JP5586503B2 - Wheelchair detection device, bicycle detection device and elevator - Google Patents
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Description
本発明は、車椅子や自転車を自動的に検出する検出装置およびそれを搭載したエレベータに関するものである。 The present invention relates to a detection device that automatically detects a wheelchair or a bicycle and an elevator equipped with the detection device.
エレベータの構造上、車椅子の利用者は、車椅子を利用していない搭乗者(以下「一般搭乗者」)よりもエレベータの乗り降りに時間を要したり、エレベータ内でのボタン操作に手間がかかったりする場合がある。またエレベータ籠の現在位置(フロア番号)の表示が車椅子から見難い位置にある場合もあり、車椅子利用者がエレベータの使用に際して不便を感じることも少なくない。 Due to the structure of the elevator, wheelchair users require more time to get on and off the elevator than passengers who do not use the wheelchair (hereinafter referred to as “general passengers”), and it takes more time to operate the buttons in the elevator. There is a case. In addition, the current position (floor number) of the elevator car may be in a position that is difficult to see from the wheelchair, and wheelchair users often feel inconvenience when using the elevator.
それを受け、エレベータ内や乗り場に車椅子利用者用の操作ボタン(車椅子用ボタン)を有し、それが操作されたときに車椅子利用者に適した動作モード(車椅子用運転モード)で制御されるエレベータシステムが普及している。車椅子用運転モードでは、エレベータのドアの開閉速度を遅くしたり、ドアが開いている時間を長くしたり、ドアの開閉やエレベータの現在位置、行き先等を知らせる音声を流すなど、車椅子利用者が不便を感じないようにエレベータが制御される。 In response to this, an operation button (wheelchair button) for a wheelchair user is provided in an elevator or at a landing, and when it is operated, it is controlled in an operation mode (wheelchair operation mode) suitable for the wheelchair user. Elevator systems are widespread. In the wheelchair operation mode, the wheelchair users can use the voice to inform the opening / closing of the door, the current position of the elevator, the destination, etc. The elevator is controlled so as not to feel inconvenience.
しかし、一般搭乗者が誤って車椅子利用者用の操作ボタンを操作した場合、車椅子利用者がいないにも拘わらず車椅子用運転モードが実行され、エレベータの動作速度が落ちることで、逆に一般搭乗者が不便を感じることもある。また、乗り場の車椅子用ボタンで呼ばれたエレベータ籠に車椅子利用者を含む複数人が乗り、複数の行き先が設定された場合もある。その場合、車椅子利用者がどの階でエレベータ籠から降りたか判断できないため、車椅子利用者が降りた後もしばらく車椅子用運転モードで制御されることもあった。 However, if a general passenger accidentally operates an operation button for a wheelchair user, the wheelchair operation mode is executed even though there is no wheelchair user, and the operation speed of the elevator is reduced. May feel inconvenienced. In some cases, a plurality of people including wheelchair users get on an elevator car called by a wheelchair button at a landing and a plurality of destinations are set. In that case, since it is impossible to determine on which floor the wheelchair user got out of the elevator car, the wheelchair user may be controlled in the wheelchair operation mode for a while after the wheelchair user gets off.
この問題を解決するため、車椅子利用者の搭乗を自動検出するエレベータが種々提案されている(例えば下記の特許文献1〜3)。
In order to solve this problem, various elevators that automatically detect the boarding of a wheelchair user have been proposed (for example,
特許文献1では、エレベータに赤外線センサを設け、それを用いて車椅子利用者に由来する信号を検出している。しかし赤外線センサは、一般的なエレベータに使用されるものではないため、この技術を実施するためには、車椅子利用者の検出手段としての赤外線センサをエレベータに新たに設ける必要があり、コストの上昇を伴うと考えられる。
In
特許文献2では、エレベータ籠への搭乗者の出入りを検出する光電装置を用い、その遮光時間長に基づいて一般搭乗者と車椅子利用者とを識別している。光電装置は、搭乗者がエレベータのドアに挟まれるのを防止する目的で、既存のエレベータに設置されていることが多く、車椅子利用者の検出手段を設けるためのコスト上昇は抑えられる。しかし光電装置の遮光時間を判別基準とする場合、例えば一般搭乗者がゆっくりと搭乗したときなどに車椅子利用者との区別が困難である。
In
また特許文献3でも車椅子利用者の検出手段として光電装置が用いられている。特許文献3では、車椅子利用者が一般搭乗者よりも高さが低いことに着目し、遮光された光電装置の高さに基づいて一般搭乗者と車椅子利用者とを判別している。しかし、子供など身長の低い一般利用者と車椅子利用者との区別が困難である。
Also in
本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、低コストで検出精度の高い車椅子検出装置および自転車検出装置、並びにそれを搭載したエレベータを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to provide a wheelchair detection device and a bicycle detection device that are low in cost and high in detection accuracy, and an elevator equipped with the same.
本発明に係る車椅子検出装置は、高さ方向に並べて配設された複数の光電素子から成る光電装置と、前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を検出することにより、前記光電装置を車椅子が横切ったことを検出する車椅子検出部と、を備えるものである。 The wheelchair detection device according to the present invention corresponds to a photoelectric device composed of a plurality of photoelectric elements arranged side by side in the height direction, and a shape of an object crossing the photoelectric device from a time change of an output signal of the photoelectric device. A wheelchair detection unit that detects that the wheelchair has crossed the photoelectric device by generating image data to be detected and detecting a circular figure corresponding to the wheel from the image data.
本発明に係る自転車検出装置は、高さ方向に並べて配設された複数の光電素子から成る光電装置と、前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を二つ検出することにより、前記光電装置を自転車が横切ったことを検出する自転車検出部と、を備え、前記車椅子検出部は、円形画像のテンプレートを用いたテンプレートマッチング法によって、車輪に対応する円形の図形の検出を行うとともに、前記円形画像の横方向の直径を、前記物体の移動速度に応じて変化させるものである。
The bicycle detection device according to the present invention corresponds to a photoelectric device composed of a plurality of photoelectric elements arranged side by side in the height direction, and a shape of an object crossing the photoelectric device from a time change of an output signal of the photoelectric device. the image data generated for, by two detecting a circular figure corresponding to the wheel from the image data, and a bicycle detection unit for detecting that the photoelectric device bicycle crosses, the wheelchair detector is the template matching method using the template of the circular image, performs detection of the circular figure corresponding to the wheel, the lateral diameter of the circular image, in shall be changed in accordance with the moving speed of the object is there.
