JPH0674114B2 - エレベ−タ−の防犯装置 - Google Patents
エレベ−タ−の防犯装置Info
- Publication number
- JPH0674114B2 JPH0674114B2 JP59237472A JP23747284A JPH0674114B2 JP H0674114 B2 JPH0674114 B2 JP H0674114B2 JP 59237472 A JP59237472 A JP 59237472A JP 23747284 A JP23747284 A JP 23747284A JP H0674114 B2 JPH0674114 B2 JP H0674114B2
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- JP
- Japan
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- car
- passengers
- crime prevention
- passenger
- coefficient
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- Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)
- Elevator Control (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、エレベーターの乗かご内で発生するいたずら
や犯罪的行為を防止するための防犯装置に係り、特に乗
かご内のモニタによる画像情報を判断要素として適確な
状況判断が自動的に得られるようにしたエレベーターの
防犯装置に関する。
や犯罪的行為を防止するための防犯装置に係り、特に乗
かご内のモニタによる画像情報を判断要素として適確な
状況判断が自動的に得られるようにしたエレベーターの
防犯装置に関する。
生活様式の近代化や建造物の高層化に伴ない、エレベー
ターの設置対象となる建物等は増加の一途をたどり、運
転手のいない自動エレベーターの比率も高まる一方であ
る。
ターの設置対象となる建物等は増加の一途をたどり、運
転手のいない自動エレベーターの比率も高まる一方であ
る。
ところで、エレベーターでは、ひとたび乗かごの扉が閉
つた状態になると、乗かごは密室状態となり、特に自動
エレベーターではいたずらや各種の犯罪(以下、これら
を全部含めて犯罪等という)が発生し易い状況になつて
しまう。
つた状態になると、乗かごは密室状態となり、特に自動
エレベーターではいたずらや各種の犯罪(以下、これら
を全部含めて犯罪等という)が発生し易い状況になつて
しまう。
また、上記したように、近年はビルの高層化が著しく、
乗かごの目的階に達するまでの所要時間も伸びる傾向に
あり、乗かご内での犯罪等がさらに発生し易い状況とな
つてきており、従つて、エレベーターの乗かご内での犯
罪等の発生をいかにして防止し、安全性を確保したらよ
いかが重要な課題となってきた。
乗かごの目的階に達するまでの所要時間も伸びる傾向に
あり、乗かご内での犯罪等がさらに発生し易い状況とな
つてきており、従つて、エレベーターの乗かご内での犯
罪等の発生をいかにして防止し、安全性を確保したらよ
いかが重要な課題となってきた。
そこで、このような状況に対して、従来からエレベータ
ーの防犯装置に関する種々の提案がなされており、例え
ば、特開昭50−671号公報、特開昭55−161764号公報、
或いは特開昭59−98981号公報などでは乗かご内での音
声のモニタによる方法が提案されているが、この方法で
は音声を伴わない場合には防犯の役には立たない。
ーの防犯装置に関する種々の提案がなされており、例え
ば、特開昭50−671号公報、特開昭55−161764号公報、
或いは特開昭59−98981号公報などでは乗かご内での音
声のモニタによる方法が提案されているが、この方法で
は音声を伴わない場合には防犯の役には立たない。
一方、乗かごに発生する振動のモニタによる方法も、例
えば特開昭58−100078号公報や特開昭58−104883号公報
などによつて提案されているが、犯罪等が全て振動を伴
なうとは限らないから、この方法でも不充分である。
えば特開昭58−100078号公報や特開昭58−104883号公報
などによつて提案されているが、犯罪等が全て振動を伴
なうとは限らないから、この方法でも不充分である。
一方、このような音声や振動のモニタに代えて乗かごに
テレビジヨンカメラを設け、乗かご内の画像モニタを管
理人等が行なつて犯罪等の発生を監視する方式のものが
例えば特公昭51−12904号公報、特公昭55−47507号公
報、特開昭54−53449号公報、それに特開昭54−145500
号公報などによつて提案され、この方式によれば、画像
のモニタであるため高い信頼性を得ることができるが、
しかし、その反面、常時、管理人等による監視を要する
という欠点がある。
テレビジヨンカメラを設け、乗かご内の画像モニタを管
理人等が行なつて犯罪等の発生を監視する方式のものが
例えば特公昭51−12904号公報、特公昭55−47507号公
報、特開昭54−53449号公報、それに特開昭54−145500
号公報などによつて提案され、この方式によれば、画像
のモニタであるため高い信頼性を得ることができるが、
しかし、その反面、常時、管理人等による監視を要する
という欠点がある。
そこで、モニタ結果の自動化を進めた提案も見られるよ
うになり、その一例として特開昭56−98981号公報によ
るものが挙げられるが、これも最終判定にはやはり人間
が関与しており、不充分である。なお、上記特開昭59−
12060号公報も一応は自動化に関する提案ではあるが、
音声によるものであるため、この点ですでに不充分なこ
