JPH10312448A - Number of person detector and elevator control system using the same - Google Patents
Number of person detector and elevator control system using the sameInfo
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- JPH10312448A JPH10312448A JP9123983A JP12398397A JPH10312448A JP H10312448 A JPH10312448 A JP H10312448A JP 9123983 A JP9123983 A JP 9123983A JP 12398397 A JP12398397 A JP 12398397A JP H10312448 A JPH10312448 A JP H10312448A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は画像から人の人数
を検出する人数検出装置に関するものであり、さらにこ
の人数検出装置を用いたエレベータ制御システムに関す
るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for detecting the number of persons from an image, and more particularly to an elevator control system using the apparatus.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来の人数検出装置としては、混雑度検
出装置として、持開平３−１９５９２２号公報に開示さ
れたものがある。この混雑度検出装置は、図１１に示す
ように、「待ち客がいないときのビデオメモリの内容を
読み込んで」（ステップ３０１）、これを「基準データ
としてデータメモリに記憶」させておき（ステップ３０
２）、次に待ち客がいるときの「ビデオメモリの内容を
読み込んで」（ステップ３０３）、「基準データと比
較」して（ステップ３０４）、「待ち客がいるか」どう
かを検出している（ステップ３０５）。すなわち、人が
いないときの結果を基準データとしてデータメモリに記
憶させておき（ステップ３０２）、現在のビデオ画像と
比較し（ステップ３０４）、明るさの差が所定値以上の
画素を抽出して、これを待ち客としている。2. Description of the Related Art As a conventional apparatus for detecting the number of people, there is a congestion degree detecting apparatus disclosed in Japanese Unexamined Patent Publication No. 3-195922. As shown in FIG. 11, the congestion degree detection apparatus "reads the contents of the video memory when there is no waiting customer" (step 301), and "stores it in the data memory as reference data" (step 301). 30
2) Next, "read the contents of the video memory" when there is a waiting person (step 303) and compare with the reference data (step 304) to detect "whether there is a waiting person". (Step 305). That is, the result when there is no person is stored in the data memory as reference data (step 302), compared with the current video image (step 304), and pixels having a difference in brightness equal to or more than a predetermined value are extracted. , This is waiting.
【０００３】また、エレベータの運転制御のための動体
抽出装置として、持開平５−１５５５３９号公報に開示
されたものがある。この動体抽出装置は、図１２に示す
ように、画像入力手段４０１から切り替えスイッチ４０
２を介して得られた信号から背景画像抽出手段４０３で
背景画像を抽出し、この背景画像の出力と、画像入力手
段１から直接得られる現画像出力とから、動体抽出手段
４０４で両者の差分をとり動体を抽出している。すなわ
ち、まず背景画像を取得し、確定した背景によって動体
抽出モードに入り、現時点の画像から設定された背景を
除去して動体を抽出している。A moving body extracting apparatus for controlling the operation of an elevator is disclosed in Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-155538. As shown in FIG. 12, the moving object extracting apparatus includes a switch 40 from an image input unit 401.
A background image is extracted by a background image extracting unit 403 from a signal obtained through the signal input unit 2, and a moving object extracting unit 404 calculates a difference between the output of the background image and the current image output directly obtained from the image input unit 1. To extract moving objects. That is, first, a background image is acquired, the moving object extraction mode is entered according to the determined background, and the moving object is extracted by removing the set background from the current image.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の混雑度検出装置及び動体抽出装置は、いずれも背景画
像を得るためには人が全く映らない状況が必要であっ
た。また、そのような背景画像をその取り込むタイミン
グを得ることは大変困難であり、人為的にそのような状
況を作らざるを得ない場合もあり、現実的なシステムと
は言えない問題点があった。However, these congestion degree detection devices and moving object extraction devices both require a situation in which no person is shown in order to obtain a background image. In addition, it is very difficult to obtain the timing for capturing such a background image, and in some cases, such a situation must be artificially created, which has been a problem that cannot be said to be a realistic system. .
【０００５】また、いずれも背景を一度決定した後、自
動的に更新することができず、周囲の環境変化、例えば
明るさが変わったり、植木鉢が途中から置かれたり、と
いった変化に対応できないばかりか、そのままでは永遠
に計測ミスを続けてしまうという、問題があった。[0005] Further, in each case, once the background is determined, it cannot be updated automatically, and it cannot cope with changes in the surrounding environment, for example, changes in brightness or when a flowerpot is placed halfway. Or, there is a problem that measurement errors continue forever if they are left as they are.
【０００６】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、周囲の環境が変化しても、背景の
変化に対応して、常に正しい人数を検出する人数検出装
置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problem, and provides a number detection device that always detects a correct number of people in response to a change in background even when the surrounding environment changes. The purpose is to:
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】この発明の人数検出装置
は、現画像を入力する現画像入力手段と、前記現画像入
力手段により入力された画像を現画像として記憶する現
画像メモリと、前記現画像メモリの変化を一定の時間遅
れを以って追随する背景画像メモリと、前記背景画像メ
モリを更新する背景画像更新手段と、前記現画像メモリ
と前記背景画像メモリとを比較して人部を抽出する人部
抽出手段と、前記人部抽出手段の抽出結果から人数を計
数する人数計数手段とを備え、前記背景画像更新手段
は、定められた階調数の範囲内で、一定時間間隔で、前
記背景画像メモリの画素値を前記現画像メモリの画素値
に置き換えることにより、一定の時間遅れを以って前記
背景画像メモリを前記現画像メモリに追随させてゆくよ
うに動作することを特徴とするものである。According to the present invention, there is provided a number-of-people detecting apparatus, comprising: a current image input means for inputting a current image; a current image memory for storing an image input by the current image input means as a current image; A background image memory that follows a change in the current image memory with a certain time delay, a background image updating unit that updates the background image memory, and a human unit that compares the current image memory with the background image memory And a person counting means for counting the number of persons from the extraction result of the person part extracting means, wherein the background image updating means has a predetermined time interval within a range of a predetermined number of gradations. By replacing the pixel value of the background image memory with the pixel value of the current image memory, an operation is performed such that the background image memory follows the current image memory with a certain time delay. It is an butterfly.
【０００８】また、この発明の人数検出装置は、現画像
を入力する現画像入力手段と、前記現画像入力手段によ
り入力された画像を現画像として記憶する現画像メモリ
と、前記現画像メモリの変化を一定の時間遅れを以って
追随する背景画像メモリと、前記背景画像メモリを更新
する背景画像更新手段と、前記現画像メモリの変化を前
記背景画像メモリより大きい所定の時間遅れを以って追
随する元背景画像メモリと、前記元背景画像メモリを更
新する元背景画像更新手段と、前記現画像メモリと前記
背景画像メモリとを比較して人部を抽出する人部抽出手
段と、前記人部抽出手段の抽出結果から人数を計数する
人数計数手段とを備え、前記元背景画像更新手段は、所
定の時間間隔で、定められた階調数の範囲内で、元背景
画像メモリの画素値を現画像メモリの画素値に置き換
え、所定の時間遅れを以って元背景画像を現画像に追随
させてゆくように更新し、前記背景画像更新手段は、前
記元背景画像メモリの画素値と前記現画像メモリの画素
値との差が特定値を超えるときは、定められた階調数の
範囲内で、一定時間間隔で、前記背景画像メモリの画素
値を前記現画像メモリの画素値に置き換えることによ
り、一定の時間遅れを以って前記背景画像メモリを前記
現画像メモリに追随させてゆくとともに、元背景画像メ
モリの画素値と現画像メモリの画素値との差が特定値以
下のときは、背景画像メモリの画素値を元背景画像メモ
リの画素値で置き換えるように動作することを特徴とす
るものである。The present invention also provides a number-of-people detecting apparatus, comprising: a current image input means for inputting a current image; a current image memory for storing an image input by the current image input means as a current image; A background image memory that follows a change with a certain time delay, a background image updating unit that updates the background image memory, and a change in the current image memory that has a predetermined time delay larger than the background image memory. An original background image memory that follows, an original background image updating means for updating the original background image memory, a human part extracting means for comparing the current image memory and the background image memory to extract a human part, Means for counting the number of persons from the extraction result of the person part extracting means, wherein the original background image updating means comprises a predetermined time interval, within a range of a predetermined number of gradations, a pixel of the original background image memory. Is replaced by the pixel value of the current image memory, and the original background image is updated so as to follow the current image with a predetermined time delay. When the difference from the pixel value of the current image memory exceeds a specific value, the pixel value of the background image memory is changed to the pixel value of the current image memory at regular time intervals within a predetermined range of the number of gradations. By replacing the background image memory with the current image memory with a certain time delay, the difference between the pixel value of the original background image memory and the pixel value of the current image memory is equal to or smaller than a specific value. In some cases, the pixel value of the background image memory is replaced with the pixel value of the original background image memory.