本発明に係る車椅子検出装置によれば、例えばエレベータの搭乗者の移動速度や身長などの間接的要素に基づく車椅子や自転車の検出と異なり、車椅子または自転車の車輪(主輪)を検出することで車椅子を検出するため、精度の良い検出が可能である。 According to the wheelchair detection device of the present invention, unlike the detection of a wheelchair or a bicycle based on indirect elements such as the moving speed and height of an elevator occupant, for example, the wheelchair or bicycle wheel (main wheel) is detected. Since the wheelchair is detected, detection with high accuracy is possible.
<実施の形態1>
図1は、本発明の実施の形態1に係るエレベータのシステム構成を示す図である。同図の如く、本実施の形態に係るエレベータは、エレベータ籠1、光電装置2、秤装置3および車椅子検出装置10を備えている。また図2は、乗り場側から見たエレベータの概観図である。
<
FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of an elevator according to
ドア4はエレベータ籠1の出入口に設けられる。ここではドア4として、ほぼ同じ大きさの矩形板である第1および第2ドア部4a,4bが横方向に動く、二枚式のサイドスライドドアを例示している。当該ドア4は、第1および第2ドア部4a,4bが片側にスライドして開くサイドオープン(片開き)式でもよいし、両側にスライドして開くセンターオープン(真中開き)式でもよい。ドア4の形式は任意でよく、例えばドア板が一枚の形式でもよいし、三枚以上のドア板が重なり合って片側あるいは両側にスライドする形式でもよい。
The
光電装置2は、ドア4の側方に縦一列に並べられた複数の光電素子2aから構成され、開いたドア4の間を通過する(光電装置2を横切る)物体を検出するものである。光電素子2aは、光を発射する投光部と該投光部からの光を受ける受光部とを含んでおり、受光部が受ける光の変化によって物体の有無を検出することができる。光電素子2aの種類としては、受光部と投光部がドア4の同じ側に配置され、受光部が物体による反射光を検出することで物体を検出する反射型素子や、受光部と投光部がドア4を挟んで配置され、受光部が物体による遮光を検出することで物体を検出する透過型素子がある。
The
光電素子2aは反射型、透過型のいずれでもよいが、本実施の形態では光電素子2aとして透過型のものを用いた例を示す。つまり投光部が発射した光が、ドア4を挟んで配設された受光部に到達しなかったときに、ドア4を通過する物体の存在が検出される。よってこの場合、図2のように光電装置2はドア4の両側に設けられることになる。なお、光電素子2aにおいて、投光部と受光部は必ずしも1対1で対応する必要はなく、例えば1つの投光部が広角に発射した光を複数の受光部で受ける方式であってもよい。
The
光電装置2は、エレベータ籠1または各乗り場のどちらに設置されていてもよい。またその設置位置は、エレベータ籠1内または乗り場から視認できる所でなくてもよい。例えば一般的なエレベータでは、ドア4が籠側のドアと乗り場側のドアとに分かれているが、光電装置2は、籠側のドアと乗り場側のドアとの間に設置されていてもよい。また光電装置2は、エレベータ籠1に設置されていてもよいし、各階の乗り場に設置されていてもよい。
The
秤装置3は、エレベータ籠1内の物体の重さ(積載重量)を計測する重量センサである。ここでは、秤装置3が上方からエレベータ籠1を吊り上げて重量を測定する例を示す。この場合、秤装置3の計測値には、エレベータ籠1内の物体の重さの他、エレベータ籠1自体の重さとそれを吊すロープの重さも含まれるため、エレベータ籠1とロープの重さを予め測定しておき、それを計測値から差し引くことでエレベータ籠1内の物体の重さが得られる。
The
秤装置3の態様は、エレベータ籠1の積載重量を計測できれば任意でよい。例えば秤装置3が、エレベータ籠1を下から支えてその重量を計測する態様であってもよい。その場合は、エレベータ籠1が空の状態の計測値を基準とすることにより、エレベータ籠1内の物体の重さを直接的に計測することができる。
The mode of the
車椅子検出装置10は、光電装置2および秤装置3の各出力信号に基づいて、エレベータ籠1のドア4の間(光電装置2の間)を通過する車椅子およびその進行方向(車椅子がエレベータ籠1に乗ったのか、あるいはエレベータ籠1から降りたのか)を検出する。図3は、車椅子検出装置10の構成を示すブロック図である。車椅子検出装置10は、車椅子検出部11、進行方向検出部12および運転制御部13を備える。車椅子検出装置10はマイクロコンピュータであり、これらの各要素はソフトウェアによって実現される機能ブロックである。
The
車椅子検出部11は、光電装置2の出力信号に基づき、ドア4の間を車椅子が通過したことを検出する。進行方向検出部12は、秤装置3の出力信号に基づき、車椅子検出部11によって検出された車椅子の進行方向を検出する。
The wheelchair detector 11 detects that the wheelchair has passed between the
運転制御部13は、車椅子検出部11による車椅子の検出結果、並びに、進行方向検出部12による車椅子の進行方向の検出結果に基づいて、エレベータの運転に係る制御を行う。運転制御部13は、通常の運転動作とは異なる、車椅子利用者に適した動作モード(車椅子用運転モード)でエレベータを制御することが可能であり、車椅子検出装置10がエレベータ籠1内に車椅子が乗っていると判断している間、車椅子用運転モードでエレベータを制御する。
The operation control unit 13 performs control related to the operation of the elevator based on the detection result of the wheelchair by the wheelchair detection unit 11 and the detection result of the traveling direction of the wheelchair by the traveling
以下、車椅子検出装置10の動作を説明する。図4は、その車椅子検出装置10の動作を示すフローチャートである。以下、同図に基づき、車椅子検出装置10の動作を説明する。
Hereinafter, operation | movement of the
エレベータ籠1が乗り場で停止してドア4が開くと、車椅子検出装置10の車椅子検出部11は、光電装置2の出力信号を受信する(ステップST1)。このときドア4の間(光電装置2の間)を物体が通過すると、光電装置2の出力信号が変化する。光電装置2の光電素子2aは縦一列に配設されているため、光電素子2aのそれぞれ出力する計測データを時間軸上にプロットすると、ドア4の間を通過した物体の形状を表す二値画像が得られる。以下、一定期間内に得られた光電装置2の計測データの集合を「画像データ」と称する。
When the
例えば、車椅子に乗った人物がドア4の間を通過すると、車椅子検出部11は図5のような画像が得られる。本実施の形態の光電素子2aは透過型なので、遮光された光電素子2aに対応する部分が、ドア4の間を通過した物体の形状(図5の斜線領域)として現れる。
For example, when a person in a wheelchair passes between the
続いて車椅子検出部11は、そのようにして得た画像データから、車椅子の車輪に対応する円形の図形を検出することによって、ドア4の間を車椅子が通過したか否かを判定する(ステップST2)。一般に、車椅子は、フレームの両側に配置されて動力が与えられる大径の主輪と、方向転換を妨げないように回動自在に設けられた小径の補助輪(キャスター)を有するが、本明細書では車椅子の「車輪」は、主輪を指すものとする。
Subsequently, the wheelchair detection unit 11 determines whether or not the wheelchair has passed between the
図6は、車椅子検出部11による車椅子検出処理(ステップST2)のフローチャートである。車椅子検出処理では、車椅子検出部11が、光電装置2から取得した画像データから一つの塊となって現れた物体の部分の画像データを切り出す(ステップST21)。次いで、切り出した物体の画像データから、車椅子の車輪を探索する対象となる領域(対象領域)を抽出する(ステップST22)。そして対象領域内で円形の図形を検出することにより、車輪に対応する円形物体を検出する(ステップST23)。最後に、検出した円形の図形が車椅子の車輪に対応するものか判定することにより、ドア4の間を車椅子が通過したか否かを判定する(ステップST24)。
FIG. 6 is a flowchart of the wheelchair detection process (step ST2) by the wheelchair detection unit 11. In the wheelchair detection process, the wheelchair detection unit 11 cuts out image data of the part of the object that appears as one lump from the image data acquired from the photoelectric device 2 (step ST21). Next, a region (target region) to be searched for a wheelchair wheel is extracted from the image data of the cut out object (step ST22). Then, a circular object corresponding to the wheel is detected by detecting a circular figure in the target region (step ST23). Finally, it is determined whether the wheelchair has passed between the
以下、図6の各ステップの詳細を説明する。ここでは説明の簡単のため、車椅子検出部11が図5の画像データを取得したものと仮定する。 Details of each step in FIG. 6 will be described below. Here, for simplicity of explanation, it is assumed that the wheelchair detection unit 11 has acquired the image data of FIG.
