特許 7276992 エレベータの利用者検知システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-10

(45)【発行日】2023-05-18

(54)【発明の名称】エレベータの利用者検知システム

(51)【国際特許分類】

   B66B 3/00 20060101AFI20230511BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20230511BHJP

   G06T 7/11 20170101ALI20230511BHJP

   G06T 7/12 20170101ALI20230511BHJP

   G06T 7/136 20170101ALI20230511BHJP

   G06T 7/215 20170101ALI20230511BHJP

   B66B 13/26 20060101ALN20230511BHJP

【ＦＩ】

B66B3/00 L

B66B3/00 M

G06T7/00 660B

G06T7/11

G06T7/12

G06T7/136

G06T7/215

B66B13/26 F

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021130126

(22)【出願日】2021-08-06

(65)【公開番号】P2023024068

(43)【公開日】2023-02-16

【審査請求日】2021-08-06

(73)【特許権者】

【識別番号】390025265

【氏名又は名称】東芝エレベータ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001737

【氏名又は名称】弁理士法人スズエ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】榎原 孝明

(72)【発明者】

【氏名】野本 学

(72)【発明者】

【氏名】白倉 邦彦

(72)【発明者】

【氏名】木村 紗由美

【審査官】吉川 直也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１６２１１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２６６０５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０８４０１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０３１２４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－３４６３４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２０／００８５３８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６６Ｂ １／００－２０／００

Ｇ０６Ｔ ７／００－ ７／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

乗りかご内に設置され、上記乗りかご内を含む所定の範囲を撮影するカメラを備えたエレベータの利用者検知システムにおいて、
上記カメラの撮影画像の中で照明光が反射している部分とその周囲を含む反射領域を推定する反射推定手段と、
上記反射推定手段によって推定された上記反射領域の反射レベルに応じて、上記照明光が上記乗りかご内の利用者を介して上記反射領域において反射することに起因する過検知を抑制するように、上記撮影画像から動体を検知するときの処理を変更する動体検知手段と、
上記動体検知手段によって検知された上記動体の情報に基づいて、上記動体を人物として検知する人物検知手段と
を具備したことを特徴とするエレベータの利用者検知システム。

【請求項2】

上記反射推定手段は、
上記撮影画像の各画素の輝度値の分布に基づいて、上記反射領域を推定することを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項3】

上記反射推定手段は、
上記撮影画像から抽出されるエッジの分布に基づいて、上記反射領域を推定することを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項4】

上記動体検知手段は、
上記撮影画像として連続的に得られる各画像のエッジ変化に基づいて動体を検知する処理を有し、上記反射領域の反射レベルが高いほど、上記エッジ変化に対する閾値を上げることを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項5】

上記動体検知手段は、
上記撮影画像として連続的に得られる各画像の輝度差分とエッジ変化に基づいて動体を検知する処理を有し、上記反射領域の反射レベルが一定レベルよりも低い場合には上記輝度差分を使用し、上記反射領域の反射レベルが上記一定レベル以上の場合には上記エッジ変化を使用して動体検知を行うことを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項6】

上記人物検知手段は、
上記動体の情報として得られる動き画素の分布、動体サイズ、動体検知回数のいずれか少なくとも１つに基づいて、上記動体を人物として検知することを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項7】

上記人物検知手段は、
上記反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合には、上記動き画素の分布あるいは上記動体サイズの判定基準を高くすることを特徴とする請求項６記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項8】

上記人物検知手段は、
上記反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合には、上記動体検知回数の判定基準を高くすることを特徴とする請求項６記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項9】

上記人物が上記撮影画像上に予め設定された検知エリア内で検知された場合に、上記検知エリアに関連付けられた対応処理を実行する制御手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載のエレベータの利用者検知システム。

【請求項10】

上記検知エリアは、上記乗りかご内のドア付近に設定され、
上記制御手段は、
上記対応処理として、上記乗りかごの戸開動作中に上記人物がドアに挟まれないように戸開閉動作を制御することを特徴とする請求項９記載のエレベータの利用者検知システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、エレベータの利用者検知システムに関する。

【背景技術】

【0002】

エレベータの乗りかごのドアが戸開するときに、乗りかご内にいる利用者の指などが戸袋へ引き込まれることがある。また、乗場にいる利用者が乗りかごに乗り込むときに、戸閉途中のドアの先端にぶつかることがある。このようなドアの事故を防止するため、乗りかごに設置された１台のカメラを用いて、乗場の利用者や乗りかご内の利用者を検知して、戸開閉制御に反映させるシステムが知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開平５－１５１３５６号公報

【文献】特許第３９３３４５３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述したシステムでは、撮影画像のフレーム間の輝度差分によって、利用者の有無を検知していた。しかしながら、乗りかごや乗場において、照明の光が利用者を介して床面で反射している場合に、カメラに入射される光量が変化することで輝度変化が生じる。このとき、光の反射部分とその周囲に「陰」と呼ばれる現象が発生し、その「陰」が利用者として過検知される可能性がある（図７のＳ２参照）。なお、「過検知」とは、陰を利用者として誤って検知するといった意味で「誤検知」と同じである。

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、照明環境に起因した陰の過検知を抑制して、乗りかご内や乗場にいる利用者を正しく検知することのできるエレベータの利用者検知システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施形態に係るエレベータの利用者検知システムは、乗りかご内に設置されたカメラの撮影画像の中で照明光が反射している部分とその周囲を含む反射領域を推定する反射推定手段と、上記反射推定手段によって推定された上記反射領域の反射レベルに応じて、上記照明光が上記乗りかご内の利用者を介して上記反射領域において反射することに起因する過検知を抑制するように、上記撮影画像から動体を検知するときの処理を変更する動体検知手段と、上記動体検知手段によって検知された上記動体の情報に基づいて、上記動体を人物として検知する人物検知手段とを具備する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は一実施形態に係るエレベータの利用者検知システムの構成を示す図である。

