人数検知装置
【課題】エレベータの乗車人数を精度良く推定する。
【解決手段】計測手段１１は所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測し、時間差分データ作成手段１２は計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段１３は、作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、乗車人数を推定する。
【解決手段】計測手段１１は所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測し、時間差分データ作成手段１２は計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段１３は、作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、乗車人数を推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明はエレベータの乗車人数を検知するための人数検知装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
エレベータによる防犯機能の向上を図る上で、エレベータへの乗車人数、エレベータからの降車人数、エレベータ内の在場人数を精度よく検知することは重要である。従来の人数検知装置として、例えば、特許文献１では積載重量を平均体重値で割った値を人数としている。また、特許文献２では、箱の積載重量を停止中に継続的に計測し、計測データを濾波し、箱の積載重量データに基づきエレベータの箱内の乗客の移送人数を判定するもので、停止中に生じる階段状の積載重量の変化を記録し、エレベータの箱に出入りした人数を階段状変化に基づき判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭５５−５６９６３号公報（第２頁右上段第６行〜第９行）
【特許文献２】特許２５９７４４８号公報（請求項１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の人数検知装置は以上のように構成されているので、積載重量を平均体重値で割った値を人数とする場合には、実際の乗客の重量と平均体重との差により人数検知精度が劣化するという課題があった。また、積載重量の階段状変化を記録し、積載重量の変化の回数と方向から人数を検知する場合には、積載重量の値は時間軸に対して、平行又は垂直方向に直線的で階段状の変化でなければならないが、実際に乗客が乗降したときの積載重量の値は、時間軸に対して曲線的な変化を示すため、積載重量の波形を、階段状に濾波する手段と併用しなければ、現実的な人数を推定することができないという課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、エレベータの乗車人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができる人数検知装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る人数検知装置は、所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の乗車人数を推定する波形観測手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明により、エレベータの乗車人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】エレベータの積載重量の時系列変化を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段が受信する積載重量の時系列変化の一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１による人数検知装置の波形観測手段が予め保持している標準モデルの時間差分データの時系列変化を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段により連続乗車の積載重量から作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１による人数検知装置の波形観測手段により時間差分データの時系列変化が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎にカウントした結果の一例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態２による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態２による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態２による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１２】積載重量と時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態３による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】この発明の実施の形態３による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態３による人数検知装置のドア制御手段によるエレベータのドアの開き方の制御を説明する図である。
【図１６】この発明の実施の形態４による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】この発明の実施の形態４による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１８】信号ノイズを含む積載重量と時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１９】この発明の実施の形態５による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】この発明の実施の形態５による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２１】この発明の実施の形態５による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図２２】この発明の実施の形態５による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成されノイズ除去手段により信号ノイズが除去された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図２３】この発明の実施の形態６による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】この発明の実施の形態６による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２５】この発明の実施の形態７による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】この発明の実施の形態７による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２７】この発明の実施の形態８による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２８】この発明の実施の形態８による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００１０】
計測手段１１は、例えばエレベータの重量センサであり、予め決められた所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量を計測する。時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する。波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時間差分データの時系列変化又は所定の閾値を比較して、エレベータに乗車する乗車人数、エレベータから降車する降車人数及びエレベータ内の在場人数を推定する。
【００１１】
図２はエレベータの積載重量の時系列変化を示す図であり、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）を示している。図１（ａ）はエレベータに２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化を示し、２人が連続乗車した場合には、１人目が乗車したことによる重量変化と、２人目が乗車したことによる重量変化の間隔が短い。
【００１２】
このとき、上記特許文献２では、積載重量の変化の方向と回数からエレベータの乗車人数及び降車人数を算出しているので、図１（ａ）に示す積載重量Ｗ（ｉ）の波形を図１（ｂ）又は図１（ｃ）に示すように、直線的で階段状の変化を示す波形へと濾波しなければならないが、図１（ｂ）と図１（ｃ）では推定される人数に違いが生じるため、正確に濾波しなければならない。図１（ａ）の場合は、２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化であるため、図１（ｃ）へ濾波することが正解となるが、１人が乗車した場合であっても図１（ａ）のような積載重量の波形となる可能性があるため、場合によっては図１（ｂ）へ濾波することが正解となることもある。このように、上記特許文献２の方法では、乗車人数又は降車人数を推定するために正確に積載重量を濾波することは困難となる。
【００１３】
そこで、この実施の形態１では、図１に示す構成により、所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数及び降車人数を推定している。
【００１４】
次に動作について説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１０１において、計測手段１１は予め決められた所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。ステップＳＴ１０２において、計測手段１１は所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量Ｗ（ｉ）を計測する。ステップＳＴ１０３において、計測手段１１は予め決められた所定の計測終了条件が満たされると計測を終了する。この計測手段１１の計測終了条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始時刻からの予め決められた所定の経過時間としても良い。
【００１５】
ステップＳＴ１０４において、時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１から計測終了信号を受けて、計測開始から計測終了までの間に計測手段１１により計測された積載重量Ｗ（ｉ）を計測手段１１から受信する。
【００１６】
図４は時間差分データ作成手段１２が受信する積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化の一例を示す図であり、ここでは、エレベータに２人が乗車後、２人が降車したときのグラフの一例を示している。図４において、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）を示している。ここで、ｉは計測手段１１のサンプリング番号であり、ｔ（ｉ）−ｔ（ｉ−１）は、計測手段１１のサンプリング周期となる。
【００１７】
そして、図３のステップＳＴ１０４において、時間差分データ作成手段１２は、受信した積載重量Ｗ（ｉ）から、次の式（１）を利用して、積載重量Ｗ（ｉ）の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データＷ_diff（ｉ）を作成する。
Ｗ_diff（ｉ）＝（Ｗ（ｉ＋Δｉ）−Ｗ（ｉ））／（Δｉ） （１）
ここで、Δｉは差分間隔を表す。
【００１８】
図５は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。図５において、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時間差分データＷ_diff（ｉ）を示している。図５において、上方向に凸の波形は、積載重量が増加したことを意味し、エレベータ内に人が乗車したことを意味する。逆に、下方向に凸の波形は、積載重量が減少したことを意味し、エレベータ内から人が降車したことを意味する。図５に示す閾値Ａ〜Ｆについては後述する。
【００１９】
図６は一人が乗車したときのエレベータの積載重量から作成された標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化を示す図である。
図３のステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が上方向に凸の波形となっている場合は、例えば、予め保持している図６に示す標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値を時間軸方向に走査して、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化と標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化との類似度を表す次の式（２）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）を演算する。
【００２０】
ここで、τは基準となる時刻ｔ（ｉ）からのずれ量を示し、バーＷ_mは標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の平均を示し、バーＷ_diffは受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の平均を示す。
【００２１】
そして、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は演算した相互相関関数ｚ（τ）の値が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を乗車人数とする。
【００２２】
一方、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が下方向に凸の波形となっている場合は、例えば、予め保持している図６に示す標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値を負にして時間軸方向に走査して、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化と標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化との類似度を表す上記式（２）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）を演算し、演算した相互相関関数ｚ（τ）の値が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を降車人数とする。