まず、車椅子検出部11が画像データから物体の画像データを切り出す処理(ステップST21)について説明する。図7は、その処理を示すフローチャートである。 First, a process (step ST21) in which the wheelchair detection unit 11 cuts out image data of an object from image data will be described. FIG. 7 is a flowchart showing the processing.
車椅子検出部11は、自己が有するバッファ(メモリ)およびカウンタをクリアしてから(ステップST211,ST212)、光電装置2の各光電素子2aの計測データ(一列分の画像データ)を受信する。光電素子2aの計測データから、遮光された光電素子2aの数を算出し、それが所定の閾値未満であれば(ステップST214においてNo)、ドア4の間には物体がないと判断する(ステップST217,ST219)。
The wheelchair detector 11 clears its own buffer (memory) and counter (steps ST211 and ST212), and then receives measurement data (image data for one column) of each
一方、遮光された光電素子2aの数が上記閾値以上であれば(ステップST214においてYes)、ドア4の間を物体が通過している可能性が高いため、車椅子検出部11は、光電素子2aの計測データをバッファに格納する(ステップST215)。そしてカウンタをインクリメントする(ステップST216)。
On the other hand, if the number of light-shielded
この場合、上記のステップST213〜ST216が、遮光された光電素子2aの数が所定の閾値未満になるまで(ステップST214においてNoになるまで)繰り返される。その後、遮光されている光電素子2aが閾値未満になると、車椅子検出部11は、そのときのカウンタの値を調べる。
In this case, the above steps ST213 to ST216 are repeated until the number of light-shielded
カウンタの値が所定の閾値以上になっていれば(ステップST217においてYes)、ある程度の期間連続して多くの光電素子2aが遮光されていたことになるから、ドア4の間を物体が通過した(「物体あり」)と判断される(ステップST218)。しかしカウンタの値が閾値未満の場合は(ステップST217においてNo)、光電素子2aが遮光されたのはごく短い時間であるから、その遮光は外乱によるものである可能性が高く、ドア4の間を何も通過していない(「物体なし」)と判断される(ステップST219)。
If the counter value is equal to or greater than the predetermined threshold value (Yes in step ST217), it means that many
「物体あり」と判断された時点のバッファには、物体がドア4の間を通過する前後の部分を含まない、物体がドア4の間を通過している期間の画像データのみが格納されている。車椅子検出部11がバッファの画像データを取得することにより、物体の画像データの切り出し処理(図6のステップST21)が完了する。車椅子検出部11が図5の画像データを取得していた場合、図8のように物体が存在する部分(期間)のみを切り出した画像データが得られる。
The buffer at the time point when it is determined that “the object is present” stores only image data of a period during which the object passes between the
なお、物体の有無の判断に用いられる各閾値、すなわち、ステップST214の判定に係る閾値(遮光された光電素子2aの数の閾値)およびステップST217の判定に係る閾値(カウンタの値の閾値)は、それぞれ予め車椅子検出部11に保持されている。
Note that threshold values used for determining the presence of an object, that is, a threshold value related to the determination in step ST214 (threshold value of the number of light-shielded
次に、車椅子検出部11が車椅子の車輪を探索する対象となる領域(対象領域)を抽出する処理(ステップST22)について説明する。車椅子の車輪は床と接するため、必ず低い位置にあるので、車輪を探索する対象領域は切り出した画像データ内の低い部分とする。例えば図8の画像データの領域Aが対象領域として設定される。対象領域Aの高さ(縦方向の画素数)hは、光電素子2aの間隔S(図2参照)と、想定される車輪の最大サイズDmaxとに基づき、次の式(1)によって決定される。
h=Dmax/S+α …(1)
式(1)において、αはマージンである。
Next, the process (step ST22) which the wheelchair detection part 11 extracts the area | region (object area | region) used as the object which searches the wheel of a wheelchair is demonstrated. Since the wheel of the wheelchair is in contact with the floor and is always in a low position, the target area for searching for the wheel is a low portion in the cut out image data. For example, the area A of the image data in FIG. 8 is set as the target area. The height (number of pixels in the vertical direction) h of the target area A is determined by the following equation (1) based on the interval S (see FIG. 2) of the
h = D max / S + α (1)
In equation (1), α is a margin.
一方、車椅子の車輪の横方向(時間軸方向)の位置は、車椅子の種類によって異なる上、車椅子の向きによって変わる(例えばエレベータ籠1が狭く車椅子が方向転換できない場合など、後ろ向きに乗り降りすることもある)。よって車輪の横方向の位置を一意的に特定するのは困難である。そのため図8のように、対象領域Aの横方向の幅は画像データの幅(物体の通過時間)Wと等しくするとよい。しかし、何らかの方法により車輪の横方向の位置が特定できるのであれば、対象領域の幅は狭めてもよい。 On the other hand, the position of the wheelchair wheel in the lateral direction (time axis direction) varies depending on the type of wheelchair and also changes depending on the direction of the wheelchair (for example, when the elevator 籠 1 is narrow and the wheelchair cannot change direction, the passenger can get on and off backwards) is there). Therefore, it is difficult to uniquely identify the lateral position of the wheel. Therefore, as shown in FIG. 8, the horizontal width of the target area A is preferably equal to the width (passage time of the object) W of the image data. However, the width of the target region may be narrowed if the lateral position of the wheel can be specified by some method.