【図2】図２は同実施形態における乗りかご内の出入口周辺部分の構成を示す図である。

【図3】図３は同実施形態における実空間での座標系を説明するための図である。

【図4】図４は同実施形態におけるカメラの撮影画像の一例を示す図である。

【図5】図５は同実施形態における乗車検知エリアの構成を模式的に示す図である。

【図6】図６は同実施形態における引き込まれ検知エリアに生じる影の誤検知を説明するための図である。

【図7】図７は同実施形態における照明光の反射によって生じる陰を説明するための図である。

【図8】図８は同実施形態における反射領域の一例を示す図である。

【図9】図９は同実施形態における人物と影を含んだ撮影画像の一例を示す図である。

【図10】図１０は上記図９の撮影画像上の人物の輝度値の変化をｘ軸方向に見た状態を示す図である。

【図11】図１１は上記図９の撮影画像上の影の輝度値の変化をｘ軸方向に見た状態を示す図である。

【図12】図１２は同実施形態における山型エッジの強度を算出する方法を説明するための図である。

【図13】図１３は上記山型エッジの強度算出の具体例を示す図である。

【図14】図１４は上記利用者検知システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図15】図１５は上記図１４のステップＳ１０３で実行される検知処理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】

【0008】

以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
なお、開示はあくまで一例にすぎず、以下の実施形態に記載した内容により発明が限定されるものではない。当業者が容易に想到し得る変形は、当然に開示の範囲に含まれる。説明をより明確にするため、図面において、各部分のサイズ、形状等を実際の実施態様に対して変更して模式的に表す場合もある。複数の図面において、対応する要素には同じ参照数字を付して、詳細な説明を省略する場合もある。

【0009】

図１は一実施形態に係るエレベータの利用者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。

【0010】

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、カメラ１２は、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にレンズ部分を直下方向、もしくは、乗場１５側あるいは乗りかご１１内部側に所定の角度だけ傾けて設置される。

【0011】

カメラ１２は、例えば車載カメラ等の小型の監視用カメラであり、広角レンズもしくは魚眼レンズを有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続的に撮影可能である。カメラ１２は、例えば乗りかご１１が各階の乗場１５に到着したときに起動され、かごドア１３付近と乗場１５を含めて撮影する。なお、カメラ１２は、乗りかご１１の運転時に常時動作中であっても良い。

【0012】

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に向けて所定の距離を有する。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所定の距離を有する。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。

【0013】

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。なお、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は、かごドア１３を戸開している時には乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３が戸閉している時には乗場ドア１４も戸閉しているものとする。

【0014】

カメラ１２によって連続的に撮影された各画像（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。

【0015】

画像処理装置２０は、記憶部２１と検知部２２とを備える。記憶部２１は、例えばＲＡＭ等のメモリデバイスからなる。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、検知部２２の処理に必要なデータを一時的に保存しておくためのバッファエリアを有する。なお、記憶部２１には、撮影画像に対する前処理として、歪み補正や拡大縮小、一部切り取り等の処理が施された画像が保存されるとしても良い。

【0016】

検知部２２は、例えばマイクロプロセッサからなり、カメラ１２の撮影画像を用いて、乗りかご１１内または乗場１５にいる利用者を検知する。この検知部２２を機能的に分けると、検知エリア設定部２３、検知処理部２４で構成される。なお、これらは、ソフトウェアによって実現しても良いし、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現しても良いし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現しても良い。また、画像処理装置２０の一部あるいは全部の機能をエレベータ制御装置３０に持たせることでも良い。

【0017】

検知エリア設定部２３は、カメラ１２から得られる撮影画像上に利用者を検知するための検知エリアを少なくとも１つ以上設定する。本実施形態では、乗場１５の利用者を検知するための検知エリアＥ１と、乗りかご１１内の利用者を検知するための検知エリアＥ２，Ｅ３が設定される。検知エリアＥ１は、乗車検知エリアとして用いられ、乗りかご１１の出入口（かごドア１３）から乗場１５に向けて設定される。検知エリアＥ２は、引き込まれ検知エリアとして用いられ、乗りかご１１内の入口柱４１ａ，４１ｂに設定される。検知エリアＥ３は、検知エリアＥ２と同様に引き込まれ検知エリアとして用いられ、乗りかご１１内の出入口側の床面１９に設定される（図３参照）。

【0018】

検知処理部２４は、エッジ抽出部２４ａ、動体検知部２４ｂ、人物検知部２４ｃ、反射推定部２４ｄを有し、カメラ１２から得られる撮影画像を解析処理して、乗りかご１１内または乗場１５に存在する利用者を検知する。なお、エッジ抽出部２４ａ、動体検知部２４ｂ、人物検知部２４ｃ、反射推定部２４ｄについては、後に図７乃至図１３を参照して詳しく説明する。検知処理部２４によって検知された利用者が上記検知エリアＥ１～Ｅ３のいずれかに存在した場合に、所定の対応処理（戸開閉制御）が実行される。

【0019】

エレベータ制御装置３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータからなる。エレベータ制御装置３０は、乗りかご１１の運転制御などを行う。また、エレベータ制御装置３０は、戸開閉制御部３１と警告部３２を備える。

【0020】

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の戸閉動作中に、検知処理部２２ｂによって検知エリアＥ１内で利用者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、かごドア１３を全開方向にリオープンして戸開状態を維持する。

【0021】

また、かごドア１３の戸開動作中に検知処理部２２ｂによって検知エリアＥ２またはＥ３内で利用者が検知された場合には、戸開閉制御部３１は、ドア事故（戸袋への引き込まれ事故）を回避するための戸開閉制御を行う。具体的には、戸開閉制御部３１は、かごドア１３の戸開動作を一時停止するか、逆方向（戸閉方向）に動かす、あるいは、かごドア１３の戸開速度を遅くする。

【0022】

図２は乗りかご１１内の出入口周辺部分の構成を示す図である。
乗りかご１１の出入口にかごドア１３が開閉自在に設けられている。図２の例では両開きタイプのかごドア１３が示されており、かごドア１３を構成する２枚のドアパネル１３ａ，１３ｂが間口方向（水平方向）に沿って互いに逆方向に開閉動作する。なお、「間口」とは、乗りかご１１の出入口と同じである。