【００２３】
波形観測手段１３が上記のように標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）を使用して乗車人数及び降車人数を推定する方法を人数推定方法（一）とする。
【００２４】
そして、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、エレベータ内の在場人数を次の式（３）を用いて求める。
現在のエレベータ内の在場人数＝戸開前の在場人数＋乗車人数−降車人数 （３）
なお、上記式（３）において、戸開前の在場人数の初期値は、予め波形観測手段１３に保持されているものとする。
【００２５】
また、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、上記人数推定方法（一）とは異なる次の人数推定方法（二）で乗車人数と降車人数を推定しても良い。
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、所定の位置に閾値を設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を乗車人数とする。
例えば、図５のＣの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値Ｃ以上になった回数は２回であり、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００２６】
一方、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において、所定の位置に閾値を設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値以下になった回数を降車人数とする。
【００２７】
この人数推定方法（二）は上記の人数推定方法（一）のようにモデル波形Ｗ_m（ｉ）を予め保持しておく必要がなく、モデル波形Ｗ_m（ｉ）との類似度を演算する必要がないので、使用する演算リソース量を少なくすることができる。
【００２８】
図７は時間差分データ作成手段１２により図２（ａ）に示す連続乗車の積載重量から作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の例えばＢの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値Ｂ以上になった回数は２回であり、乗車人数を２人と推定する。
【００２９】
一方、乗客が連続降車した場合にも、波形観測手段１３は同様にして降車人数を推定できる。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法（二）により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
【００３０】
さらに、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、上記人数推定方法（一）及び上記人数推定方法（二）とは異なる、次の人数推定方法（三）により乗車人数及び降車人数を推定しても良い。
【００３１】
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を閾値毎にカウントして、最も多くカウントされた回数を乗車人数と推定し、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以下になった回数を閾値毎にカウントして、最も多くカウントされた回数を降車人数と推定する。
【００３２】
例えば、波形観測手段１３は、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した場合に、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのように、所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数、すなわち乗車人数の推定候補を閾値毎にカウントする。
【００３３】
図８は時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎にカウントした結果の一例を示す図である。図５において、閾値Ａを超えるのは１回（１人）、閾値Ｂを超えるのは２回（２人）、閾値Ｃを超えるのは２回（２人）、閾値Ｄを超えるのは２回（２人）、閾値Ｅを超えるのは３回（３人）、閾値Ｆを超えるのは２回（２人）であり、図８に示すように、乗車人数の推定候補２人のカウント値が４で最も多いので、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００３４】
一方、乗客が降車した場合にも、波形観測手段１３は、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において、所定の閾値を複数設定することにより、同様にして降車人数を推定できる。
この人数推定方法（三）は、人数推定方法（一）よりも演算リソース量が少なく、人数推定方法（二）よりも精度良く乗車人数と降車人数を推定できる。
【００３５】
また、波形観測手段１３は、乗客が連続乗車した場合の図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した際には、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのように、所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数、すなわち乗車人数の推定候補を閾値毎にカウントする。
【００３６】
図７において、閾値Ａを超えるのは２回（２人）、閾値Ｂを超えるのは２回（２人）、閾値Ｃを超えるのは３回（３人）、閾値Ｄを超えるのは２回（２人）、閾値Ｅを超えるのは２回（２人）、閾値Ｆを超えるのは１回（１人）であり、上記図８に示すカウント結果となる。図８に示すように、乗車人数の推定候補２人のカウント値が４で最も多いので、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００３７】
一方、乗客が連続降車した場合にも、波形観測手段１３は同様にして降車人数を推定できる。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法（三）により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
【００３８】
なお、この実施の形態１では、計測手段１１として、主として既設のエレベータの重量センサを例に説明しているが、既設のエレベータの重量センサでなくとも良い。出入口の確保された閉空間において、その閉空間の積載重量を計測できる人数検知装置１の専用の重量センサを計測手段１１としても、この実施の形態１の方法により閉空間への入場人数、退場人数及び在場人数を推定することができる。しかし、既設のエレベータの重量センサを計測手段１１として活用することにより、この発明の人数検知装置１の導入コストを低減できるという効果がある。
【００３９】
以上のように、この実施の形態１によれば、時間差分データ作成手段１２が計測手段１１により所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段１３が、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数、降車人数及び在場人数を推定することにより、エレベータの乗車人数、降車人数及び在場人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができるという効果が得られる。
【００４０】
また、この実施の形態１によれば、乗客の連続乗車及び連続降車の場合にも、乗車人数、降車人数及び在場人数を推定することができるという効果が得られる。
【００４１】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、図３に示すフローチャートでは、波形観測手段１３が乗車人数及び降車人数を推定するのは、計測手段１１にて所定の計測終了条件が満たされた後である。このため、乗車人数及び降車人数は所定の計測終了条件が満たされた後にならないとわからず、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定できない。そこで、この実施の形態２では、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定する方法について示す。
【００４２】
図９はこの発明の実施の形態２による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００４３】
図９において、処理単位決定手段１４は、差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に受信し、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを判断することにより、波形観測手段１３によって乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じである。
【００４４】
次に動作について説明する。
図１０はこの発明の実施の形態２による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ２０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。ステップＳＴ２０２において、計測手段１１はエレベータの積載重量を計測する。
【００４５】
ステップＳＴ２０３において、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされたか否かを判断する。ステップＳＴ２０３で、所定の計測終了条件が満たされていない場合にはステップＳＴ２０４に進み、所定の計測終了条件が満たされた場合には、ステップＳＴ２０７において、計測手段１１は計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。
【００４６】
ステップＳＴ２０４において、時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１により計測された積載重量を逐次的に受信し、上記式（１）を利用して、図５に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に作成する。
【００４７】
ステップＳＴ２０５において、処理単位決定手段１４は、差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に受信し、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを判断する。
【００４８】
ここで、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたかを処理単位決定手段１４が判断する方法を示す。
図１１は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。乗客がエレベータから乗車する場合は、図１１に示すように時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より大きな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。一方、乗客がエレベータから降車する場合は、時刻ｔ（ｉ）にて時間差分データＷ_diff（ｉ）は０より小さな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。このことから、処理単位決定手段１４は、例えば、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）にて、波形観測手段１３が人数を推定する１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断する。このときの波形観測手段１３が人数を推定する１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）とは、時刻ｔ（ｉ−１）〜ｔ（ｉ＋ｘ）までの時間差分データとなる。
【００４９】
図１０のステップＳＴ２０５において、処理単位決定手段１４が、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断できるまで、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０４の手順を繰り返す。
【００５０】
ステップＳＴ２０５にて、処理単位決定手段１４は、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断すると、ステップＳＴ２０６において、波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４から、人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、上記実施の形態１にて述べた人数推定方法（一）、（二）、（三）のいずれかの方法により乗車人数及び降車人数を推定する。また、波形観測手段１３は、上記式（３）によりエレベータ内の在場人数を求める。
【００５１】
なお、この実施の形態２では、図９に示すように、処理単位決定手段１４を独立の構成要素として示しているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３が処理単位決定手段１４を含んで構成しても良い。
【００５２】
以上のように、この実施の形態２によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、処理単位決定手段１４が波形観測手段１３によって乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定することにより、乗客の乗車及び降車直後に、エレベータの乗車人数及び降車人数を推定することができるという効果が得られる。
【００５３】
実施の形態３．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１２（ａ）に示すような積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と図１２（ｂ）に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態１にて述べた波形観測手段１３による人数推定方法（一）、（二）、（三）により２人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態３では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
