WO2023067704A1 - 画像解析システム - Google Patents

画像解析システム Download PDF

Info

Publication number
WO2023067704A1
WO2023067704A1 PCT/JP2021/038642 JP2021038642W WO2023067704A1 WO 2023067704 A1 WO2023067704 A1 WO 2023067704A1 JP 2021038642 W JP2021038642 W JP 2021038642W WO 2023067704 A1 WO2023067704 A1 WO 2023067704A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
area
unit
change
analysis system
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/038642
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
博行 村上
Original Assignee
三菱電機ビルソリューションズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 filed Critical 三菱電機ビルソリューションズ株式会社
Priority to JP2023554133A priority Critical patent/JPWO2023067704A1/ja
Priority to PCT/JP2021/038642 priority patent/WO2023067704A1/ja
Priority to CN202180103292.XA priority patent/CN118202644A/zh
Publication of WO2023067704A1 publication Critical patent/WO2023067704A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • This disclosure relates to an image analysis system.
  • Patent Document 1 discloses an example of a recording device.
  • the recording device determines the temporal range of the image to be saved based on the detection result of the change in the image captured by the camera. Among the stored images, the recording device determines that an image whose recording time is equal to or less than a preset reference time is abnormal.
  • the recording device of Patent Document 1 determines abnormality based on the length of the temporal range extracted from the entire image captured by the camera. Therefore, in the image captured by the camera, the abnormal area is not determined.
  • the present disclosure relates to solving such problems.
  • the present disclosure provides an image analysis system capable of determining an area in which an abnormality has occurred in a captured image captured by a camera.
  • An image analysis system includes an image acquisition unit that acquires a captured image from a camera that captures an imaging range of an elevator facility, a lighting control unit that controls lighting of a lighting device arranged toward the imaging range, Among the captured images acquired by the image acquisition unit, in the captured images captured while the illumination control unit is changing the illumination of the lighting device, the amount of change in the captured image is greater than a preset first threshold value.
  • an abnormality determination unit that determines an abnormality in the area when there is a small area.
  • the image analysis system includes an area selection unit that selects a changed area in which the appearance changes due to the operation of the lifting equipment in the imaging range, and a captured image acquired by the image acquisition unit. In the captured image captured during the determined determination period, if there is an area in the changed area in which the amount of change in the captured image during the determination period is smaller than a second threshold value set in advance, an abnormality in the area and an abnormality determination unit that determines the
  • an area in which an abnormality has occurred is determined in the captured image captured by the camera.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an image analysis system according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of an imaging range according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the operation of the image analysis system according to Embodiment 1;
  • 4 is a flow chart showing an example of the operation of the image analysis system according to Embodiment 1;
  • 4 is a flow chart showing an example of the operation of the image analysis system according to Embodiment 1;
  • 2 is a hardware configuration diagram of main parts of the image analysis system according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an image analysis system 1 according to Embodiment 1. As shown in FIG. 1
  • the image analysis system 1 is applied to lifting equipment. Elevating equipment is applied to buildings having a plurality of floors.
  • the lifting equipment is, for example, an elevator 2 .
  • a hoistway 3 is provided in a building where an elevator 2 is provided.
  • the hoistway 3 is a vertically elongated space extending over a plurality of floors.
  • a landing 4 is provided on each floor of the building.
  • a landing 4 is a place adjacent to the hoistway 3 .
  • a landing doorway 5 is provided in each landing 4 .
  • the landing doorway 5 is an opening leading from the landing 4 to the hoistway 3 .
  • the landing doorway 5 is an example of the doorway of the elevator 2 .
  • a landing door 6 is provided at each landing 4, a landing door 6 is provided.
  • the landing door 6 is a door that partitions the landing 4 and the hoistway 3 .
  • the landing door 6 is provided at the landing doorway 5 .
  • the landing door 6 is an example of a door of the elevator 2 .
  • a hall display panel 7 is provided at each hall 4 .
  • the hall display panel 7 is a device for visually displaying information to the users of the elevator 2 at the hall 4 .
  • the hall display panel 7 may be provided integrally with a hall operating panel (not shown) that receives hall call operations.
  • the hall display board 7 is an example of the display device of the elevator 2 .
  • the elevator 2 includes a hoisting machine 8, a main rope 9, a car 10, a counterweight 11, and a control panel 12.
  • the hoisting machine 8 is arranged, for example, above or below the hoistway 3 .
  • the hoist 8 may be arranged in the machine room of the elevator 2 .
  • the hoisting machine 8 includes a motor that generates a driving force, and a sheave that rotates by the driving force generated by the motor.
  • the main rope 9 is wound around the sheave of the hoisting machine 8.
  • the main rope 9 supports the load of the car 10 on one side of the hoist 8 sheave.
  • the main rope 9 supports the load of the counterweight 11 on the other side of the sheave of the machine 8 .
  • the main rope 9 moves so as to be wound up onto the sheave of the hoisting machine 8 or unwound from the sheave of the hoisting machine 8 by the driving force generated by the motor of the hoisting machine 8 .
  • the car 10 is a device that transports users of the elevator 2 between multiple floors by traveling up and down the hoistway 3 .
  • the counterweight 11 is a device that balances the load applied to both sides of the sheave of the hoisting machine 8 with the car 10 .
  • the car 10 and the counterweight 11 move vertically in opposite directions on the hoistway 3 in conjunction with the movement of the main rope 9 .
  • the position of the car 10 or the traveling direction of the car 10 is displayed, for example, on the hall display board 7 or the like.
  • a car doorway 13 is provided in the car 10 .
  • the car doorway 13 is an opening leading from the inside of the car 10 to the outside of the car 10 .
  • the car doorway 13 is an example of the doorway of the elevator 2 .
  • the car 10 includes a car door 14, a car display panel 15, a scale 16, a camera 17, and an illumination device 18. - ⁇
  • the car door 14 is a door that separates the inside and outside of the car 10 .
  • a car door 14 is provided at the car doorway 13 .
  • the car door 14 interlocks the landing door 6 of the floor so that when the car 10 stops at a floor, the user can move between the landing 4 of the floor and the interior of the car 10. to open and close.
  • Car door 14 is an example of an elevator 2 door.
  • the car display panel 15 is a device that visually displays information to the user of the elevator 2 inside the car 10 .
  • the car display panel 15 may be provided integrally with a car operating panel (not shown) that receives car call operations.
  • the car display panel 15 is an example of a display device for the elevator 2 .
  • the car display panel 15 is an indicator that displays, for example, the position of the car 10 or the running direction of the car 10 .
  • the scale 16 is a device that measures the load of the car 10 .
  • the camera 17 is a device for photographing the photographing range to which the camera 17 is directed. A captured image captured by the camera 17 may be either a still image or a moving image.
  • a camera 17 is arranged inside the car 10 .
  • the camera 17 photographs the inside of the car 10 as an imaging range.
  • the camera 17 is mounted inside the car 10 through a drive 19 .
  • the driving device 19 is a device equipped with a function of moving the orientation or position of the camera 17 .
  • the drive device 19 and the camera 17 may be constructed integrally.
  • the illumination device 18 is a device that illuminates the area to which the illumination device 18 is directed.
  • the lighting device 18 is arranged toward the interior of the car 10 .
  • the illumination device 18 is, for example, an LED illumination (LED: Light Emitting Diode).
  • the control panel 12 is a device that controls the operation of the elevator 2.
  • the control panel 12 is arranged, for example, above or below the hoistway 3 .
  • the control panel 12 may be arranged in the machine room of the elevator 2 .
  • the operation of the elevator 2 controlled by the control panel 12 includes, for example, running of the car 10 and control of equipment provided in the car 10 .
  • the control of devices provided in the car 10 includes, for example, opening and closing of the car door 14, movement of the direction or position of the camera 17 by the driving device 19, control of lighting by the lighting device 18, and the like.
  • the control panel 12 is connected to the hoisting machine 8, the car 10, etc. so as to output control signals for the elevator 2 and to obtain information on the state of the elevator 2.
  • a remote monitoring device 20 is applied in the elevator 2.
  • the remote monitoring device 20 is a device that monitors information on the state of the elevator 2 .
  • the remote monitoring device 20 is arranged, for example, in a building where the elevator 2 is installed.
  • a remote monitoring device 20 is connected to the control panel 12 .
  • the remote control device monitors status information of the elevator 2 through the control panel 12 or the like.
  • a remote monitoring device 20 is connected to a network 21 such as the Internet or a telephone network.
  • the management server 22 has functions such as accumulation or analysis of the state of the elevator 2 .
  • the management server 22 is composed of, for example, one or a plurality of server devices. A part or all of the server device is arranged, for example, in an information center.
  • the information center is a base for collecting information on the state of the elevator 2 and the like. Some or all of the functions of the management server 22 may be implemented by virtual machines on cloud services or processing or storage resources.
  • Management server 22 is connected to network 21 .
  • the management server 22 collects information on the state of the elevator 2 from the remote monitoring device 20 through the network 21, for example.
  • the image analysis system 1 includes an image analysis device 23.
  • the image analysis device 23 is a device that analyzes a photographed image photographed in the lifting equipment to which the image analysis system 1 is applied. In this example, the image analysis device 23 analyzes the captured image captured by the camera 17 of the elevator 2 .
  • the image analysis device 23 is configured by, for example, one or more pieces of hardware. Part or all of the hardware is located, for example, in the building to which the elevator 2 is applied. Some or all of the functions of the image analysis device 23 may be implemented by a virtual machine or processing or storage resources on a cloud service.
  • the image analysis device 23 is connected to the control panel 12 of the elevator 2 .
  • the image analysis device 23 is connected to a network 21 such as the Internet or a telephone network.
  • the image analysis device 23 may be configured integrally with the remote monitoring device 20, for example.
  • the image analysis device 23 includes an image acquisition unit 24, an image storage unit 25, a user detection unit 26, an operation input unit 27, an area selection unit 28, an illumination control unit 29, a drive control unit 30, a change A quantity calculation unit 31 , an abnormality determination unit 32 , and a notification processing unit 33 are provided.
  • the image acquisition unit 24 is a part equipped with a function of acquiring a captured image captured by the camera 17 from the camera 17 .
  • the image accumulating section 25 is a part that has a function of accumulating and storing captured images acquired by the image acquiring section 24 .
  • the image storage unit 25 sequentially stores captured images acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the image accumulating section 25 may delete the accumulated photographed images as appropriate, for example, according to the timing at which the photographed images were photographed.
  • the user detection unit 26 is a part equipped with a function to detect the presence or absence of a user of elevator equipment such as the elevator 2.
  • a user detection unit 26 detects the presence or absence of a user within the photographing range of the camera 17 .
  • the user detection unit 26 detects the presence or absence of a user inside the car 10 .
  • the user detection unit 26 detects the presence or absence of a user inside the car 10 based on the measured value of the load of the car 10 by the scale 16, for example.