【0023】

乗りかご１１の出入口の両側に入口柱４１ａ，４１ｂが設けられており、幕板１１ａと共に乗りかご１１の出入口を囲っている。「入口柱」は、正面柱とも言い、裏側にはかごドア１３を収納するための戸袋が設けられているのが一般的である。図２の例では、かごドア１３が戸開したときに、一方のドアパネル１３ａが入口柱４１ａの裏側に設けられた戸袋４２ａに収納され、他方のドアパネル１３ｂが入口柱４１ｂの裏側に設けられた戸袋４２ｂに収納される。入口柱４１ａ，４１ｂの一方あるいは両方に表示器４３や、行先階ボタン４４などが配設された操作盤４５、スピーカ４６が設置されている。図２の例では、入口柱４１ａにスピーカ４６、入口柱４１ｂに表示器４３、操作盤４５が設置されている。

【0024】

カメラ１２は、乗りかご１１の出入口上部に水平方向に配設された幕板１１ａの中に設けられる。ここで、乗場１５の利用者を戸閉直前まで検知するため、かごドア１３の戸閉位置に合わせてカメラ１２が取り付けられている。具体的には、かごドア１３が両開きタイプであれば、幕板１１ａの中央部にカメラ１２が取り付けられる。また、乗りかご１１内の天井面には、例えばＬＥＤを用いた照明機器４８が設置されている。

【0025】

図３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。

【0026】

図４はカメラ１２の撮影画像の一例を示す図である。上側は乗場１５、下側は乗りかご１１内である。図中の１６は乗場１５の床面、１９は乗りかご１１の床面を示している。Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３は検知エリアを表している。

【0027】

かごドア１３は、かごシル４７上を互いに逆方向に移動する２枚のドアパネル１３ａ，１３ｂを有する。乗場ドア１４も同様であり、乗場シル１８上を互いに逆方向に移動する２枚のドアパネル１４ａ，１４ｂを有する。乗場ドア１４のドアパネル１４ａ，１４ｂは、かごドア１３のドアパネル１３ａ，１３ｂと共に戸開閉方向に移動する。

【0028】

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、図１に示したように、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。このうち、乗場側の所定範囲（Ｌ１）に、乗りかご１１に乗車する利用者を検知するための検知エリアＥ１が設定されている。

【0029】

実空間において、検知エリアＥ１は、出入口（間口）の中心から乗場方向に向かってＬ３の距離を有する（Ｌ３≦乗場側の撮影範囲Ｌ１）。全開時における検知エリアＥ１の横幅Ｗ１は、出入口（間口）の横幅Ｗ０以上の距離に設定されている。検知エリアＥ１は、図４に斜線で示すように、シル１８，４７を含み、三方枠１７ａ，１７ｂの死角を除いて設定される。なお、検知エリアＥ１の横方向（Ｘ軸方向）のサイズは、かごドア１３の開閉動作に合わせて変更される構成としても良い。また、検知エリアＥ１の縦方向（Ｙ軸方向）のサイズについても、かごドア１３の開閉動作に合わせて変更される構成としても良い。

【0030】

図５に示すように、乗車検知エリアとして用いられる検知エリアＥ１は、乗車意思推定エリアＥ１ａ，近接検知エリアＥ１ｂ，シル上検知エリアＥ１ｃからなる。乗車意思推定エリアＥ１ａは、利用者が乗車意思を持って乗りかご１１に向かっているか否かを推定するためのエリアである。近接検知エリアＥ１ｂは、利用者が乗りかご１１の出入口に近接していることを検知するためのエリアである。シル上検知エリアＥ１ｃは、利用者がシル１８，４７上を通過していることを検知するためのエリアである。

【0031】

ここで、本システムでは、乗車検知用の検知エリアＥ１とは別に、検知エリアＥ２，Ｅ３を有する。検知エリアＥ２，Ｅ３は、引き込まれ検知エリアとして用いられる。検知エリアＥ２は、乗りかご１１の入口柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ－１，４１ｂ－１に沿って、所定の幅を有して設定される。なお、内側側面４１ａ－１，４１ｂ－１の横幅に合わせて検知エリアＥ２を設定しても良い。検知エリアＥ３は、乗りかご１１の床面１９のかごシル４７に沿って、所定の幅を有して設定される。

【0032】

かごドア１３の戸開動作中に、検知エリアＥ２またはＥ３内で利用者が検知されると、例えばかごドア１３の戸開動作を一時停止するか、逆方向（戸閉方向）に動かす、あるいは、かごドア１３の戸開速度を遅くするなどの対応処理が実行される。また、音声アナウンスにより、例えば「ドアから離れてください」などの警告が発せられる。

【0033】

（検知処理の問題）
通常、引き込まれ検知は、引き込まれ検知エリアである検知エリアＥ２，Ｅ３内の画像の輝度変化が利用者の侵入によって正しく表れることを前提としている。ところが、検知エリアＥ２，Ｅ３は、乗りかご１１内に設定されているため、かご室内の照明環境の影響を強く受ける。つまり、図６に示すように、利用者Ｐ１がかごドア１３から離れた場所に乗車している場合であっても、照明機器４８の照明光の関係で、利用者Ｐ１の影Ｓ１が検知エリアＥ２またはＥ３に入り込むことがある。検知エリアＥ２またはＥ３に影Ｓ１が入り込むと、影Ｓ１の動きに伴い、画像上で輝度変化が大きく生じ、影Ｓ１が利用者Ｐ１として過検知される可能性がある。

【0034】

これは、乗車検知処理でも同様である。すなわち、乗車検知エリアである検知エリアＥ１は、乗りかご１１の出入口周辺の乗場１５に設定される。乗場１５の照明環境の関係で、検知エリアＥ１に影が入り込むと、画像上で輝度変化により、影の過検知が生じる可能性がある。

【0035】

・陰による輝度変化
図７は照明光の反射によって生じる陰を説明するための図であり、図７（ａ）は乗りかご１１内に利用者Ｐ１がいない場合、同図（ｂ）は乗りかご１１内に利用者Ｐ１がいる場合を示している。