【００５４】
図１３はこの発明の実施の形態３による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びドア制御手段１５を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００５５】
図１３において、ドア制御手段１５は、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、エレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過するように制御する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じである。
【００５６】
次に動作について説明する。
図１４はこの発明の実施の形態３による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ３０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
【００５７】
ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はエレベータのドアを開ける。図１５はドア制御手段１５によるエレベータのドアの開き方の制御を説明する図である。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅W_nまでしか開かないようにドアの開き方を制御する。あるいは、ドア制御手段１５は、ドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように、乗客が１人ずつしか通過できないよう遮蔽物を出現させても良い。１人ずつしか通過できない幅W_nは、予めドア制御手段１５に保持されているものとする。上記のようなドアの制御方法をドア制御方法（一）とする。
【００５８】
図１４のステップＳＴ３０３において、計測手段１１はエレベータの積載重量を計測する。ステップＳＴ３０４において、計測手段１１は所定の計測終了条件が満たされると計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。ステップＳＴ３０５において、ドア制御手段１５はエレベータのドアを閉める。図１４において、ステップＳＴ３０６及びステップＳＴ３０７の処理は、それぞれ上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０４及びステップＳＴ１０５の処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００５９】
なお、ステップＳＴ３０１における計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ３０２の戸開動作と、ステップＳＴ３０１の計測開始動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ３０１では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸開信号を受信して計測を開始する。
【００６０】
また、ステップＳＴ３０４における計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ３０５の戸閉動作と、ステップＳＴ３０４の計測終了動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ３０４では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸閉信号を受信して計測を終了する。
【００６１】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はドア制御方法（一）とは異なる次のドア制御方法（二）でドアの開き方を制御しても良い。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅まで通常の速度（速度Ａ）で開け、その後、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）でドアを全開まで開くようにドアの開き方を制御する。また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅となるように遮蔽物を通常の速度（速度Ａ）で出現させ、その後、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）で遮蔽物を撤収させるようにドアの開き方を制御する。速度Ａと速度Ｂは、予めドア制御手段１５にて決まっているものとする。
１人ずつしか通過できない幅までしか開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法（二）では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
【００６２】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（二）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア開ボタンを押すと、速度Ｂよりも速い速度で、ドアが全開まで開くように制御する、あるいは速度Ｂよりも速い速度で、遮蔽物を撤収するように制御しても良い。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
【００６３】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（二）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア閉ボタンを押すと、ドアが反転して閉まるように制御する、あるいは遮蔽物を出現させて通過できなくなるように制御しても良い。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
【００６４】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はドア制御方法（一）および（二）とは異なる、次のドア制御方法（三）でドアの開き方を制御しても良い。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅まで開け、一定時間経過後にドアを全開まで開ける。また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅となるように遮蔽物を出現させ、一定時間経過後に遮蔽物を撤収させるようにドアの開き方を制御する。
１人ずつしか通過できない幅までしかドアが開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法（三）では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
【００６５】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（三）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア開ボタンを押すと、すぐにドアが全開まで開くように制御する、あるいはすぐに遮蔽物を撤収するように制御しても良い。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
【００６６】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（三）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア閉ボタンを押すと、ドアが反転して閉まるように制御する、あるいは遮蔽物を出現させて通過できなくなるように制御しても良い。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
【００６７】
なお、この実施の形態３では、ドア制御手段１５として、既設のエレベータのドア制御器を使用しても良いし、人数検知装置１の専用のドア制御器を使用しても良い。しかし、既設のエレベータのドア制御器をドア制御手段１５として活用することにより、この発明の人数検知装置１の導入コストを低減できるという効果がある。
【００６８】
以上のように、この実施の形態３によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、ドア制御手段１５がエレベータのドアの開き方を乗客が１人づつ通過するように制御することにより、複数の乗客が横にならんで同時にエレベータに乗降車することを防止し、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００６９】
実施の形態４．
上記実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１２（ａ）に示すような積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と図１２（ｂ）に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態２にて述べた波形観測手段１３による人数推定方法（一）、（二）、（三）により２人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態４では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
【００７０】
図１６はこの発明の実施の形態４による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びドア制御手段１５を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００７１】
図１６において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４は、上記実施の形態２の図９に示す構成と同じであり、ドア制御手段１５は上記実施の形態３の図１３に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【００７２】
次に動作について説明する。
図１７はこの発明の実施の形態４による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ４０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
【００７３】
ステップＳＴ４０２において、ドア制御手段１５は、前記実施の形態３のステップＳＴ３０２と同様に、ドアの開き方を制御する。ステップＳＴ４０３において、計測手段１１は積載重量を計測する。
【００７４】
ステップＳＴ４０４において、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされた否かを判断し、所定の計測終了条件が満たされていない場合にはステップＳＴ４０５に進み、所定の計測終了条件が満たされた場合には、ステップＳＴ４０９において計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。あるいは、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。
【００７５】
ステップＳＴ４０５において、ドア制御手段１５がエレベータのドアを閉める。図１７において、ステップＳＴ４０６、ステップＳＴ４０７及びステップＳＴ４０８の処理は、それぞれ上記実施の形態２の図１０に示すステップＳＴ２０４、ステップＳＴ２０５及びステップＳＴ２０６の処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００７６】
なお、ステップＳＴ４０１における計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ４０２の戸開動作と、ステップＳＴ４０１の計測開始動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ４０１では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸開信号を受信して計測を開始する。
【００７７】
また、ステップＳＴ４０４における計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ４０５の戸閉動作と、ステップＳＴ４０４の計測終了動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ４０４では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸閉信号を受信して計測を終了する。
【００７８】
以上のように、この実施の形態４によれば、上記実施の形態２と同様の効果が得られると共に、ドア制御手段１５がエレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過するように制御することにより、複数の乗客が横にならんで同時にエレベータに乗降車することを防止し、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００７９】
実施の形態５．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態５では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００８０】
図１９はこの発明の実施の形態５による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００８１】
図１９において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去して波形観測手段１３に出力する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【００８２】
次に動作について説明する。
図２０はこの発明の実施の形態５による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２０において、ステップＳＴ５０１〜ステップＳＴ５０４までの処理は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１０４までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００８３】
ステップＳＴ５０５において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２からの時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。
【００８４】