【０００９】また、この発明の人数検出装置は、前記人
数検出装置において、さらに前記人部抽出手段の２値化
時のしきい値を調整するしきい値調整手段を備えたこと
を特徴とするものである。Further, the number detecting device of the present invention is characterized in that the number detecting device further comprises a threshold value adjusting means for adjusting a threshold value when binarizing the human part extracting means. Things.
【００１０】次に、この発明のエレベータ制御システム
は、前記現画像入力手段によりエレベータの扉前乗場の
画像を入力し、エレベータの扉前乗場待ち客の人数を計
数するようにした請求項１ないし３のいずれかに記載の
人数検出装置と、この人数検出装置の出力によりエレベ
ータかごの運転制御を行うエレベータ制御装置とを備え
たことを特徴とするものである。Next, in the elevator control system according to the present invention, the current image input means inputs an image of the landing in front of the door of the elevator and counts the number of passengers waiting for the landing in front of the door of the elevator. 3. An elevator control device for controlling the operation of an elevator car based on the output of the number detection device according to any one of (3) to (3).
【００１１】また、この発明のエレベータ制御システム
は、前記現画像入力手段によりエレベータかご内部の画
像を入力し、エレベータかご内部の人数を計数するよう
にした請求項１ないし３のいずれかに記載の人数検出装
置と、この人数検出装置の出力によりエレベータかごの
運転制御を行うエレベータ制御装置とを備えたことを特
徴とするものである。The elevator control system according to any one of claims 1 to 3, wherein the current image input means inputs an image inside the elevator car and counts the number of persons inside the elevator car. It is characterized by comprising a number of people detecting device and an elevator control device for controlling the operation of the elevator car by the output of the number of people detecting device.
【００１２】また、この発明のエレベータ制御システム
は、前記現画像入力手段を複数備え、これら複数の現画
像入力手段によりエレベータの扉前乗場の画像及びエレ
ベータかご内部の画像を入力し、エレベータの扉前乗場
待ち客の人数及びエレベータかご内部の人数を計数する
ようにした請求項１ないし３のいずれかに記載の人数検
出装置と、この人数検出装置の出力によりエレベータか
ごの運転制御を行うエレベータ制御装置とを備えたこと
を特徴とするものである。Further, the elevator control system of the present invention includes a plurality of the current image input means, and inputs an image of the landing in front of the door of the elevator and an image of the inside of the elevator car by using the plurality of the current image input means. The number of people waiting in front of the elevator and the number of people inside the elevator car are counted, and an elevator control for controlling the operation of the elevator car based on the output of the number of people detecting device. And a device.
【００１３】[0013]
【発明の実施の形態】以下、この発明の好適な実施の形
態を図面に基づいて説明する。なお、図中、同一の符号
は同一又は相当部分を示す。Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
【００１４】実施の形態１．図１及び図２はこの発明の
実施の形態１の人数検出装置の構成と動作を説明するた
めの図である。図１は全体構成を示す構成ブロック図
で、１はカメラなどの画像入力手段、２は画像入力手段
からの信号を現画像として記憶する現画像メモリ、３は
現画像を用いて元背景画像４（追って説明する）を更新
する元背景画像更新手段、４は背景画像（追って説明す
る）の更新時に利用される元背景画像を記憶する元背景
画像記憶メモリ、５は背景画像を更新する背景画像更新
手段、６は背景画像を記憶する背景画像メモリである。Embodiment 1 1 and 2 are diagrams for explaining the configuration and operation of the number detection device according to Embodiment 1 of the present invention. FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration. 1 is an image input means such as a camera, 2 is a current image memory for storing a signal from the image input means as a current image, 3 is an original background image 4 using the current image. Original background image updating means for updating (described later), 4 is an original background image storage memory for storing an original background image used when updating a background image (described later), 5 is a background image for updating the background image The updating means 6 is a background image memory for storing a background image.
【００１５】また、７は現画像と背景画像を用いて人部
を抽出する人部抽出手段、８は人部抽出手段７によって
得られた人部画像から人数を計数する人数計数手段、９
は人部抽出手段７の２値化時のしきい値を調整するしき
い値調整手段、１０は検出された人数である。Reference numeral 7 denotes a person extracting means for extracting a person using the current image and the background image; 8, a number counting means for counting the number of persons from the person image obtained by the person extracting means 7;
Is a threshold value adjusting means for adjusting the threshold value when binarizing the human part extracting means 7, and 10 is the detected number of persons.
【００１６】図２は、人数検知のフローチャートであ
る。以下に、図１〜図２を参照して、この実施の形態１
の人数検出装置の動作を説明する。先ず、スイッチを入
れて、図１の装置の動作をスタートさせる（図２のフロ
ーチヤートではステップ２１のＳＴＡＲＴにあたる。） 画像入力手段１はＣＣＤカメラや人工網膜チップカメラ
で構成され、視野内の画像を取り込む。取り込んだ画像
は現画像メモリ２に蓄えられる。（以上は、フローチャ
ートではステップ２２の現画像取得である。）FIG. 2 is a flowchart for detecting the number of people. The first embodiment will be described below with reference to FIGS.
The operation of the number detection device will be described. First, the user turns on the switch to start the operation of the apparatus in FIG. 1 (this corresponds to START in step 21 in the flowchart in FIG. 2). The image input means 1 is composed of a CCD camera or an artificial retinal chip camera, Take in. The captured image is stored in the current image memory 2. (The above is the acquisition of the current image in step 22 in the flowchart.)
【００１７】次に、元背景画像更新手段３は、スタート
直後の第１回目の信号取り込み時は何もせず、そのまま
現画像メモリ２の画像を元背景画像メモリ４に渡す。そ
れ以降は元背景画像メモリ４の画像情報を、現画像メモ
リ２の画像情報を用いて、定められた時間遅れをもって
現画像に近づいてゆくように更新していく。このプロセ
スについては、後に詳しく述べる。（以上は、フローチ
ャートではステップ２３の元背景画像取得／更新であ
る。）Next, the original background image updating means 3 does nothing at the time of the first signal acquisition immediately after the start, and passes the image of the current image memory 2 to the original background image memory 4 as it is. Thereafter, the image information of the original background image memory 4 is updated using the image information of the current image memory 2 so as to approach the current image with a predetermined time delay. This process will be described in detail later. (The above is the acquisition / update of the original background image in step 23 in the flowchart.)
【００１８】次に、背景画像更新手段５は、スタート直
後の第１回目の信号取り込み時は何もせず、そのまま現
画像メモリ２の画像を背景画像メモリ６に渡す。それ以
降は背景画像メモリ６の画像情報を、現画像メモリ２及
び元背景画像メモリ４の画像情報を用いて、更新してい
く。通常、現画像メモリは、定められた時間遅れをもっ
て、現画像メモリに近づいて行くように更新される。詳
しくは後に述べる。（以上は、フローチャートではステ
ップ２４の背景画像取得／更新である。）Next, the background image updating means 5 does nothing at the time of the first signal acquisition immediately after the start, and passes the image of the current image memory 2 to the background image memory 6 as it is. Thereafter, the image information in the background image memory 6 is updated using the image information in the current image memory 2 and the original background image memory 4. Usually, the current image memory is updated so as to approach the current image memory with a predetermined time delay. Details will be described later. (The above is the background image acquisition / update in step 24 in the flowchart.)