続いて、画像データから車輪に対応する円形の図形を検出する処理(ステップST23)について説明する。この処理は、切り出した物体の画像データの対象領域内に対して行われる。 Subsequently, a process (step ST23) for detecting a circular figure corresponding to the wheel from the image data will be described. This process is performed on the target area of the image data of the cut out object.
本実施の形態では、円形の図形の検出をテンプレートマッチング法により行う。即ち、車椅子検出部11は、予め図9(a)のような円形画像のテンプレートを保持しており、対象領域内でテンプレート画像との一致度が所定の閾値以上となる位置(円の中心座標)を探索する。このとき用いる閾値も、予め車椅子検出部11により保持されている。 In this embodiment, detection of a circular figure is performed by a template matching method. That is, the wheelchair detection unit 11 holds a template of a circular image as shown in FIG. 9A in advance, and a position where the degree of coincidence with the template image is equal to or greater than a predetermined threshold within the target area (the center coordinates of the circle ). The threshold used at this time is also held in advance by the wheelchair detector 11.
車輪のサイズは車椅子によって異なるため、テンプレートマッチング処理は、テンプレートの円形画像の大きさを変えながら行う。テンプレートの円形画像の高さ方向の直径(DH)は、想定される車輪の最大サイズ(Dmax)と最小サイズ(Dmin)の間で変化させればよい。即ち、テンプレートの円形画像の高さ方向の直径(DH)は、次の関係式(2)を満たす範囲で変化させる。
Dmin−Dα≦DH≦Dmax+Dβ …(2)
関係式(2)において、Dα,Dβはマージンである。
Since the wheel size varies depending on the wheelchair, the template matching process is performed while changing the size of the circular image of the template. The diameter (D H ) in the height direction of the circular image of the template may be changed between the assumed maximum size (D max ) and minimum size (D min ) of the wheel. That is, the diameter (D H ) in the height direction of the circular image of the template is changed within a range satisfying the following relational expression (2).
D min −D α ≦ D H ≦ D max + D β (2)
In relation (2), D α and D β are margins.
また画像データの横軸は時間であるので、車椅子の移動速度によっては車輪の画像が楕円となる場合がある。そのため、テンプレートの円形画像の横方向の直径(DW)は、車椅子の移動速度に合わせて変化させるとよい。 Since the horizontal axis of the image data is time, the wheel image may be elliptical depending on the moving speed of the wheelchair. Therefore, the horizontal diameter (D W ) of the circular image of the template may be changed in accordance with the moving speed of the wheelchair.
車椅子の移動速度が一定と仮定すると、その移動速度は、車椅子がドア4の間を通過するのに要した時間(光電装置2を横切った時間)、すなわち物体の画像データの切り出し処理(ステップST21)に要した時間に対応することとなる。例えば、物体の画像データの切り出し処理に要した時間が短ければ、物体の移動速度が速いと判断できるため、横方向に縮小した図9(b)のような楕円画像をテンプレートとして用いる。逆に、物体の画像データの切り出し処理に要した時間が長ければ、物体の移動速度が遅いと判断できるため、横方向に拡大した図9(c)のような楕円画像をテンプレートとして用いる。 Assuming that the moving speed of the wheelchair is constant, the moving speed is determined based on the time required for the wheelchair to pass between the doors 4 (the time when the wheelchair crosses the photoelectric device 2), that is, the object image data clipping process (step ST21). ) Will correspond to the time required. For example, if the time required to cut out the image data of the object is short, it can be determined that the moving speed of the object is fast. Therefore, an elliptical image reduced in the horizontal direction as shown in FIG. 9B is used as a template. Conversely, if the time required for the object image data cut-out process is long, it can be determined that the moving speed of the object is slow. Therefore, an elliptical image as shown in FIG. 9C is used as a template.
テンプレートとしての円形画像の横方向の直径(DW)は、物体の画像データの切り出し処理に要した時間tに基づき、次の式(3)で定めるとよい。
DW=DH+(t−t0)×β×DH …(3)
式(3)にいてt0は、車輪の画像がちょうど円(DW=DH)となるための、車椅子が光電装置2を横切る時間(物体の画像データの切り出し処理に要する時間)である。またβは拡大・縮小のパラメータである。
The diameter (D W ) in the horizontal direction of the circular image as the template may be determined by the following equation (3) based on the time t required to cut out the image data of the object.
D W = D H + (t−t 0 ) × β × D H (3)
In Expression (3), t 0 is the time for which the wheelchair crosses the photoelectric device 2 (the time required for the object image data cut-out process) for the wheel image to be exactly a circle (D W = D H ). . Β is an enlargement / reduction parameter.
車椅子検出部11は、円形画像のテンプレートを用いたテンプレートマッチングを対象領域内で行い、円形図形の検出結果として結果として、テンプレートとの一致度が閾値以上で且つ最大となる位置と、そのとき用いたテンプレートの円形画像の高さ方向の直径(DH)との組のリストを作成する。 The wheelchair detection unit 11 performs template matching using the template of the circular image in the target region, and as a result of detecting the circular figure, the position where the degree of coincidence with the template is equal to or more than the threshold and the maximum is used. Create a list of pairs with the diameter (D H ) in the height direction of the circular image of the template.
次に、検出した円形の図形が車椅子の車輪であるか否かの判定処理(ステップST24)について説明する。 Next, the determination process (step ST24) of whether the detected circular figure is a wheelchair wheel will be described.
車椅子検出部11は、円形図形の検出結果としてのリストに基づき、画像データに車椅子の画像が含まれているか否かを判定する。ここではリストアップされた円形図形の位置と直径の組の数から、画像データの対象領域内で検出された円形図形の個数を調べる。通常、車椅子は2つの車輪を有しているが、ドア4の側方に配設された光電装置2で得られる画像データは物体を進行方向に対して横から見たものとなるため、車椅子の画像には図8のように車輪の画像が1つ含まれることになる。従って、車椅子検出部11は、検出された円形図形の個数が1であれば画像データに車椅子の画像が含まれていると判断し、0であれば車椅子の画像が含まれていないと判断する。
The wheelchair detection part 11 determines whether the image of the wheelchair is included in image data based on the list as a detection result of a circular figure. Here, the number of circular figures detected in the target area of the image data is examined from the number of pairs of circular figure positions and diameters listed. Normally, a wheelchair has two wheels, but the image data obtained by the
また車椅子の車輪は、自転車とほぼ同じ大きさ・構造であるため、物体の画像データから検出された円形図形の数が2の場合、その物体は車椅子でなく、自転車である確率が高い。そこで車椅子検出部11は、検出した円形図形が2以上の場合は、それらの円形図形は車椅子の車輪に対応するものではないと判断するようにしてもよい。また、自転車の前輪と後輪との間にはある程度の距離があるはずなので、車椅子検出部11は、検出された2つの円形図形間の距離を計算して、その距離が一定範囲にある場合のみ自転車と判断し、それ以外は車椅子と判断するようにしてもよい。 Since the wheelchair wheel has almost the same size and structure as a bicycle, when the number of circular figures detected from the image data of the object is 2, the probability that the object is not a wheelchair but a bicycle is high. Therefore, when the number of detected circular figures is two or more, the wheelchair detection unit 11 may determine that those circular figures do not correspond to the wheel of the wheelchair. In addition, since there should be a certain distance between the front wheel and the rear wheel of the bicycle, the wheelchair detection unit 11 calculates the distance between the two detected circular figures, and the distance is within a certain range. Only a bicycle may be determined, and the rest may be determined as a wheelchair.