図２１は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。ステップＳＴ５０５において、ノイズ除去手段１６は、例えば、図２１に示すように、乗客が乗車する場合に、時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より大きな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示すと、ｔ（ｉ＋ｘ）にて１回の乗車動作が終了したと判断し、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データの値の合計が、閾値Ｗ_judge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷ_diff（ｉ）の値は信号ノイズであると判断して０へ変換する。
【００８５】
一方、乗客が降車する場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）がマイナスの値を示すので、ノイズ除去手段１６は、例えば、時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より小さな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データが再び０の値を示すと、ｔ（ｉ＋ｘ）にて１回の降車動作が終了したと判断する。そして、ノイズ除去手段１６は、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データの値の合計の絶対値が、所定の閾値Ｗ_judge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷ_diff（ｉ）の値は信号ノイズであると判断して０へ変換する。なお、所定の閾値Ｗ_judgeは予めノイズ除去手段１６に保持されているものとする。
【００８６】
図２２は時間差分データ作成手段１２により作成されノイズ除去手段１６により信号ノイズが除去された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図であり、図１８（ｂ）に示すような信号ノイズが含まれる時間差分データＷ_diff（ｉ）は、ノイズ除去手段１６により図２２に示すような信号ノイズが除去された時間差分データＷ_diff（ｉ）に変換される。
【００８７】
図３に示すステップＳＴ１０５では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２０に示すステップＳＴ５０６では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００８８】
なお、この実施の形態５では、図１９において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３がノイズ除去手段１６を含んで構成しても良い。
【００８９】
以上のように、この実施の形態５によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００９０】
実施の形態６．
上記実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態６では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００９１】
図２３はこの発明の実施の形態６による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００９２】
図２３において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４は、上記実施の形態２の図９に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示すノイズ除去手段１６と同一の手段であり、ここでは説明を省略する。
【００９３】
次に動作について説明する。
図２４はこの発明の実施の形態６による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２４において、ステップＳＴ６０１〜ステップＳＴ６０５までの処理は、上記実施の形態２の図１０に示すステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０５までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００９４】
ステップＳＴ６０６において、ノイズ除去手段１６は、処理単位決定手段１４から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０に示すステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００９５】
図１０に示すステップＳＴ２０６では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２４に示すステップＳＴ６０７では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００９６】
なお、この実施の形態６では、図２３において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素として示しているが、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３又は処理単位決定手段１４がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【００９７】
以上のように、この実施の形態６によれば、上記実施の形態２と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００９８】
実施の形態７．
上記実施の形態３では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態７では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００９９】
図２５はこの発明の実施の形態７による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、ドア制御手段１５及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１００】
図２５において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びドア制御手段１５は、上記実施の形態３の図１３に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【０１０１】
次に動作について説明する。
図２６はこの発明の実施の形態７による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２６において、ステップＳＴ７０１〜ステップＳＴ７０６までの処理は、上記実施の形態３の図１４に示すステップＳＴ３０１〜ステップＳＴ３０６までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【０１０２】
ステップＳＴ７０７において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０のステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０３】
図１４に示すステップＳＴ３０７では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２６に示すステップＳＴ７０８では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０４】
なお、この実施の形態７では、図２５において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【０１０５】
以上のように、この実施の形態７によれば、上記実施の形態３と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【０１０６】
実施の形態８．
上記実施の形態４では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態８では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【０１０７】
図２７はこの発明の実施の形態８による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４、ドア制御手段１５及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１０８】
図２７において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びドア制御手段１５は、上記実施の形態４の図１６に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【０１０９】
次に動作について説明する。
図２８はこの発明の実施の形態８による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２８において、ステップＳＴ８０１〜ステップＳＴ８０７までの処理は、上記実施の形態４の図１７のステップＳＴ４０１〜ステップＳＴ４０７までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。ステップＳＴ８０８において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０のステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１１０】
図１７に示すステップＳＴ４０８では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２８に示すステップＳＴ８０９では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１１１】
なお、この実施の形態８では、図２７において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３又は処理単位決定手段１４がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【０１１２】
以上のように、この実施の形態８によれば、上記実施の形態４と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【符号の説明】
【０１１３】
１ 人数検知装置、１１ 計測手段、１２ 時間差分データ作成手段、１３ 波形観測手段、１４ 処理単位決定手段、１５ ドア制御手段、１６ ノイズ除去手段。
【技術分野】
【０００１】
この発明はエレベータの乗車人数を検知するための人数検知装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
エレベータによる防犯機能の向上を図る上で、エレベータへの乗車人数、エレベータからの降車人数、エレベータ内の在場人数を精度よく検知することは重要である。従来の人数検知装置として、例えば、特許文献１では積載重量を平均体重値で割った値を人数としている。また、特許文献２では、箱の積載重量を停止中に継続的に計測し、計測データを濾波し、箱の積載重量データに基づきエレベータの箱内の乗客の移送人数を判定するもので、停止中に生じる階段状の積載重量の変化を記録し、エレベータの箱に出入りした人数を階段状変化に基づき判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭５５−５６９６３号公報（第２頁右上段第６行〜第９行）
【特許文献２】特許２５９７４４８号公報（請求項１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の人数検知装置は以上のように構成されているので、積載重量を平均体重値で割った値を人数とする場合には、実際の乗客の重量と平均体重との差により人数検知精度が劣化するという課題があった。また、積載重量の階段状変化を記録し、積載重量の変化の回数と方向から人数を検知する場合には、積載重量の値は時間軸に対して、平行又は垂直方向に直線的で階段状の変化でなければならないが、実際に乗客が乗降したときの積載重量の値は、時間軸に対して曲線的な変化を示すため、積載重量の波形を、階段状に濾波する手段と併用しなければ、現実的な人数を推定することができないという課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、エレベータの乗車人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができる人数検知装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る人数検知装置は、所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の乗車人数を推定する波形観測手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明により、エレベータの乗車人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】エレベータの積載重量の時系列変化を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段が受信する積載重量の時系列変化の一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１による人数検知装置の波形観測手段が予め保持している標準モデルの時間差分データの時系列変化を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１による人数検知装置の時間差分データ作成手段により連続乗車の積載重量から作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１による人数検知装置の波形観測手段により時間差分データの時系列変化が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎にカウントした結果の一例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態２による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態２による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態２による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１２】積載重量と時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態３による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】この発明の実施の形態３による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態３による人数検知装置のドア制御手段によるエレベータのドアの開き方の制御を説明する図である。