  • the user detection unit 26 may detect the presence/absence of a user within the imaging range, for example, based on the captured image acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the operation input unit 27 is a part equipped with a function of receiving an operation input to the image analysis system 1 by the operator.
  • the operator is, for example, an owner or manager of the elevator 2, or an operator of a maintenance company who monitors the elevator 2, or the like.
  • the operation input unit 27 receives an operation input through the terminal device 34 .
  • the terminal device 34 is, for example, a general-purpose information terminal such as a PC (Personal Computer), a tablet terminal, or a smart phone.
  • a terminal device 34 is connected to the network 21 .
  • the area selection unit 28 is a part that selects a change area from the imaging range.
  • a change area is an area in which the appearance changes due to the operation of elevator equipment such as the elevator 2 in the imaging range.
  • the change area in the elevator 2 is the area of the entrance/exit of the elevator 2, such as the landing entrance/exit 5 or the car entrance/exit 13, for example. At this time, the appearance of the changing area changes depending on the opening and closing of the doors of the elevator 2, such as the landing door 6 or the car door 14.
  • FIG. Alternatively, the change area in the elevator 2 is the area of the display of the elevator 2, such as the hall display panel 7 or the car display panel 15, for example. At this time, the appearance of the change area changes depending on the position of the car 10, the change in the running direction, or the like.
  • the area selection unit 28 selects a change area based on the operator's operation received by the operation input unit 27, for example.
  • the operation is, for example, an operation of selecting the region of the car doorway 13 provided with the car door 14 on the captured image acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the area selection section 28 may automatically select the change area.
  • the area selection unit 28 may automatically select the area of the car doorway 13 where the car door 14 is provided by, for example, contour detection on the photographed image acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the lighting control unit 29 is a part that controls the lighting of the lighting device 18 .
  • the lighting controller 29 remotely controls the lighting device 18 through the control panel 12, for example.
  • the control by the lighting control unit 29 includes, for example, turning on and off the lighting of the lighting device 18, changes in luminance or light intensity, changes in lighting color, and the like.
  • the drive control unit 30 is a part that controls the drive device 19 .
  • the drive control unit 30 remotely controls the drive device 19 through the control panel 12, for example.
  • the control section by the drive control section 30 includes, for example, movement of the orientation or position of the camera 17 by the drive device 19 .
  • the change amount calculation unit 31 is a part that has a function of calculating the change amount in the captured image acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the change amount calculator 31 calculates, for example, the amount of change in the captured image for each pixel.
  • the amount of change calculated by the amount-of-change calculator 31 is, for example, the amount of change in luminance value for each pixel.
  • the change amount calculator 31 may calculate the change amount for each color component.
  • the change amount calculator 31 may calculate the amount of change by summing the absolute values of the amount of change for each color component, summing squares, or the like.
  • the change amount calculator 31 may calculate, for example, the change amount in the captured image for each preset region.
  • the change amount calculation unit 31 may calculate the change amount over a set period. At this time, the change amount calculation unit 31 calculates the amount of change throughout the period, for example, for each pixel, based on the integrated value of the absolute value of the amount of change in the period, the maximum value, or the like.
  • the abnormality determination unit 32 has a function of determining whether or not there is an abnormality in the captured image acquired by the image acquisition unit 24, and a function of determining an area in which an abnormality has occurred in the captured image acquired by the image acquisition unit 24.
  • Abnormalities determined by the abnormality determination unit 32 include, for example, dirt or scratches on the camera 17 or the cover of the camera 17 , or malfunctions such as pixel defects in the camera 17 .
  • the abnormality is located closer to the imaging device of the camera 17 than the object of imaging in the imaging range, so the image of the imaging range is blocked in the region with the abnormality.
  • the abnormality determination unit 32 detects an area of the captured image in which the change in appearance in the imaging range is not reflected, thereby determining abnormality in the area.
  • the abnormality determination unit 32 makes the determination based on the amount of change in the captured image calculated by the change amount calculation unit 31 .
  • the notification processing unit 33 is a part that has a function of notifying the determined abnormality when the abnormality determination unit 32 determines an abnormality.
  • the report processing unit 33 reports an abnormality to the management server 22, for example.
  • the notification processing unit 33 may notify the terminal device 34 of the abnormality.
  • the notification of abnormality includes, for example, information on the area where the abnormality determination unit 32 determines that an abnormality has occurred.
  • the information on the area determined to have an abnormality may include information such as the position and size of the area, for example.
  • the notification of abnormality may include information such as a photographed image in which the abnormality determination unit 32 has determined an abnormality, for example.
  • a maintenance worker is dispatched to the elevator 2 based on the report to the management server 22 or the like.
  • the maintenance staff checks the status, cleans, repairs, replaces, or otherwise responds to the reported abnormality.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an imaging range according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an imaging range according to Embodiment 1.
  • the camera 17 in this example captures the captured image with the interior of the car 10 as the captured range.
  • the imaging range includes the car doorway 13 provided with the car door 14 .
  • the car display panel 15 is included in the imaging range.
  • the area of the car entrance/exit 13 is selected as the change area.
  • the change area is indicated by a thick solid line in FIG.
  • FIG. 3 to 5 are flowcharts showing an example of the operation of the image analysis system 1 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 to 5 are flowcharts showing an example of the operation of the image analysis system 1 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 shows an example of processing for determining abnormality using changes in lighting of the lighting device 18 .
  • FIG. 4 shows an example of processing for judging an abnormality using a change in appearance in a change area.
  • FIG. 5 shows an example of processing for determining abnormality using movement of the camera 17 by the driving device 19 .
  • the processes shown in FIGS. 3 to 5 may be performed sequentially or in parallel.
  • the processes shown in FIGS. 3-5 may be performed in combination. At this time, overlapping parts in the processes shown in FIGS. 3 to 5 may be omitted or combined as appropriate.
  • step S101 of FIG. 3 the user detection unit 26 detects the presence or absence of a user within the shooting range of the camera 17.
  • the processing of the image analysis system 1 for abnormality determination using changes in illumination of the illumination device 18 ends.
  • the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S102.
  • step S ⁇ b>102 the lighting control unit 29 outputs to the control panel 12 a command to change the lighting by the lighting device 18 .
  • the command includes, for example, switching on and off of the illumination of the illumination device 18, change in brightness or light amount, or change in illumination color.
  • the lighting device 18 may change continuously or may change discretely. Also, the change of the illumination device 18 may be repeated multiple times.
  • the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S103.
  • the image acquisition unit 24 acquires a captured image captured while the illumination control unit 29 is changing the illumination of the illumination device 18 .
  • the captured image acquired by the image acquisition unit 24 includes, for example, a captured image captured while the illumination of the illumination device 18 is on and a captured image captured while the illumination of the illumination device 18 is off. .
  • the captured image acquired by the image acquisition unit 24 may be, for example, a captured image captured when the brightness of the lighting device 18 is the brightness during normal operation and a captured image where the brightness of the lighting device 18 is lower or higher than that during normal operation. It may also include a captured image captured when the luminance is high.
  • the change amount calculation unit 31 calculates the change amount of the captured image acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the change amount calculation unit 31 calculates, for example, the amount of change in the captured image between when the illumination of the illumination device 18 is on and when the illumination of the illumination device 18 is off. Alternatively, the change amount calculation unit 31 calculates the amount of change in the captured image between when the brightness of the lighting device 18 is the brightness during normal operation and when the brightness of the lighting device 18 is lower or higher than that during normal operation. may be calculated. After that, the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S104.
  • step S104 the abnormality determination unit 32 determines whether there is an area in the captured image in which the change amount calculated by the change amount calculation unit 31 is smaller than the first threshold.
  • the first threshold is a preset threshold for the amount of change. Since changes in appearance appear in the photographing range due to changes in the illumination of the illumination device 18 by the illumination control unit 29, the abnormality determination unit 32 detects areas of the photographed image in which changes in appearance in the photographing range are not reflected. Abnormalities in the area are determined. If the determination result is No, the processing of the image analysis system 1 for abnormality determination using changes in illumination of the illumination device 18 ends. On the other hand, when the determination result is Yes, the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S105.
  • step S105 the abnormality determination unit 32 determines an abnormality in a region in which the amount of change is smaller than the first threshold.
  • the notification processing unit 33 notifies the management server 22 of the abnormality determined by the abnormality determination unit 32 . After that, the processing of the image analysis system 1 for abnormality determination using changes in illumination of the illumination device 18 ends.
  • the area selection unit 28 selects a change area from the imaging range.
  • the area selection unit 28 selects the change area based on the operator's operation input through the operation input.
  • the area of the car entrance/exit 13 of elevator 2 is selected as the change area.
  • the image acquisition unit 24 acquires the captured images captured during the determination period.
  • the image accumulation unit 25 accumulates and stores the captured images acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the determination period is a period preset in the image analysis system 1 .
  • the determination period is set, for example, to a time longer than the time during which the user uses the lifting equipment such as the elevator 2 .
  • the determination period is set to be longer than the average time from when the user gets on the car 10 to when he/she gets off.
  • the determination period is set, for example, to a time longer than the usage interval by the user of the lifting equipment such as the elevator 2 .
  • the determination period is set to a time longer than the average use interval from when a certain user gets off the car 10 to when another user gets on the car 10.
  • the determination period is set, for example, in elevator equipment such as the elevator 2, such that the probability of being used by a user at least once during the determination period exceeds a preset threshold value. The probability is calculated based on, for example, the usage history of the lifting equipment.
  • the determination period is set to, for example, 24 hours.
  • the change amount calculation unit 31 calculates the amount of change in the captured image acquired by the image acquisition unit 24 throughout the determination period.