以上の処理により、車椅子検出部11による車椅子の検出処理(図4のステップST2)が完了すると、進行方向検出部12は、検出された車椅子の進行方向(エレベータ籠1に入ったのか、エレベータ籠1から出たのか)検出する(ステップST3)。
When the wheelchair detection process (step ST2 in FIG. 4) by the wheelchair detection unit 11 is completed by the above processing, the traveling
車椅子検出部11が光電装置2から取得する画像データの横軸は時間なので、物体がエレベータ籠1に入るときも、エレベータ籠1から出るときも、速度が同じであれば得られる画像データは同じになる。そのため画像データのみでは、物体の進行方向を判断できない。そのため車椅子が検出された場合、進行方向検出部12は、秤装置3が計測したエレベータ籠1内の積載重量の変化から、車椅子の進行方向を判断する。
Since the horizontal axis of the image data acquired by the wheelchair detection unit 11 from the
以下、進行方向検出部12による車椅子の進行方向の判断処理(ステップST3)について説明する。進行方向検出部12は、車椅子の進行方向を判断するために、判断秤装置3の計測データを監視してエレベータ籠1への物体の乗り降りを監視している。
Hereinafter, the determination process (step ST3) of the advancing direction of the wheelchair by the advancing
図10(a)は、秤装置3が計測した積載重量WT(i)の時間t(i)に対する変化の一例である。また図10(b)は、積載重量WT(i)の時間変化から演算した時間差分ΔWT(i)の時系列変化の一例である。時間差分データΔWT(i)は、次の式(4)で算出している。
ΔWT(i)=(WT(i+Δi)−WT(i))/Δi …(4)
式(4)において、Δiは差分間隔である。
FIG. 10A is an example of a change of the load weight WT (i) measured by the
ΔWT (i) = (WT (i + Δi) −WT (i)) / Δi (4)
In equation (4), Δi is the difference interval.
図10(b)に示す時間差分ΔWT(i)は、エレベータ籠1内の積載重量の変化の傾きに相当するため、積載重量が減少する間は負の値、積載重量が増加する間は正の値、積載重量に変化がない間は零の値をとる。時間差分ΔWT(i)が負側に振れる期間[t(i),t(i−x)]はエレベータ籠1から物体が降りていると判断できる。逆に、時間差分ΔWT(i)が正側に振れる期間(不図示)はエレベータ籠1へ物体が乗り込んでいると判断できる。
Since the time difference ΔWT (i) shown in FIG. 10B corresponds to the gradient of the change in the load weight in the
以下、進行方向検出部12が、エレベータ籠1から物体が降りていることを検出した期間を「降籠検出期間」と称し、エレベータ籠1への物体が乗り込んでいることを検出した期間を「乗籠検出期間」と称する。
Hereinafter, a period in which the traveling
進行方向検出部12は、車椅子検出部11が車椅子を検出したタイミングと、乗籠検出期間あるいは降籠検出期間との時間的な関係から、当該車椅子の進行方向を判断する。例えば、乗籠検出期間に車椅子が検出された場合は、車椅子がエレベータ籠1に乗ったと判断できる。逆に、降籠検出期間にと判断している間に、車椅子検出部11が車椅子を検出した場合は、車椅子がエレベータ籠1から降りたと判断できる。
The traveling
ここで、車椅子の検出に用いられる光電装置2と、物体の進行方向の検出(乗籠検出期間および降籠検出期間の取得)に用いられる秤装置3とは、センサとしての系列が異なり、互いが同期して動作するものではない。そのため、車椅子検出部11により車椅子が検出されるタイミングと、進行方向検出部12により検出される乗籠検出期間/降籠検出期間との間にタイミングのずれが生じる場合も考えられる。
Here, the
例えば車椅子がエレベータ籠1から降りた場合、図11に示すように、車椅子検出部11により車椅子が検出された時刻tdが、進行方向検出部12が取得した降籠検出期間[t(i),t(i−x)]からずれる場合がある。この場合、車椅子検出装置10は、車椅子検出の時刻tdを所定の時間(z)の範囲で前後にずらし、タイミングが重なる降籠検出期間または乗籠検出期間を探す。つまり、車椅子検出時刻tdから±zの範囲内で、乗籠検出期間および降籠検出期間を探す。図11のように車椅子検出の時刻tdをずらした結果、降籠検出期間と一致すれば、車椅子がエレベータ籠1から降りたと判断する。
For example, when the wheelchair gets off the
ここでは、車椅子検出の時刻tdを前後にずらし、一致する乗籠検出期間または降籠検出期間を探す手法を示したが、もちろん乗籠検出期間および降籠検出期間を前後にずらし、一致する車椅子検出の時刻tdを探すようにしてもよい。 Here, the wheelchair detection time t d is shifted back and forth to search for a matching riding detection period or descending detection period. Of course, the riding detection period and the descending detection period are shifted forward and backward to match. it may be to look for a time t d of the wheelchair detection.