とは上記した通りである。
うになり、その一例として特開昭56−98981号公報によ
るものが挙げられるが、これも最終判定にはやはり人間
が関与しており、不充分である。なお、上記特開昭59−
12060号公報も一応は自動化に関する提案ではあるが、
音声によるものであるため、この点ですでに不充分なこ
とは上記した通りである。
さらに、乗かご内の輝度空間分布の変化に着目した画像
相当情報を用いて自動化を進めた提案が、例えば特開昭
58−113087号公報、特開昭59−7681号公報などによつて
なされており、かなりの効果が期待できるものである
が、純粋に画像モニタを行なうものではないため、信頼
性に関してはいま一歩の感を免がれない。
相当情報を用いて自動化を進めた提案が、例えば特開昭
58−113087号公報、特開昭59−7681号公報などによつて
なされており、かなりの効果が期待できるものである
が、純粋に画像モニタを行なうものではないため、信頼
性に関してはいま一歩の感を免がれない。
本発明は、上記した事情に鑑みなされたもので、その目
的とするところは、乗かご内の画像モニタによる犯罪等
の発生を自動的に、しかも確実に検知することができ、
これにより高い信頼性を与えることができるようにした
エレベーターの防犯装置を提供するにある。
的とするところは、乗かご内の画像モニタによる犯罪等
の発生を自動的に、しかも確実に検知することができ、
これにより高い信頼性を与えることができるようにした
エレベーターの防犯装置を提供するにある。
この目的を達成するため、本発明は、乗かご内のモニタ
による画像信号から乗かご内の乗客の画像データを抽出
し、このデータを複数の異なつた条件のもとで分析して
複数の異常徴候係数を求め、これら複数の係数の相関に
よつて乗かご内での犯罪等発生の可能性を判定するよう
にしたものであり、このとき、特に、複数の異常徴候係
数として、乗かご内の乗客数、乗客の性別、乗客の移動
速度、乗客が乗かごに乗込んできたときの状態、乗客の
相対距離、及び乗客の向きの何れかの分析により得たデ
ータを用いるようにした点を特徴とする。
による画像信号から乗かご内の乗客の画像データを抽出
し、このデータを複数の異なつた条件のもとで分析して
複数の異常徴候係数を求め、これら複数の係数の相関に
よつて乗かご内での犯罪等発生の可能性を判定するよう
にしたものであり、このとき、特に、複数の異常徴候係
数として、乗かご内の乗客数、乗客の性別、乗客の移動
速度、乗客が乗かごに乗込んできたときの状態、乗客の
相対距離、及び乗客の向きの何れかの分析により得たデ
ータを用いるようにした点を特徴とする。
以下、本発明によるエレベーターの防犯装置について、
図示の実施例によつて詳細に説明する。
図示の実施例によつて詳細に説明する。
第1図は本発明の一実施例のハード構成を示したもの
で、図において、1は建造物の床、2はエレベーターの
乗かご、3は乗かごを吊つているロープ、4は乗かご内
をモニタして画像情報の取込みを行なうテレビジヨンカ
メラ、7はテレビジヨンカメラから取込んだ画像情報を
もとにして後述する各種の処理を行ない、犯罪等発生の
可能性を分析する処理装置、8はエレベーター制御装置
である。
で、図において、1は建造物の床、2はエレベーターの
乗かご、3は乗かごを吊つているロープ、4は乗かご内
をモニタして画像情報の取込みを行なうテレビジヨンカ
メラ、7はテレビジヨンカメラから取込んだ画像情報を
もとにして後述する各種の処理を行ない、犯罪等発生の
可能性を分析する処理装置、8はエレベーター制御装置
である。
また、70はテレビジヨンカメラからの映像信号Vをデイ
ジタル信号化するためのアナログ・デイジタル変換回
路、71はダイレクト・メモリ・アクセス・コントロー
ラ、72は画像情報を記憶したり一時的に格納したりする
のに使用するRAM、73は画像処理を行なうCPU、74はプロ
グラムを格納してROM、75は必要に応じて画像情報や異
常警告信号を出力する入出力装置である。
ジタル信号化するためのアナログ・デイジタル変換回
路、71はダイレクト・メモリ・アクセス・コントロー
ラ、72は画像情報を記憶したり一時的に格納したりする
のに使用するRAM、73は画像処理を行なうCPU、74はプロ
グラムを格納してROM、75は必要に応じて画像情報や異
常警告信号を出力する入出力装置である。
第2図は処理装置7による処理の概略を示す基本フロー
チヤートで、ROM74に格納してあるプログラムにしたが
つてCPU73が実行するもので、CPU73は所定の時間経過ご
とに発生するタイマ割込み指令を受けるとこの処理100
に入り、まず、図中の処理200でテレビジヨンカメラ4
からの画像情報の取込みを行ない、ついで、処理300で
は前処理としてのフイルタリング処理を行なう。続いて
処理400では乗客画像の認識に必要な2値化、輪郭線強
調、重心検出、細線化、面積検出などの特徴抽出処理を
行ない、処理500では特徴抽出処理によつて得られた情
報をもとにして犯罪等発生の可能性を表わすものと考え
られる各種の条件に基づいての分析を行ない、犯罪等と
何らかの相関をもつものとすることができるいく種類か
の異常徴候係数Ixの演算を行なう。そして、処理600で
は処理500で算出した複数の異常徴候係数Ixをもとにし
て総合異常係数Fの算出を行ない、その値を評価し、エ
レベーターの救出運転制御などの防犯処理に対処する。
チヤートで、ROM74に格納してあるプログラムにしたが
つてCPU73が実行するもので、CPU73は所定の時間経過ご
とに発生するタイマ割込み指令を受けるとこの処理100
に入り、まず、図中の処理200でテレビジヨンカメラ4
からの画像情報の取込みを行ない、ついで、処理300で
は前処理としてのフイルタリング処理を行なう。続いて
処理400では乗客画像の認識に必要な2値化、輪郭線強