  • the change amount calculation unit 31 calculates the amount of change during the determination period based on, for example, the captured images during the determination period accumulated by the image storage unit 25 .
  • the change amount calculation unit 31 may calculate the change amount throughout the determination period by calculating the change amount each time the image acquisition unit 24 acquires the captured image.
  • step S203 the abnormality determination unit 32 determines whether there is an area in which the change amount calculated by the change amount calculation unit 31 during the determination period is smaller than the second threshold in the change area of the captured image.
  • the second threshold is a preset threshold for the amount of change. Since a change in appearance appears in the changed area due to the operation of the elevator equipment such as the elevator 2 during the determination period, the abnormality determination unit 32 detects the area of the captured image in which the change in appearance in the imaging range is not reflected. Abnormalities in the area are determined. If the determination result is No, the processing of the image analysis system 1 for determination of abnormality using changes in appearance in the changed region ends. On the other hand, when the determination result is Yes, the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S204.
  • step S204 the anomaly determination unit 32 determines an anomaly in a region in which the amount of change during the determination period is smaller than the second threshold.
  • the notification processing unit 33 notifies the management server 22 of the abnormality determined by the abnormality determination unit 32 . After that, the processing of the image analysis system 1 for abnormality determination using the change in appearance in the changed region ends.
  • step S301 of FIG. 5 the drive control unit 30 outputs to the control panel 12 a command to move the direction or position of the camera 17 by the drive device 19.
  • the instruction includes, for example, a swing motion of moving the photographing range by moving the direction of the camera 17 and then returning it to the original state.
  • the movement of the camera 17 by the driving device 19 may be repeated multiple times.
  • step S ⁇ b>302 the image acquisition unit 24 acquires a captured image captured while the drive control unit 30 is moving the imaging range of the camera 17 with the drive device 19 .
  • the photographed images acquired by the image acquisition unit 24 are, for example, images photographed when the camera 17 is directed to the photographing range during normal operation and images photographed when the camera 17 is directed in a direction different from the photographing range during normal operation. It may also include a photographed image taken when the
  • the change amount calculation unit 31 calculates the change amount of the captured image acquired by the image acquisition unit 24 . For example, the change amount calculation unit 31 calculates changes in captured images between when the camera 17 is directed to the imaging range during normal operation and when the camera 17 is directed in a direction different from the imaging range during normal operation. Calculate quantity. After that, the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S303.
  • step S303 the abnormality determination unit 32 determines whether there is an area in the captured image in which the change amount calculated by the change amount calculation unit 31 is smaller than the third threshold.
  • the third threshold is a preset threshold for the amount of change. Since the imaging range itself moves due to the movement of the camera 17 by the drive control section 30, the abnormality determination section 32 detects an area of the captured image in which the change due to the movement of the imaging range is not reflected, thereby determining abnormality of the area. If the determination result is No, the processing of the image analysis system 1 for abnormality determination using movement of the camera 17 by the driving device 19 ends. On the other hand, when the determination result is Yes, the processing of the image analysis system 1 proceeds to step S304.
  • step S304 the abnormality determination unit 32 determines an abnormality in a region in which the amount of change is smaller than the third threshold.
  • the notification processing unit 33 notifies the management server 22 of the abnormality determined by the abnormality determination unit 32 . After that, the processing of the image analysis system 1 regarding abnormality determination using the movement of the camera 17 by the driving device 19 ends.
  • the image analysis system 1 includes the image acquisition section 24 , the illumination control section 29 and the abnormality determination section 32 .
  • the image acquisition unit 24 acquires a captured image from the camera 17 .
  • a camera 17 photographs the photographing range of the elevator 2.
  • the lighting control unit 29 controls lighting of the lighting device 18 .
  • the illumination device 18 is arranged facing the imaging range.
  • the abnormality determination unit 32 determines that the variation amount of the captured image is the first If there is an area smaller than the threshold, it is determined that the area is abnormal.
  • the image analysis system 1 according to Embodiment 1 also includes an image acquisition unit 24 , a region selection unit 28 , and an abnormality determination unit 32 .
  • the area selection unit 28 selects a changed area in which the appearance changes due to the operation of the elevator 2 in the imaging range.
  • the abnormality determination unit 32 determines that an area in which the amount of change in the captured image during the determination period is smaller than the second threshold is the changed area. If it is inside, it is determined that the region is abnormal.
  • the occurrence of abnormality is determined based on the amount of local change in the captured image, so the region in which the abnormality has occurred is determined in the captured image.
  • the occurrence of abnormalities such as stains or scratches that affect only a part of the captured image, or pixel defects can be determined together with the areas where the defects occur. Therefore, it is possible to more reliably determine the occurrence of an abnormality in the photographed image due to an abnormality occurring in the camera 17 or the like.
  • the determination is made based on the amount of change in the photographed image, the occurrence of an abnormality is determined regardless of the color of the photographed image of the region in which the abnormality has occurred and the color of the photographing range serving as the background.
  • occurrence of an abnormality can be determined regardless of the design of the elevator 2 such as the inside of the car 10 .
  • the effects of changes in illumination equally affect the entire photographing range, so occurrence of anomalies can be easily detected in the entire photographed image. become.
  • an abnormality is determined using a change in appearance in the change area, the appearance change appears due to normal operation of the elevator 2 during the determination period in the change area, which affects the operation of the elevator 2. The occurrence of an anomaly is detected without
  • the image analysis system 1 also includes a user detection unit 26 .
  • a user detection unit 26 detects the presence or absence of a user of the elevator 2 within the imaging range.
  • the illumination control unit 29 changes the illumination of the illumination device 18 when the user detection unit 26 does not detect the user.
  • the lighting control unit 29 changes the lighting of the lighting device 18 for judging abnormality when it is confirmed that no user is present. Less likely to cause discomfort.
  • the image analysis system 1 also includes an operation input unit 27 .
  • the operation input unit 27 receives an operation input by the operator through the terminal device 34 .
  • the area selection section 28 selects a change area based on the operation received by the operation input section 27 .
  • the image analysis system 1 also includes an image storage unit 25 .
  • the image accumulation unit 25 accumulates and stores captured images acquired by the image acquisition unit 24 .
  • the region selection unit 28 may select the changed region based on the history of the amount of change in the captured image stored in the image storage unit 25 .
  • the change amount calculation unit 31 calculates the history of the amount of change in the captured image based on the captured image stored in the image storage unit 25, for example.
  • the region selection unit 28 selects, for example, a region in which the history of the amount of change in the captured image is greater than a preset threshold value as the changed region.
  • anomalies occurring after the captured images stored in the image storage unit 25 are captured can be detected in the changed regions selected without being operated by the operator. Therefore, the occurrence of an abnormality can be determined without requiring the operator to perform an operation to select the change region.
  • the image analysis system 1 also includes a drive control section 30 .
  • the drive control unit 30 controls the drive device 19 that moves the camera 17 .
  • the abnormality determination unit 32 detects a change in the captured image among the captured images acquired by the image acquisition unit 24, which is captured while the drive control unit 30 moves the imaging range of the camera 17 by the driving device 19. If there is a region in which the amount is smaller than the third threshold, it is determined that the region is abnormal.
  • the occurrence of abnormality is determined based on the amount of local change in the captured image, so the region in which the abnormality has occurred is determined in the captured image.
  • the movement of the camera 17 by the driving device 19 affects the entire photographed image in the same manner, it becomes possible to easily detect the occurrence of an abnormality in the entire photographed image.
  • first threshold, the second threshold, and the third threshold may be different amounts of change.
  • at least one of the first threshold, the second threshold, and the third threshold may have the same variation value.
  • a part or all of the functions of the image analysis device 23 including each function of the notification processing unit 33 may be implemented in another device of the image analysis device 23 .
  • Some or all of the functions of the image analysis device 23 may be implemented in the camera 17, the control panel 12, the remote monitoring device 20, or the management server 22, for example.
  • the lifting equipment may be, for example, an escalator.
  • An escalator spans between the upper and lower floors.
  • the escalator includes steps for cyclical movement of passengers moving between upper and lower floors. If the lifting equipment is an escalator, for example, the area of the step where there is a change in appearance due to cyclic movement is selected as the change area.
  • the judgment period is set to be longer than the average time from when a user steps on one of the upper and lower floors to when he/she gets off the step on the other of the upper and lower floors. be.
  • the determination period may be set to a time longer than the average usage interval between one user getting off the step and another user getting on the step.
  • FIG. 6 is a hardware configuration diagram of main parts of the image analysis system 1 according to the first embodiment.
  • the processing circuitry comprises at least one processor 100a and at least one memory 100b.
  • the processing circuitry may include at least one piece of dedicated hardware 200 in conjunction with, or as an alternative to, processor 100a and memory 100b.
  • each function of the image analysis system 1 is implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware. At least one of software and firmware is written as a program.
  • the program is stored in memory 100b.
  • the processor 100a realizes each function of the image analysis system 1 by reading and executing the programs stored in the memory 100b.
  • the processor 100a is also called a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP.
  • the memory 100b is composed of, for example, nonvolatile or volatile semiconductor memory such as RAM, ROM, flash memory, EPROM, and EEPROM.
  • the processing circuit may be implemented, for example, as a single circuit, multiple circuits, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • Each function of processing in the image analysis system 1 can be realized by a processing circuit.
  • each function of the image analysis system 1 can be collectively realized by a processing circuit.
  • a part of each function of the image analysis system 1 may be realized by the dedicated hardware 200 and the other part may be realized by software or firmware.
  • the processing circuit implements each function of the image analysis system 1 with dedicated hardware 200, software, firmware, or a combination thereof.
  • the image analysis system according to the present disclosure can be applied to elevating equipment such as elevators.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)