車椅子検出部11によって車椅子が検出され、さらに進行方向検出部12によってその進行方向が検出されると、運転制御部13がそれらの検出結果に基づいて、エレベータの動作を通常の運転モードにするか、車椅子用運転モードにするかを決定する(ステップST4)。すなわち、エレベータ籠1に車椅子が乗り込んだことを検出してから、その車椅子がエレベータ籠1から出たことが検出されるまでの間、エレベータを車椅子用運転モードにする。
When the wheelchair is detected by the wheelchair detection unit 11 and the traveling direction is detected by the traveling
車椅子用運転モードでは、ドア4の開閉速度が通常より遅くなったり、ドア4が開いている時間を通常より長くなったりする。またエレベータ籠1の現在位置の階数やドアの動作についての例えば「××階です。ドアが開きます(閉まります)。」のような音声アナウンスが、車椅子用運転モードのときだけに流れるようにしてもよい。
In the wheelchair operation mode, the opening / closing speed of the
本実施の形態によれば、エレベータ籠1への車椅子の乗り降りを検出できるため、車椅子がエレベータ籠1に搭乗している間のみに、車椅子用運転モードを実施させることができる。つまり車椅子利用者がエレベータ籠1から降りれば速やかに通常の運転モードに戻るため、不要に車椅子用運転モードが継続されることによって一般搭乗者が不便を感じることがなくなる。
According to the present embodiment, since the entry / exit of the wheelchair to / from the
近年では、ドアの挟まれ防止のために図2のような光電装置を備えたエレベータも多い。またエレベータ籠の定員超過を検出するために、秤装置を備えているものも多い。本発明は、それらの光電装置および秤装置を、車椅子およびその進行方向の検出のために利用できる。よって、エレベータに車椅子の検出手段を設けるためのコスト上昇を抑えることができる。 In recent years, there are many elevators equipped with a photoelectric device as shown in FIG. 2 to prevent the door from being caught. Many of them are equipped with a scale device to detect the excess capacity of the elevator car. The present invention can use the photoelectric device and the scale device for detection of a wheelchair and its traveling direction. Therefore, an increase in cost for providing the wheelchair detection means to the elevator can be suppressed.
なお本実施の形態では、本発明に係る車椅子検出装置10をエレベータに適用した例を示したが、本発明の適用はエレベータに限定されるものではなく、車椅子の出入りが想定される空間に対して広く適用可能である。
In the present embodiment, an example in which the
車椅子が出入りする空間としては、病室などの固定空間も考えられるが、空間内の重量を計測困難なため、進行方向検出部12が空間内の重量変化に基づいて車椅子の進行方向を検出することは難しい。しかし、少なくとも車椅子検出部11が光電装置2を用いて車椅子の通過の有無を検出することは可能である。また本発明に係る進行方向検出部12に代えて、進行方向の検出可能な他の手段を設けてもよい。
The space where the wheelchair enters and exits may be a fixed space such as a hospital room, but it is difficult to measure the weight in the space, so that the traveling
<実施の形態2>
実施の形態1では、画像データから車輪に対応する円形の図形を検出する処理(図6のステップST23)を、テンプレートマッチングによる方法(「第1の車椅子検出方法」とする)を行ったが、実施の形態2では他の方法を示す。すなわち本実施の形態では、車椅子検出部11は、切り出した物体の画像データから、時間軸に対する中心線の傾きが正の図形と負の図形とが連なって成る形状を検出することによって、車輪に対応する円形の図形の検出を行う(「第2の車椅子検出方法」とする)。
<
In
以下、本実施の形態における円形図形の検出方法を説明するが、その中で示す各閾値N,P,Qは、予め車椅子検出部11が保持しているものである。 Hereinafter, although the detection method of the circular figure in this Embodiment is demonstrated, each threshold-value N, P, and Q shown in it is what the wheelchair detection part 11 hold | maintains previously.
例えば、図12の画像データに示す領域Bの部分を拡大すると、図13(a)のような点の集合である。黒丸は遮光された光電素子2aに対応する遮光点である。遮光点の縦方向の間隔Sは光電素子2aの間隔(図2参照)に相当し、横方向の間隔Δtは、車椅子検出部11が光電装置2から計測データを受信する周期に相当する。
For example, when the area B shown in the image data of FIG. 12 is enlarged, a set of points as shown in FIG. A black circle is a light shielding point corresponding to the light-shielded
車椅子検出部11は、取得した画像データの中から、横方向(時間軸方向)にN個(ここでは4個)以下で連続する遮光点を抽出し、その重心位置となる中心点(図13(b)の四角)を求める。そして、隣接する中心点を結んで成る中心線の時間軸に対する傾きを算出する。このときP個以上の中心点に渡って中心線の傾きが正の値になる図形と、Q個以上の中心点に渡って中心線の傾きが負の値になる図形とをそれぞれ抽出する。その抽出結果に基づき、中心線の傾きが正の図形と負の図形とが連なって成る図形を検出する。 The wheelchair detection unit 11 extracts, from the acquired image data, N or less (four in this case) continuous shading points in the horizontal direction (time axis direction), and a center point serving as the center of gravity (FIG. 13). (Square of (b)) is obtained. Then, the inclination of the center line formed by connecting adjacent center points with respect to the time axis is calculated. At this time, a figure having a positive value of the center line over P or more center points and a figure having a negative value of the center line over Q or more center points are extracted. Based on the extraction result, a graphic in which a graphic having a positive center line and a negative graphic is detected is detected.
図13(b)に示すように、円形図形の左側の部分は、中心線の傾きが正の図形と負の図形とが連なった形状となる(上部の傾きが正、下部の傾きが負)。本実施の形態では、そのような図形を円の一部と判断することし、これを車椅子の車輪に対応する円形図形の検出に用いる。 As shown in FIG. 13 (b), the left part of the circular figure has a shape in which the central line has a positive and negative graphic (the upper part has a positive inclination and the lower part has a negative inclination). . In the present embodiment, such a figure is determined as a part of a circle, and this is used for detection of a circular figure corresponding to the wheel of a wheelchair.
以上の説明では、円形図形の左側部分を検出する例を示したが、もちろん円形図形の右側部分を検出してもよい(右側部分では、上部の傾きが負、下部の傾きが正となる)。また円形図形の左側部分と右側部分のペアを検出することで、一つの円形の図形として検出するようにしてもよい。 In the above description, an example in which the left part of a circular figure is detected has been shown, but the right part of the circular figure may of course be detected (the upper part has a negative slope and the lower part has a positive slope). . Further, by detecting a pair of a left part and a right part of a circular figure, it may be detected as one circular figure.
また車椅子検出部11が、テンプレートマッチングによる第1の車椅子検出方法と、本実施の形態に係る第2の車椅子検出方法とを組み合わせて行ってもよい。その場合、車椅子検出部11は、第1および第2の車椅子検出方法の片方が円形図形を検出すればそれを円形物体と認識するようにしてもよいし、第1および第2の車椅子検出方法の両方が同じ位置で円形図形を検出しなければ円形物体として認識しないようにしてもよい。このように複数の方法を組み合わせることにより、車椅子の検出精度をより高くすることができる。 The wheelchair detection unit 11 may perform a combination of the first wheelchair detection method based on template matching and the second wheelchair detection method according to the present embodiment. In that case, if one of the first and second wheelchair detection methods detects a circular figure, the wheelchair detection unit 11 may recognize it as a circular object, or the first and second wheelchair detection methods. Both of them may not be recognized as a circular object unless a circular figure is detected at the same position. Thus, the detection accuracy of a wheelchair can be made higher by combining a plurality of methods.