調、重心検出、細線化、面積検出などの特徴抽出処理を
行ない、処理500では特徴抽出処理によつて得られた情
報をもとにして犯罪等発生の可能性を表わすものと考え
られる各種の条件に基づいての分析を行ない、犯罪等と
何らかの相関をもつものとすることができるいく種類か
の異常徴候係数Ixの演算を行なう。そして、処理600で
は処理500で算出した複数の異常徴候係数Ixをもとにし
て総合異常係数Fの算出を行ない、その値を評価し、エ
レベーターの救出運転制御などの防犯処理に対処する。
次に、この処理500による各種の異常徴候係数Ixの演算
処理について説明する。
処理について説明する。
第3図は異常徴候係数Ixのうちで、乗かご内乗客数を条
件としてそれに対応した異常徴候係数Inの算出を行なう
ようにした一実施例を処理510として示したものであ
る。なお、この510の処理の基本的な考え方は、乗かご
内での犯罪等発生の可能性は乗客数がごく少人数のとき
が大で、乗客があまり多くなつているときにはほとんど
発生しなくなるであろうとする点に立脚したものであ
る。
件としてそれに対応した異常徴候係数Inの算出を行なう
ようにした一実施例を処理510として示したものであ
る。なお、この510の処理の基本的な考え方は、乗かご
内での犯罪等発生の可能性は乗客数がごく少人数のとき
が大で、乗客があまり多くなつているときにはほとんど
発生しなくなるであろうとする点に立脚したものであ
る。
第3図に戻り、この処理510に入ると、まず、処理511で
乗客数が多数、例えば5名以上か否かを調べ、結果がYE
Sのときには犯罪等発生の可能性は低いと判定し、処理5
12で係数In=k1に設定する。
乗客数が多数、例えば5名以上か否かを調べ、結果がYE
Sのときには犯罪等発生の可能性は低いと判定し、処理5
12で係数In=k1に設定する。
処理513では乗客数が1人、又は2人になつているか否
かを調べ、結果がYESになつたら犯罪等発生の可能性は
かなり高いものと判定し、処理514で係数In=k3を設定
する。一方、処理513での結果がNOのときは犯罪等発生
の可能性は中程度と判定し、処理515で係数In=k2を設
定する。
かを調べ、結果がYESになつたら犯罪等発生の可能性は
かなり高いものと判定し、処理514で係数In=k3を設定
する。一方、処理513での結果がNOのときは犯罪等発生
の可能性は中程度と判定し、処理515で係数In=k2を設
定する。
なお、第3図の実施例では乗客の数を既知として係数In
を算出するアルゴリズムを示したが、次に乗客数検出の
具体的手法の一例について説明する。
を算出するアルゴリズムを示したが、次に乗客数検出の
具体的手法の一例について説明する。
第4図はエレベーター乗かご内の上面図で、2は乗か
ご、10はドア、11は乗かご内運転盤、12〜14は乗客、15
〜16は荷物等である。
ご、10はドア、11は乗かご内運転盤、12〜14は乗客、15
〜16は荷物等である。
第2図のテレビジヨンカメラからの画像取込み、フイル
タリング処理による雑音除去、閾値処理による2値化、
輪郭線抽出処理などの前処理を行うと第4図のような輪
郭画像情報が得られる(この間の画像に関する前処理技
術については、例えば「コンピユータ画像処理」産報出
版発行、などの文献に記述されているので詳細は省略す
る)。
タリング処理による雑音除去、閾値処理による2値化、
輪郭線抽出処理などの前処理を行うと第4図のような輪
郭画像情報が得られる(この間の画像に関する前処理技
術については、例えば「コンピユータ画像処理」産報出
版発行、などの文献に記述されているので詳細は省略す
る)。
ところで、乗客数検出は閉曲線の図形個数を計数して行
なうのであるが、これをそのまま適用したのでは、15や
16のような荷物も乗客と間違えて数えてしまう。
なうのであるが、これをそのまま適用したのでは、15や
16のような荷物も乗客と間違えて数えてしまう。
そこで乗客数検出の場合には各閉曲線12〜16について周
囲長L,面積Sを求め、これらから規格化面積K K=L2/S を求め、あらかじめ算出しておいた標準的な体格を持つ
た人の値Krと比較して、真の乗客12〜14だけを検出する
ようにして実現する。さらに、乗客の立つ向きに対して
不感性を持たせるために、所定の原点に対するモーメン
トを求めて判定するようにしてもよく、これもこの乗客
数検出処理における具体的項目の一つである。また、こ
の方法では閉曲線が接近して来た場合には判定がむつか
しくなつてくるが、その場合には単に乗客が多数と判断
すればよく、従つて、この点はほとんど障害とはならな
い。
囲長L,面積Sを求め、これらから規格化面積K K=L2/S を求め、あらかじめ算出しておいた標準的な体格を持つ
た人の値Krと比較して、真の乗客12〜14だけを検出する
ようにして実現する。さらに、乗客の立つ向きに対して
不感性を持たせるために、所定の原点に対するモーメン
トを求めて判定するようにしてもよく、これもこの乗客
数検出処理における具体的項目の一つである。また、こ
の方法では閉曲線が接近して来た場合には判定がむつか
しくなつてくるが、その場合には単に乗客が多数と判断
すればよく、従つて、この点はほとんど障害とはならな
い。
次に第5図は異常徴候係数Ixのうちで、乗かご内乗客の
判別等を条件としてそれに対応した異常徴候係数Isの算
出を行なう処理の一実施例を処理520として示したもの
で、この要素の基本的な考え方は、子供はいたずら運転
などをする可能性があり、また男性と女性の組合せはあ
る種の犯罪発生の可能性があることに立脚している。
判別等を条件としてそれに対応した異常徴候係数Isの算
出を行なう処理の一実施例を処理520として示したもの
で、この要素の基本的な考え方は、子供はいたずら運転
などをする可能性があり、また男性と女性の組合せはあ