Abstract

カメラが撮影する撮影画像において異常の発生した領域を判定できる画像解析システムを提供する。画像解析システム（１）は、画像取得部（２４）と、異常判定部（３２）と、を備える。画像取得部（２４）は、昇降設備の撮影範囲を撮影するカメラ（１７）から撮影画像を取得する。異常判定部（３２）は、撮影画像のうち、照明制御部（２９）が撮影範囲に向けて配置された照明装置（１８）の照明を変化させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が第１閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する。あるいは、異常判定部（３２）は、画像取得部（２４）が取得する撮影画像のうち、判定期間の間に撮影された撮影画像において、撮影画像の判定期間を通じた変化量が第２閾値より小さい領域が、昇降設備の動作によって外観上の変化がある領域として選択された変化領域の中にある場合に、当該領域の異常を判定する。

Description

画像解析システム
　本開示は、画像解析システムに関する。
　特許文献１は、録画装置の例を開示する。録画装置は、カメラで撮影された画像の変化の検知結果に基づいて、当該画像のうち保存する時間的な範囲を決定する。録画装置は、保存した画像のうち、録画時間が予め設定された基準時間以下であるものを異常と判定する。
日本特開２０１７－１８３９１６号公報
　しかしながら、特許文献１の録画装置は、カメラが撮影する画像全体から抽出された時間的な範囲の長さに基づいて異常を判定する。このため、カメラが撮影する画像において、異常の発生した領域が判定されない。
　本開示は、このような課題の解決に係るものである。本開示は、カメラが撮影する撮影画像において異常の発生した領域を判定できる画像解析システムを提供する。
　本開示に係る画像解析システムは、昇降設備の撮影範囲を撮影するカメラから撮影画像を取得する画像取得部と、前記撮影範囲に向けて配置される照明装置の照明を制御する照明制御部と、前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、前記照明制御部が前記照明装置の照明を変化させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が予め設定された第１閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する異常判定部と、を備える。
　本開示に係る画像解析システムは、前記撮影範囲において、前記昇降設備の動作によって外観上の変化がある変化領域を選択する領域選択部と、前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、予め設定された判定期間の間に撮影された撮影画像において、撮影画像の前記判定期間を通じた変化量が予め設定された第２閾値より小さい領域が前記変化領域の中にある場合に、当該領域の異常を判定する異常判定部と、を備える。
　本開示に係る画像解析システムによれば、カメラが撮影する撮影画像において異常の発生した領域が判定される。
実施の形態１に係る画像解析システムの構成図である。 実施の形態１に係る撮影範囲の例を示す図である。 実施の形態１に係る画像解析システムの動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る画像解析システムの動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る画像解析システムの動作の例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る画像解析システムの主要部のハードウェア構成図である。
　本開示の対象を実施するための形態について添付の図面を参照しながら説明する。各図において、同一または相当する部分には同一の符号を付して、重複する説明は適宜に簡略化または省略する。なお、本開示の対象は以下の実施の形態に限定されることなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、実施の形態の任意の構成要素の変形、または実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る画像解析システム１の構成図である。
　画像解析システム１は、昇降設備に適用される。昇降設備は、複数の階床を有する建物などに適用される。昇降設備は、例えばエレベーター２である。
　エレベーター２が設けられる建物において、昇降路３が設けられる。昇降路３は、複数の階床にわたる上下方向に長い空間である。建物の各々の階床において、乗場４が設けられる。乗場４は、昇降路３に隣接する場所である。各々の乗場４において、乗場出入口５が設けられる。乗場出入口５は、乗場４から昇降路３に通じる開口である。乗場出入口５は、エレベーター２の出入口の例である。各々の乗場４において、乗場ドア６が設けられる。乗場ドア６は、乗場４および昇降路３を区画するドアである。乗場ドア６は、乗場出入口５に設けられる。乗場ドア６は、エレベーター２のドアの例である。各々の乗場４において、乗場表示盤７が設けられる。乗場表示盤７は、乗場４にいるエレベーター２の利用者に情報を視覚的に表示する装置である。乗場表示盤７は、乗場呼びの操作を受け付ける図示されない乗場操作盤と一体に設けられていてもよい。乗場表示盤７は、エレベーター２の表示装置の例である。
　エレベーター２は、巻上機８と、主ロープ９と、かご１０と、釣合い錘１１と、制御盤１２と、を備える。
　巻上機８は、例えば昇降路３の上部または下部などに配置される。例えば昇降路３の上方などにエレベーター２の機械室が設けられる場合に、巻上機８は、エレベーター２の機械室に配置されてもよい。巻上機８は、駆動力を発生させるモーターと、モーターが発生させる駆動力によって回転するシーブと、を備える。
　主ロープ９は、巻上機８のシーブに巻き掛けられる。主ロープ９は、巻上機８のシーブの一方側においてかご１０の荷重を支持する。主ロープ９は、巻上機８のシーブの他方側において釣合い錘１１の荷重を支持する。主ロープ９は、巻上機８のモーターが発生させる駆動力によって、巻上機８のシーブに巻き上げられるように、または巻上機８のシーブから繰り出されるように移動する。
　かご１０は、昇降路３を上下方向に走行することでエレベーター２の利用者などを複数の階床の間で輸送する装置である。釣合い錘１１は、巻上機８のシーブの両側にかかる荷重の釣合いをかご１０との間でとる装置である。かご１０および釣合い錘１１は、主ロープ９の移動に連動して昇降路３を上下方向において互いに反対方向に走行する。かご１０の位置またはかご１０の走行方向は、例えば、乗場表示盤７などに表示される。
　かご１０において、かご出入口１３が設けられる。かご出入口１３は、かご１０の内部からかご１０の外部に通じる開口である。かご出入口１３は、エレベーター２の出入口の例である。かご１０は、かごドア１４と、かご表示盤１５と、秤１６と、カメラ１７と、照明装置１８と、を備える。かごドア１４は、かご１０の内部および外部を区画するドアである。かごドア１４は、かご出入口１３に設けられる。かごドア１４は、かご１０がいずれかの階床に停止するときに、利用者が当該階床の乗場４およびかご１０の内部を行き来しうるように、当該階床の乗場ドア６を連動させて開閉する。かごドア１４は、エレベーター２のドアの例である。かご表示盤１５は、かご１０の内部にいるエレベーター２の利用者に情報を視覚的に表示する装置である。かご表示盤１５は、かご呼びの操作を受け付ける図示されないかご操作盤と一体に設けられていてもよい。かご表示盤１５は、エレベーター２の表示装置の例である。かご表示盤１５は、例えば、かご１０の位置またはかご１０の走行方向などを表示するインジケータである。秤１６は、かご１０の積載荷重を計測する装置である。カメラ１７は、カメラ１７が向けられた撮影範囲を撮影する装置である。カメラ１７が撮影する撮影画像は、静止画像または動画像のいずれであってもよい。カメラ１７は、かご１０の内部に配置されている。カメラ１７は、かご１０の内部を撮影範囲として撮影する。この例において、カメラ１７は、駆動装置１９を通じてかご１０の内部に取り付けられている。駆動装置１９は、カメラ１７の向きまたは位置などを動かす機能を搭載する装置である。駆動装置１９およびカメラ１７は、一体に構成されていてもよい。照明装置１８は、照明装置１８が向けられた範囲を照らす装置である。照明装置１８は、かご１０の内部に向けて配置される。照明装置１８は、例えばＬＥＤ照明（ＬＥＤ：Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）などである。
　制御盤１２は、エレベーター２の動作を制御する装置である。制御盤１２は、例えば昇降路３の上部または下部などに配置される。例えば昇降路３の上方などにエレベーター２の機械室が設けられる場合に、制御盤１２は、エレベーター２の機械室に配置されてもよい。制御盤１２が制御するエレベーター２の動作は、例えばかご１０の走行、およびかご１０に設けられた機器の制御などを含む。かご１０に設けられた機器の制御は、例えばかごドア１４の開閉、駆動装置１９によるカメラ１７の向きもしくは位置の移動、または照明装置１８による照明の制御などを含む。制御盤１２は、エレベーター２の制御信号を出力しうるように、また、エレベーター２の状態の情報を取得しうるように、巻上機８およびかご１０などに接続される。