【００１９】次に、人部抽出手段７では、現画像メモリ
２の画像情報から背景画像メモリ５の画像情報を減算
し、人部と背景を分離し人部のみ浮き上がらせる。その
後、後述のしきい値調整手段９で決められたしきい値に
より２値化する。なお、２値化では、人部全体を浮き上
がらせるための絶対値での２値化と、人の頭部を浮き上
がらせるための黒の２値化とのどちらかまたは両方を行
う。（以上は、フローチャートではステップ２５の人部
抽出である。）Next, the human part extracting means 7 subtracts the image information of the background image memory 5 from the image information of the current image memory 2 to separate the human part from the background and to make only the human part float. Thereafter, binarization is performed using a threshold value determined by a threshold value adjusting means 9 described later. In the binarization, one or both of binarization with an absolute value for raising the whole human part and black for raising the head of a person are performed. (The above is the extraction of the human part in step 25 in the flowchart.)
【００２０】次いで、人数計数手段８により人数を計数
する。カメラの視野と設置高さが決められておれば、人
１人あたりの面積が求まる。絶対値の２値化によって得
られた面積は、カメラ視野内にいる人の合計面積である
ので、除することで人数を求める。また、塊の数を数え
ることでも人数を計数できる。ただし、例えば２人が接
近してくっついて映る場合、２人なのに１塊となってし
まうが、塊の大きさが２倍であるので、その部分は２と
計数すればよい。Next, the number of people is counted by the number counting means 8. If the field of view and the installation height of the camera are determined, the area per person can be determined. The area obtained by binarizing the absolute value is the total area of the persons in the camera's field of view, and the number of persons is obtained by dividing the area. The number of lumps can also be counted by counting the number of lumps. However, for example, when two people come close to each other and appear together, the two people become one lump, but since the size of the lump is twice, that part may be counted as 2.
【００２１】また、黒の２値化を用いて頭部のみを数え
る手法は、頭と頭がくっつくことは希であるため、塊の
数を数える場合有効である。もちろん塊の数を数える場
合、小さなノイズは除去し、隙間は埋め、誤カウントを
なくす処理を行う。これらの手法のうち１つ、あるいは
２つ、３つを用いて人数を計数する。２通り以上の方法
で人数を計数した場合は、平均を取るなどして１つの答
えを求め、計数精度を上げる。（以上は、フローチャー
トではステップ２６の人数計数にあたる。）The method of counting only the head using the binarization of black is effective when counting the number of clumps because the head rarely sticks to each other. Of course, when counting the number of chunks, small noise is removed, gaps are filled, and processing to eliminate erroneous counts is performed. The number of people is counted using one, two, or three of these methods. When the number of people is counted by two or more methods, one answer is obtained by taking an average or the like, and the counting accuracy is increased. (The above corresponds to the counting of the number of people in step 26 in the flowchart.)
【００２２】人部抽出手段７におけるしきい値は、通常
予め設定された値を用いるが、設置された場所の環境が
その後変わったりした場合、設定値が合わなくなる場合
も考えられる。例えば、絶対値２値化からの面積を用い
て求めた人数と、塊の数から求めた人数が頻繁に異なっ
てしまう状態になった場合、しきい値調整手段９により
しきい値を自動調整する。例えば、面積からの答えが塊
の数よりも少ない場合は、周囲が暗くなり床の色が暗く
なり人部との差が少なくなった結果、人部面積が想定よ
りも小さくなってしまった場合である。この場合にはし
きい値を下げ、面積を大きくする。なお、この場合は１
人当たりの面積を小さく調整する手法でもよい。The threshold value in the human part extracting means 7 normally uses a preset value. However, if the environment of the place where the device is installed changes afterwards, the set value may not match. For example, when the number of people calculated using the area from the binarization of the absolute value and the number of people calculated from the number of lumps frequently change, the threshold value adjusting means 9 automatically adjusts the threshold value. I do. For example, if the answer from the area is smaller than the number of clumps, the surrounding area will be darker, the color of the floor will be darker, and the difference from the human part has been reduced, resulting in the person area being smaller than expected It is. In this case, the threshold is lowered and the area is increased. In this case, 1
A method of adjusting the area per person to be small may be used.
【００２３】また、例えば、面積からの答えが塊の数よ
りも多い場合は、強い外光が生じこれによる影が生じて
いる場合であり、しきい値を上げて面積を小さくする。
なお、この場合は１人あたりの面積を大きく調整する手
法でもよい。これらの調整はいずれもマイコンで簡単に
実現でき、人手を煩わせず、自動で行う。（以上は、フ
ローチャートではステップ１７のしきい値調整にあた
る。）Further, for example, when the answer from the area is larger than the number of clumps, it is a case where strong external light is generated and a shadow is generated due to the strong external light, and the threshold is increased to reduce the area.
In this case, a method of adjusting the area per person to a large value may be used. All of these adjustments can be easily realized with a microcomputer, and are performed automatically without any trouble. (The above corresponds to the threshold adjustment in step 17 in the flowchart.)
【００２４】次に、人数計数手段８で計数された人数を
出力１０で人数として表示あるいは出力する。（以上
は、フローチャートではステップ２８の人数にあた
る。） 以上のようにして、エレベータフロアなどの待ち人数の
検出ができる。Next, the number counted by the number counting means 8 is displayed or output at the output 10 as the number of people. (The above corresponds to the number of people in step 28 in the flowchart.) As described above, the number of people waiting on the elevator floor or the like can be detected.
【００２５】次に、背景画像更新手段５について述べ
る。背景画像メモリ６の背景画像は、人部抽出手段７に
おいて現画像メモリ２の画像信号から人部を抽出する元
になる、大変重要な要素である。この背景画像が正しく
ないと、誤検出をすることになる。先の従来例で示した
とおり、これまでのシステムでは背景画像を取るために
人のいない状態を作る必要があった。また、背景画像の
状態が変わったとき自動で対処できないばかりか、その
ままでは間違えた人数を背景を取り直すまで出力し続け
るという問題があった。さらに、実際にエレベータホー
ルに設置した場合、再び背景を取り直すために人が居な
い状態を作り出すことが、現実的には非常に困難であ
り、さらにエレベータ利用者に迷惑をかける等の課題が
あった。これらのことから考えて、従来のものを実際の
システムに使用することは困難であった。Next, the background image updating means 5 will be described. The background image of the background image memory 6 is a very important element from which the human part is extracted from the image signal of the current image memory 2 by the human part extracting means 7. If this background image is not correct, erroneous detection will occur. As shown in the above conventional example, in the conventional system, it is necessary to create a state without a person in order to take a background image. Further, when the state of the background image is changed, not only cannot the automatic countermeasure be taken, but also the output of the wrong number of persons is continued until the background is retaken. Furthermore, when actually installed in an elevator hall, it is practically very difficult to create a state where no one is present in order to regain the background, and there are also problems such as disturbing elevator users. Was. Considering these facts, it has been difficult to use the conventional one in an actual system.
【００２６】この発明ではこの背景画像を自動的に更新
する背景画像更新手段５を備えるようにして、この問題
を解決した。以下に、背景画像更新手段５の動作につい
て、詳細に説明する。ここで扱う画像としては、例えば
３２×３２画素、白黒２５６階調の人工網膜チップを、
画像入力手段１に用いた場合で説明する。The present invention solves this problem by providing a background image updating means 5 for automatically updating the background image. Hereinafter, the operation of the background image updating means 5 will be described in detail. As an image to be handled here, for example, an artificial retinal chip having 32 × 32 pixels and 256 gray levels is used.
The case where the image input unit 1 is used will be described.
【００２７】図３は背景画像更新の第１の方法のアルゴ
リズムを示す図である。先ず、背景画像メモリ６の背景
画像と、現画像メモリ２の現画像を、対応する画素同士
比較する（ステップ３１）。この比較動作は、決められ
た一定時間ごとに、例えば１０秒ごとに行なう。比較し
た背景画像の画素と現画像の画素同士の間で、その画素
値がほぼ等しければ、例えば±５階調（あるいは±５画
素値）以内であれば、現画像の画素値をそのまま背景画
像の画素値に置き換える（ステップ３２）。FIG. 3 is a diagram showing an algorithm of a first method of updating a background image. First, corresponding pixels are compared between the background image in the background image memory 6 and the current image in the current image memory 2 (step 31). This comparison operation is performed every predetermined fixed time, for example, every 10 seconds. If the pixel values of the compared background image pixel and the current image pixel are substantially equal, for example, within ± 5 gradations (or ± 5 pixel values), the pixel value of the current image is used as it is in the background image. (Step 32).