<実施の形態3>
実施の形態3では、車椅子検出装置10が、車椅子利用者の検出を、画像データから円形図形を検出する本発明の検出方法とその他の方法とを組み合わせて行う。
<
In the third embodiment, the
車椅子利用者の他の検出方法としては、例えば上記の特許文献2のように、ドア4の間を通過する物体の高さに基づいて検出する方法がある(「第3の車椅子検出方法」とする)。この方法は、図1〜図3に示した構成の車椅子検出装置10で、ソフトウェアの変更により実施可能である。図8に示すように、物体の高さHは、車椅子検出部11が光電装置2から得た画像データにおける遮光点の高さの最大値から算出可能だからである。
As another detection method of a wheelchair user, there is a method of detecting based on the height of an object passing between the
車椅子利用者の高さは一般利用者よりも低くなるため、車椅子検出部11は、想定される車椅子利用者の高さの最大値を閾値HTとして予め保持しておき、物体の高さHが閾値HT以下であるときに、その物体を車椅子利用者として検出する。 Since the height of the wheelchair user is lower than that of the general user, the wheelchair detection unit 11 holds in advance the maximum value of the assumed height of the wheelchair user as the threshold value HT, and the height H of the object is When the value is equal to or lower than the threshold value HT, the object is detected as a wheelchair user.
さらに他の検出方法としては、例えばエレベータ籠1内の積載重量の変化量V(図10(a)参照)を基準とする方法である(「第4の車椅子検出方法」とする)。この方法も、図1〜図3に示した構成の車椅子検出装置10で、ソフトウェアの変更により実施可能である。エレベータ籠1内の積載重量の変化量Vは、秤装置3によって計測可能だからである。
Still another detection method is, for example, a method based on the load amount change V (see FIG. 10A) in the elevator car 1 (referred to as “fourth wheelchair detection method”). This method can also be implemented by changing the software in the
車椅子利用者は、車椅子の重量分だけ積載重量の変化量Vが大きくなるため、車椅子検出部11は、想定される車椅子利用者の総重量の最小値を閾値VTとして予め保持しておき、積載重量の変化量Vが閾値以上の場合は、車椅子利用者の乗り降りとして検出する。 Since the wheelchair user has a larger change amount V of the load weight by the weight of the wheelchair, the wheelchair detection unit 11 holds the minimum value of the total weight of the wheelchair user as a threshold value VT in advance, When the weight change amount V is equal to or greater than the threshold value, it is detected as a wheelchair user getting on and off.
なお、積載重量の変化量Vは、図10(b)のような時間差分データから求めてもよい。例えば、時間差分データΔWT(i)が負の値となってから零以上に戻るまでを示すまでの期間[t(i),t(i−x)]の時間差分データΔWT(i)の総和は、その期間の積載重量の変化量Vと等しくなるので、それを算出すればよい。 Note that the load weight change amount V may be obtained from time difference data as shown in FIG. For example, the sum of the time difference data ΔWT (i) for the period [t (i), t (i−x)] from when the time difference data ΔWT (i) becomes a negative value until it shows zero or more. Is equal to the change amount V of the load weight during that period, and it is only necessary to calculate it.
一般利用者にも体重や身長には大きなバラツキがあるため、第3および第4の車椅子検出方法だけでは充分に高い車椅子利用者の検出精度を得ることが困難であるが、本発明に係る第1および第2の車椅子検出方法に組み合わせることにより、その検出精度を向上させることができる。また第3および第4の車椅子検出方法は、図1〜図3に示した構成の車椅子検出装置10でもソフトウェアの変更により実施可能であるので、本発明に係る車椅子検出装置10のコスト上昇は最小限に抑えられる。
Since general users also have large variations in weight and height, it is difficult to obtain sufficiently high detection accuracy for wheelchair users only by the third and fourth wheelchair detection methods. By combining with the first and second wheelchair detection methods, the detection accuracy can be improved. Further, the third and fourth wheelchair detection methods can be implemented by changing the software even in the
なお、第1〜第4の車椅子検出方法に組み合わせた場合、その一部で車椅子利用者が検出された時点で車椅子利用者の存在が認識されるようにしてもよいし、それらの全部で車椅子利用者が検出されなければ、車椅子利用者の存在を認識しないようにしてもよい。 In addition, when combined with the first to fourth wheelchair detection methods, the presence of the wheelchair user may be recognized when a wheelchair user is detected in a part of the method, or the wheelchair user may be recognized by all of them. If the user is not detected, the presence of the wheelchair user may not be recognized.
<実施の形態4>
実施の形態1で述べたように、光電装置2から得た画像データから、車椅子検出部11が車輪に対応する円形の図形が2つ検出された場合は、車椅子ではなく自転車であると判断できる。従って本発明の車椅子検出装置10は自転車の検出装置として機能させることも可能である。車椅子検出装置10の構成及び動作は、車椅子検出部11が自転車の2つの車輪を検出することを除いて、実施の形態1と同様であるのでここでの説明は省略する。
<
As described in the first embodiment, when the wheelchair detection unit 11 detects two circular figures corresponding to the wheels from the image data obtained from the
自転車の車輪を検出する方法は、円形画像のテンプレートを用いるテンプレートマッチングによる手法(第1の車椅子検出方法に相当)でもよいし、時間軸に対する中心点の傾きが正の図形と負の図形とが連なって成る図形を検出する方法(第2の車椅子検出方法に相当)でもよいし、それらの両方を組み合わせてもよい。 The method for detecting the wheel of the bicycle may be a template matching method using a circular image template (corresponding to the first wheelchair detection method), and there may be a figure having a positive and negative figure of the center point with respect to the time axis. A method of detecting a figure formed in a row (corresponding to a second wheelchair detection method) may be used, or both of them may be combined.
また、自転車の前輪と後輪との間にはある程度の距離があるはずなので、検出された2つの円形図形間の距離を計算して、その距離が一定範囲にある場合のみ自転車と判断するようにしてもよい。 Also, since there should be a certain distance between the front and rear wheels of the bicycle, calculate the distance between the two detected circular figures and determine that the bicycle is a bicycle only if the distance is within a certain range. It may be.
自転車の検出装置をエレベータに適用する場合、エレベータに所定の「自転車用運転モード」を設けることができる。エレベータに自転車を積み降ろしするのには時間をある程度要するため、自転車用運転モードでは、車椅子用運転モードと同様にエレベータのドアの開閉速度を遅くしたり、ドアが開いている時間を長くしたりすることが有効である。 When the bicycle detection device is applied to an elevator, the elevator can be provided with a predetermined “bicycle operation mode”. Since it takes some time to load and unload a bicycle on the elevator, in the bicycle operation mode, as with the wheelchair operation mode, the opening / closing speed of the elevator door is slowed down or the time during which the door is open is increased. It is effective to do.