　エレベーター２において、遠隔監視装置２０が適用される。遠隔監視装置２０は、エレベーター２の状態の情報を監視する装置である。遠隔監視装置２０は、例えば、エレベーター２が設けられる建物に配置される。遠隔監視装置２０は、制御盤１２に接続される。遠隔制御装置は、制御盤１２などを通じてエレベーター２の状態の情報を監視する。遠隔監視装置２０は、インターネットまたは電話回線網などのネットワーク２１に接続される。
　エレベーター２の状態の情報は、例えば、管理サーバ２２において管理される。管理サーバ２２は、エレベーター２の状態の蓄積または分析などの機能を搭載する。管理サーバ２２は、例えば一台または複数台のサーバ装置などによって構成される。当該サーバ装置の一部または全部は、例えば情報センターなどに配置される。情報センターは、エレベーター２の状態の情報などを収集する拠点である。管理サーバ２２の機能の一部または全部は、クラウドサービス上の仮想マシン、または処理もしくは記憶のリソースによって実装されてもよい。管理サーバ２２は、ネットワーク２１に接続される。管理サーバ２２は、例えば、遠隔監視装置２０からネットワーク２１を通じてエレベーター２の状態の情報を収集する。
　画像解析システム１は、画像解析装置２３を備える。画像解析装置２３は、画像解析システム１が適用される昇降設備において撮影された撮影画像の解析を行う装置である。この例において、画像解析装置２３は、エレベーター２のカメラ１７が撮影する撮影画像の解析を行う。画像解析装置２３は、例えば一または複数のハードウェアなどによって構成される。当該ハードウェアの一部または全部は、例えば、エレベーター２が適用される建物に配置される。画像解析装置２３の機能の一部または全部は、クラウドサービス上の仮想マシン、または処理もしくは記憶のリソースによって実装されてもよい。画像解析装置２３は、エレベーター２の制御盤１２に接続される。画像解析装置２３は、インターネットまたは電話回線網などのネットワーク２１に接続される。ここで、画像解析装置２３は、例えば遠隔監視装置２０と一体に構成されていてもよい。画像解析装置２３は、画像取得部２４と、画像蓄積部２５と、利用者検出部２６と、操作入力部２７と、領域選択部２８と、照明制御部２９と、駆動制御部３０と、変化量算出部３１と、異常判定部３２と、通報処理部３３と、を備える。
　画像取得部２４は、カメラ１７が撮影する撮影画像をカメラ１７から取得する機能を搭載する部分である。
　画像蓄積部２５は、画像取得部２４が取得する撮影画像を蓄積して記憶する機能を搭載する部分である。この例において、画像蓄積部２５は、画像取得部２４が取得する撮影画像を逐次蓄積する。画像蓄積部２５は、例えば、撮影画像が撮影された時期などに応じて、蓄積された撮影画像を適宜削除してもよい。
　利用者検出部２６は、エレベーター２などの昇降設備の利用者の有無を検出する機能を搭載する部分である。利用者検出部２６は、カメラ１７の撮影範囲における利用者の有無を検出する。この例において、利用者検出部２６は、かご１０の内部における利用者の有無を検出する。利用者検出部２６は、例えば、秤１６によるかご１０の積載荷重の計測値に基づいてかご１０の内部における利用者の有無を検出する。あるいは、利用者検出部２６は、例えば、画像取得部２４が取得する撮影画像に基づいて、撮影範囲における利用者の有無を検出してもよい。
　操作入力部２７は、操作者による画像解析システム１への操作の入力を受け付ける機能を搭載する部分である。操作者は、例えば、エレベーター２のオーナーもしくは管理者、またはエレベーター２を監視する保守会社のオペレーターなどである。操作入力部２７は、端末装置３４を通じた操作の入力を受け付ける。端末装置３４は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末、またはスマートフォンなどの汎用の情報端末である。端末装置３４は、ネットワーク２１に接続される。
　領域選択部２８は、撮影範囲から変化領域を選択する部分である。変化領域は、撮影範囲において、エレベーター２などの昇降設備の動作によって外観上の変化がある領域である。エレベーター２における変化領域は、例えば、乗場出入口５またはかご出入口１３などのエレベーター２の出入口の領域である。このとき、変化領域の外観は、乗場ドア６またはかごドア１４などのエレベーター２のドアの開閉によって変化する。あるいは、エレベーター２における変化領域は、例えば、乗場表示盤７またはかご表示盤１５などのエレベーター２の表示装置の領域である。このとき、変化領域の外観は、かご１０の位置または走行方向の変化などによって変化する。領域選択部２８は、例えば、操作入力部２７が受け付けた操作者の操作に基づいて変化領域を選択する。当該操作は、例えば、画像取得部２４が取得する撮影画像上において、かごドア１４が設けられたかご出入口１３の領域を選択する操作などである。あるいは、領域選択部２８は、変化領域を自動的に選択してもよい。領域選択部２８は、例えば、画像取得部２４が取得する撮影画像上の輪郭検出などによって、かごドア１４が設けられたかご出入口１３の領域を自動的に選択してもよい。
　照明制御部２９は、照明装置１８の照明を制御する部分である。照明制御部２９は、例えば、制御盤１２を通じて照明装置１８を遠隔制御する。照明制御部２９による制御は、例えば、照明装置１８の照明の点灯および消灯、輝度もしくは光量などの変化、または照明色の変化などを含む。
　駆動制御部３０は、駆動装置１９を制御する部分である。駆動制御部３０は、例えば、制御盤１２を通じて駆動装置１９を遠隔制御する。駆動制御部３０による制御部は、例えば、駆動装置１９によるカメラ１７の向きまたは位置の移動などを含む。
　変化量算出部３１は、画像取得部２４が取得する撮影画像における変化量を算出する機能を搭載する部分である。変化量算出部３１は、例えば、撮影画像における変化量を画素ごとに算出する。変化量算出部３１が算出する変化量は、例えば画素ごとの輝度値の変化量などである。画素ごとに複数の色成分が設定される場合に、変化量算出部３１は、色成分ごとに変化量を算出してもよい。あるいは、変化量算出部３１は、色成分ごとの変化量の絶対値の和、または二乗和などによって変化量を算出してもよい。あるいは、変化量算出部３１は、例えば、撮影画像における変化量を、予め設定された領域ごとに算出してもよい。また、変化量算出部３１は、設定された期間を通じた変化量を算出してもよい。このとき、変化量算出部３１は、当該期間における変化量の絶対値の積算値、または最大値などによって、当該期間を通じた変化量を例えば画素ごとに算出する。
　異常判定部３２は、画像取得部２４が取得する撮影画像における異常の有無を判定する機能、および画像取得部２４が取得する撮影画像において異常の発生した領域を判定する機能を搭載する部分である。異常判定部３２によって判定される異常は、例えば、カメラ１７もしくはカメラ１７のカバーなどの汚れもしくは傷、またはカメラ１７における画素の欠陥などの故障を含む。汚れまたは傷などの異常がある場合に、当該異常は撮影範囲の撮影の対象よりカメラ１７の撮像素子側にあるので、当該異常のある領域において撮影範囲の映像が遮られる。また、画素の欠陥などの故障を含む異常がある場合に、当該異常はカメラ１７の撮像素子自体において発生しているので、当該異常のある領域において撮影範囲の映像が欠損する。このため、撮影範囲において外観上の変化があっても、これらの異常のある領域の撮影画像に反映されない。したがって、異常判定部３２は、撮影範囲における外観上の変化が反映されない撮影画像の領域を検出することで、当該領域の異常を判定する。異常判定部３２は、変化量算出部３１が算出する撮影画像の変化量に基づいて当該判定を行う。
　通報処理部３３は、異常判定部３２が異常を判定するときに、判定された異常を通報する機能を搭載する部分である。通報処理部３３は、例えば、管理サーバ２２に異常の通報を行う。あるいは、通報処理部３３は、端末装置３４に異常の通報を行ってもよい。異常の通報は、例えば、異常判定部３２によって異常が発生したと判定される領域の情報を含む。異常が発生したと判定される領域の情報は、例えば、当該領域の位置、および大きさなどの情報を含んでもよい。また、異常の通報は、例えば、異常判定部３２が異常を判定した撮影画像などの情報を含んでもよい。
　管理サーバ２２などへの通報に基づいて、エレベーター２に保守員が派遣される。保守員は、通報された異常に対して、状況確認、清掃、補修、交換、またはその他の対応などを行う。
　続いて、図２を用いて、カメラ１７の撮影範囲の例を説明する。
　図２は、実施の形態１に係る撮影範囲の例を示す図である。
　この例のカメラ１７は、かご１０の内部を撮影範囲として撮影画像を撮影する。撮影範囲において、かごドア１４が設けられたかご出入口１３が含まれる。撮影範囲において、かご表示盤１５が含まれる。この例において、かご出入口１３の領域が変化領域として選択されている。変化領域は、図２において、太い実線で示される。
　続いて、図３から図５を用いて、画像解析システム１の動作の例を説明する。
　図３から図５は、実施の形態１に係る画像解析システム１の動作の例を示すフローチャートである。
　図３において、照明装置１８の照明の変化を用いて異常を判定する処理の例が示される。
　図４において、変化領域における外観上の変化を用いて異常を判定する処理の例が示される。