【００２８】背景画像の画素と現画像の画素同士の間
で、画素値が異なっていれば、例えば±５階調（あるい
は±５画素値）を超える差があれば、入れ替え上限を±
５階調として、現画像の方が画素値が大きい場合は背景
画像の画素値に入れ替え上限の５を加算し、現画像の方
が画素値が小さい場合は背景画像の画素値に入れ替え加
減の５を減算する（ステップ３３）。ただしその際、画
素値が０以下に、または２５５以上になってしまう場合
は、それぞれ０、２５５とする。If the pixel value of the pixel of the background image is different from that of the pixel of the current image, for example, if there is a difference exceeding ± 5 gradations (or ± 5 pixel values), the upper limit of replacement is set to ± 5.
As the five gradations, if the current image has a larger pixel value, the pixel value of the background image is replaced with the upper limit of 5, and if the current image is smaller, the pixel value of the background image is replaced. 5 is subtracted (step 33). However, in this case, when the pixel value becomes 0 or less or 255 or more, they are set to 0 and 255, respectively.
【００２９】上記において、入れ替え上限は±５とした
が、設置する場所、応用先、サンプリングの時間によ
り、最適なものを用いる。これらは容易にマイコンのプ
ログラムで実行することができるので、人手を煩わせた
り、測定を中断したりすることなく、自動的に実行する
ことができる。In the above description, the upper limit of the replacement is ± 5, but an optimum one is used depending on the installation place, application destination, and sampling time. Since these can be easily executed by the program of the microcomputer, they can be automatically executed without labor and without interrupting the measurement.
【００３０】以上のような動作により、背景画像メモリ
６の背景画像は、現画像の変化が朝夕の明るさの変化の
ように徐々に起こる場合には、現画像に追随して変化し
てゆく。また、画面に植木鉢が置かれるなど現画像の変
化が急に起きる場合には、定められた時間遅れをもって
現画像に徐々に近づいて行く。従って、例えば背景の明
るさが夕方になり暗くなった場合などには、自動的に背
景画像を更新、取得でき、これらの影響による誤検出を
解消することができる。また、途中から植木鉢のような
物が置かれた場合でも、設定された短い時間の後に自動
的に背景画像を更新、取得でき、これらの影響による誤
検出を解消することができる。By the above operation, the background image in the background image memory 6 changes following the current image when the change of the current image gradually occurs like the change of the brightness in the morning and evening. . When the current image suddenly changes, such as when a flower pot is placed on the screen, the current image gradually approaches the current image with a predetermined time delay. Therefore, for example, when the brightness of the background becomes dark in the evening, the background image can be automatically updated and acquired, and erroneous detection due to these effects can be eliminated. In addition, even when an object such as a flower pot is placed halfway, the background image can be automatically updated and acquired after a set short time, and erroneous detection due to these effects can be eliminated.
【００３１】しかし、これだけであると、以下のような
問題も生じる。例えば、エレベー夕乗り場を考える。こ
の場合、その規模や使用状況等を考慮して、例えば５分
間動かないものがあったら、それは背景画像として更新
されるよう、入れ替え上限を設定してあるとする。通常
では、立って待っている人はエレベータが到着すると居
なくなるため、その滞在時間が短く、背景画像に置き換
えられてしまうことはないが、例えば携帯電話等を使っ
て５分以上とどまっている人が居ると、その人は背景画
像として更新されてしまう。その人がそこから居なくな
ると、人部抽出手段７で減算した場合、通常とは逆の形
で負の人部が抽出され、絶対値２値化した場合、人部と
してカウントされてしまう。この現象をゴーストと名付
ける。このゴーストはこのままではこの後再び背景が更
新されるまで５分間続くこととなり、５分間誤検出を続
けてしまう。However, this alone causes the following problem. For example, consider the Elevé evening stop. In this case, it is assumed that the upper limit of the replacement is set so that if there is an object that does not move for 5 minutes, for example, it is updated as a background image in consideration of the scale, the usage status, and the like. Normally, those who are standing and waiting disappear when the elevator arrives, so their staying time is short and they are not replaced by the background image, but for example, those who stay for more than 5 minutes using a mobile phone etc. , The person is updated as a background image. When the person is no longer there, when subtraction is performed by the human part extraction means 7, a negative human part is extracted in the opposite manner to normal, and when the absolute value is binarized, it is counted as a human part. This phenomenon is called ghost. This ghost will continue for 5 minutes until the background is updated again, and erroneous detection will continue for 5 minutes.
【００３２】そこで、この発明では元背景画像メモリ４
を設け、背景画像メモリ６を更新する際に元背景画像メ
モリ４も参照するようにした。図４は、この場合の背景
画像更新のアルゴリズムを示す図である。この場合、背
景画像を更新する際には、先ず、現画像メモリ２の現画
像の画素値と、それに対応する元背景画像メモリ４の元
背景画像の画素値を比較する（ステップ４１）。Therefore, in the present invention, the original background image memory 4
Is provided, and when the background image memory 6 is updated, the original background image memory 4 is also referred to. FIG. 4 is a diagram showing an algorithm for updating the background image in this case. In this case, when updating the background image, first, the pixel value of the current image in the current image memory 2 is compared with the corresponding pixel value of the original background image in the original background image memory 4 (step 41).
【００３３】比較した元背景画像の画素と現画像の画素
同士の間で、その画素値がほぼ等しければ、例えば±５
階調（あるいは±５画素値）以内であれば、現画像の画
素値をそのまま元背景画像の画素値に置き換える（ステ
ップ４２）。この操作を全ての画素で行う。元背景画像
の画素と現画像の画素同士の間で、画素値が異なってい
れば、例えば±５階調（あるいは±５画素値）を超える
差があれば、次のステップとして、背景画像メモリ６の
背景画像と、現画像メモリの現画像を、対応する画素同
士比較する（ステップ３１）。その後のプロセスは、図
３で説明したプロセスと同様に進める。If the pixel values of the compared original background image pixel and the current image pixel are substantially equal, for example, ± 5
If it is within the gradation (or ± 5 pixel value), the pixel value of the current image is directly replaced with the pixel value of the original background image (step 42). This operation is performed for all pixels. If the pixel values of the pixels of the original background image and the pixels of the current image are different, for example, if there is a difference exceeding ± 5 gradations (or ± 5 pixel values), the background image memory The background image of No. 6 and the current image in the current image memory are compared with corresponding pixels (step 31). The subsequent process proceeds in the same manner as the process described with reference to FIG.
【００３４】元背景画像メモリ４は、後に詳しく説明す
るように、現画像に急な変化が生じた場合、背景画像メ
モリ６よりずっと遅く追随するように更新される。従っ
て、上記のように、急に変化した後の現画像が元背景画
像とほぼ等しいということは、現画像が元の背景画像に
ほぼ戻ったということを意味する。よって、背景画像
を、急に変化したあとの現画像に置き換えるということ
は、ほぼ元の背景画像に置き換えるとということにな
る。以上の操作により、いったん背景画像となった人物
像などが、急に画面から消えるような場合でも、速やか
にゴーストの発生を防止することができ、誤検出を解消
することができる。The original background image memory 4 is updated to follow much later than the background image memory 6 when a sudden change occurs in the current image, as will be described in detail later. Therefore, as described above, the fact that the current image after the sudden change is substantially equal to the original background image means that the current image has almost returned to the original background image. Therefore, replacing the background image with the current image after the sudden change means replacing the background image with almost the original background image. By the above operation, even when a person image or the like that once becomes a background image suddenly disappears from the screen, the occurrence of ghost can be promptly prevented, and erroneous detection can be eliminated.
【００３５】次に、元背景画像も、時間的な背景変化に
対応するため更新する。ただし、更新のピッチは、背景
画像の更新に比べゆっくりでよく、例えば背景画像１０
回に元背景画像１回程度でよい。すなわち、背景画像を
１０秒ごとに更新する場合では、元背景画像の更新は１
００秒に１回程度でよい。Next, the original background image is also updated to cope with the temporal background change. However, the update pitch may be slower than the update of the background image.