る種の犯罪発生の可能性があることに立脚している。
この処理520に入ると、判定521で子供だけが乗つている
かどうかの判定を行い、YESであれば処理522で可能性中
程度の係数Is=l2の設定を行う。成人の場合、判定523
で男女の組合せかどうかを判定し、YESであれば可能性
が高いと判定し、処理524で係数Is=l3の設定を行う。N
Oであれば可能性はそれほど高くないとして係数Is=l1
を処理525で設定する。
かどうかの判定を行い、YESであれば処理522で可能性中
程度の係数Is=l2の設定を行う。成人の場合、判定523
で男女の組合せかどうかを判定し、YESであれば可能性
が高いと判定し、処理524で係数Is=l3の設定を行う。N
Oであれば可能性はそれほど高くないとして係数Is=l1
を処理525で設定する。
ところで、この第5図の実施例においても、子供、性別
は既知として判定アルゴリズムを示したが、これらの基
礎情報に関する具体的判定方法の一例について示すと次
のようなものとなる。
は既知として判定アルゴリズムを示したが、これらの基
礎情報に関する具体的判定方法の一例について示すと次
のようなものとなる。
まず、子供と大人の違いは閉曲線周囲長、面積ともにあ
らかじめ記憶してある大人の標準値よりも小さいことか
ら判定がつく。一方、性別判定は、たとえば骨格線抽出
を行つて肩幅の長さを求めると女性ではやや狭く、又頭
部閉曲線内の黒点が多いなどから具体的な性別判定を行
なうことができる。従つて、このときのフローチヤート
の一例を示すと、第6図のようになる。
らかじめ記憶してある大人の標準値よりも小さいことか
ら判定がつく。一方、性別判定は、たとえば骨格線抽出
を行つて肩幅の長さを求めると女性ではやや狭く、又頭
部閉曲線内の黒点が多いなどから具体的な性別判定を行
なうことができる。従つて、このときのフローチヤート
の一例を示すと、第6図のようになる。
次に、第7図は乗客の移動速度を条件とした異常徴候係
数Ivの算出を行なう処理の一実施例を、処理530として
示したもので、この処理の基本的な考え方は、エレベー
ター運転時には乗客はあまり動きまわらないという点に
ある。
数Ivの算出を行なう処理の一実施例を、処理530として
示したもので、この処理の基本的な考え方は、エレベー
ター運転時には乗客はあまり動きまわらないという点に
ある。
この処理530に入ると、判定531で乗客の移動速度を調
べ、移動速度が早ければ処理532で犯罪可能性が高いと
して係数Iv=m3の設定を行ない、NOのときにはそれ程の
問題はないとして処理533で係数Iv=m1を設定するので
ある。なお、このときの処理531での判断に必要な移動
速度の検出は、例えば、次のようにして行なえばよい。
すなわち、第2図で説明したように、この実施例では画
像の前処理が一定の時間間隔で行なわれているので、乗
客を表わす閉曲線の特定点、例えば重心点の座標変化を
調べてやれば、その閉曲線で表わされている乗客の移動
速度を求めることができるのである。
べ、移動速度が早ければ処理532で犯罪可能性が高いと
して係数Iv=m3の設定を行ない、NOのときにはそれ程の
問題はないとして処理533で係数Iv=m1を設定するので
ある。なお、このときの処理531での判断に必要な移動
速度の検出は、例えば、次のようにして行なえばよい。
すなわち、第2図で説明したように、この実施例では画
像の前処理が一定の時間間隔で行なわれているので、乗
客を表わす閉曲線の特定点、例えば重心点の座標変化を
調べてやれば、その閉曲線で表わされている乗客の移動
速度を求めることができるのである。
次に、第8図は乗かごに乗客が乗込んで来たときの状態
を条件とした異常徴候係数Irの算出を行なう処理の一実
施例を、処理540として示したもので、この実施例の基
本的な考え方は別々のフロアから乗込んだ2人の乗客間
に問題が発生するよりも、同時に乗込んだ2人の乗客間
に問題が発生する方が確率的に高いという点に立脚して
いる。
を条件とした異常徴候係数Irの算出を行なう処理の一実
施例を、処理540として示したもので、この実施例の基
本的な考え方は別々のフロアから乗込んだ2人の乗客間
に問題が発生するよりも、同時に乗込んだ2人の乗客間
に問題が発生する方が確率的に高いという点に立脚して
いる。
この処理540に進むと、判定541で同時に2人の乗客が乗
込んだかどうかの判定を行い、YESであれば係数Irを処
理542でn3と高く設定し、NOであれば係数Irを処理543で
n1と低く設定するのである。
込んだかどうかの判定を行い、YESであれば係数Irを処
理542でn3と高く設定し、NOであれば係数Irを処理543で
n1と低く設定するのである。
次に、第9図は乗かご内で乗客が立つている位置と、そ
の向いている方向とを条件とした異常徴候係数Ipの算出
を行なうようにした処理の一実施例を、処理550として
示したもので、この実施例の基本的な考え方は、乗客の
相対距離がはなれていれば問題は発生しにくく、また向
き合つておらずドアに向つて立つていれば問題ないとい
う点に立脚している。
の向いている方向とを条件とした異常徴候係数Ipの算出
を行なうようにした処理の一実施例を、処理550として
示したもので、この実施例の基本的な考え方は、乗客の
相対距離がはなれていれば問題は発生しにくく、また向
き合つておらずドアに向つて立つていれば問題ないとい
う点に立脚している。
この処理550に入ると、判定551で乗客が複数かどうかの
判断をしてYESであれば次に判定553で相対位置を調べ、
近ければ向かい合つているかどうかを判定554で調べ、Y
ESであれば処理555で犯罪等発生の可能性高いとして係
数Ip=O3を設定し、向かい合つていなければ可能性中程
度として係数Ip=O2を処理556で設定する。一方、判定5
51でNO、判定553でYESにそれぞれなつたときには、可能