【図１６】この発明の実施の形態４による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】この発明の実施の形態４による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図１８】信号ノイズを含む積載重量と時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図１９】この発明の実施の形態５による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】この発明の実施の形態５による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２１】この発明の実施の形態５による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図２２】この発明の実施の形態５による人数検知装置の時間差分データ作成手段により作成されノイズ除去手段により信号ノイズが除去された時間差分データの時系列変化の一例を示す図である。
【図２３】この発明の実施の形態６による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】この発明の実施の形態６による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２５】この発明の実施の形態７による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】この発明の実施の形態７による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【図２７】この発明の実施の形態８による人数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２８】この発明の実施の形態８による人数検知装置の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００１０】
計測手段１１は、例えばエレベータの重量センサであり、予め決められた所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量を計測する。時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する。波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時間差分データの時系列変化又は所定の閾値を比較して、エレベータに乗車する乗車人数、エレベータから降車する降車人数及びエレベータ内の在場人数を推定する。
【００１１】
図２はエレベータの積載重量の時系列変化を示す図であり、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）を示している。図１（ａ）はエレベータに２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化を示し、２人が連続乗車した場合には、１人目が乗車したことによる重量変化と、２人目が乗車したことによる重量変化の間隔が短い。
【００１２】
このとき、上記特許文献２では、積載重量の変化の方向と回数からエレベータの乗車人数及び降車人数を算出しているので、図１（ａ）に示す積載重量Ｗ（ｉ）の波形を図１（ｂ）又は図１（ｃ）に示すように、直線的で階段状の変化を示す波形へと濾波しなければならないが、図１（ｂ）と図１（ｃ）では推定される人数に違いが生じるため、正確に濾波しなければならない。図１（ａ）の場合は、２人が連続乗車したときの積載重量の時系列変化であるため、図１（ｃ）へ濾波することが正解となるが、１人が乗車した場合であっても図１（ａ）のような積載重量の波形となる可能性があるため、場合によっては図１（ｂ）へ濾波することが正解となることもある。このように、上記特許文献２の方法では、乗車人数又は降車人数を推定するために正確に積載重量を濾波することは困難となる。
【００１３】
そこで、この実施の形態１では、図１に示す構成により、所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数及び降車人数を推定している。
【００１４】
次に動作について説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１０１において、計測手段１１は予め決められた所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。ステップＳＴ１０２において、計測手段１１は所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量Ｗ（ｉ）を計測する。ステップＳＴ１０３において、計測手段１１は予め決められた所定の計測終了条件が満たされると計測を終了する。この計測手段１１の計測終了条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始時刻からの予め決められた所定の経過時間としても良い。
【００１５】
ステップＳＴ１０４において、時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１から計測終了信号を受けて、計測開始から計測終了までの間に計測手段１１により計測された積載重量Ｗ（ｉ）を計測手段１１から受信する。
【００１６】
図４は時間差分データ作成手段１２が受信する積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化の一例を示す図であり、ここでは、エレベータに２人が乗車後、２人が降車したときのグラフの一例を示している。図４において、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時刻ｔ（ｉ）に計測された積載重量Ｗ（ｉ）を示している。ここで、ｉは計測手段１１のサンプリング番号であり、ｔ（ｉ）−ｔ（ｉ−１）は、計測手段１１のサンプリング周期となる。
【００１７】
そして、図３のステップＳＴ１０４において、時間差分データ作成手段１２は、受信した積載重量Ｗ（ｉ）から、次の式（１）を利用して、積載重量Ｗ（ｉ）の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データＷ_diff（ｉ）を作成する。
Ｗ_diff（ｉ）＝（Ｗ（ｉ＋Δｉ）−Ｗ（ｉ））／（Δｉ） （１）
ここで、Δｉは差分間隔を表す。
【００１８】
図５は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。図５において、横軸は時刻ｔ（ｉ）を示し、縦軸は時間差分データＷ_diff（ｉ）を示している。図５において、上方向に凸の波形は、積載重量が増加したことを意味し、エレベータ内に人が乗車したことを意味する。逆に、下方向に凸の波形は、積載重量が減少したことを意味し、エレベータ内から人が降車したことを意味する。図５に示す閾値Ａ〜Ｆについては後述する。
【００１９】
図６は一人が乗車したときのエレベータの積載重量から作成された標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化を示す図である。
図３のステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が上方向に凸の波形となっている場合は、例えば、予め保持している図６に示す標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値を時間軸方向に走査して、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化と標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化との類似度を表す次の式（２）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）を演算する。
【００２０】
ここで、τは基準となる時刻ｔ（ｉ）からのずれ量を示し、バーＷ_mは標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の平均を示し、バーＷ_diffは受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の平均を示す。
【００２１】
そして、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は演算した相互相関関数ｚ（τ）の値が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を乗車人数とする。
【００２２】
一方、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が下方向に凸の波形となっている場合は、例えば、予め保持している図６に示す標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の値を負にして時間軸方向に走査して、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化と標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）の時系列変化との類似度を表す上記式（２）に示す正規化相互相関関数ｚ（τ）を演算し、演算した相互相関関数ｚ（τ）の値が予め保持している所定の閾値Ｓ_overlap以上となった回数を降車人数とする。
【００２３】
波形観測手段１３が上記のように標準モデルの時間差分データＷ_m（ｉ）を使用して乗車人数及び降車人数を推定する方法を人数推定方法（一）とする。
【００２４】
そして、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、エレベータ内の在場人数を次の式（３）を用いて求める。
現在のエレベータ内の在場人数＝戸開前の在場人数＋乗車人数−降車人数 （３）
なお、上記式（３）において、戸開前の在場人数の初期値は、予め波形観測手段１３に保持されているものとする。
【００２５】
また、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、上記人数推定方法（一）とは異なる次の人数推定方法（二）で乗車人数と降車人数を推定しても良い。
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、所定の位置に閾値を設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を乗車人数とする。
例えば、図５のＣの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値Ｃ以上になった回数は２回であり、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００２６】
一方、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において、所定の位置に閾値を設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値以下になった回数を降車人数とする。
【００２７】
この人数推定方法（二）は上記の人数推定方法（一）のようにモデル波形Ｗ_m（ｉ）を予め保持しておく必要がなく、モデル波形Ｗ_m（ｉ）との類似度を演算する必要がないので、使用する演算リソース量を少なくすることができる。
【００２８】
図７は時間差分データ作成手段１２により図２（ａ）に示す連続乗車の積載重量から作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の例えばＢの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値Ｂ以上になった回数は２回であり、乗車人数を２人と推定する。
【００２９】
一方、乗客が連続降車した場合にも、波形観測手段１３は同様にして降車人数を推定できる。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法（二）により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
【００３０】
さらに、ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、上記人数推定方法（一）及び上記人数推定方法（二）とは異なる、次の人数推定方法（三）により乗車人数及び降車人数を推定しても良い。
【００３１】
ステップＳＴ１０５において、波形観測手段１３は、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を閾値毎にカウントして、最も多くカウントされた回数を乗車人数と推定し、受信した時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以下になった回数を閾値毎にカウントして、最も多くカウントされた回数を降車人数と推定する。
【００３２】
例えば、波形観測手段１３は、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した場合に、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのように、所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数、すなわち乗車人数の推定候補を閾値毎にカウントする。
【００３３】
図８は時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎にカウントした結果の一例を示す図である。図５において、閾値Ａを超えるのは１回（１人）、閾値Ｂを超えるのは２回（２人）、閾値Ｃを超えるのは２回（２人）、閾値Ｄを超えるのは２回（２人）、閾値Ｅを超えるのは３回（３人）、閾値Ｆを超えるのは２回（２人）であり、図８に示すように、乗車人数の推定候補２人のカウント値が４で最も多いので、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００３４】
一方、乗客が降車した場合にも、波形観測手段１３は、図５に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以下の値において、所定の閾値を複数設定することにより、同様にして降車人数を推定できる。
この人数推定方法（三）は、人数推定方法（一）よりも演算リソース量が少なく、人数推定方法（二）よりも精度良く乗車人数と降車人数を推定できる。
【００３５】