The original background image only needs to be performed one time at a time. That is, when the background image is updated every 10 seconds, the update of the original background image is 1
It may be about once every 00 seconds.
【００３６】図５は、元背景画像の更新のアルゴリズム
を示す図である。そのアルゴリズムは、図３で示した背
景画像の更新と同じである。先ず、元背景画像メモリ４
の元背景画像と、現画像メモリ２の現画像を、対応する
画素同士比較する（ステップ５１）。比較した元背景画
像の画素と現画像の画素同士の間でその画素値がほぼ等
しければ、例えば±５階調以内であれば、現画像の画素
値をそのまま元背景画像の画素値に置き換える（ステッ
プ５２）。元背景画像の画素と現画像の画素同士が異な
っていれば、入れ替え上限を±５階調とし、現画像の方
が画素値が大きい場合は元背景画像の画素値に入れ替え
上限の５を加算し、現画像の方が画素値が小さい場合は
元背景画像の画素値に入れ替え加減の５を減算する（ス
テップ５３）。FIG. 5 is a diagram showing an algorithm for updating the original background image. The algorithm is the same as the update of the background image shown in FIG. First, the original background image memory 4
The corresponding background pixel is compared with the current image in the current image memory 2 (step 51). If the pixel values of the compared original background image pixel and the current image pixel are substantially equal, for example, within ± 5 gradations, the pixel value of the current image is directly replaced with the pixel value of the original background image ( Step 52). If the pixels of the original background image and the pixels of the current image are different, the replacement upper limit is set to ± 5 gradations. If the pixel value of the current image is larger, the replacement upper limit of 5 is added to the pixel value of the original background image. If the current image has a smaller pixel value, the pixel value of the current background image is replaced with the pixel value of the original background image, and 5 is subtracted (step 53).
【００３７】以上のような動作により、元背景画像メモ
リ４の元背景画像は、現画像の変化が朝夕の明るさの変
化のように徐々に起こる場合には、現画像にほぼ追随し
て変化してゆく。また、画面に植木鉢が置かれるなどの
現画像の急な変化の場合には、定められた時間遅れをも
って現画像に徐々に近づいて行く。この場合、元背景画
像メモリ４の追随の仕方は、背景画像メモリ６の追随の
仕方より、例えば１０倍遅くなるように設定される。With the above operation, the original background image in the original background image memory 4 changes almost following the current image when the change of the current image gradually occurs like a change in brightness in the morning and evening. I will do it. In the case of a sudden change of the current image such as a flower pot being placed on the screen, the current image gradually approaches the current image with a predetermined time delay. In this case, the method of following the original background image memory 4 is set to be, for example, ten times slower than the method of following the background image memory 6.
【００３８】なお、元背景画像は、人が全く映つていな
い状態が理想であり、この部分だけ設置初期に人為的に
取り込む手法が最も効果的である。しかし、元背景画像
は人数検出の精度に直接的に影響する部分ではないの
で、人が居る状態であっても大きな障害にはならず、ま
た、以上の手法で更新することにより、人手を煩わせな
いで得ることができる。初期時のゴーストを防ぐ能力は
若干落ちるが、設置の状況などにより適切な方を選んで
よい。It is to be noted that the original background image is ideally in a state where no person is shown at all, and a technique of artificially capturing only this portion at the initial stage of installation is most effective. However, since the original background image does not directly affect the accuracy of the detection of the number of people, even if there is a person, it does not become a major obstacle, and updating by the above method requires labor. You can get it without letting it go. The ability to prevent ghosts at the beginning is slightly reduced, but you may choose the one that is more appropriate for your installation.
【００３９】以上のような一連の動作を、一定時間ごと
に、すなわち背景画像の更新は、例えば１０秒ごとに行
い、元背景画像の更新は、例えば１００秒ごとに行な
う。これを一度スタートすると人手を煩わせることな
く、周囲の環境変化に自動的に追従し、いつも正しく人
数検出動作をし続ける。The above series of operations are performed at regular intervals, that is, the background image is updated, for example, every 10 seconds, and the original background image is updated, for example, every 100 seconds. Once this is started, it automatically follows the changes in the surrounding environment without bothering the humans and always performs the correct number detection operation.
【００４０】以上の動作を、別の角度から更に説明す
る。先ず、背景画像更新の第１の方法について説明す
る。図６は時間経過に対して現画像と背景画像の画素値
の変化を示した図である。図６の横軸は時間経過、縦軸
は画面の画素値（階調）を示す。現画像と背景画像との
比較、更新は、一定時間ごと、例えば１０秒ごとに行な
うとする。いま、時刻ｔ１において新たに人が画面に入
って来たとする。現画像の画素値は、線ａに示すよう
に、すぐにｇ１からｇ２に変化する。背景画像の画素値
は、線ｂに示すように、段階的に更新され、所定の時間
遅れをもって現画像の画素値ｇ２に近づいてゆく。人が
動かないとき、例えば時刻ｔ２において、背景画像の画
素値は増えているが、現画像の画素値と比較すると、な
おしきい値より大きいので、人の存在を検出する。The above operation will be further described from another angle. First, a first method of updating a background image will be described. FIG. 6 is a diagram showing changes in pixel values of the current image and the background image with the passage of time. The horizontal axis in FIG. 6 indicates the passage of time, and the vertical axis indicates the pixel value (gradation) of the screen. The comparison and update of the current image and the background image are performed at regular intervals, for example, every 10 seconds. Now, suppose that a new person has entered the screen at time t1. The pixel value of the current image immediately changes from g1 to g2 as shown by the line a. The pixel value of the background image is updated stepwise as shown by the line b, and approaches the pixel value g2 of the current image with a predetermined time delay. When the person does not move, for example, at time t2, the pixel value of the background image increases, but is still larger than the threshold value as compared with the pixel value of the current image, so the presence of the person is detected.
【００４１】いま、５分間動かないものがあったら、背
景画像として更新されるよう、画素値の入れ替え上限を
設定してあるとする。この場合、５分後の時刻ｔ３で、
現画像の画素値と背景画像の画素値の差がしきい値以下
となり、もはや人物像は背景画像の一部となり、人物像
の存在として検出されない。Now, it is assumed that the upper limit of the pixel value exchange is set so that if there is any object that does not move for 5 minutes, it is updated as a background image. In this case, at time t3 five minutes later,
The difference between the pixel value of the current image and the pixel value of the background image becomes less than or equal to the threshold value, and the human image is no longer part of the background image and is not detected as the presence of the human image.
【００４２】このような方法により、朝方、夕方など背
景の明るさが徐々に変化する場合には、その変化に背景
画像の画素値が追随して変化し、自動的に背景画像を更
新できる。また、途中から植木鉢のような物が置かれた
場合でも、設定された時間の後には背景画像として更新
されるので、自動的に背景画像を更新、取得でき、これ
らの影響による誤検出を早急に解消することができる。According to such a method, when the brightness of the background changes gradually, such as in the morning or evening, the pixel value of the background image changes following the change, and the background image can be updated automatically. Even if something like a flower pot is placed in the middle, it is updated as a background image after the set time, so the background image can be automatically updated and acquired, and erroneous detection due to these effects can be quickly performed. Can be eliminated.
【００４３】次に、いま、このように背景画像の一部と
化した人物像が、時刻ｔ３で急に画面から消えたとす
る。この場合、図６に示すように現画像の画素値は、背
景が不変であったとして、すぐに元の背景画像の画素値
ｇ１に戻る。しかし、背景画像メモリ６の画素値はすぐ
には追随できず、ゆっくりと定められた時間遅れをもっ
て、背景の画像に近づいてゆく。この場合、例えば時刻
ｔ４で現画像と背景画像を比較すると、通常とは逆の形
で負の人部が抽出され、絶対値で２値化した場合、人部
としてカウントされてしまう。つまり、ゴーストをカウ
ントしてしまうという問題が生じる。Next, it is assumed that the human image which has become a part of the background image suddenly disappears from the screen at time t3. In this case, as shown in FIG. 6, the pixel value of the current image immediately returns to the pixel value g1 of the original background image, assuming that the background is unchanged. However, the pixel value of the background image memory 6 cannot follow immediately, and gradually approaches the background image with a predetermined time delay. In this case, for example, when the current image and the background image are compared at time t4, a negative human part is extracted in a manner opposite to the normal case, and if binarized by an absolute value, it is counted as a human part. That is, there is a problem that ghosts are counted.