　図５において、駆動装置１９によるカメラ１７の移動を用いて異常を判定する処理の例が示される。
　図３から図５に示される処理は、順次行われてもよいし、並列に行われてもよい。図３から図５に示される処理は、複合して行われてもよい。このとき、図３から図５に示される処理において重複する部分は、適宜省略または複合されてもよい。
　図３のステップＳ１０１において、利用者検出部２６は、カメラ１７の撮影範囲における利用者の有無を検出する。利用者検出部２６が利用者を検出する場合に、照明装置１８の照明の変化を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。一方、利用者検出部２６が利用者を検出しない場合に、画像解析システム１の処理は、ステップＳ１０２に進む。
　ステップＳ１０２において、照明制御部２９は、照明装置１８による照明を変化させる指令を制御盤１２に出力する。当該指令は、例えば、照明装置１８の照明の点灯および消灯の切替え、輝度もしくは光量の変化、または照明色の変化などを含む。ここで、照明装置１８の変化は、連続的に変化するものであってもよいし、離散的に変化するものであってもよい。また、照明装置１８の変化は、複数回繰り返されるものであってもよい。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ１０３に進む。
　ステップＳ１０３において、画像取得部２４は、照明制御部２９が照明装置１８の照明を変化させている間に撮影された撮影画像を取得する。画像取得部２４が取得する撮影画像は、例えば、照明装置１８の照明が点灯している間に撮影された撮影画像および照明装置１８の照明が消灯している間に撮影された撮影画像を含む。あるいは、画像取得部２４が取得する撮影画像は、例えば、照明装置１８の輝度が通常運転時の輝度であるときに撮影された撮影画像および照明装置１８の輝度が通常運転時より低い輝度または高い輝度であるときに撮影された撮影画像を含んでもよい。変化量算出部３１は、画像取得部２４が取得した撮影画像の変化量を算出する。変化量算出部３１は、例えば、照明装置１８の照明が点灯しているときおよび照明装置１８の照明が消灯しているときの間の撮影画像の変化量を算出する。あるいは、変化量算出部３１は、照明装置１８の輝度が通常運転時の輝度であるときおよび照明装置１８の輝度が通常運転時より低い輝度または高い輝度であるときの間の撮影画像の変化量を算出してもよい。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ１０４に進む。
　ステップＳ１０４において、異常判定部３２は、撮影画像において、変化量算出部３１の算出する変化量が第１閾値より小さい領域があるかを判定する。ここで、第１閾値は、予め設定された変化量の閾値である。照明制御部２９による照明装置１８の照明の変化に伴い撮影範囲において外観上の変化があらわれるので、異常判定部３２は、撮影範囲における外観上の変化が反映されない撮影画像の領域を検出することで当該領域の異常を判定する。判定結果がＮｏの場合に、照明装置１８の照明の変化を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。一方、判定結果がＹｅｓの場合に、画像解析システム１の処理は、ステップＳ１０５に進む。
　ステップＳ１０５において、異常判定部３２は、変化量が第１閾値より小さい領域の異常を判定する。通報処理部３３は、異常判定部３２が判定した異常を、管理サーバ２２に通報する。その後、照明装置１８の照明の変化を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。
　図４のステップＳ２０１において、領域選択部２８は、撮影範囲から変化領域を選択する。この例において、領域選択部２８は、操作入力を通じて入力された操作者の操作に基づいて変化領域を選択する。この例において、エレベーター２のかご出入口１３の領域が変化領域として選択される。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ２０２に進む。
　ステップＳ２０２において、画像取得部２４は、判定期間の間に撮影された撮影画像を取得する。この例において、画像蓄積部２５は、画像取得部２４が取得した当該撮影画像を蓄積して記憶する。判定期間は、画像解析システム１において予め設定された期間である。判定期間は、例えば、エレベーター２などの昇降設備を利用者が利用する時間より長い時間に設定される。例えばエレベーター２に対して、判定期間は、利用者がかご１０に乗車してから降車するまでの平均的な時間より長い時間に設定される。あるいは、判定期間は、例えば、エレベーター２などの昇降設備の利用者による利用間隔より長い時間に設定される。例えばエレベーター２に対して、判定期間は、ある利用者がかご１０を降車してから他の利用者がかご１０に乗車するまでの平均的な利用間隔より長い時間に設定される。あるいは、判定期間は、例えば、エレベーター２などの昇降設備において、判定期間の間に少なくとも１回は利用者に利用される確率が予め設定された閾値を超えるように設定される。当該確率は、例えば、昇降設備の利用履歴などに基づいて算出される。判定期間は、例えば、２４時間などに設定される。変化量算出部３１は、画像取得部２４が取得した撮影画像の、判定期間を通じた変化量を算出する。変化量算出部３１は、例えば、画像蓄積部２５が蓄積した判定期間の間の撮影画像に基づいて、判定期間を通じた変化量を算出する。あるいは、変化量算出部３１は、画像取得部２４が撮影画像を取得する都度、変化量を算出することで、判定期間を通じた変化量を算出してもよい。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ２０３に進む。
　ステップＳ２０３において、異常判定部３２は、撮影画像の変化領域において、変化量算出部３１の算出する判定期間を通じた変化量が第２閾値より小さい領域があるかを判定する。ここで、第２閾値は、予め設定された変化量の閾値である。判定期間の間のエレベーター２などの昇降設備の動作によって変化領域に外観上の変化があらわれるので、異常判定部３２は、撮影範囲における外観上の変化が反映されない撮影画像の領域を検出することで当該領域の異常を判定する。判定結果がＮｏの場合に、変化領域における外観上の変化を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。一方、判定結果がＹｅｓの場合に、画像解析システム１の処理は、ステップＳ２０４に進む。
　ステップＳ２０４において、異常判定部３２は、判定期間を通じた変化量が第２閾値より小さい領域の異常を判定する。通報処理部３３は、異常判定部３２が判定した異常を、管理サーバ２２に通報する。その後、変化領域における外観上の変化を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。
　図５のステップＳ３０１において、駆動制御部３０は、駆動装置１９によってカメラ１７の向きまたは位置を移動させる指令を制御盤１２に出力する。当該指令は、例えば、カメラ１７の向きの移動によって撮影範囲を移動させた後に元に戻す首振りなどを含む。ここで、駆動装置１９によるカメラ１７の移動は、複数回繰り返されるものであってもよい。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ３０２に進む。
　ステップＳ３０２において、画像取得部２４は、駆動制御部３０が駆動装置１９によってカメラ１７の撮影範囲を移動させている間に撮影された撮影画像を取得する。画像取得部２４が取得する撮影画像は、例えば、カメラ１７が通常運転時の撮影範囲に向けられているときに撮影された撮影画像およびカメラ１７が通常運転時の撮影範囲と異なる方向に向けられているときに撮影された撮影画像を含んでもよい。変化量算出部３１は、画像取得部２４が取得した撮影画像の変化量を算出する。変化量算出部３１は、例えば、カメラ１７が通常運転時の撮影範囲に向けられているときおよびカメラ１７が通常運転時の撮影範囲と異なる方向に向けられているときの間の撮影画像の変化量を算出する。その後、画像解析システム１の処理は、ステップＳ３０３に進む。
　ステップＳ３０３において、異常判定部３２は、撮影画像において、変化量算出部３１の算出する変化量が第３閾値より小さい領域があるかを判定する。ここで、第３閾値は、予め設定された変化量の閾値である。駆動制御部３０によるカメラ１７の移動によって撮影範囲自体が移動するので、異常判定部３２は、撮影範囲の移動による変化が反映されない撮影画像の領域を検出することで当該領域の異常を判定する。判定結果がＮｏの場合に、駆動装置１９によるカメラ１７の移動を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。一方、判定結果がＹｅｓの場合に、画像解析システム１の処理は、ステップＳ３０４に進む。
　ステップＳ３０４において、異常判定部３２は、変化量が第３閾値より小さい領域の異常を判定する。通報処理部３３は、異常判定部３２が判定した異常を、管理サーバ２２に通報する。その後、駆動装置１９によるカメラ１７の移動を用いた異常の判定についての画像解析システム１の処理は、終了する。