また、波形観測手段１３は、乗客が連続乗車した場合の図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信した際には、図７に示す時間差分データＷ_diff（ｉ）の０以上の値において、例えば閾値Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのように、所定の閾値を複数設定し、時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化が設定した閾値以上になった回数、すなわち乗車人数の推定候補を閾値毎にカウントする。
【００３６】
図７において、閾値Ａを超えるのは２回（２人）、閾値Ｂを超えるのは２回（２人）、閾値Ｃを超えるのは３回（３人）、閾値Ｄを超えるのは２回（２人）、閾値Ｅを超えるのは２回（２人）、閾値Ｆを超えるのは１回（１人）であり、上記図８に示すカウント結果となる。図８に示すように、乗車人数の推定候補２人のカウント値が４で最も多いので、波形観測手段１３は乗車人数を２人と推定する。
【００３７】
一方、乗客が連続降車した場合にも、波形観測手段１３は同様にして降車人数を推定できる。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法（三）により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
【００３８】
なお、この実施の形態１では、計測手段１１として、主として既設のエレベータの重量センサを例に説明しているが、既設のエレベータの重量センサでなくとも良い。出入口の確保された閉空間において、その閉空間の積載重量を計測できる人数検知装置１の専用の重量センサを計測手段１１としても、この実施の形態１の方法により閉空間への入場人数、退場人数及び在場人数を推定することができる。しかし、既設のエレベータの重量センサを計測手段１１として活用することにより、この発明の人数検知装置１の導入コストを低減できるという効果がある。
【００３９】
以上のように、この実施の形態１によれば、時間差分データ作成手段１２が計測手段１１により所定のサンプリング周期で計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段１３が、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データの時系列変化と標準モデルの時系列変化又は所定の閾値とを比較して、乗車人数、降車人数及び在場人数を推定することにより、エレベータの乗車人数、降車人数及び在場人数を、総積載重量を平均体重で割る方法よりも精度良く推定することができると共に、積載重量の変化が階段状でなくとも推定することができるという効果が得られる。
【００４０】
また、この実施の形態１によれば、乗客の連続乗車及び連続降車の場合にも、乗車人数、降車人数及び在場人数を推定することができるという効果が得られる。
【００４１】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、図３に示すフローチャートでは、波形観測手段１３が乗車人数及び降車人数を推定するのは、計測手段１１にて所定の計測終了条件が満たされた後である。このため、乗車人数及び降車人数は所定の計測終了条件が満たされた後にならないとわからず、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定できない。そこで、この実施の形態２では、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定する方法について示す。
【００４２】
図９はこの発明の実施の形態２による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００４３】
図９において、処理単位決定手段１４は、差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に受信し、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを判断することにより、波形観測手段１３によって乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じである。
【００４４】
次に動作について説明する。
図１０はこの発明の実施の形態２による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ２０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。ステップＳＴ２０２において、計測手段１１はエレベータの積載重量を計測する。
【００４５】
ステップＳＴ２０３において、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされたか否かを判断する。ステップＳＴ２０３で、所定の計測終了条件が満たされていない場合にはステップＳＴ２０４に進み、所定の計測終了条件が満たされた場合には、ステップＳＴ２０７において、計測手段１１は計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。
【００４６】
ステップＳＴ２０４において、時間差分データ作成手段１２は、計測手段１１により計測された積載重量を逐次的に受信し、上記式（１）を利用して、図５に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に作成する。
【００４７】
ステップＳＴ２０５において、処理単位決定手段１４は、差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）を逐次的に受信し、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたか否かを判断する。
【００４８】
ここで、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたかを処理単位決定手段１４が判断する方法を示す。
図１１は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。乗客がエレベータから乗車する場合は、図１１に示すように時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より大きな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。一方、乗客がエレベータから降車する場合は、時刻ｔ（ｉ）にて時間差分データＷ_diff（ｉ）は０より小さな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示す。このことから、処理単位決定手段１４は、例えば、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）にて、波形観測手段１３が人数を推定する１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断する。このときの波形観測手段１３が人数を推定する１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）とは、時刻ｔ（ｉ−１）〜ｔ（ｉ＋ｘ）までの時間差分データとなる。
【００４９】
図１０のステップＳＴ２０５において、処理単位決定手段１４が、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断できるまで、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０４の手順を繰り返す。
【００５０】
ステップＳＴ２０５にて、処理単位決定手段１４は、波形観測手段１３により人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）が作成されたと判断すると、ステップＳＴ２０６において、波形観測手段１３は、時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４から、人数を推定する際の１回の処理単位分の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、上記実施の形態１にて述べた人数推定方法（一）、（二）、（三）のいずれかの方法により乗車人数及び降車人数を推定する。また、波形観測手段１３は、上記式（３）によりエレベータ内の在場人数を求める。
【００５１】
なお、この実施の形態２では、図９に示すように、処理単位決定手段１４を独立の構成要素として示しているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３が処理単位決定手段１４を含んで構成しても良い。
【００５２】
以上のように、この実施の形態２によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、処理単位決定手段１４が波形観測手段１３によって乗車人数及び降車人数を推定する際のデータの処理単位を動的に決定することにより、乗客の乗車及び降車直後に、エレベータの乗車人数及び降車人数を推定することができるという効果が得られる。
【００５３】
実施の形態３．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１２（ａ）に示すような積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と図１２（ｂ）に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態１にて述べた波形観測手段１３による人数推定方法（一）、（二）、（三）により２人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態３では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
【００５４】
図１３はこの発明の実施の形態３による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びドア制御手段１５を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００５５】
図１３において、ドア制御手段１５は、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、エレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過するように制御する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じである。
【００５６】
次に動作について説明する。
図１４はこの発明の実施の形態３による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ３０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
【００５７】
ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はエレベータのドアを開ける。図１５はドア制御手段１５によるエレベータのドアの開き方の制御を説明する図である。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅W_nまでしか開かないようにドアの開き方を制御する。あるいは、ドア制御手段１５は、ドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように、乗客が１人ずつしか通過できないよう遮蔽物を出現させても良い。１人ずつしか通過できない幅W_nは、予めドア制御手段１５に保持されているものとする。上記のようなドアの制御方法をドア制御方法（一）とする。
【００５８】
図１４のステップＳＴ３０３において、計測手段１１はエレベータの積載重量を計測する。ステップＳＴ３０４において、計測手段１１は所定の計測終了条件が満たされると計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。ステップＳＴ３０５において、ドア制御手段１５はエレベータのドアを閉める。図１４において、ステップＳＴ３０６及びステップＳＴ３０７の処理は、それぞれ上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０４及びステップＳＴ１０５の処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００５９】
なお、ステップＳＴ３０１における計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ３０２の戸開動作と、ステップＳＴ３０１の計測開始動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ３０１では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸開信号を受信して計測を開始する。
【００６０】
また、ステップＳＴ３０４における計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ３０５の戸閉動作と、ステップＳＴ３０４の計測終了動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ３０４では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸閉信号を受信して計測を終了する。
【００６１】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はドア制御方法（一）とは異なる次のドア制御方法（二）でドアの開き方を制御しても良い。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅まで通常の速度（速度Ａ）で開け、その後、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）でドアを全開まで開くようにドアの開き方を制御する。また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅となるように遮蔽物を通常の速度（速度Ａ）で出現させ、その後、通常の速度よりも遅い速度（速度Ｂ）で遮蔽物を撤収させるようにドアの開き方を制御する。速度Ａと速度Ｂは、予めドア制御手段１５にて決まっているものとする。
１人ずつしか通過できない幅までしか開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法（二）では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
【００６２】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（二）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア開ボタンを押すと、速度Ｂよりも速い速度で、ドアが全開まで開くように制御する、あるいは速度Ｂよりも速い速度で、遮蔽物を撤収するように制御しても良い。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