【００４４】次に、この問題を改善するための背景画像
更新の第２の方法について説明する。図７は時間経過に
対して現画像と背景画像の画素値の変化を示した図であ
る。図６の場合と同様、現画像と背景画像との比較、更
新は、一定時間ごと、例えば１０秒ごとに行なうとす
る。いま、背景画像の一部と化した人物像が、時刻ｔ３
で急に画面から消えたとする。この場合、図７に示すよ
うに現画像の画素値は、背景が不変であったとして、線
ａ’として示すように、すぐに元の背景の画像の画素値
ｇ１に戻る。Next, a description will be given of a second method of updating the background image to improve this problem. FIG. 7 is a diagram showing changes in pixel values of the current image and the background image with the passage of time. As in the case of FIG. 6, the comparison and update of the current image and the background image are performed at regular intervals, for example, at intervals of 10 seconds. Now, a human image that has become a part of the background image is displayed at time t3.
And suddenly disappears from the screen. In this case, as shown in FIG. 7, the pixel value of the current image immediately returns to the pixel value g1 of the original background image, as indicated by the line a ', assuming that the background is unchanged.
【００４５】次に、ここで背景画像を更新する際、先
ず、現画像メモリの画素値と、それに対応する元背景画
像メモリの画素値を比較する。元背景画像は、背景画像
メモリの変化より更に大きい時間遅れをもって、現画像
に追従するように更新されているので、その変化は現画
像メモリの変化に比べて小さい。つまり、ここで扱って
いる５分程度の範囲ではあまり変化せず、５分前に人が
画面に入ってくる前の背景画像に近い。Next, when updating the background image, first, the pixel value of the current image memory is compared with the corresponding pixel value of the original background image memory. Since the original background image has been updated to follow the current image with a greater time lag than the change in the background image memory, the change is smaller than the change in the current image memory. In other words, there is not much change in the range of about 5 minutes handled here, and it is close to the background image before the person enters the screen 5 minutes before.
【００４６】ここで、現画像メモリの画素値と、それに
対応する元背景画像メモリの画素値がほとんど等しい場
合、すなわち、比較結果が、画素値で例えば±５画素値
（あるいは±５階調）以内であったら、背景画像の対応
する画素の画素値を現画像の画素値に更新する。これに
より、背景画像が現画像に置き換わる。図７において
は、背景画像が線ｂ’で示されようなる。以上のような
動作により、ゴーストの発生を防止することができる。Here, when the pixel value of the current image memory and the corresponding pixel value of the original background image memory are almost equal, that is, the comparison result indicates that the pixel value is, for example, ± 5 pixel value (or ± 5 gradation). If so, the pixel value of the corresponding pixel of the background image is updated to the pixel value of the current image. As a result, the background image is replaced with the current image. In FIG. 7, the background image is indicated by a line b ′. With the above operation, the occurrence of ghost can be prevented.
【００４７】なお、ここでは画像入力手段として、３２
×３２画素の人工網膜チップを例としたが、ＣＣＤカメ
ラでも同様の効果を得られる。また、可視光力メラを例
としているが、赤外線カメラでも同様の効果を得られ
る。It should be noted that here, as the image input means, 32
Although an artificial retinal chip of × 32 pixels is taken as an example, a similar effect can be obtained with a CCD camera. In addition, although a visible light power lens is taken as an example, a similar effect can be obtained with an infrared camera.
【００４８】実施の形態２．図８および図９はこの発明
の実施の形態２のエレベータ制御システムの構成と動作
を説明するための図である。図８（ａ）は画像入力手段
１としてのカメラをエレベータホールに設置し、実施の
形態１で説明した人数検出装置１００により待ち客を計
数している図である。図中、８１ａ、８１ｂは画像入用
のカメラ、８２は待ち客、８３は途中から置かれた植木
鉢である。Embodiment 2 8 and 9 are diagrams for explaining the configuration and operation of the elevator control system according to Embodiment 2 of the present invention. FIG. 8A is a diagram in which a camera as the image input unit 1 is installed in an elevator hall, and the number of waiting guests is counted by the number of people detection device 100 described in the first embodiment. In the figure, reference numerals 81a and 81b denote cameras for inputting images, 82 denotes a waiter, and 83 denotes a flowerpot placed halfway.
【００４９】図８（ｂ）は人数検出装置１００の人数抽
出手段７により、現画像から背景画像を減算し、絶対値
で２値化した図で、８４が人部にあたる。この場合は、
画像入力手段１として、３２×３２画素の人工網膜チッ
プを用いた例を示す。図８（ｃ）は同様に人数抽出手段
７の図で、この場合は画像入力手段１として、ＣＣＤカ
メラを用いた例を示す。図８において植木鉢３３は途中
から置かれた物であるが、背景更新手段５により自動的
に背景画像に置き換えられ、誤検知はされない。FIG. 8B is a diagram in which the background image is subtracted from the current image by the number extraction means 7 of the number detection device 100 and binarized by an absolute value. Reference numeral 84 denotes a human part. in this case,
An example in which a 32 × 32 pixel artificial retinal chip is used as the image input unit 1 will be described. FIG. 8C is a diagram of the number-of-people extracting means 7 similarly, and shows an example in which a CCD camera is used as the image input means 1 in this case. In FIG. 8, the flower pot 33 is placed halfway, but is automatically replaced with a background image by the background updating means 5 and no erroneous detection is performed.
【００５０】図９は、図８に示したように、人数検出装
置１００をビルの各階に設置してビルのエレベータ制御
を行うエレベータ制御システム２００の構成を示す図で
ある。図９において、（ａ）が３階、（ｂ）が２階、
（ｃ）が１階を示している。図中、８１ａ，８１ｂはカ
メラ、１００は各階に対応して設置された人数検出装置
である。また、８５は各階の人数検出装置１００からの
人数の出力を統合する統合部、８６は統合部からの信号
をもとにエレベータの群管理を行う、群管理部であり、
エレベータ制御装置を構成する。また、これら全体でエ
レベータ制御システム２００を構成する。FIG. 9 is a diagram showing the configuration of an elevator control system 200 for installing elevators 100 on each floor of a building and performing elevator control of the building, as shown in FIG. In FIG. 9, (a) is the third floor, (b) is the second floor,
(C) shows the first floor. In the figure, reference numerals 81a and 81b denote cameras, and reference numeral 100 denotes a person detection device installed corresponding to each floor. An integration unit 85 integrates the output of the number of people from the number detection device 100 on each floor, and a group management unit 86 performs group management of elevators based on a signal from the integration unit.
Construct an elevator control device. In addition, the elevator control system 200 is configured as a whole.
【００５１】図９において、各階ごとの正確な人数が常
に自動的に計測され、各人数が自動的に統合部８５に送
られる。統合部８５では各階ごとの人数を群管理部８６
に渡し、例えば１階にたくさんの人が待っており、かご
に乗りきれないような場合は速やかにもうー台のかごも
配車し、利用者の待ち時間、及びかごに乗りきれないと
いう不便を軽減させる。エレベータの群管理について
は、従来から各種の方式が提案されている。ここでは、
説明を省く。In FIG. 9, the exact number of people on each floor is always automatically measured, and the number of people is automatically sent to the integration unit 85. The integration unit 85 determines the number of people for each floor by the group management unit 86
If, for example, a lot of people are waiting on the first floor and cannot reach the car, quickly dispatch another car to avoid waiting for the user and the inconvenience of not being able to ride the car. To reduce. Various methods have been conventionally proposed for elevator group management. here,
Omit description.