性は低いとして処理552で係数Ip=O1の設定が行なわれ
る。
判断をしてYESであれば次に判定553で相対位置を調べ、
近ければ向かい合つているかどうかを判定554で調べ、Y
ESであれば処理555で犯罪等発生の可能性高いとして係
数Ip=O3を設定し、向かい合つていなければ可能性中程
度として係数Ip=O2を処理556で設定する。一方、判定5
51でNO、判定553でYESにそれぞれなつたときには、可能
性は低いとして処理552で係数Ip=O1の設定が行なわれ
る。
ところで、この第9図の実施例では、基礎情報として乗
かご内での乗客の相対距離と、各乗客の向きが用いられ
ている。
かご内での乗客の相対距離と、各乗客の向きが用いられ
ている。
そこで、これらのうち、相対距離情報については、例え
ば、第7図の実施例の場合と同様に、各乗客を表わす閉
曲線の重心を求め、これらの重心間の距離を算出して求
めるようにすればよい。一方、乗客の向きを表わす情報
については、例えば、各乗客を表わす閉曲線の骨格線抽
出を行つて肩幅方向の線を求め、各線のなす角度と重心
点距離から乗客が向き合つているかどうかの判定を行な
つて求めるようにすればよい。
ば、第7図の実施例の場合と同様に、各乗客を表わす閉
曲線の重心を求め、これらの重心間の距離を算出して求
めるようにすればよい。一方、乗客の向きを表わす情報
については、例えば、各乗客を表わす閉曲線の骨格線抽
出を行つて肩幅方向の線を求め、各線のなす角度と重心
点距離から乗客が向き合つているかどうかの判定を行な
つて求めるようにすればよい。
こうして各種の条件のもとで各種の異常徴候係数Ix(I
n,Is,Iv,Ir,Ip)を求めたあとは、第2図から明らかな
ように、これらの係数により総合異常係数Fの算出と、
これによる評価を行なう処理600が実行されることによ
り、従つて、次に、この処理600の一実施例について説
明する。
n,Is,Iv,Ir,Ip)を求めたあとは、第2図から明らかな
ように、これらの係数により総合異常係数Fの算出と、
これによる評価を行なう処理600が実行されることによ
り、従つて、次に、この処理600の一実施例について説
明する。
第10図において、この実施例による処理600が実行され
ると、まず、処理601では前述した各要素係数In,Is,Iv,
Ir,Ipから総合した異常係数Fを算出する。なお、この
実施例では各要素係数の和により異常係数Fを求めるよ
うに構成してあるが、たとえば移動速度による係数Ivと
位置による係数Ipのように相乗効果を有する係数につい
ては、各係数の和を求めるだけではなく、これら係数の
積の項を導入することも有効である。次に判定602で総
合異常係数Fの値が十分大きいかどうか調べ、YESであ
れば処理603で救出運転等の指示を第1図に示したエレ
ベーター制御装置8に与える。
ると、まず、処理601では前述した各要素係数In,Is,Iv,
Ir,Ipから総合した異常係数Fを算出する。なお、この
実施例では各要素係数の和により異常係数Fを求めるよ
うに構成してあるが、たとえば移動速度による係数Ivと
位置による係数Ipのように相乗効果を有する係数につい
ては、各係数の和を求めるだけではなく、これら係数の
積の項を導入することも有効である。次に判定602で総
合異常係数Fの値が十分大きいかどうか調べ、YESであ
れば処理603で救出運転等の指示を第1図に示したエレ
ベーター制御装置8に与える。
ここで救出運転指示の具体例を示すと、上記総合異常係
数Fが十分大きいことを検出したら、ただちに全階に対
して呼びを作成し、現在の状態で停止し得る最も近い階
床に停止させ、開扉待機状態にするのである。又は検出
したら最もフロア側待ち客の多い階、たとえば基準階へ
直行し開扉待機状態にするようにしてもよい。
数Fが十分大きいことを検出したら、ただちに全階に対
して呼びを作成し、現在の状態で停止し得る最も近い階
床に停止させ、開扉待機状態にするのである。又は検出
したら最もフロア側待ち客の多い階、たとえば基準階へ
直行し開扉待機状態にするようにしてもよい。
第10図に戻り、判定602での結果がNOとなつたときには
異常係数Fが中程度であるか否かの判定604で行い、YES
であれば処理605で警告発生等の指示をエレベーター制
御装置8に与える。異常係数が小さい場合には処理606
を通り、特別な警告等の発生は行なわずに処理を終わ
る。
異常係数Fが中程度であるか否かの判定604で行い、YES
であれば処理605で警告発生等の指示をエレベーター制
御装置8に与える。異常係数が小さい場合には処理606
を通り、特別な警告等の発生は行なわずに処理を終わ
る。
なお、ここでいう警告発生処理の内容としては、例えば
次のようなものを設定すればよい。
次のようなものを設定すればよい。
(1)犯罪等発生の可能性が高まつたことを管理人室や
保安集中管理所などに警告表示する。
保安集中管理所などに警告表示する。
(2)当該乗かご内に対して、その乗かごによるかご内
呼びは全てキヤンセルされ、非常救出運転に入る旨、或
いはその可能性がある旨の放送を行ない、その乗かご内
の異常の拡大に対して心理的な抑圧を与える。
呼びは全てキヤンセルされ、非常救出運転に入る旨、或
いはその可能性がある旨の放送を行ない、その乗かご内
の異常の拡大に対して心理的な抑圧を与える。
従つて、以上説明したように、この実施例によれば、乗
かご内での犯罪等の発生の可能性が高まつたことを、人
間の判断によることなく常に確実に、しかも自動的に検
出することができるから、警告発生処理や救出運転処理
などの防犯処理を自動的に充分な信頼性を保つて実行す
ることができる。
かご内での犯罪等の発生の可能性が高まつたことを、人
間の判断によることなく常に確実に、しかも自動的に検
出することができるから、警告発生処理や救出運転処理