さらに、車椅子検出装置10に車椅子と自転車の両方の検出機能を持たせてもよい。その場合、光電装置2から得た画像データに円形の図形が1つ検出されれば車椅子と判断し、それがエレベータ籠1に搭乗している間、エレベータに車椅子用運転モードを実行させる。また円形の図形が2つ検出されれば自転車と判断し、それがエレベータ籠1に搭乗している間、エレベータに自転車用運転モードを実行させる。これにより車椅子利用者にも自転車利用者にも適したエレベータの動作が可能になる。
Furthermore, the
また本発明に係る自転車の検出装置は、エレベータに限らず、例えば駐輪場など、自転車の出入りが想定される空間に対して広く適用可能である。駐輪場などの固定空間では、空間内の重量変化から自転車の進行方向の検出は難しいが、光電装置2を用いて車椅子の通過の有無を検出することは可能である。また本発明に係る進行方向検出部12に代えて、進行方向の検出可能な他の手段を設けてもよい。
In addition, the bicycle detection device according to the present invention is not limited to an elevator, and can be widely applied to a space where a bicycle is expected to enter and exit, such as a bicycle parking lot. In a fixed space such as a bicycle parking lot, it is difficult to detect the traveling direction of the bicycle from the weight change in the space, but it is possible to detect whether the wheelchair has passed using the
1 エレベータ籠、10 車椅子検出装置、2 光電装置、2a 光電素子、3 秤装置、4 ドア、11 車椅子検出部、12 進行方向検出部、13 運転制御部。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を検出することにより、前記光電装置を車椅子が横切ったことを検出する車椅子検出部と、を備え、
前記車椅子検出部は、円形画像のテンプレートを用いたテンプレートマッチング法によって、車輪に対応する円形の図形の検出を行い、前記テンプレートマッチング法において、前記円形画像の横方向の直径を、前記物体の移動速度に応じて変化させる
ことを特徴とする車椅子検出装置。 A photoelectric device composed of a plurality of photoelectric elements arranged side by side in the height direction;
From the time change of the output signal of the photoelectric device, image data corresponding to the shape of the object crossing the photoelectric device is generated, and the photoelectric device is detected by detecting a circular figure corresponding to the wheel from the image data. A wheelchair detector for detecting that the wheelchair has crossed ,
The wheelchair detection unit detects a circular figure corresponding to a wheel by a template matching method using a template of a circular image. In the template matching method, the horizontal diameter of the circular image is determined by the movement of the object. A wheelchair detection device characterized by changing according to speed .
前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を検出することにより、前記光電装置を車椅子が横切ったことを検出する車椅子検出部と、を備え、From the time change of the output signal of the photoelectric device, image data corresponding to the shape of the object crossing the photoelectric device is generated, and the photoelectric device is detected by detecting a circular figure corresponding to the wheel from the image data. A wheelchair detector for detecting that the wheelchair has crossed,
前記車椅子検出部は、前記画像データから時間軸に対する中心線の傾きが正の図形と負の図形とが連なって成る形状を検出することによって、車輪に対応する円形の図形の検出を行うThe wheelchair detection unit detects a circular graphic corresponding to a wheel by detecting a shape in which a graphic having a positive centerline with respect to a time axis and a negative graphic are connected from the image data.
ことを特徴とする車椅子検出装置。A wheelchair detection device characterized by that.
請求項1または請求項2記載の車椅子検出装置。The wheelchair detection device according to claim 1 or 2.
前記光電装置がエレベータ籠への出入口に設置されているThe photoelectric device is installed at the entrance to the elevator car
ことを特徴とするエレベータ。An elevator characterized by that.
前記制御部が、前記車椅子検出装置の検出結果に基づいて、前記エレベータ籠内に車椅子が乗っているか否かを判別し、前記エレベータ籠内に車椅子が乗っている間は、通常とは異なる車椅子用運転モードで前記エレベータを動作させるThe control unit determines whether or not a wheelchair is in the elevator car based on the detection result of the wheelchair detection device. While the wheelchair is in the elevator car, the wheelchair is not normal. Operate the elevator in the operation mode
請求項4記載のエレベータ。The elevator according to claim 4.
前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を二つ検出することにより、前記光電装置を自転車が横切ったことを検出する自転車検出部と、を備え、From the time change of the output signal of the photoelectric device, image data corresponding to the shape of the object crossing the photoelectric device is generated, and two circular figures corresponding to the wheels are detected from the image data. A bicycle detector for detecting that the bicycle has crossed the device,
前記自転車検出部は、円形画像のテンプレートを用いたテンプレートマッチング法によって、車輪に対応する円形の図形の検出を行い、前記テンプレートマッチング法において、前記円形画像の横方向の直径を、前記物体の移動速度に応じて変化させるThe bicycle detection unit detects a circular figure corresponding to a wheel by a template matching method using a template of a circular image, and in the template matching method, the lateral diameter of the circular image is determined by the movement of the object. Change according to speed
ことを特徴とする自転車検出装置。A bicycle detection device characterized by that.
前記光電装置の出力信号の時間変化から、前記光電装置を横切った物体の形状に対応する画像データを生成し、当該画像データから車輪に対応する円形の図形を二つ検出することにより、前記光電装置を自転車が横切ったことを検出する自転車検出部と、を備え、From the time change of the output signal of the photoelectric device, image data corresponding to the shape of the object crossing the photoelectric device is generated, and two circular figures corresponding to the wheels are detected from the image data. A bicycle detector for detecting that the bicycle has crossed the device,
前記自転車検出部は、前記画像データから時間軸に対する中心線の傾きが正の図形と負の図形とが連なって成る形状を検出することによって、車輪に対応する円形の図形の検出を行うThe bicycle detection unit detects a circular graphic corresponding to a wheel by detecting a shape in which a graphic having a positive center line with respect to a time axis and a negative graphic are connected from the image data.
ことを特徴とする自転車検出装置。A bicycle detection device characterized by that.
前記光電装置がエレベータ籠への出入口に設置されているThe photoelectric device is installed at the entrance to the elevator car
ことを特徴とするエレベータ。An elevator characterized by that.
前記制御部が、前記自転車検出装置の検出結果に基づいて、前記エレベータ籠内に自転車が乗っているか否かを判別し、前記エレベータ籠内に自転車が乗っている間は、通常とは異なる自転車用運転モードで前記エレベータを動作させるThe control unit determines whether or not a bicycle is riding in the elevator car based on the detection result of the bicycle detection device, and is different from a normal bicycle while the bicycle is riding in the elevator car. Operate the elevator in the operation mode
請求項8記載のエレベータ。The elevator according to claim 8.
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