【００５２】実施の形態３．図１０はこの発明の実施の
形態３のエレベータ制御システムの構成と動作を説明す
るための図である。図において、９１はエレベータか
ご、９２は画像入力手段１としてのカメラ、９３は乗客
である。また、１００は実施の形態１で示した人数検出
装置である。図１０（ａ）は、カメラ９２をエレベータ
かご９１内に設置し、エレベータかご毎に人数検出装置
１００を設置し、エレベータ乗客を計数しているところ
である。図１０（ｂ）は人数検出装置１００の人部抽出
手段７により、現画像から背景画像を減算し、絶対値で
２値化した図で、９４が人部にあたる。Embodiment 3 FIG. FIG. 10 is a diagram for explaining the configuration and operation of the elevator control system according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, 91 is an elevator car, 92 is a camera as the image input means 1, and 93 is a passenger. Reference numeral 100 denotes the number detection device shown in the first embodiment. FIG. 10A shows a situation in which a camera 92 is installed in an elevator car 91, a person detection device 100 is installed for each elevator car, and elevator passengers are counted. FIG. 10B is a diagram in which the background image is subtracted from the current image by the human part extracting means 7 of the human detection device 100 and binarized by an absolute value, and 94 corresponds to the human part.
【００５３】各かご９１ごとに設置された人数検出装置
１００により各かご９１内の乗客数を調べ、エレベータ
制御装置を構成する統合部４１を介して群管理部４２に
送り、群管理システム２００により群管理を行う。例え
ば呼び出された階へ向かうかご９１内の人数が多い場合
は、もうー台のかごもその階に配車させる。The number of passengers in each car 91 is checked by the number detection device 100 installed for each car 91, and sent to the group management unit 42 via the integration unit 41 constituting the elevator control device. Perform group management. For example, if the number of people in the car 91 heading to the called floor is large, the other cars are also dispatched to that floor.
【００５４】さらにその際、実施の形態２で示した、エ
レベータホールの待ち客数検出と合わせて、待ち客人数
も考慮して群管理をすると効果的である。すなわち、実
施の形態２で示したように、ビルの各階のエレベータホ
ールに画像入力手段１を設置して人数検出装置１００を
備え、各階の待ち人数を検出し、また、エレベータかご
９１のそれぞれのかご内に画像入力手段１を設置してか
ご毎に人数検出装置１００を備えて、かご内人数を検出
し、これらの信号を図４又は図５に示す統合部４１を介
して群管理部４２に送り、エレベータ群管理システム２
００によりエレベータの群管理を行う。At this time, it is effective to perform group management in consideration of the number of waiting passengers in addition to the detection of the number of waiting passengers in the elevator hall shown in the second embodiment. That is, as described in the second embodiment, the image input means 1 is installed in the elevator hall on each floor of the building, the number of persons is detected by providing the number detection device 100, and the number of people waiting on each floor is detected. The image input means 1 is installed in the car, and the number of people detection device 100 is provided for each car to detect the number of people in the car, and these signals are transmitted to the group management unit 42 via the integration unit 41 shown in FIG. 4 or FIG. Group, elevator group management system 2
00 performs group management of elevators.
【００５５】このようにすれば、エレベータホールの待
ち客数と、エレベータかごの乗客数とを総合して、エレ
ベータの群管理を行うことができ、適切なエレベータの
運転ができる。例えば、待ち客数に対し、配車されるか
ごに乗れる人数が少ないことがわかれば、別のかごも配
車するようにすることができる。In this way, the number of passengers in the elevator hall and the number of passengers in the elevator car can be integrated to perform group management of the elevators, and appropriate elevator operation can be performed. For example, if it is found that the number of people who can get on the car to be dispatched is smaller than the number of waiting passengers, another car can be dispatched.
【００５６】[0056]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
次のような効果を得ることができる。この発明によれ
ば、背景画像更新手段により常に背景画像を更新するた
め、周囲の明るさや植木鉢が置かれた等の背景画像の変
化に対しても誤作動なく人数を計数することができる。
また、この発明によれば、元背景を用いることにより、
長時間とどまっていた人が抜けたときに生じるゴースト
を速やかに除去できる。これらにより、人手を煩わせる
ことなく、また、使用者に不便を与えることなく、自動
的に正確な人数を検出し続ける。As described above, according to the present invention,
The following effects can be obtained. According to the present invention, since the background image is constantly updated by the background image updating means, the number of persons can be counted without malfunction even when the background image such as the surrounding brightness or a flower pot is placed.
Further, according to the present invention, by using the original background,
A ghost generated when a person who has stayed for a long time comes out can be quickly removed. As a result, the accurate number of people is automatically detected without bothering the user and inconvenience to the user.
【００５７】また、この発明によれば、画像の比較から
人部を抽出するときのしきい値を調整するようにしたの
で、背景の明るさなどに変化があっても、適切に人数を
検出することができる。また、この発明によれば、エレ
ベータ乗り場の待ち客の人数を、背景画像の変化する実
環境下でも得ることができるため、実際のエレべータホ
ールでの待ち客数に応じたエレベータの運行制御をする
ことができる。Further, according to the present invention, the threshold value for extracting the human part from the comparison of the images is adjusted, so that even if the brightness of the background changes, the number of persons can be detected appropriately. can do. Further, according to the present invention, the number of waiting passengers at the elevator platform can be obtained even in a real environment where the background image changes, so that the operation of the elevator is controlled according to the actual number of waiting passengers at the elevator hall. be able to.
【００５８】また、この発明によれば、エレベータかご
内の人数を、背景画像の変化する実環境下でも得ること
ができるため、実際に運行されているかごのかご内人数
に応じたエレベータの運行制御をすることができる。ま
た、この発明によれば、エレベータ乗り場の待ち客の人
数とエレべータかご内の人数を、背景画像の変化する実
環境下でも得ることができるため、実際のエレベータホ
ールでの待ち客数と実際に運行されているかごのかご内
人数に応じたエレベータの運行制御をすることができ
る。Further, according to the present invention, the number of persons in the elevator car can be obtained even in a real environment where the background image changes, so that the operation of the elevator according to the number of cars in the car actually operating is possible. You can control. Further, according to the present invention, the number of waiting passengers at the elevator platform and the number of people in the elevator car can be obtained even in a real environment in which the background image changes. It is possible to control the operation of the elevator according to the number of people in the car that is actually operating.
【図１】 この発明の実施の形態１に係る人数検出装置
の全体構成を示す構成ブロック図である。FIG. 1 is a configuration block diagram illustrating an overall configuration of a person detection device according to Embodiment 1 of the present invention.
【図２】 この発明の実施の形態１に係る人数検出装置
の動作のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of the operation of the number detection device according to Embodiment 1 of the present invention.
【図３】 この発明の実施の形態１の背景画像更新手段
の動作アルゴリズムを示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an operation algorithm of a background image updating unit according to the first embodiment of the present invention.
【図４】 この発明の実施の形態１の背景画像更新手段
の動作アルゴリズムを示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an operation algorithm of a background image updating unit according to the first embodiment of the present invention.
【図５】 この発明の実施の形態１の元背景画像更新手
段の動作アルゴリズムを示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an operation algorithm of an original background image updating unit according to the first embodiment of the present invention.
【図６】 この発明の実施の形態１の背景画像更新手段
の動作を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining an operation of a background image updating unit according to the first embodiment of the present invention.
【図７】 この発明の実施の形態１の背景画像更新手段
の動作を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of the background image updating means according to the first embodiment of the present invention.
【図８】 この発明の実施の形態２に係る、エレベータ
乗り場の待ち客人数計数の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of waiting passenger count at an elevator landing according to Embodiment 2 of the present invention.
【図９】 この発明の実施の形態２に係る、エレベータ
乗場待ち客人数計数からエレベータかご運転制御を行う
エレベータ制御システムを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an elevator control system according to a second embodiment of the present invention, which performs elevator car operation control from counting the number of people waiting for an elevator hall.
【図１０】 この発明の実施の形態３に係る、エレベー
タかご内人数計数の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of counting the number of people in an elevator car according to Embodiment 3 of the present invention.
【図１１】 従来の混雑度検出装置の構成図である。FIG. 11 is a configuration diagram of a conventional congestion degree detection device.
【図１２】 従来のエレベータ運転制御のための動体抽
出装置の構成図である。FIG. 12 is a configuration diagram of a conventional moving object extraction device for elevator operation control.