【００６３】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（二）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア閉ボタンを押すと、ドアが反転して閉まるように制御する、あるいは遮蔽物を出現させて通過できなくなるように制御しても良い。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
【００６４】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５はドア制御方法（一）および（二）とは異なる、次のドア制御方法（三）でドアの開き方を制御しても良い。ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ａ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅まで開け、一定時間経過後にドアを全開まで開ける。また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、エレベータのドアを開くときに、図１５（ｂ）に示すように乗客が１人ずつしか通過できない幅となるように遮蔽物を出現させ、一定時間経過後に遮蔽物を撤収させるようにドアの開き方を制御する。
１人ずつしか通過できない幅までしかドアが開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法（三）では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
【００６５】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（三）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア開ボタンを押すと、すぐにドアが全開まで開くように制御する、あるいはすぐに遮蔽物を撤収するように制御しても良い。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
【００６６】
また、ステップＳＴ３０２において、ドア制御手段１５は、ドア制御方法（三）にてドアの開き方を制御している場合、ドア近くにあるドア閉ボタンを押すと、ドアが反転して閉まるように制御する、あるいは遮蔽物を出現させて通過できなくなるように制御しても良い。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
【００６７】
なお、この実施の形態３では、ドア制御手段１５として、既設のエレベータのドア制御器を使用しても良いし、人数検知装置１の専用のドア制御器を使用しても良い。しかし、既設のエレベータのドア制御器をドア制御手段１５として活用することにより、この発明の人数検知装置１の導入コストを低減できるという効果がある。
【００６８】
以上のように、この実施の形態３によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、計測手段１１がエレベータの積載重量を計測する際に、ドア制御手段１５がエレベータのドアの開き方を乗客が１人づつ通過するように制御することにより、複数の乗客が横にならんで同時にエレベータに乗降車することを防止し、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００６９】
実施の形態４．
上記実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客２人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図１２（ａ）に示すような積載重量Ｗ（ｉ）の時系列変化と図１２（ｂ）に示すような時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態２にて述べた波形観測手段１３による人数推定方法（一）、（二）、（三）により２人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態４では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
【００７０】
図１６はこの発明の実施の形態４による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びドア制御手段１５を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００７１】
図１６において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４は、上記実施の形態２の図９に示す構成と同じであり、ドア制御手段１５は上記実施の形態３の図１３に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【００７２】
次に動作について説明する。
図１７はこの発明の実施の形態４による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ４０１において、計測手段１１は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段１１の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
【００７３】
ステップＳＴ４０２において、ドア制御手段１５は、前記実施の形態３のステップＳＴ３０２と同様に、ドアの開き方を制御する。ステップＳＴ４０３において、計測手段１１は積載重量を計測する。
【００７４】
ステップＳＴ４０４において、計測手段１１は、所定の計測終了条件が満たされた否かを判断し、所定の計測終了条件が満たされていない場合にはステップＳＴ４０５に進み、所定の計測終了条件が満たされた場合には、ステップＳＴ４０９において計測を終了する。計測手段１１の計測終了条件としては、例えば所定の時刻がある。あるいは、計測終了条件として、計測開始からの所定の経過時間としても良い。
【００７５】
ステップＳＴ４０５において、ドア制御手段１５がエレベータのドアを閉める。図１７において、ステップＳＴ４０６、ステップＳＴ４０７及びステップＳＴ４０８の処理は、それぞれ上記実施の形態２の図１０に示すステップＳＴ２０４、ステップＳＴ２０５及びステップＳＴ２０６の処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００７６】
なお、ステップＳＴ４０１における計測手段１１の計測開始条件として、ドアの戸開信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ４０２の戸開動作と、ステップＳＴ４０１の計測開始動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ４０１では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸開信号を受信して計測を開始する。
【００７７】
また、ステップＳＴ４０４における計測手段１１の計測終了条件として、ドアの戸閉信号を使用しても良い。この場合、ステップＳＴ４０５の戸閉動作と、ステップＳＴ４０４の計測終了動作の順番は入れ替わる。そして、順番が入れ替わったステップＳＴ４０４では、計測手段１１はドア制御手段１５から戸閉信号を受信して計測を終了する。
【００７８】
以上のように、この実施の形態４によれば、上記実施の形態２と同様の効果が得られると共に、ドア制御手段１５がエレベータのドアの開き方を乗客が１人ずつ通過するように制御することにより、複数の乗客が横にならんで同時にエレベータに乗降車することを防止し、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００７９】
実施の形態５．
上記実施の形態１では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態５では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００８０】
図１９はこの発明の実施の形態５による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００８１】
図１９において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去して波形観測手段１３に出力する。なお、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２及び波形観測手段１３は、上記実施の形態１の図１に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【００８２】
次に動作について説明する。
図２０はこの発明の実施の形態５による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２０において、ステップＳＴ５０１〜ステップＳＴ５０４までの処理は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１０４までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００８３】
ステップＳＴ５０５において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２からの時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信し、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。
【００８４】
図２１は時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図である。ステップＳＴ５０５において、ノイズ除去手段１６は、例えば、図２１に示すように、乗客が乗車する場合に、時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より大きな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が再び０の値を示すと、ｔ（ｉ＋ｘ）にて１回の乗車動作が終了したと判断し、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データの値の合計が、閾値Ｗ_judge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷ_diff（ｉ）の値は信号ノイズであると判断して０へ変換する。
【００８５】
一方、乗客が降車する場合には、時間差分データＷ_diff（ｉ）がマイナスの値を示すので、ノイズ除去手段１６は、例えば、時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷ_diff（ｉ）が０より小さな値を示してから、時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に時間差分データが再び０の値を示すと、ｔ（ｉ＋ｘ）にて１回の降車動作が終了したと判断する。そして、ノイズ除去手段１６は、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データの値の合計の絶対値が、所定の閾値Ｗ_judge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷ_diff（ｉ）の値は信号ノイズであると判断して０へ変換する。なお、所定の閾値Ｗ_judgeは予めノイズ除去手段１６に保持されているものとする。
【００８６】
図２２は時間差分データ作成手段１２により作成されノイズ除去手段１６により信号ノイズが除去された時間差分データＷ_diff（ｉ）の時系列変化の一例を示す図であり、図１８（ｂ）に示すような信号ノイズが含まれる時間差分データＷ_diff（ｉ）は、ノイズ除去手段１６により図２２に示すような信号ノイズが除去された時間差分データＷ_diff（ｉ）に変換される。
【００８７】
図３に示すステップＳＴ１０５では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２０に示すステップＳＴ５０６では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００８８】
なお、この実施の形態５では、図１９において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３がノイズ除去手段１６を含んで構成しても良い。
【００８９】
以上のように、この実施の形態５によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００９０】
実施の形態６．
上記実施の形態２では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態６では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００９１】
図２３はこの発明の実施の形態６による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【００９２】
図２３において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及び処理単位決定手段１４は、上記実施の形態２の図９に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示すノイズ除去手段１６と同一の手段であり、ここでは説明を省略する。
【００９３】
次に動作について説明する。
図２４はこの発明の実施の形態６による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２４において、ステップＳＴ６０１〜ステップＳＴ６０５までの処理は、上記実施の形態２の図１０に示すステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０５までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【００９４】
ステップＳＴ６０６において、ノイズ除去手段１６は、処理単位決定手段１４から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０に示すステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００９５】
図１０に示すステップＳＴ２０６では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２４に示すステップＳＴ６０７では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【００９６】