【0036】

図７（ａ）に示すように、乗りかご１１内に利用者Ｐ１がいない場合には、照明機器４８から照射された光が床面１９で反射したときに、照射光とほぼ同じ量の反射光がカメラ１２に入射される。ところが、図７（ｂ）に示すように、照明機器４８と床面１９との間に利用者Ｐ１が立っていると、照明機器４８の光が利用者Ｐ１を介して床面１９で反射するので、カメラ１２に入射される反射光の量が変化して輝度変化が生じる。このとき、利用者Ｐ１の近くで「陰」と呼ばれる現象が生じており、この陰が利用者Ｐ１として過検知されることがある。図中のＳ２が陰である。図６に示した影Ｓ１は床面１９よりも暗い輝度変化となるが、陰Ｓ２は床面１９よりも明るい輝度変化となる。

【0037】

乗場１５でも同様であり、乗場１５の照明環境によって、利用者の近くに、反射光による陰が発生すると、その陰が利用者として過検知される可能性がある。特に、照明機器として、例えばダウンライトが用いられている場合に、床面が局所的に照らされるので、反射光による陰が発生しやすい。

【0038】

そこで、本実施形態では、図１に示した画像処理装置２０の検知処理部２４に下記のような機能（エッジ抽出、動体検知、人物検知、反射推定部）を持たせ、撮影画像として連続的に得られる各画像間（フレーム間）のエッジ変化を利用して利用者を検知する場合に、陰が存在する反射領域を推定して、当該反射領域における検知処理を変更する構成としている。「エッジ変化」とは、画像間の同じ位置から抽出されたエッジが変化した状態を言う。「エッジ変化」は、エッジ強度の差分である「エッジ差分」を含む。以下では、エッジ変化の一例として、エッジ差分を求める場合を例にして、検知処理部２４に備えられた機能（エッジ抽出、動体検知、人物検知、反射推定部）について、詳しく説明する。

【0039】

（ａ）反射推定
まず、反射推定について説明する。
反射推定は、「陰」の誤検知を抑制するために必要な機能の１つである。「陰」の発生場所を特定できないため、反射推定部２４ｄは、撮影画像の中で照明光が反射している部分とその周囲（床面や陰）を含む反射領域を推定する。反射領域の推定は、撮影画像の各画素の輝度値のばらつき（輝度分布）を解析することで行う。これは、輝度値だけに着目すると、例えば白い服を着た人がいた場合に、反射領域と白い服とを区別できないからである。

【0040】

反射領域の推測は、１枚の画像、もしくは、複数枚の画像を用いて、例えば１３×１３画素の範囲で各画素の輝度分布を解析することで行う。輝度分布の解析範囲は固定化されていても良いし、パラメータ設定あるいは撮影対象に応じて自動変更されても良い。

【0041】

カメラ１２の設置位置の高さや、照明機器のタイプなどによって輝度分布の解析範囲を変更することでも良い。カメラ１２の高さが床面から離れているほど、「陰」の発生場所が広がる傾向にあるため、各画素の輝度分布を広範囲に解析することが好ましい。また、照明機器としてダウンライトが用いられている場合には、「陰」が発生しやすいので、各画素の輝度分布を広範囲に解析することが好ましい。

【0042】

また、反射領域を推定する場合には、エッジ分布を解析することでも良い。エッジ分布も各画像の輝度値のばらつきを反映したものであるため、輝度分布と同様に反射領域を推定できる。なお、エッジの抽出方法については後述する。

【0043】

図８は反射領域の一例を示す図である。図中の５１は人物であり、具体的には乗りかご１１内にいる利用者である。

【0044】

反射領域ＲＥは、反射レベルが異なる複数の領域ＲＥ－１～ＲＥ－４を含む。明るい輝度値を多く含む領域ほど、反射レベルが高くなる。図８の例では、人物５１の近くに存在する反射領域ＲＥの反射レベルを０～４段階に分けて分類している（０＜１＜２＜３＜４，０は反射なし）。
領域ＲＥ－１：反射レベル４
領域ＲＥ－２：反射レベル３
領域ＲＥ－３：反射レベル２
領域ＲＥ－４：反射レベル１

【0045】

図８の例では、説明を簡単にするため、領域ＲＥ－１～ＲＥ－４を模式的に表したが、実際にはもっと複雑な形態になる。通常、乗りかご１１内であれば、かごシル４７などの金属部分で照射光が強く反射するため、反射レベルが高くなる。しかし、照明光が反射している部分の周囲に、人物５１の陰が発生していると、その陰によって反射レベルが一様でなくなる。例えば、照明の光が人物５１を介して床面で反射している場合に、人物５１の手の指と指との隙間を通る光と、手のひらなどで遮られる光などによって、人物５１の周囲の反射レベルが複雑に変わってくる。

【0046】

このように、人物５１の近くで反射レベルが変化している部分、つまりは、陰か発生している部分では輝度変化が生じ、陰が人物５１として過検知される可能性がある。したがって、本実施形態では、このような陰の過検知を抑制するために、人物５１の近くで、輝度値がばらついている領域を陰が存在する反射領域ＲＥとして推定することで、その反射領域ＲＥ内における検知処理（後述する動体検知の処理）を変更している。

【0047】

（ｂ）エッジ抽出
エッジ抽出は、「影」の誤検知を抑制するために必要な機能であり、「陰」の誤検知だけに着目した場合には必ずしも必要としない。エッジ抽出部２４ａは、カメラ１２の撮影画像からエッジの情報を抽出する。この場合、１枚の画像、もしくは、複数枚の画像からエッジの情報を抽出することでも良い。「エッジ」とは、画像の各画素の輝度値が不連続に変化している境界線のことである。例えば、ソーベルフイルタやラプラシアンフイルタなどのエッジ抽出フィルタを用いて、画像上で輝度値が特徴的に変化する部分をエッジとして抽出する。エッジの情報には、輝度勾配の方向と強度などが含まれる。

