では、連結部１８の連結通路を通って人５が移動可能である。ある車両１で、車両１内の人５が当該車両１から別の車両１に避難するような異常状態が発生した場合に、連結通路を通り多数の人５が隣接する車両１に移動する状況が生じ得る。この場合は、連結通路を通る人５の移動により、異常状態が発生した車両１内の人５が急減すると考えられる。したがって、このような理由により、ステップＳ２０では、人５が急減した車両１がある場合に、人５が急減した車両１を異常車両であると特定する。サーバ２２のステップＳ１９，Ｓ２０により、計数された各車両１における人５の計数値の増減に応じて、各車両１を対象として異常状態を判定する判定部が構成されている。

【0070】

サーバ２２は、ステップＳ２１により、車両１が車庫に入庫するために移動中であるか否かを判定する。列車１００は、営業運転が終了した場合等に、車両１を車庫に入庫させるために、側線および引き上げ線等、営業運転で走行する本線の線路とは別に設けられた線路上を走行する。したがって、車両１が車庫に入庫する場合には、本線を通る走行パターンとは異なる入庫時走行パターン（通常走行の走行パターン、緊急停止前の走行パターン）で車両１が走行する。ステップＳ１８では、加速度センサ１２の検出データに基づいて、例えば入庫時走行パターンで車両１が走行中である場合に、車両１が車庫に入庫するために移動中であると判断する。

【0071】

ステップＳ２１において車両１が車庫に入庫するために移動中ではない場合、サーバ２２は、処理を終了する。例えば、車両１が営業運転中である場合に駅で停車している状態は、ステップＳ１８で車両１が通常走行中（または緊急停止中）ではないと判定され、かつ、ステップＳ２１で車両１が車庫に入庫するために移動中ではないと判定される。

【0072】

ステップＳ２１において車両１が車庫に入庫するために移動中である場合、サーバ２２は、ステップＳ２２により、ステップＳ１２での人５の認識結果に基づいて、人５が残存した車両１があるか否かを判定する。車両１が車庫に入庫するために移動中である場合は、乗客が車両１内に残存していない状態となるのが正常な状態である。

【0073】

ステップＳ２２で人５が残存した車両１がない場合は、正常な状態であるので、サーバ２２は、処理を終了する。一方、ステップＳ２２で人５が残存した車両１がない場合は、異常な状態であるので、サーバ２２がステップＳ２３により、人５が残存している車両１を異常車両として特定し、処理を終了する。これにより、車両１が車庫に入庫するために移動中であるにも関わらず車両１内に人５が残存している場合には、その車両１が異常な状態であると判断することができる。

【0074】

以上に説明した実施の形態１では、ステップＳ１９で、人５が急減した車両１があると判定された場合に、ステップＳ２０で、人５が急減した車両１が異常車両として特定されるので、人５の乗降が不可能な状態で例えば各車両内の人数が変化する異常状態が発生したことのような、通常ではあり得ない異常状態を判定することが可能な監視ができる等、車両において乗車した人５に関わる状態を監視することができる。

【0075】

また、各車両１において異常状態が発生した場合に、各車両１から送信される画像データ等に基づいて、異常状態が発生したことをサーバ２２において早急に判定することができ、指令所３、駅４、および、列車１００の乗務員室において、異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とを早急に認識することができる。

【0076】

また、複数の撮像装置１１が撮像した画像のデータを合成した画像が指令所３等において表示されるので、異常状態が生じていないときの各車両１の混雑状況および乗車人数を管理者が一目で確認でき、車両１の円滑な運行管理に役立たせることができる。

【0077】

また、ステップＳ１４では、各車両１における人５の数を計数するので、その計数データを車両毎に１日単位でメモリに保存しておけば、時間帯毎の人流データおよび車両１毎の人流データを分析でき、車両１の円滑な運行管理に役立たせることができる。

【0078】

［実施の形態２］
次に、実施の形態２として、情報処理センタ２のサーバ２２において、ステップＳ１９で人５が急減した車両１があると判定された場合に、ステップＳ２０を実行せずに、人５が急減した車両１があることに対応して人５が急増した車両１があることを条件として、人５が急減した車両１を異常車両であると特定する例を説明する。

【0079】

実施の形態２の特徴的なステップは、図６において破線で示される。図６を参照して、情報処理センタ２のサーバ２２では、実施の形態１のステップＳ１５とステップＳ１６との間において、ステップＳ１５Ａにより、各車両１について、ステップＳ１４で計数された人５の数に基づいて、人５が急増した車両１を判定する処理を行なう。具体的に、サーバ２２は、人５が急増したと判定可能な増加率の閾値（第２閾値）をメモリに記憶しておき、ステップＳ１４で計数された各車両１での人５の合計数の所定期間における増加率を演算し、増加率が第２閾値以上である場合に、該当する車両１を人５が急増した車両１と判定する。例えば５分間における人５の増加率が１０％（第３閾値）以上となった場合に、該当する車両１を人５が急増した車両１と判定する。この増加率は、例えば５分前の車両１内の人５の計数値に対する現在の車両１内の人５の計数値が増加した割合である。

【0080】

サーバ２２は、ステップＳ１９で人５が急減した車両１があると判定された場合に、ステップＳ２４で、ステップＳ１５Ａでの判定結果に応じて、人５が急増した車両１があるか否かを判定する。ステップＳ２４で急増した車両１がない場合、サーバ２２は処理を終了する。一方、ステップ２４で急増した車両１がある場合、サーバ２２は、ステップＳ２５により、ステップＳ１９で急減したと判定された車両１と、ステップ１５Ａで急増したと判定された車両１との増減関係に基づき、異常車両を特定し、処理を終了する。

【0081】

具体的に、ステップＳ２５では、次のように異常車両を特定する。ある車両１で事件等の異常状態が発生した場合には、当該車両１から人５が連結部１８の接続通路を通り、隣接する車両１に避難する状況が生じ得る。その場合は、ある車両１で人５の計数値が急減することに応じて、隣接する車両１で人５の計数値が急増する。ステップＳ２５では、ステップＳ１９で人５が急減した車両１があり、かつ、ステップＳ２４で人５が急増した車両１がある場合において、これらの車両１が隣接する車両１であることを条件として、ステップＳ１９で人５が急減した車両１を異常車両として特定する。サーバ２２のステップＳ１９，Ｓ２０，Ｓ２４，Ｓ２５により、計数された各車両１における人５の計数値の増減に応じて、各車両１を対象として異常状態を判定する判定部が構成されている。

【0082】

これにより、人５が急減した車両１を異常車両として特定する場合に、隣接した車両１で人５が急増したことが条件となるので、列車１００全体における人５の増減の整合性を確認することにより、人５が急減した車両１を異常車両として特定する場合の異常状態の判定精度を向上させることができる。

【0083】

実施の形態２では、人５の乗降が不可能な状態で各車両１内の人数が減少したり、人数が増加したりする異常状態が発生する場合のような通常ではあり得ない異常状態を判定可能な監視ができる等、車両において乗車した人５に関わる状態を監視することができる。

【0084】

［実施の形態３］
次に、実施の形態３として、図５のステップＳ２での画像データの合成処理を、車両１の制御装置１３ではなく、情報処理センタ２のサーバ２２で実行する例を説明する。

【0085】

実施の形態３の特徴的なステップは、図５および図６において破線で示される。図５を参照して、車両１の制御装置１３は、ステップＳ１で複数の撮像装置１１により撮像された画像の画像データを取得後、前述のステップＳ２，Ｓ３を実行せずに、ステップＳ１Ａにより、ステップＳ１で取得した画像データを送信する。制御装置１３は、ステップＳ１Ａの実行後、前述のステップＳ４，Ｓ５を実行する。これにより、車両１の制御装置１３では、ステップＳ１で取得した複数の画像データを、合成せずにサーバ２２に送信する。