なお、この実施の形態６では、図２３において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素として示しているが、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３又は処理単位決定手段１４がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【００９７】
以上のように、この実施の形態６によれば、上記実施の形態２と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【００９８】
実施の形態７．
上記実施の形態３では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態７では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【００９９】
図２５はこの発明の実施の形態７による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、ドア制御手段１５及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１００】
図２５において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３及びドア制御手段１５は、上記実施の形態３の図１３に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【０１０１】
次に動作について説明する。
図２６はこの発明の実施の形態７による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２６において、ステップＳＴ７０１〜ステップＳＴ７０６までの処理は、上記実施の形態３の図１４に示すステップＳＴ３０１〜ステップＳＴ３０６までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
【０１０２】
ステップＳＴ７０７において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０のステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０３】
図１４に示すステップＳＴ３０７では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２より時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２６に示すステップＳＴ７０８では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０４】
なお、この実施の形態７では、図２５において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２又は波形観測手段１３がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【０１０５】
以上のように、この実施の形態７によれば、上記実施の形態３と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【０１０６】
実施の形態８．
上記実施の形態４では、積載重量Ｗ（ｉ）とその時間差分データＷ_diff（ｉ）によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量Ｗ（ｉ）は図１８（ａ）に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図１８（ｂ）に示すように時間差分データＷ_diff（ｉ）にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態８では、この信号ノイズの除去方法について示す。
【０１０７】
図２７はこの発明の実施の形態８による人数検知装置１の構成を示すブロック図である。この人数検知装置１は、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４、ドア制御手段１５及びノイズ除去手段１６を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
【０１０８】
図２７において、計測手段１１、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３、処理単位決定手段１４及びドア制御手段１５は、上記実施の形態４の図１６に示す構成と同じであり、ノイズ除去手段１６は上記実施の形態５の図１９に示す構成と同じであり、ここでは説明を省略する。
【０１０９】
次に動作について説明する。
図２８はこの発明の実施の形態８による人数検知装置１の処理を示すフローチャートである。図２８において、ステップＳＴ８０１〜ステップＳＴ８０７までの処理は、上記実施の形態４の図１７のステップＳＴ４０１〜ステップＳＴ４０７までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。ステップＳＴ８０８において、ノイズ除去手段１６は、時間差分データ作成手段１２から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信して、時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態５の図２０のステップＳＴ５０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１１０】
図１７に示すステップＳＴ４０８では、波形観測手段１３は時間差分データ作成手段１２又は処理単位決定手段１４から時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信しているが、図２８に示すステップＳＴ８０９では、波形観測手段１３はノイズ除去手段１６からノイズ除去後の時間差分データＷ_diff（ｉ）を受信する。時間差分データＷ_diff（ｉ）の受信後の人数検知方法は、上記実施の形態１の図３に示すステップＳＴ１０５の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
【０１１１】
なお、この実施の形態８では、図２７において、ノイズ除去手段１６を独立の構成要素としているが、時間差分データ作成手段１２、波形観測手段１３又は処理単位決定手段１４がノイズ除去手段１６を含むように構成しても良い。
【０１１２】
以上のように、この実施の形態８によれば、上記実施の形態４と同様の効果が得られると共に、ノイズ除去手段１６が時間差分データ作成手段１２により作成された時間差分データＷ_diff（ｉ）に含まれる信号ノイズを除去することにより、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させることができるという効果が得られる。
【符号の説明】
【０１１３】
１ 人数検知装置、１１ 計測手段、１２ 時間差分データ作成手段、１３ 波形観測手段、１４ 処理単位決定手段、１５ ドア制御手段、１６ ノイズ除去手段。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の乗車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項２】
波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項１記載の人数検知装置。
【請求項３】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以上になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を乗車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項４】
所定の値より大きな値の時間差分データを、乗車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項５】
時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項６】
計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの乗車人数を推定することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項７】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の降車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項８】
波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、降車人数を推定することを特徴とする請求項７記載の人数検知装置。
【請求項９】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以下になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を降車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項１０】
所定の値より小さな値の時間差分データを、降車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項７から請求項９のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項１１】
時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、降車人数を推定することを特徴とする請求項７から請求項１０のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項１２】
計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの降車人数を推定することを特徴とする請求項７から請求項１１のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項１】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の乗車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項２】
波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項１記載の人数検知装置。
【請求項３】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以上になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を乗車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項４】
所定の値より大きな値の時間差分データを、乗車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項５】
時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項６】
計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの乗車人数を推定することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項７】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の降車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項８】
波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、降車人数を推定することを特徴とする請求項７記載の人数検知装置。
【請求項９】
所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以下になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を降車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。
【請求項１０】
所定の値より小さな値の時間差分データを、降車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項７から請求項９のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項１１】
時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、降車人数を推定することを特徴とする請求項７から請求項１０のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【請求項１２】
計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの降車人数を推定することを特徴とする請求項７から請求項１１のうちのいずれか１項記載の人数検知装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【公開番号】特開２０１３−１４４３８（Ｐ２０１３−１４４３８Ａ）
【公開日】平成２５年１月２４日（２０１３．１．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−１９００２７（Ｐ２０１２−１９００２７）
【出願日】平成２４年８月３０日（２０１２．８．３０）
【分割の表示】特願２００７−９４２５２（Ｐ２００７−９４２５２）の分割
【原出願日】平成１９年３月３０日（２００７．３．３０）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【出願人】（０００２３６０５６）三菱電機ビルテクノサービス株式会社 (1,792)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月２４日（２０１３．１．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年８月３０日（２０１２．８．３０）
【分割の表示】特願２００７−９４２５２（Ｐ２００７−９４２５２）の分割
【原出願日】平成１９年３月３０日（２００７．３．３０）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【出願人】（０００２３６０５６）三菱電機ビルテクノサービス株式会社 (1,792)
【Ｆターム（参考）】
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