　以上に説明したように、実施の形態１に係る画像解析システム１は、画像取得部２４と、照明制御部２９と、異常判定部３２と、を備える。画像取得部２４は、カメラ１７から撮影画像を取得する。カメラ１７は、エレベーター２の撮影範囲を撮影する。照明制御部２９は、照明装置１８の照明を制御する。照明装置１８は、撮影範囲に向けて配置される。異常判定部３２は、画像取得部２４が取得する撮影画像のうち、照明制御部２９が照明装置１８の照明を変化させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が第１閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する。
　また、実施の形態１に係る画像解析システム１は、画像取得部２４と、領域選択部２８と、異常判定部３２と、を備える。領域選択部２８は、撮影範囲において、エレベーター２の動作によって外観上の変化がある変化領域を選択する。異常判定部３２は、画像取得部２４が取得する撮影画像のうち、判定期間の間に撮影された撮影画像において、撮影画像の判定期間を通じた変化量が第２閾値より小さい領域が変化領域の中にある場合に、当該領域の異常を判定する。
　このような構成により、撮影画像の局所的な変化量に基づいて異常の発生が判定されるので、撮影画像において異常の発生した領域が判定される。これにより、撮影画像の一部のみに影響する汚れもしくは傷、または画素の欠陥などの異常の発生についても、その発生した領域とともに判定されるようになる。このため、カメラ１７などに生じた異常による撮影画像の異常の発生がより確実に判定されるようになる。また、撮影画像の変化量に基づいて判定が行われるので、異常が生じた領域の撮影画像上の色およびその背景となる撮影範囲の色などによらずに異常の発生が判定される。このため、かご１０の内部などのエレベーター２の意匠によらずに異常の発生が判定される。また、照明装置１８の照明の変化を用いて異常の判定が行われる場合に、照明の変化の影響は撮影範囲の全体に同様に及ぶので、撮影画像の全体において異常の発生が容易に検出できるようになる。また、変化領域における外観上の変化を用いて異常の判定が行われる場合に、変化領域において判定期間の間の通常のエレベーター２の動作によって外観上の変化があらわれるので、エレベーター２の運行に影響することなく異常の発生が検出される。
　また、画像解析システム１は、利用者検出部２６を備える。利用者検出部２６は、撮影範囲におけるエレベーター２の利用者の有無を検出する。照明制御部２９は、利用者検出部２６が利用者を検出していないときに照明装置１８の照明を変化させる。
　このような構成により、照明制御部２９は、利用者がいないことが確認されたときに異常の判定のための照明装置１８の照明を変化させるので、エレベーター２を利用する利用者に不安感または不快感などを与えにくくなる。
　また、画像解析システム１は、操作入力部２７を備える。操作入力部２７は、端末装置３４を通じた操作者による操作の入力を受け付ける。領域選択部２８は、操作入力部２７が受け付けた操作に基づいて、変化領域を選択する。
　このような構成により、エレベーター２の動作によって外観上の変化があらわれる変化領域が容易に確実に選択されるようになる。このため、異常の発生がより高い精度で判定されるようになる。
　また、画像解析システム１は、画像蓄積部２５を備える。画像蓄積部２５は、画像取得部２４が取得する撮影画像を蓄積して記憶する。このとき、領域選択部２８は、画像蓄積部２５が記憶する撮影画像の変化量の履歴に基づいて、変化領域を選択してもよい。撮影画像の変化量の履歴は、例えば、画像蓄積部２５が記憶する撮影画像に基づいて、変化量算出部３１が算出する。領域選択部２８は、例えば、撮影画像の変化量の履歴が予め設定された閾値より大きい領域を変化領域として選択する。
　これにより、操作者の操作によらずに選択される変化領域において、画像蓄積部２５に蓄積された撮影画像が撮影されてから生じた異常が検出されるようになる。このため、操作者による変化領域を選択する操作の手間を必要とすることなく、異常の発生が判定されるようになる。
　また、画像解析システム１は、駆動制御部３０を備える。駆動制御部３０は、カメラ１７を動かす駆動装置１９を制御する。異常判定部３２は、画像取得部２４が取得する撮影画像のうち、駆動制御部３０が駆動装置１９によってカメラ１７の撮影範囲を移動させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が第３閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する。
　このような構成により、撮影画像の局所的な変化量に基づいて異常の発生が判定されるので、撮影画像において異常の発生した領域が判定される。また、駆動装置１９によるカメラ１７の移動の影響は撮影画像の全体に同様に及ぶので、撮影画像の全体において異常の発生が容易に検出できるようになる。
　また、第１閾値、第２閾値、および第３閾値は、互いに異なる変化量の値であってもよい。あるいは、第１閾値、第２閾値、および第３閾値の少なくともいずれかは、同じ変化量の値であってもよい。
　また、画像取得部２４、画像蓄積部２５、利用者検出部２６、操作入力部２７、領域選択部２８、照明制御部２９、駆動制御部３０、変化量算出部３１、異常判定部３２、および通報処理部３３の各々の機能を含む画像解析装置２３の機能の一部または全部は、画像解析装置２３の他の装置に実装されていてもよい。画像解析装置２３の機能の一部または全部は、例えば、カメラ１７、制御盤１２、遠隔監視装置２０、または管理サーバ２２などに実装されていてもよい。
　また、昇降設備は、例えばエスカレーターであってもよい。エスカレーターは、上階および下階の間に架け渡される。エスカレーターは、上階および下階の間を移動する利用者を乗せて循環移動するステップを含む。昇降設備がエスカレーターである場合に、例えば、循環移動によって外観上の変化があるステップの領域が変化領域として選択される。また、エスカレーターに対して、判定期間は、利用者が上階および下階の一方でステップに乗ってから上階および下階の他方でステップを降りるまでの平均的な時間より長い時間に設定される。あるいは、エスカレーターに対して、判定期間は、ある利用者がステップを降りてから他の利用者がステップに乗るまでの平均的な利用間隔より長い時間に設定されてもよい。
　続いて、図６を用いて、画像解析システム１のハードウェア構成の例について説明する。
　図６は、実施の形態１に係る画像解析システム１の主要部のハードウェア構成図である。
　画像解析システム１における処理の各機能は、処理回路により実現し得る。処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ１００ａと少なくとも１つのメモリ１００ｂとを備える。処理回路は、プロセッサ１００ａおよびメモリ１００ｂと共に、あるいはそれらの代用として、少なくとも１つの専用ハードウェア２００を備えてもよい。
　処理回路がプロセッサ１００ａとメモリ１００ｂとを備える場合、画像解析システム１の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。そのプログラムはメモリ１００ｂに格納される。プロセッサ１００ａは、メモリ１００ｂに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、画像解析システム１の各機能を実現する。
　プロセッサ１００ａは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。メモリ１００ｂは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの、不揮発性または揮発性の半導体メモリなどにより構成される。
　処理回路が専用ハードウェア２００を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。
　画像解析システム１における処理の各機能は、それぞれ処理回路で実現することができる。あるいは、画像解析システム１の各機能は、まとめて処理回路で実現することもできる。画像解析システム１の各機能について、一部を専用ハードウェア２００で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。このように、処理回路は、専用ハードウェア２００、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで画像解析システム１の各機能を実現する。
　本開示に係る画像解析システムは、エレベーターなどの昇降設備に適用できる。
　１　画像解析システム、　２　エレベーター、　３　昇降路、　４　乗場、　５　乗場出入口、　６　乗場ドア、　７　乗場表示盤、　８　巻上機、　９　主ロープ、　１０　かご、　１１　釣合い錘、　１２　制御盤、　１３　かご出入口、　１４　かごドア、　１５　かご表示盤、　１６　秤、　１７　カメラ、　１８　照明装置、　１９　駆動装置、　２０　遠隔監視装置、　２１　ネットワーク、　２２　管理サーバ、　２３　画像解析装置、　２４　画像取得部、　２５　画像蓄積部、　２６　利用者検出部、　２７　操作入力部、　２８　領域選択部、　２９　照明制御部、　３０　駆動制御部、　３１　変化量算出部、　３２　異常判定部、　３３　通報処理部、　３４　端末装置、　１００ａ　プロセッサ、　１００ｂ　メモリ、　２００　専用ハードウェア