【0048】

エッジ強度は、輝度勾配によって求められる。輝度勾配を求める範囲は、例えば３×３画素の範囲でも良いし、それ以外の範囲で求めても良い。また、輝度勾配を求める範囲は固定化されていても良いし、パラメータ設定あるいは撮影対象に応じて自動変更されても良い。

【0049】

・輝度勾配の方向と強度の組み合わせ
エッジ抽出部２４ａは、撮影画像の各画素毎に輝度勾配の方向と強度を求め、これらを組み合わせた情報に基づいて、影の領域を除いたエッジを抽出する。輝度勾配の方向には、上→下，下→上，左→右，右→左の４方向（水平垂直方向）の他に、左上→右下，左下→右上，右上→左下，右下→左上の４方向（斜め方向）がある。影の過検知を抑制するためには、少なくとも２方向以上の輝度勾配を求めることが好ましい。

【0050】

なお、共起が成立するエッジを抽出しても良い。例えば、着目画素に対して、左方向と右方向に輝度勾配の方向を有するエッジを抽出することでも良い。エッジ強度は、選定した各方向の輝度値の平均などで算出する。

【0051】

・山型エッジ
エッジ抽出部２４ａは、上記影の領域を除いたエッジとして、輝度値が山型状に変化するエッジを抽出する。

【0052】

図９は人物と影を含んだ撮影画像の一例を示す図である。図中の５１は人物であり、具体的には乗りかご１１内にいる利用者である。図中の５２は乗りかご１１内の床面に生じている影であり、人物５１が前方に突き出した手の影を模式的に表している。図１０は人物５１に対応した画像５３の輝度値の変化をｘ軸方向に見た状態を示す図である。図１１は影５２に対応した画像５４の輝度値の変化をｘ軸方向に見た状態を示す図である。

【0053】

図１０に示すように、人物５１に対応した画像５３には、人物５１の手の指や服のしわなどによって、輝度値が不連続に変化するエッジが多数存在する。これに対し、図１１に示すように、影５２に対応した画像５４の内部の輝度値の変化は平坦であり、境界部では輝度値が変化するが、輝度勾配の方向が一方向となる。したがって、影５２の過検知を抑制するためには、二方向以上の輝度勾配とその強度の組み合わせを有し、輝度値が山型状に連続的に変化するエッジ（以下、山型エッジと称す）を抽出することが効果的である。このような山型エッジに着目してエッジ抽出を行うことで、撮影画像から影の領域以外のエッジを効率的に抽出することができ、そのエッジの変化つまりエッジ差分を利用して、影の動きに影響されない検知処理を実現できる。

【0054】

図１２および図１３を用いて、山型エッジの強度の算出方法を説明する。
例えば３×３画素の範囲の中心に位置する画素を着目画素とし、その着目画素に対し、上下左右の４つの向きの輝度差を求める。これらの輝度差を平均した値を山型エッジの強度として算出する。

【0055】

２５６階調において、着目画素の輝度値が「１９１」とする。着目画素の上に位置する画素の輝度値が「０（黒）」、着目画素の右に位置する画素の輝度値が「６４」、着目画素の下に位置する画素の輝度値が「１２７」、着目画素の左に位置する画素の輝度値が「２５５（白）」であった場合、下記のような計算によって山型エッジの強度が求められる。
｛（１９１－０）＋（１９１－６４）＋（１９１－１２７）＋０｝／４＝９５．５
なお、着目画素の左に位置する画素の輝度値は、着目画素より大きいため、「０」として計算している。上記式により、当該画素の位置におけるエッジ強度は、「９６（９５．５を整数に正規化）」として求められる。

【0056】

（ｃ）動体検知
動体検知は、撮影画像上で何らかの動きを有する物体を検知する機能である。通常、画像間の輝度変化（輝度差分）によって動体の有無を検知する方法が用いられる。しかしながら、「影」が発生している部分でも輝度変化が生じているため、その部分を動体（つまりは利用者）として過検知する可能性がある。

【0057】

そこで、本実施形態では、エッジ差分を利用して動体検知を行う構成としている。動体検知部２４ｂは、エッジ抽出部２４ａによって抽出されたエッジを撮影画像として連続的に得られる各画像間で比較してエッジ差分を求め、このエッジ差分に基づいて動体を検知する。

【0058】

「エッジ差分」とは、具体的にはエッジ強度の差である。図１３の例で説明すると、いま、１枚目の画像の着目画素におけるエッジ強度が「９６」として算出されたとする。次の画像の同じ着目画素のエッジ強度が「１０」であった場合、エッジ強度の差は、９６－１０＝８６である。例えば、閾値を「４０」とすると、「８６」は閾値以上なので、当該着目画素の部分で動きありとして判定される。

【0059】

別の方法として、エッジ強度を二値化してから差分を求めることでも良い。
例えば、閾値を「４０」とした場合に、エッジ強度「９６」は「２５５」、エッジ強度「４０」は「０」に二値化される。両者の差分は、２５５－０＝２５５となり、「０」ではないので、動きありとして判定される。

【0060】

図９の例で、図中の５５は動きありとして判定された画素（動き画素）を示す。人物５１の画像５３には、手や服の部分に動き画素５５が多数存在するが、影５２の画像５４には動き画素５５が存在しない。後述するように、この動き画素５５の分布から動体が人物であるか否かを判断できる。

【0061】

・エッジ差分と輝度差分
エッジ差分と輝度差分を併用して、動体検知を行う構成としても良い。この場合、動体検知部２４ｂは、エッジ差分とは別に、撮影画像として連続して得られる各画像間の輝度差分（輝度値の差分）を求め、その輝度差分とエッジ差分とに基づいて動体を検知する。エッジ差分の結果と輝度差分の結果を統合する方法としては、以下のような論理演算（ＡＮＤ／ＯＲ演算など）やパラメータ変更などがある。

【0062】

ＡＮＤ演算：エッジ差分と輝度差分の両方で画像上の動き画素が検知された場合に、当該動き画素を含む所定の範囲に動体が存在するものと判定する。

【0063】

ＯＲ演算：エッジが多い領域（影の可能性が少ない領域）に対しては輝度差分を用い、エッジが少ない領域（影の可能性が高い領域）に対してはエッジ差分を用いる。「エッジが多い領域」とは、エッジ抽出部２４ａによって抽出されたエッジの数（画素数）が影の判定基準として定められた規定数以上の領域のことである。「エッジが少ない領域」とは、エッジ抽出部２４ａによって抽出されたエッジの数（画素数）が影の判定基準として定められた規定数より少ない領域のことである。

【0064】

パラメータ変更：エッジが多い領域（影の可能性が少ない領域）に対しては輝度差分のパラメータを検知しやすくし（つまり、輝度差分の閾値を標準値よりも下げておく）、エッジが少ない領域（影の可能性が高い領域）に対しては輝度差分のパラメータを検知しにくくする（つまり、輝度差分の閾値を標準値よりも上げておく）。

【0065】

・反射領域を考慮した動体検知
輝度変化の要因は「影」だけでなく、照明光によって生じる「陰」にもある。したがって、単純にエッジ変化だけで動体検知を行うと、陰が発生している部分を動体（つまりは利用者）として過検知する可能性がある。図８で説明したように、撮影画像上で陰が発生している領域は、照明光が反射している部分とその周囲を含む反射領域によって推定される。

【0066】

動体検知部２４ｂは、反射推定部２４ｄによって推定された反射領域の反射レベルに応じて、撮影画像から動体を検知するときの処理を変更する。「撮影画像から動体を検知するときの処理を変更する」とは、具体的には、エッジ差分に対する閾値を変更することである。この場合、反射レベルが高い領域（つまり、明るい領域）ほど、陰による過検知が発生しやすい領域と考えられる。したがって、エッジ差分に対する閾値を標準値よりも上げて、動体として検知しづらくする。

【0067】

例えば、エッジ差分に対する閾値をＴＨ１とすると、図８に示した反射レベル１の領域ＲＥ－４ではＴＨ１を１段階上げる。同様にして、反射レベル２の領域ＲＥ－３ではＴＨ１を２段階上げ、反射レベル３の領域ＲＥ－３ではＴＨ１を３段階上げ、反射レベル４の領域ＲＥ－４ではＴＨ１を４段階上げる。

【0068】

なお、輝度差分だけを利用して動体検知する構成とした場合でも、反射レベルに応じて輝度差分に対する閾値を段階的に変更するようにしても良い。これにより、反射レベルが高い領域に対する輝度差分の判定が厳しくなり、陰による過検知を抑制することができる。

【0069】

また、輝度差分とエッジ差分を併用して動体検知する構成としても良い。この場合、動体検知部２４ｂは、反射領域の反射レベルに応じて輝度差分とエッジ差分を使い分ける。つまり、反射領域の反射レベルが一定レベルよりも低い場合（陰による過検知が発生しにくい領域）には輝度差分を使用し、反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合（陰による過検知が発生しやすい領域）にはエッジ差分を使用して動体検知を行う。上記「一定レベル」は、任意に設定可能であり、例えば反射レベル０～４の中のレベル３としても良い。

【0070】

（ｄ）人物検知
人物検知部２４ｃは、動体検知部２４ｂによって検知された動体の情報に基づいて、上記動体を人物として検知する。「人物」とは、具体的には乗りかご１１内または乗場１５に存在する利用者のことである。「動体の情報」は、動き画素の分布、動体サイズ、動体検知回数のいずれか少なくとも１つを含む。

【0071】

「動き画素の分布」は、所定範囲内における動き画素の分布状態を示す。例えば、２０×２０画素の範囲の中に動き画素が４０個（つまり、１０％程度）以上存在すれば、人物の動きであると判断する。「動体サイズ」は、動き画素が連続する集合体のサイズを示す。例えば、４０個以上の動き画素が連続した集合体として存在すれば、人物の動きであると判断する。「動体検知回数」は、各画像毎に動体として検知された回数を示す。例えば、画像上の同じ位置で一定回数以上、動体として検知されていれば、人物の動きであると判断する。

【0072】

・エッジの情報と動体の情報
エッジの情報と動体の情報を併用して人物検知を行う構成としても良い。この場合、人物検知部２４ｃは、エッジの情報に基づいて、動体の情報として得られる動き画素の分布、動体サイズ、動体検知回数のいずれかを用いた人物検知の判定基準を変更して、人物検知を行う。

【0073】

詳しくは、人物検知部２４ｃは、撮影画像の中でエッジが多い領域（影の可能性が少ない領域）に対しては、動き画素の分布あるいは動体サイズをエッジが少ない領域よりも小さくして、人物検知を行う。あるいは、撮影画像の中でエッジが多い領域（影の可能性が少ない領域）に対し、動体検知回数をエッジが少ない領域よりも少なくし、例えば１回でも動体として検知されている領域は人物と判定しても良い。

【0074】

・反射レベルに応じて人物検知のパラメータを変更
反射推定部２４ｄによって推定された反射領域の反射レベルに応じて、人物検知のパラメータを変更する構成としても良い。例えば、反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合（陰による過検知が発生しやすい領域）には、動き画素の分布あるいは動体サイズの判定基準を他の領域よりも高くして人物検知を行う。また、反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合（陰による過検知が発生しやすい領域）には、動体検知回数の判定基準を他の領域よりも高くし、一定回数以上、動体として検知された場合に人物と判定する。上記「一定レベル」は、任意に設定可能であり、例えば反射レベル０～４の中のレベル３としても良い。

【0075】

本システムは、上記のような構成を有する検知処理部２４を用いて撮影画像の中から人物（利用者）を検知し、その人物が図３に示した検知エリアＥ１～Ｅ３のいずれかに存在した場合に、所定の対応処理（戸開閉制御）を実行する。以下に、引き込まれ検知を例にして、本システムの処理動作について説明する。

【0076】

図１４は本システムの処理動作を示すフローチャートである。このフローチャートで示される処理は、図１に示した画像処理装置２０とエレベータ制御装置３０とで実行される。

【0077】

まず、初期設定として、画像処理装置２０に備えられた検知部２２の検知エリア設定部２３によって検知エリア設定処理が実行される（ステップＳ１００）。この検知エリア設定処理は、例えばカメラ１２を設置したとき、あるいは、カメラ１２の設置位置を調整したときに、以下のようにして実行される。

【0078】

すなわち、検知エリア設定部２２ａは、かごドア１３が全開した状態で、出入口から乗場１５に向けて距離Ｌ３を有する検知エリアＥ１を設定する。図４に示したように、検知エリアＥ１は、シル１８，４７を含み、三方枠１７ａ，１７ｂの死角を除いて設定される。ここで、かごドア１３が全開した状態では、検知エリアＥ１の横方向（Ｘ軸方向）のサイズはＷ１であり、出入口（間口）の横幅Ｗ０以上の距離を有する。また、検知エリア設定部２２ａは、乗りかご１１の入口柱４１ａ，４１ｂの内側側面４１ａ－１，４１ｂ－１に沿って、所定の幅を有する検知エリアＥ２を設定すると共に、乗りかご１１の床面１９のかごシル４７に沿って所定の幅を有する検知エリアＥ３を設定する。

【0079】

通常の運転中において、乗りかご１１が任意の階の乗場１５に到着すると（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、エレベータ制御装置３０は、かごドア１３の戸開動作を開始する（ステップＳ１０２）。この戸開動作に伴い、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。なお、カメラ１２の撮影は、乗りかご１１が戸閉した状態から連続的に行われていても良い。

【0080】

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、以下のような検知処理（引き込まれ検知処理）をリアルタイムで実行する（ステップＳ１０３）。なお、撮影画像に対する前処理として、歪み補正や、拡大縮小、画像の一部の切り取りなどを行っても良い。

【0081】

図１５に上記ステップＳ１０３で実行される検知処理を示す。この検知処理は、画像処理装置２０の検知処理部２４によって実行される。以下では、撮影画像から山型エッジを抽出する場合を想定して説明する。

【0082】

まず、撮影画像に含まれる「陰」の影響を排除するため、検知処理部２４は、カメラ１２の撮影画像（原画像）を取得したときに（ステップＳ２０１）、当該撮影画像の各画素の輝度値の分布を解析して、輝度分布を表した画像（以下、輝度分布のばらつき画像と称す）を作成する（ステップＳ２０２）。図８に示したように、反射領域ＲＥには、照明光の反射部分の明るい輝度値と、床や陰の暗い輝度値が混在しており、輝度分布のばらつきが大きい。

【0083】

検知処理部２４は、輝度分布のばらつき画像を用いて反射領域ＲＥを推定する（ステップＳ３０２）。検知処理部２４は、この反射領域ＲＥに含まれる各領域ＲＥ－１～ＲＥ４の反射レベルに基づいて、エッジ差分の閾値画像を作成する（ステップＳ３０３）。「エッジ差分の閾値画像」とは、エッジ差分を二値化するときに用いられる閾値ＴＨ１を画素単位で表した画像のことである。閾値ＴＨ１は、各領域ＲＥ－１～ＲＥ４の反射レベルによって設定される。この場合、反射レベルが高いほど、陰による過検知が発生しやすい領域であるため、閾値ＴＨ１は標準値よりも高く設定される。逆に、反射レベルが低いほど、陰による過検知が発生しにくい領域であるため、閾値ＴＨ１は標準値よりも低く設定される。

【0084】

このようにして、各領域ＲＥ－１～ＲＥ４の反射レベルに応じて閾値ＴＨ１が設定されると、検知処理部２４は、記憶部２１から各画像（原画像）を時系列順に取得し（ステップＳ２０１）、これらの画像毎に山型エッジのみで構成される画像を作成する（ステップＳ２０２）。詳しくは、検知処理部２４は、二方向以上の輝度勾配の方向と強度の組み合わせを有し、輝度値が山型状に変化するエッジを山型エッジとして抽出し、山型エッジのみで構成される画像（以下、山型エッジ画像と称す）を作成する。

【0085】

続いて、検知処理部２４は、上記ステップＳ３０３で作成された閾値画像を用いて、山型エッジ画像の差分二値化を行う（ステップＳ２０３）。詳しくは、図１３で説明したように、検知処理部２４は、山型エッジ画像の各画素毎に輝度勾配を求め、その輝度勾配の強度を次の画像の同じ画素位置で比較したときのエッジ差分を求める。検知処理部２４は、上記閾値画像から反射領域毎に設定された閾値ＴＨ１を取得し、この閾値ＴＨ１に基づいてエッジ差分を二値化する。この場合、反射レベルが高い領域（陰による過検知が発生しやすい領域）では、閾値ＴＨ１が高く設定されているので、陰による過検知を抑制して、山型エッジ画像の差分二値化を行うことができる。

【0086】

また、検知処理部２４は、撮影画像である原画像の差分二値化を行う（ステップＳ２０４）。詳しくは、検知処理部２４は、画像の各画素の輝度値を次の画像の同じ画素位置で比較して輝度差分を求め、その輝度差分を予め設定された閾値ＴＨ２で二値化する。このときの閾値ＴＨ２についても、上記閾値ＴＨ１と同様に、反射領域の反射レベルを反映させて、反射レベルに応じた値に設定しておくことでも良い。

【0087】

検知処理部２４は、山型エッジ画像から求められた各画素のエッジ差分を二値化した値と原画像から求められた各画素の輝度差分を二値化した値とを統合処理し（ステップＳ２０５）、その統合処理した結果から動体の有無を検知する（ステップＳ２０６）。エッジ差分と輝度差分を統合する方法については、上述したように論理演算（ＡＮＤ／ＯＲ演算など）やパラメータ変更などがある。

【0088】

このようにして、動体（動き画素）が検知されると、検知処理部２４は、その動体の情報に基づいて人物を検知する（ステップＳ２０７）。詳しくは、検知処理部２４は、動体の情報として得られる動き画素の分布、動体サイズ、動体検知回数のいずれか少なくとも１つに基づいて、当該動体が人物の動きであるか否かを判定する。例えば、動き画素の分布によって人物検知を行う場合であれば、所定の画素範囲の中に動き画素が１０％程度以上存在すれば、人物検知部２４ｃは、当該動き画素を含む範囲を人物の動きと判定する。