などの防犯処理を自動的に充分な信頼性を保つて実行す
ることができる。
次に、総合異常係数Fによる防犯処理の他の一実施例を
第11図に示す。
第11図に示す。
この第11図の実施例は5台のエレベーターを備えたシス
テムに本発明を適用したもので、2-1〜2-5は各号機の乗
かご、4-1〜4-5はテレビジヨンカメラ、7-5〜7-5は処理
装置、17は選択制御装置、18は切換装置、19は画像デイ
スプレイ装置、そして20は例えば管理人を表わす。
テムに本発明を適用したもので、2-1〜2-5は各号機の乗
かご、4-1〜4-5はテレビジヨンカメラ、7-5〜7-5は処理
装置、17は選択制御装置、18は切換装置、19は画像デイ
スプレイ装置、そして20は例えば管理人を表わす。
選択制御装置17は各号機の乗かご2-1〜2-5にそれぞれ設
けられている処理装置7-1〜7-5によつて出力されている
それぞれの総合異常係数F1〜F5を取り込み、それらのう
ちで最大値を示しているものを検出し、これに対応した
号機の乗かごを選択した上でその乗かごからの画像信号
に対して切換装置18を切換制御する働きをする。
けられている処理装置7-1〜7-5によつて出力されている
それぞれの総合異常係数F1〜F5を取り込み、それらのう
ちで最大値を示しているものを検出し、これに対応した
号機の乗かごを選択した上でその乗かごからの画像信号
に対して切換装置18を切換制御する働きをする。
従つて、この実施例によれば、画像デイスプレイ装置19
のモニタ面には、複数の乗かご2-1〜2-5のうちで犯罪等
発生の可能性が一番高いと判断された乗かご内の画像が
常に自動的に選択されて映出されるため、犯罪等発生の
可能性が高い乗かごについてだけ集中的に監視を行なう
ことができ、監視の効率化が図られ、注意力が散漫にな
る虞れをなくし、高い信頼性を保つことができる。
のモニタ面には、複数の乗かご2-1〜2-5のうちで犯罪等
発生の可能性が一番高いと判断された乗かご内の画像が
常に自動的に選択されて映出されるため、犯罪等発生の
可能性が高い乗かごについてだけ集中的に監視を行なう
ことができ、監視の効率化が図られ、注意力が散漫にな
る虞れをなくし、高い信頼性を保つことができる。
なお、画像デイスプレイ装置19を各号機ごとに全部設
け、それぞれごとの画像映出を総合異常係数Fに応じて
オン・オフ制御するようにしてもよく、この場合でも、
防犯上必要が生じた乗かご内の画像だけが映出されるた
め、監視を集中して確実に行なうことができる。
け、それぞれごとの画像映出を総合異常係数Fに応じて
オン・オフ制御するようにしてもよく、この場合でも、
防犯上必要が生じた乗かご内の画像だけが映出されるた
め、監視を集中して確実に行なうことができる。
ところで、本発明は、従来から提案されている音声や振
動による方法と組合わせて実施することも可能であり、
この場合の一実施例について第12図と第13図により説明
する。
動による方法と組合わせて実施することも可能であり、
この場合の一実施例について第12図と第13図により説明
する。
この実施例では、乗かごに、乗かご内の音声を検出する
センサ、つまりマイクロホンと、乗かごの振動や揺動
(以下、振動等という)を検出するセンサとを設け、こ
れらのセンサにより音声情報と振動等情報とを処理装置
に入力し、これらの情報による異常徴候係数SとBとを
算出し、上記した係数Ixに対してこれらの係数S、Bを
も含めて総合異常係数Fを求めるようにしたもので、ま
ず、第12図はこれらの係数S、Bの算出のための処理の
一実施例を。処理560として示したものであり、判定561
では乗かごに振動等が現われた場合、その周波数分布や
振幅の程度などによりYESとNOの判定を行ない、判定結
果に応じて処理562と563で係数Bの設定をb1,b3のいず
れかとする。
センサ、つまりマイクロホンと、乗かごの振動や揺動
(以下、振動等という)を検出するセンサとを設け、こ
れらのセンサにより音声情報と振動等情報とを処理装置
に入力し、これらの情報による異常徴候係数SとBとを
算出し、上記した係数Ixに対してこれらの係数S、Bを
も含めて総合異常係数Fを求めるようにしたもので、ま
ず、第12図はこれらの係数S、Bの算出のための処理の
一実施例を。処理560として示したものであり、判定561
では乗かごに振動等が現われた場合、その周波数分布や
振幅の程度などによりYESとNOの判定を行ない、判定結
果に応じて処理562と563で係数Bの設定をb1,b3のいず
れかとする。
また、判定564では、音声情報に関して同様に振幅レベ
ルや周波数分布によるチエツクを行ない、その結果に応
じて係数s=s1又はS=s3の設定を処理565又は566で行
なう。
ルや周波数分布によるチエツクを行ない、その結果に応
じて係数s=s1又はS=s3の設定を処理565又は566で行
なう。
一方、第10図の処理600に代えて第13図に示す処理610を
用い、これにより総合異常係数Fの算出を行なう。な
お、この処理610は、係数BとSが加わつたことによ
り、処理600における処理601の内容が処理611のように
変えてあるだけであるから、詳しい説明は省略する。
用い、これにより総合異常係数Fの算出を行なう。な
お、この処理610は、係数BとSが加わつたことによ
り、処理600における処理601の内容が処理611のように
変えてあるだけであるから、詳しい説明は省略する。
従つて、この実施例によれば、画像情報に加えて振動や
音声による情報に基づく多面的な判断が可能になるた
め、犯罪等の発生の可能性の検出に限らず、他の異常も
確実に検出することができる。例えば、乗客がほとんど
移動していないのに振動等が現れた場合には、犯罪等の
発生とは無関係で、この場合にはエレベーター装置自体
に異常が発生したことを意味し、誤検出を少くすること
ができる。
音声による情報に基づく多面的な判断が可能になるた