【0086】

図６を参照して、情報処理センタ２のサーバ２２では、ステップＳ１１で、図５に示すステップＳ３０，Ｓ５で各車両１の通信装置１４から送信され、通信装置２１により受信された画像データおよび加速度センサ１２の検出データを受信した後、ステップＳ１１Ａにより、受信した画像データに基づいて、８つの撮像装置１１により８つの撮像領域Ａ１～Ａ８に分割して撮像された画像を繋ぎ合せ、例えば図３に示すような車両１の車内の全ての撮像領域Ａ１～Ａ８を一体化して示す画像となるように画像データを合成する。サーバ２２のステップＳ１１Ａにより、各車両１を対象として、複数の撮像装置１１で撮像された画像を合成する画像合成部が構成されている。

【0087】

ステップＳ１１Ａが実行された後、サーバ２２は、前述したステップＳ１２～Ｓ２３、または、ステップＳ１２～Ｓ２６を実行する。

【0088】

以上のような実施の形態３では、車両１の制御装置１３におけるデータ処理負担を軽減することができるという効果を得ることができる。

【0089】

［付記］
以上のように、本実施形態は以下のような開示を含む。

【0090】

［構成１］ 人が乗降可能な車両（車両１）が複数連結されており、乗車した人が隣接した車両間で移動可能な車両列（列車１００）を監視対象として、各車両（車両１）内の状態を監視する監視システム（監視システム１０）であって、前記各車両（車両１）に設けられ、各車両（車両１）の内部を複数の領域（撮像領域Ａ１～Ａ８）に分割して撮像する複数の撮像装置（撮像装置１１）と、前記各車両（車両１）を対象として、前記複数の撮像装置（撮像装置１１）で撮像された画像を合成する画像合成部（制御装置１３のステップＳ２、サーバ２２のステップＳ１１Ａ）と、前記各車両（車両１）を対象として、前記画像合成部（ステップＳ２を実行する制御装置１３、ステップＳ１１Ａを実行するサーバ２２）により合成された画像に含まれる人を計数する計数部（ステップＳ１４を実行するサーバ２２）と、前記車両（車両１）において人の乗降が不可能な状態である場合（サーバ２２のステップＳ１９でＹＥＳ）に、前記計数部により計数された前記各車両における人の計数値の増減に応じて、前記各車両を対象として異常状態を判定する判定部（サーバ２２のステップＳ１９，Ｓ２０，Ｓ２４，Ｓ２５）とを備えた、監視システム（監視システム１０）。

【0091】

このような構成によれば、車両の内部を複数の領域に分割して複数の撮像部により撮像し、撮像された画像を合成することで、車両の内部の全領域を合成した撮像画像を得ることができ、その撮像画像に含まれる人を計数することにより、車両に乗車している人数を確認できる。各車両において人の乗降が不可能な状態である場合において、計数された各車両における人の計数値の増減に応じて、各車両を対象として異常状態が判定されるので、人の乗降が不可能な状態で例えば各車両内の人数が減少したり、人数が増加したりする異常状態が発生したことのような通常ではあり得ない異常状態を判定することが可能な監視ができる等、車両において乗車した人に関わる状態を監視することができる。

【0092】

［構成２］ 前記判定部（サーバ２２）は、前記計数部による人の計数値の減少率が閾値（第１閾値）以上となった前記車両を、異常状態が生じた車両であると判定する（ステップＳ２０）、前記［構成１］に記載の監視システム（監視システム１０）。

【0093】

このような構成により、人の計数値の減少率が閾値以上となった車両を、異常状態が生じた車両であると判定するので、例えば車両内で起きた事件等により車両内の人数が減少したことのような異常状態が発生したことを判定可能な監視をすることができる。

【0094】

［構成３］ 前記判定部（サーバ２２）は、前記計数部による人の計数値の減少率が第１閾値（第１閾値）以上となった第１車両があり（ステップＳ１９）、前記第１車両における人数の減少に応じて前記計数部による人の計数値の増加率が第２閾値（第２閾値）以上となった第２車両がある（ステップＳ２４）場合に、前記第１車両を、異常状態が生じた車両であると判定する（ステップＳ２５）、前記［構成１］に記載の監視システム（監視システム１０）。