１ 画像入力手段、 ２ 現画像メモリ、 ３ 元背景
画像更新手段、 ４元背景画像メモリ、 ５ 背景画像
更新手段、 ６ 背景画像メモリ、 ７ 人部抽出手
段、 ８ 人数計数手段、 ９ しきい値調整手段、
１０ 人数、８１ａ，８１ｂ，９２ 画像入力手段、
１００ 人数検出装置、 ２００ エレベータ制御シス
テム。1 image input means, 2 current image memory, 3 source background image updating means, 4 source background image memory, 5 background image updating means, 6 background image memory, 7 person section extracting means, 8 people counting means, 9 threshold value adjustment means,
10 people, 81a, 81b, 92 image input means,
100 people detection device, 200 elevator control system.
Claims (6)
記現画像入力手段により入力された画像を現画像として
記憶する現画像メモリと、前記現画像メモリの変化を一
定の時間遅れを以って追随する背景画像メモリと、前記
背景画像メモリを更新する背景画像更新手段と、前記現
画像メモリと前記背景画像メモリとを比較して人部を抽
出する人部抽出手段と、前記人部抽出手段の抽出結果か
ら人数を計数する人数計数手段とを備え、 前記背景画像更新手段は、定められた階調数の範囲内
で、一定時間間隔で、前記背景画像メモリの画素値を前
記現画像メモリの画素値に置き換えることにより、一定
の時間遅れを以って前記背景画像メモリを前記現画像メ
モリに追随させてゆくように動作することを特徴とする
人数検出装置。1. A current image input means for inputting a current image, a current image memory for storing an image inputted by the current image input means as a current image, and a change in the current image memory being delayed by a certain time delay. A background image memory, a background image updating means for updating the background image memory, a human part extracting means for comparing the current image memory and the background image memory to extract a human part, A number counting means for counting the number of persons from the extraction result of the extracting means, wherein the background image updating means displays the pixel values of the background image memory at regular time intervals within a range of a predetermined number of gradations. An apparatus for detecting the number of persons, wherein the background image memory operates so as to follow the current image memory with a certain time delay by replacing the background image memory with a pixel value of an image memory.
記現画像入力手段により入力された画像を現画像として
記憶する現画像メモリと、前記現画像メモリの変化を一
定の時間遅れを以って追随する背景画像メモリと、前記
背景画像メモリを更新する背景画像更新手段と、前記現
画像メモリの変化を前記背景画像メモリよい大きい所定
の時間遅れを以って追随する元背景画像メモリと、前記
元背景画像メモリを更新する元背景画像更新手段と、前
記現画像メモリと前記背景画像メモリとを比較して人部
を抽出する人部抽出手段と、前記人部抽出手段の抽出結
果から人数を計数する人数計数手段とを備え、 前記元背景画像更新手段は、所定の時間間隔で、定めら
れた階調数の範囲内で、元背景画像メモリの画素値を現
画像メモリの画素値に置き換え、所定の時間遅れを以っ
て元背景画像を現画像に追随させてゆくように更新し、 前記背景画像更新手段は、 前記元背景画像メモリの画素値と前記現画像メモリの画
素値との差が特定値を超えるときは、定められた階調数
の範囲内で、一定時間間隔で、前記背景画像メモリの画
素値を前記現画像メモリの画素値に置き換えることによ
り、一定の時間遅れを以って前記背景画像メモリを前記
現画像メモリに追随させてゆくとともに、 元背景画像メモリの画素値と現画像メモリの画素値との
差が特定値以下のときは、背景画像メモリの画素値を元
背景画像メモリの画素値で置き換えるように動作するこ
とを特徴とする人数検出装置。2. A current image input means for inputting a current image, a current image memory for storing an image inputted by the current image input means as a current image, and a change of the current image memory being delayed by a certain time delay. A background image memory that follows the background image memory, a background image updating unit that updates the background image memory, and an original background image memory that follows a change in the current image memory with a large predetermined time delay. An original background image updating means for updating the original background image memory, a human part extracting means for comparing the current image memory and the background image memory to extract a human part, and an extraction result of the human part extracting means. Means for counting the number of people, wherein the original background image updating means converts the pixel value of the original background image memory into the pixel value of the current image memory within a predetermined range of the number of gradations at predetermined time intervals. Put on The original background image is updated so as to follow the current image with a predetermined time delay, and the background image updating means includes a pixel value of the original background image memory and a pixel value of the current image memory. When the difference exceeds a specific value, the pixel value of the background image memory is replaced with the pixel value of the current image memory at fixed time intervals within a predetermined range of the number of gradations, thereby delaying a certain time. With this, the background image memory is made to follow the current image memory, and when the difference between the pixel value of the original background image memory and the pixel value of the current image memory is equal to or less than a specific value, the pixel of the background image memory is A number detection device operable to replace a value with a pixel value of an original background image memory.
人部抽出手段の２値化時のしきい値を調整するしきい値
調整手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記
載の人数検出装置。3. The apparatus according to claim 1, further comprising a threshold value adjusting unit that adjusts a threshold value when binarizing the human part extracting unit. Person detection device.
扉前乗場の画像を入力し、エレベータの扉前乗場待ち客
の人数を計数するようにした請求項１ないし３のいずれ
かに記載の人数検出装置と、この人数検出装置の出力に
よりエレベータかごの運転制御を行うエレベータ制御装
置とを備えたことを特徴とするエレベータ制御システ
ム。4. The number-of-people detection according to claim 1, wherein an image of a landing in front of an elevator is input by the current image input means, and the number of passengers waiting for a landing in front of the elevator is counted. An elevator control system comprising: a device; and an elevator control device that controls an operation of the elevator car based on an output of the number detection device.
ご内部の画像を入力し、エレベータかご内部の人数を計
数するようにした請求項１ないし３のいずれかに記載の
人数検出装置と、この人数検出装置の出力によりエレベ
ータかごの運転制御を行うエレベータ制御装置とを備え
たことを特徴とするエレベータ制御システム。5. The number detection apparatus according to claim 1, wherein an image inside the elevator car is input by the current image input means, and the number of people inside the elevator car is counted. An elevator control system, comprising: an elevator control device that controls the operation of the elevator car based on the output of the device.
複数の現画像入力手段によりエレベータの扉前乗場の画
像及びエレベータかご内部の画像を入力し、エレベータ
の扉前乗場待ち客の人数及びエレベータかご内部の人数
を計数するようにした請求項１ないし３のいずれかに記
載の人数検出装置と、この人数検出装置の出力によりエ
レベータかごの運転制御を行うエレベータ制御装置とを
備えたことを特徴とするエレベータ制御システム。6. A plurality of said current image input means, wherein an image of an elevator door landing and an image of an interior of an elevator car are inputted by means of said plurality of current image input means, the number of passengers waiting for an elevator door front landing and the number of elevators. 4. The apparatus according to claim 1, wherein the number of persons in the car is counted, and the elevator control apparatus controls the operation of the elevator car by the output of the number of persons detecting apparatus. Elevator control system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9123983A JPH10312448A (en) | 1997-05-14 | 1997-05-14 | Number of person detector and elevator control system using the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9123983A JPH10312448A (en) | 1997-05-14 | 1997-05-14 | Number of person detector and elevator control system using the same |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10312448A true JPH10312448A (en) | 1998-11-24 |
Family
ID=14874148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9123983A Pending JPH10312448A (en) | 1997-05-14 | 1997-05-14 | Number of person detector and elevator control system using the same |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10312448A (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005193998A (en) * | 2003-12-26 | 2005-07-21 | Taisei Corp | Operating system of elevator |
| JP2006197373A (en) * | 2005-01-14 | 2006-07-27 | Mitsubishi Electric Corp | Viewer information measuring instrument |
| JP2008177684A (en) * | 2007-01-16 | 2008-07-31 | Nec Corp | Congestion information providing system, mobile terminal, server, congestion information providing method and program |
| CN101456501A (en) * | 2008-12-30 | 2009-06-17 | 北京中星微电子有限公司 | Method and apparatus for controlling elevator button |
| JP2010109859A (en) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Mitsubishi Electric Corp | Monitoring image processing apparatus |
| CN102126653A (en) * | 2011-01-06 | 2011-07-20 | 南京航空航天大学 | Intelligent Multiple -elevator system based on vision |
| JP2022033169A (en) * | 2020-10-14 | 2022-02-28 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
-
1997
- 1997-05-14 JP JP9123983A patent/JPH10312448A/en active Pending
Cited By (7)
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|---|---|---|---|---|
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