【0089】

また、検知処理部２４は、反射領域の反射レベルに応じて、人物検知のパラメータを変更する。例えば、反射領域の反射レベルが一定レベル以上の場合（陰による過検知が発生しやすい領域）には、動き画素の分布あるいは動体サイズの判定基準を高くして人物検知を行う。あるいは、動体検知回数の判定基準を高くし、一定回数以上、動体として検知された場合に人物と判定する。

【0090】

本実施形態において、「人物」とは、乗りかご１１内または乗場１５にいる利用者のことであり、撮影画像上では、その利用者の服や手の動きなどが動き画素として表れる（図７参照）。

【0091】

なお、図１５の例では、エッジ差分と輝度差分を併用したが、エッジ差分のみで動体検知処理を行い、検知結果として得られる動き画素の分布などから人物（利用者）を検知することでも良い。この場合、図１５のステップＳ２０４とＳ２０５の処理は不要となる。

【0092】

図１４に戻って、戸開動作中に上記検知処理によって利用者が検知された場合、検知処理部２４は、当該利用者が乗りかご１１内に引き込まれ検知エリアとして設定された検知エリアＥ２または検知エリアＥ３内にいるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。当該利用者が検知エリアＥ２または検知エリアＥ３内にいれば（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、検知処理部２４からエレベータ制御装置３０に対して引き込まれ検知信号が出力される。これにより、エレベータ制御装置３０は、引き込まれ検知エリアに関連した対応処理として、戸開閉制御部３１を通じてかごドア１３の戸開動作を一時停止し、数秒後にその停止位置から戸開動作を再開する（ステップＳ１０５）。

【0093】

上記対応処理として、かごドア１３の戸開速度を通常より遅くすることや、あるいは、かごドア１３を逆方向（戸閉方向）に若干移動させてから戸開動作を再開することでも良い。また、エレベータ制御装置３０の警告部３２の起動により、乗りかご１１内のスピーカ４６を通じて音声アナウンスを行い、利用者に対してかごドア１３から離れるように注意を喚起することで良いし、警告音を鳴らすことでも良い（ステップＳ１０６）。検知エリアＥ２または検知エリアＥ３内で利用者が検知されている間、上記処理が繰り返される。これにより、例えば利用者がかごドア１３の近くにいる場合に、戸袋４２ａまたは４２ｂに引き込まれることを未然に防ぐことができる。

【0094】

（乗車検知処理）
図１４の例では、引き込まれ検知処理を例にして説明したが、乗車検知処理でも同様である。すなわち、乗りかご１１が任意の階で戸閉を開始したときに、図１５で説明した検知処理が実行される。この場合、乗場１５の照明環境によって生じる「陰」を考慮して、乗場１５における照明光の反射部分とその周囲を含む反射領域を推定し、その反射領域の反射レベルに応じてエッジ差分の閾値を設定しておく。なお、輝度差分の閾値についても、反射領域の反射レベルに応じて設定しておくことでも良い。

【0095】

上述したように、撮影画像のエッジ差分と輝度差分とに基づいて利用者が検知されると、乗場１５に乗車検知エリアとして設定された検知エリアＥ１内にいるか否かが判断される。当該利用者が検知エリアＥ１内にいて、かつ、乗りかご１１のドア１３に向かっていることが検知された場合に、検知処理部２４からエレベータ制御装置３０に対して乗車検知信号が出力される。これにより、エレベータ制御装置３０は、乗車検知エリアに関連した対応処理として、戸開閉制御部３１を通じてかごドア１３の戸閉動作を一時停止するか、かごドア１３を逆方向（戸閉方向）に動かす、あるいは、かごドア１３の戸開速度を通常よりも下げる。

【0096】

このように本実施形態によれば、照明光の反射部分とその周囲を含む反射領域を推定し、その反射領域の反射レベルに応じて動体検知の処理を変更することで、照明光によって生じる陰の過検知を抑制して、利用者を検知することができる。

【0097】

特に、エッジ差分を利用して検知処理を行う構成とした場合に、反射領域の反射レベルに応じてエッジ差分の閾値を設定することで、陰の影響を確実に排除して利用者を正しく検知することができ、その検知結果に応じた対応処理を実現することができる。

【0098】

なお、上記実施形態では、撮影画像全体から利用者を検知する場合を想定して説明したが、撮影画像上に予め設定されている検知エリア毎に利用者を検知する構成としても良い。例えば、戸開動作中であれば、図４に示した検知エリアＥ２，Ｅ３内の画像に着目し、当該画像のエッジ差分により検知エリアＥ２またはＥ３にいる利用者を検知する。また、戸閉動作中であれば、図４に示した検知エリアＥ１内の画像に着目し、当該画像のエッジ差分により検知エリアＥ１内にいる利用者を検知する。

【0099】

また、上記実施形態では、エッジ変化の一例として、エッジ差分（エッジ強度の差分）を例にして説明したが、例えば正規化相関のような矩形を用いてエッジの変化を判定することでも良い。要は、画像間でエッジが変化している状態を検出できれば、エッジ差分に限られず、どのような方法を用いても良い。

【0100】

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、照明環境に起因した陰の過検知を抑制して、乗りかご内や乗場にいる利用者を正しく検知することのできるエレベータの利用者検知システムを提供することができる。

【0101】

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。

【符号の説明】

【0102】

１１…乗りかご、１１ａ…幕板、１２…カメラ、１３…かごドア、１３ａ，１３ｂ…ドアパネル、１４…乗場ドア、１４ａ，１４ｂ…ドアパネル、１５…乗場、１７ａ，１７ｂ…三方枠、１８…乗場シル、４７…かごシル、４８…照明機器、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２２…検知部、２３…検知エリア設定部、２４…検知処理部、２４ａ…エッジ抽出部、２４ｂ…動体検知部、２４ｃ…人物検知部、２４ｄ…反射推定部、３０…エレベータ制御装置、３１…戸開閉制御部、３２…警告部、Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３…検知エリア。

【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】