【0095】

このような構成により、人の計数値の減少率が第１閾値以上となった第１車両があり、第１車両における人数の減少に応じて人の計数値の増加率が第２閾値以上となった第２車両がある場合に、第１車両を異常状態が生じた車両であると判定するので、例えば第１車両で起きた事件等により第１車両の人数が減少し、それに連動して第２車両の人数が減少したことのような異常状態が発生したことを判定することが可能なるので、異常状態を判定する精度を向上させることができる。

【0096】

［構成４］
前記判定部（サーバ２２）は、さらに、前記各車両を対象として、前記画像合成部により合成された画像の輝度変化に応じて、火災が発生したことを判定する（ステップＳ１６，Ｓ１７）、前記［構成１］～［構成３］のいずれかに記載の監視システム（監視システム１０）。

【0097】

このような構成により、各車両を対象として、合成された画像の輝度変化に応じて、火災が発生したことを判定するので、車両において乗車した人に関わる状態の監視に加えて、車両内で火災の監視をすることが可能な監視システムを提供することができる。

【0098】

［構成５］
前記判定部（サーバ２２）は、さらに、前記車両が入庫するための移動中である場合に、前記計数部により計数された各車両において人が計数された場合に、前記各車両を対象として異常状態を判定する（ステップＳ２２，Ｓ２３）、前記［構成１］～［構成４］のいずれかに記載の監視システム（監視システム１０）。

【0099】

このような構成により、各車両を対象として、車両が入庫するための移動中であるにも関わらず、人が計数されることにより人が乗っていることが計数された場合に、人が乗っていない筈の状態で人が乗っているという異常状態が生じたことを判定できる。

【0100】

［実施の形態の変形例］
（１） 図１等に示す撮像装置１１は、予め定められた撮像期間の間隔で静止画を撮像するカメラを用いてもよい。

【0101】

（２） 撮像装置１１は、各車両１の壁部等のその他の位置に設けられてもよい。

【0102】

（３） サーバ２２は、情報処理センタ２に設けられるものに限らず、クラウドサーバを用いてもよい。

【0103】

（４） 図６に示したようなサーバ２２が実行する処理は、指令所３に設けたコンピュータである制御装置３２により実行してもよく、指令所３に設けた制御装置３２以外のコンピュータにより実行してもよい。

【0104】

（５） 車両１の走行状態については、加速度センサ１２を用いて認識する例を示したが、これに限らず、車両１に設けられた速度センサの検出データで認識してもよい。

【0105】

（６） 車両１に乗車している人の検出は、ＡＩを用いずに、ＡＩのように学習することを要しないで人の画像の特徴を判定する特徴抽出判定処理により実行してもよい。

【0106】

（７） 異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とは、指令所３から、異常状態が発生した列車１００に送信しないようにしてもよい。走行中の列車１００で異常状態が生じた場合は、当該列車１００の乗務員が対処することが人員数等の事情で困難であり、次に到着する駅の駅員が対処方法を検討しておき、当該列車１００が次の駅に到着したときに駅員等が対処した方が適切な対処ができるからである。

【0107】

（８） 異常状態が生じた車両１を特定する情報と、異常状態の内容を示す情報とは、指令所３から、運行中の全ての列車１００に送信してもよい。これにより、運行中の全ての列車１００において、異常状態が発生した車両１の情報を共有することができ、鉄道管理システム１０１の全体における情報の混乱を防ぐことができる。

【0108】

（９） 今回開示された各実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された発明は、可能な限り、単独でも、組合せても、実施することが意図される。

【符号の説明】

【0109】

１ 車両、１００ 列車、１０ 監視システム、Ａ１～Ａ８ 撮像領域、１１ 撮像装置、２２ サーバ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】