め、犯罪等の発生の可能性の検出に限らず、他の異常も
確実に検出することができる。例えば、乗客がほとんど
移動していないのに振動等が現れた場合には、犯罪等の
発生とは無関係で、この場合にはエレベーター装置自体
に異常が発生したことを意味し、誤検出を少くすること
ができる。
なお、以上の実施例では、画像情報の取込みにテレビジ
ヨンカメラを用いているが、これに代えて安価な一次元
ラインセンサを用いても本発明の実施は可能で、多少の
機能の低下はあるものの大幅なコストダウンが可能にな
る。
ヨンカメラを用いているが、これに代えて安価な一次元
ラインセンサを用いても本発明の実施は可能で、多少の
機能の低下はあるものの大幅なコストダウンが可能にな
る。
以上説明したように、本発明によれば、エレベーターの
乗かご内の状況を画像情報として取込むことにより、画
像処理技法の適用を可能にし、これにより乗かご内での
乗客の行動分析を行ない、犯罪等発生の可能性を情報処
理の結果として自動的に定量化して求めることができる
ようにしたので、従来技術の欠点を除き、判断に人間の
介在を要せず、常に確実に防犯処理を自動的に行なわ
せ、高信頼性を保ちながら省力化を充分に行なうことが
できるエレベーターの防犯装置を容易に提供することが
できる。
乗かご内の状況を画像情報として取込むことにより、画
像処理技法の適用を可能にし、これにより乗かご内での
乗客の行動分析を行ない、犯罪等発生の可能性を情報処
理の結果として自動的に定量化して求めることができる
ようにしたので、従来技術の欠点を除き、判断に人間の
介在を要せず、常に確実に防犯処理を自動的に行なわ
せ、高信頼性を保ちながら省力化を充分に行なうことが
できるエレベーターの防犯装置を容易に提供することが
できる。
第1図は本発明によるエレベーターの防犯装置の一実施
例を示すブロック図、第2図及び第3図は動作説明用の
フローチヤート、第4図は乗客検出の原理を示す説明
図、第5図、第6図、第7図、第8図、第9図、それに
第10図は動作説明用のフローチヤート、第11図は防犯処
理の他の一実施例を示すブロック図、第12図及び第13図
は本発明の他の一実施例の動作を示すフローチヤートで
ある。 1……ビルなどの床、2……エレベーターの乗かご、3
……ロープ、4……テレビジヨンカメラ、7……処理装
置、8……エレベーター制御装置。
例を示すブロック図、第2図及び第3図は動作説明用の
フローチヤート、第4図は乗客検出の原理を示す説明
図、第5図、第6図、第7図、第8図、第9図、それに
第10図は動作説明用のフローチヤート、第11図は防犯処
理の他の一実施例を示すブロック図、第12図及び第13図
は本発明の他の一実施例の動作を示すフローチヤートで
ある。 1……ビルなどの床、2……エレベーターの乗かご、3
……ロープ、4……テレビジヨンカメラ、7……処理装
置、8……エレベーター制御装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 金崎 守男 茨城県日立市幸町3丁目1番1号 株式会 社日立製作所日立研究所内 (56)参考文献 特開 昭58−207267(JP,A)
Claims (6)
- 【請求項1】乗かご内をモニタする画像センサを備え、
このセンサの出力に基づいて防犯処理を行なう方式のエ
レベーターの防犯装置において、 上記画像センサの出力信号から乗かご内の乗客画像デー
タを抽出する乗客検出手段と、 上記乗客画像データを分析して乗かご内の乗客数、乗客
の性別、乗客は大人か子供かの別、乗客の移動速度、乗
客が乗かごに乗込んできたときの状態、乗客の相対距
離、及び乗客の向きのうち個々のデータそのものの異常
値に基づく少なくとも2種の異常徴候係数を出力するデ
ータ分析手段と、 これら少なくとも2種の異常徴候係数の組合わせを判断
して犯罪発生の可能性を表わす総合異常係数を出力する
判定手段とを設け、 この総合異常係数が所定値を超えたとき防犯処理を行な
うように構成したことを特徴とするエレベーターの防犯
装置。 - 【請求項2】特許請求の範囲第1項において、上記防犯
処理が乗かごの救出運転制御で構成されていることを特
徴とするエレベーターの防犯装置。 - 【請求項3】特許請求の範囲第1項において、上記防犯
処理がモニタ画像の選択的映出制御で構成されているこ
とを特徴とするエレベーターの防犯装置。 - 【請求項4】乗かご内をモニタする画像センサと、乗か
ご内をモニタする音響センサ及び振動センサの少くとも
一方のセンサとを備え、これらセンサの出力に基づいて
防犯処理を行なう方式のエレベーターの防犯装置におい
て、 上記画像センサの出力信号から乗かご内の乗客画像デー
タを抽出する乗客検出手段と、 上記音響センサの出力信号から乗客の音声データを抽出
する音声検出手段及び上記振動センサの出力信号から特
定の振動データを抽出する振動検出手段の少くとも一方
の検出手段と、 上記乗客画像データを分析して乗かご内の乗客数、乗客
の性別、乗客は大人か子供かの別、乗客の移動速度、乗
客が乗かごに乗込んできたときの状態、乗客の相対距
離、及び乗客の向きのうち個々のデータそのものの異常
値に基づく少なくとも2種の異常徴候係数を出力するデ
ータ分析手段と、 上記音声データ及び振動データの少くとも一方のデータ
とを分析して少くとも1種の異常徴候係数を出力するデ
ータ分析手段と、 これら異常徴候係数の組合わせを判断して犯罪発生の可
能性を表わす総合異常係数を出力する判定手段とを設
け、 この総合異常係数が所定値を超えたとき防犯処理を行な
うように構成したこを特徴とするエレベーターの防犯装
置。 - 【請求項5】特許請求の範囲第4項において、上記防犯
処理が乗かごの救出運転制御で構成されていることを特
徴とするエレベーターの防犯装置。 - 【請求項6】特許請求の範囲第4項において、上記防犯
処理がモニタ画像の選択的映出制御で構成されているこ
とを特徴とするエレベーターの防犯装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59237472A JPH0674114B2 (ja) | 1984-11-13 | 1984-11-13 | エレベ−タ−の防犯装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59237472A JPH0674114B2 (ja) | 1984-11-13 | 1984-11-13 | エレベ−タ−の防犯装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS61119580A JPS61119580A (ja) | 1986-06-06 |
JPH0674114B2 true JPH0674114B2 (ja) | 1994-09-21 |
Family
ID=17015833
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP59237472A Expired - Lifetime JPH0674114B2 (ja) | 1984-11-13 | 1984-11-13 | エレベ−タ−の防犯装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0674114B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007261722A (ja) * | 2006-03-28 | 2007-10-11 | Megachips System Solutions Inc | エレベータかご内の表示装置およびエレベータかご内の表示方法 |
JP2008046734A (ja) * | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Hitachi Building Systems Co Ltd | エレベーター乗客検出装置 |
JP2021508386A (ja) * | 2018-11-09 | 2021-03-04 | ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド | 車両内の争いを検出するためのシステムおよび方法 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0533500Y2 (ja) * | 1985-10-28 | 1993-08-25 | ||
JPS6312579A (ja) * | 1986-07-04 | 1988-01-19 | 清水建設株式会社 | エレベ−タにおける人工知能型セキユリテイシステム |
WO2004083090A1 (ja) * | 2003-03-18 | 2004-09-30 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | エレベータの非常止め装置 |
JP4935014B2 (ja) * | 2005-07-22 | 2012-05-23 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | エレベータの防犯運転装置及び防犯運転設定変更方法 |
JP2010026955A (ja) * | 2008-07-24 | 2010-02-04 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | 建物遠隔監視システム |
JP5301973B2 (ja) * | 2008-12-09 | 2013-09-25 | 株式会社竹中工務店 | 犯罪防止装置およびプログラム |
JP5833995B2 (ja) * | 2012-10-05 | 2015-12-16 | 株式会社日立ビルシステム | エレベータの異常監視装置 |
CN108367886B (zh) * | 2015-12-18 | 2020-07-14 | 三菱电机株式会社 | 电梯控制装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS58207267A (ja) * | 1982-05-28 | 1983-12-02 | フジテック株式会社 | エレベ−タのかご内異常検出装置 |
-
1984
- 1984-11-13 JP JP59237472A patent/JPH0674114B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007261722A (ja) * | 2006-03-28 | 2007-10-11 | Megachips System Solutions Inc | エレベータかご内の表示装置およびエレベータかご内の表示方法 |
JP2008046734A (ja) * | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Hitachi Building Systems Co Ltd | エレベーター乗客検出装置 |
JP2021508386A (ja) * | 2018-11-09 | 2021-03-04 | ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド | 車両内の争いを検出するためのシステムおよび方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS61119580A (ja) | 1986-06-06 |
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