Claims (10)

  1. 　昇降設備の撮影範囲を撮影するカメラから撮影画像を取得する画像取得部と、
    　前記撮影範囲に向けて配置される照明装置の照明を制御する照明制御部と、
    　前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、前記照明制御部が前記照明装置の照明を変化させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が予め設定された第１閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する異常判定部と、
    　を備える画像解析システム。
  2. 　前記撮影範囲における前記昇降設備の利用者の有無を検出する利用者検出部
    　を備え、
    　前記照明制御部は、前記利用者検出部が前記利用者を検出していないときに前記照明装置の照明を変化させる
    　請求項１に記載の画像解析システム。
  3. 　前記撮影範囲において、前記昇降設備の動作によって外観上の変化がある変化領域を選択する領域選択部
    　を備え、
    　前記異常判定部は、前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、予め設定された判定期間の間に撮影された撮影画像において、撮影画像の前記判定期間を通じた変化量が予め設定された第２閾値より小さい領域が前記変化領域の中にある場合に、当該領域の異常を判定する
    　請求項２に記載の画像解析システム。
  4. 　昇降設備の撮影範囲を撮影するカメラから撮影画像を取得する画像取得部と、
    　前記撮影範囲において、前記昇降設備の動作によって外観上の変化がある変化領域を選択する領域選択部と、
    　前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、予め設定された判定期間の間に撮影された撮影画像において、撮影画像の前記判定期間を通じた変化量が予め設定された第２閾値より小さい領域が前記変化領域の中にある場合に、当該領域の異常を判定する異常判定部と、
    　を備える画像解析システム。
  5. 　前記昇降設備は、エレベーターであり、
    　前記変化領域は、前記エレベーターの出入口の領域である
    　請求項３または請求項４に記載の画像解析システム。
  6. 　前記昇降設備は、エレベーターであり、
    　前記変化領域は、前記エレベーターの表示装置の領域である
    　請求項３または請求項４に記載の画像解析システム。
  7. 　前記昇降設備は、エスカレーターであり、
    　前記変化領域は、前記エスカレーターのステップの領域である
    　請求項３または請求項４に記載の画像解析システム。
  8. 　端末装置を通じた操作者による操作の入力を受け付ける操作入力部
    　を備え
    　前記領域選択部は、前記操作入力部が受け付けた操作に基づいて、前記変化領域を選択する
    　請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の画像解析システム。
  9. 　前記画像取得部が取得する撮影画像を蓄積して記憶する画像蓄積部
    　を備え、
    　前記領域選択部は、前記画像蓄積部が記憶する撮影画像の変化量の履歴に基づいて、前記変化領域を選択する
    　請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の画像解析システム。
  10. 　前記カメラを動かす駆動装置を制御する駆動制御部
    　を備え、
    　前記異常判定部は、前記画像取得部が取得する撮影画像のうち、前記駆動制御部が前記駆動装置によって前記カメラの前記撮影範囲を移動させている間に撮影された撮影画像において、撮影画像の変化量が予め設定された第３閾値より小さい領域がある場合に、当該領域の異常を判定する
    　請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の画像解析システム。
PCT/JP2021/038642 2021-10-19 2021-10-19 画像解析システム WO2023067704A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023554133A JPWO2023067704A1 (ja) 2021-10-19 2021-10-19
PCT/JP2021/038642 WO2023067704A1 (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像解析システム
CN202180103292.XA CN118202644A (zh) 2021-10-19 2021-10-19 图像分析***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/038642 WO2023067704A1 (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像解析システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023067704A1 true WO2023067704A1 (ja) 2023-04-27

Family

ID=86058964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/038642 WO2023067704A1 (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像解析システム

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JPWO2023067704A1 (ja)
CN (1) CN118202644A (ja)
WO (1) WO2023067704A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07250317A (ja) * 1994-03-11 1995-09-26 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 画像監視装置及びその自己診断方法
JP2001268552A (ja) * 2000-03-17 2001-09-28 Fujitsu General Ltd 表示装置監視システム
JP2007159021A (ja) * 2005-12-08 2007-06-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd カメラ装置及びワイパ制御方法
JP2010016892A (ja) * 2003-10-30 2010-01-21 Canon Inc 画像動き検知装置、画像動き検知方法、プログラム及び記録媒体
JP2017216518A (ja) * 2016-05-30 2017-12-07 アイシン精機株式会社 画像表示システム
JP2019029940A (ja) * 2017-08-02 2019-02-21 クラリオン株式会社 付着物検出装置、および、それを備えた車両システム
US20190273887A1 (en) * 2018-03-02 2019-09-05 Otis Elevator Company Intelligent video surveillance system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07250317A (ja) * 1994-03-11 1995-09-26 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 画像監視装置及びその自己診断方法
JP2001268552A (ja) * 2000-03-17 2001-09-28 Fujitsu General Ltd 表示装置監視システム
JP2010016892A (ja) * 2003-10-30 2010-01-21 Canon Inc 画像動き検知装置、画像動き検知方法、プログラム及び記録媒体
JP2007159021A (ja) * 2005-12-08 2007-06-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd カメラ装置及びワイパ制御方法
JP2017216518A (ja) * 2016-05-30 2017-12-07 アイシン精機株式会社 画像表示システム
JP2019029940A (ja) * 2017-08-02 2019-02-21 クラリオン株式会社 付着物検出装置、および、それを備えた車両システム
US20190273887A1 (en) * 2018-03-02 2019-09-05 Otis Elevator Company Intelligent video surveillance system

Also Published As

Publication number Publication date
CN118202644A (zh) 2024-06-14
JPWO2023067704A1 (ja) 2023-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2011068440A (ja) エレベータ監視装置、エレベータ監視方法及びエレベータ遠隔監視システム
JP6329304B1 (ja) ロープ検査装置
JP6479949B1 (ja) エレベータドアの異常診断システム及び異常診断方法
CN107539855A (zh) 电梯平层故障的检测方法和***
JP2013028440A (ja) エレベータのかご内カメラの点検方法
JP2013147339A (ja) エレベータシステム及びエレベータ検査方法
JP2013071795A (ja) エレベータの停電灯異常検出装置
JP6989024B2 (ja) 移動支援装置の点検指示装置
JP2014028696A (ja) エレベータ用表示装置
KR102289455B1 (ko) 엘리베이터 비상연락 시스템 및 안전관리 어플리케이션이 설치된 엘리베이터 안전관리 단말
JP5503502B2 (ja) エレベータの乗場用取付物検出装置及びそれを利用したエレベータの点検方法
JP6247888B2 (ja) エレベータの点検作業用安全装置
JP2008087898A (ja) エレベータの機能可変型遠隔監視システム及び遠隔監視方法
WO2023067704A1 (ja) 画像解析システム
EP3650390A1 (en) Conveyance system video analytics
TWI761063B (zh) 電梯系統
JP2019210137A (ja) エレベーターシステムおよびエレベーターの群管理制御方法
JP2022024395A (ja) ロープ検査装置
WO2020121391A1 (ja) エレベーターの防犯カメラの汚れの検知に用いられる監視装置、判定装置およびエレベーターシステム
CN109230925A (zh) 用于自动电梯部件检查的***和方法
JP2015020900A (ja) エレベーターの点検装置及び点検方法
CN113329963A (zh) 在井道中进行维护作业时不进行自动运转的电梯的控制***
JP2019210136A (ja) エレベーターシステムおよびエレベーターの群管理制御方法
JP2021011376A (ja) エレベータ遠隔診断方法およびエレベータ遠隔診断装置
CN112955396A (zh) 电梯装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21961357

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023554133

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE