RU2378178C1 - Control system of elevators and method of control automation for elevators - Google Patents
Control system of elevators and method of control automation for elevators Download PDFInfo
- Publication number
- RU2378178C1 RU2378178C1 RU2008132972/11A RU2008132972A RU2378178C1 RU 2378178 C1 RU2378178 C1 RU 2378178C1 RU 2008132972/11 A RU2008132972/11 A RU 2008132972/11A RU 2008132972 A RU2008132972 A RU 2008132972A RU 2378178 C1 RU2378178 C1 RU 2378178C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- elevator
- passenger
- video
- data
- video processor
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims description 66
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 3
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
Abstract
Description
Область техники, к которой относится изобретениеFIELD OF THE INVENTION
Данное изобретение относится, в общем, к управлению лифтами и, более конкретно, к созданию использующей видеоинформацию системы, которая позволяет улучшить диспетчерское управление, управление дверями, управление доступом и может быть интегрирована с системами обеспечения безопасности.This invention relates, in General, to the management of elevators and, more specifically, to the creation using a video information system that improves dispatch control, door control, access control and can be integrated with security systems.
Уровень техникиState of the art
Эффективность работы лифтовой системы зависит от ряда факторов. Для типичного пассажира лифта наиболее важным фактором является время. При уменьшении значений параметров, связанных со временем обслуживания пассажиров подобной системой с разделением времени, повышается степень удовлетворенности пассажиров качеством обслуживания. Полное время обслуживания, связанное с эффективностью лифтовой системы, можно быть представлено в виде суммы трех интервалов времени.The efficiency of the elevator system depends on a number of factors. For a typical elevator passenger, the most important factor is time. By reducing the values of the parameters associated with the time of passenger service with such a time-sharing system, the degree of passenger satisfaction with the quality of service increases. The total service time associated with the efficiency of the elevator system can be represented as the sum of three time intervals.
Первый интервал времени представляет собой время ожидания пассажиром прибытия лифта на данный этаж ("время ожидания"). Обычно время ожидания представляет собой отрезок времени от момента, когда пассажир нажимает кнопку вызова лифта, до момента подачи лифта на этаж, где находится пассажир. Способы сокращения времени ожидания ранее были сосредоточены на поисках путей сокращения времени подачи кабины, либо с применением сложных алгоритмов, способных предсказывать запросы на обслуживание со стороны пассажиров, либо путем уменьшения времени, требуемого для подачи кабины на соответствующий этаж.The first time interval is the time that the passenger waits for the elevator to arrive at the given floor (“waiting time”). Typically, the waiting time is the length of time from the moment the passenger presses the elevator call button to the moment the elevator is delivered to the floor where the passenger is located. Ways to reduce waiting times have previously focused on finding ways to reduce cabin feed time, either using sophisticated algorithms that can predict service requests from passengers, or by reducing the time required to bring the cab to the appropriate floor.
Второй интервал времени представляет собой задержку при открытых дверях, то есть время, в течение которого двери кабины лифта остаются открытыми, позволяя пассажирам входить в кабину и выходить из нее. Выгодно было бы сократить время, в течение которого двери лифта остаются открытыми после того, как все выходящие пассажиры вышли из кабины, а ожидающие лифта пассажиры вошли в нее.The second time interval is the delay with the doors open, that is, the time during which the doors of the elevator car remain open, allowing passengers to enter and leave the car. It would be beneficial to reduce the time during which the elevator doors remain open after all the passengers leaving the cab and the passengers waiting for the elevator have entered it.
Третий интервал времени представляет собой время поездки, то есть время, которое пассажир проводит в кабине лифта. Если в кабине находятся несколько пассажиров, то время поездки будет включать продолжительность остановок на промежуточных этажах.The third time interval is the travel time, that is, the time that the passenger spends in the elevator car. If there are several passengers in the cabin, the trip time will include the duration of stops on the intermediate floors.
Для целью сокращения времени ожидания лифта пассажирами, находящимися на этаже, был разработан ряд алгоритмов. Например, в некоторых системах управления лифтами данные о потоке пассажиров используются для определения того, на какие этажи следует подавать кабины или на каких этажах следует, в зависимости от времени суток, парковать кабины.In order to reduce the waiting time for the elevator passengers on the floor, a number of algorithms have been developed. For example, in some elevator control systems, passenger flow data is used to determine which floors should be supplied with cabs or which floors, depending on the time of day, should park cabins.
Обычно вызов лифта путем нажатия кнопки вызова инициализирует подачу одной кабины на этаж, с которого поступил вызов. Если число пассажиров, ожидающих лифта на данном этаже, превышает вместимость кабины, то по крайней мере некоторые пассажиры должны будут дождаться отправления первой кабины, а затем снова вызвать лифт на данный этаж, нажав кнопку вызова. Это ведет к увеличению полного времени ожидания по крайней мере для части пассажиров. В подобной ситуации может оказаться, что данная кабина, число пассажиров в которой уже является максимально допустимым, будет по-прежнему останавливаться на этажах, с которых поступили вызовы. Но так как ни один новый пассажир не может войти в кабину, время поездки пассажиров на лифте бесполезно возрастает, как и время ожидания для пассажиров, находящихся на этажах.Usually, an elevator call by pressing the call button initiates the supply of one cabin to the floor from which the call was received. If the number of passengers waiting for the elevator on this floor exceeds the capacity of the cabin, at least some passengers will have to wait for the first cabin to leave, and then call the elevator to this floor again by pressing the call button. This leads to an increase in the total waiting time for at least some passengers. In a similar situation, it may turn out that this cabin, the number of passengers in which is already the maximum permissible, will still stop on the floors from which the calls came. But since no new passenger can enter the cabin, the time for passengers traveling on the elevator increases uselessly, as does the waiting time for passengers on the floors.
Многие лифтовые системы интегрированы также с системами контроля доступа и системами обеспечения безопасности. Эти системы служат для распознавания не имеющих права доступа, или неавторизованных, пассажиров и, если возможно, предотвращения их доступа к защищенным системой обеспечения безопасности областям. Так как лифт предоставляет точки доступа ко многим областям внутри здания, кабины лифта и его двери могут использоваться как средства контроля доступа. Появился ряд приемов, позволяющих обойти традиционные системы контроля доступа, например прием возврата карты-пропуска и прием проникновения под прикрытием авторизованного пользователя. Прием "возврат карты-пропуска" состоит в том, что имеющий право доступа (авторизованный) пользователь, обычно активизирующий карту ее движением вблизи считывающего устройства, передает ее затем неавторизованному пользователю, что позволяет получить доступ в защищенную область как авторизованному пользователю, так и неавторизованному пользователю. Прием проникновения в систему под прикрытием авторизованного пользователя состоит в том, что неавторизованный пользователь пытается для доступа в защищенную область использовать право доступа, предоставленное авторизованному пользователю (с ведома или без ведома последнего).Many elevator systems are also integrated with access control and security systems. These systems are used to recognize unauthorized or unauthorized passengers and, if possible, prevent their access to areas protected by the security system. Since the elevator provides access points to many areas within the building, elevator cabins and its doors can be used as means of access control. A number of techniques have appeared that allow you to bypass traditional access control systems, for example, receiving a pass-back card and receiving penetration under the guise of an authorized user. The “return card-pass” method consists in the fact that an authorized (authorized) user, usually activating the card by moving it near the reader, then passes it to an unauthorized user, which allows access to a protected area for both an authorized user and an unauthorized user . Reception of penetration into the system under the guise of an authorized user consists in the fact that an unauthorized user tries to use the access right granted to an authorized user to access a protected area (with or without the knowledge of the latter).
Поэтому имеется потребность в разработке лифтовой системы, позволяющей сократить времени ожидания лифта при одновременном повышении безопасности и улучшении управления доступом.Therefore, there is a need to develop an elevator system to reduce elevator latency while improving security and improving access control.
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
В данном изобретении данные о пассажирах поступают от устройства видеонаблюдения к устройству управления лифтами (контроллеру лифтов). Система видеонаблюдения включает процессор обработки видеоизображений, или видеопроцессор, подключенный таким образом, что он получает на вход видеосигнал от по крайней мере одной видеокамеры, служащей для наблюдения за областью, находящейся снаружи от дверей лифта. Видеопроцессор использует последовательность видеоизображений, поступающих от видеокамеры, для отслеживания объектов, находящихся снаружи от дверей лифта. На основе поступающей видеоинформации видеопроцессор вычисляет значения ряда параметров, сопоставленных каждому из отслеживаемых объектов. Значения параметров поступают в систему управления лифтами, которая использует значения параметров для эффективного диспетчерского управления кабинами и открытием/закрытием дверей лифтов.In this invention, passenger data is received from the video surveillance device to the elevator control device (elevator controller). The video surveillance system includes a video processing processor, or a video processor connected in such a way that it receives a video signal from at least one video camera, which serves to monitor the area outside the elevator doors. The video processor uses a sequence of video images coming from the video camera to track objects outside the elevator doors. Based on the incoming video information, the video processor calculates the values of a number of parameters associated with each of the monitored objects. The parameter values are sent to the elevator control system, which uses the parameter values for effective supervisory control of the cabins and the opening / closing of elevator doors.
Система управления лифтами, использующая видеоинформацию, согласно изобретению, как уже сказано выше, включает видеокамеру для получения видеоизображений дверей лифта и близлежащей области, находящейся в поля зрения видеокамеры, видеопроцессор для обработки видеоинформации, соединенный с видеокамерой с возможностью получения видеоизображений от видеокамеры и обработки их для слежения за объектами и расчета данных о пассажирах, появляющихся в зоне вышеуказанных отслеживаемых объектов, и контроллер лифтовой системы, соединенный с видеопроцессором с возможностью осуществления по крайней мере одной из следующих функций, функции диспетчерского управления и функции управления дверями лифта, на основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора.The elevator control system using the video information according to the invention, as mentioned above, includes a video camera for receiving video images of the elevator doors and a nearby area within the field of view of the video camera, a video processor for processing video information connected to the video camera with the possibility of receiving video images from the video camera and processing them for tracking objects and calculating passenger data appearing in the area of the above monitored objects, and an elevator system controller connected to the eoprotsessorom to perform at least one of the following features, functions, and supervisory control functions of the elevator door control based on passenger data received from video processor.
В системе, согласно изобретению, расчет в видеопроцессоре может производиться на основе по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемых объектов: положение, габариты, направление, ускорение, скорость и класс, которому принадлежит объект.In the system according to the invention, the calculation in the video processor can be based on at least one of the following parameters of the monitored objects: position, dimensions, direction, acceleration, speed and the class to which the object belongs.
Видеопроцессор передает параметры объектов контроллеру лифтовой системы.The video processor transfers the parameters of the objects to the controller of the elevator system.
При этом расчет в видеопроцессоре может производиться на основании данных о пассажирах, передаваемых контроллеру лифтовой системы, включающих по крайней мере один из следующих видов данных: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.In this case, the calculation in the video processor can be based on passenger data transmitted to the controller of the elevator system, including at least one of the following types of data: estimated time to reach, probability of achievement, covariance and the number of passengers waiting for the elevator.
Расчет в видеопроцессоре может производиться также на основании данных о пассажирах при квалификации отслеживаемого объекта в качестве пассажира.The calculation in the video processor can also be based on passenger data when qualifying the tracked object as a passenger.
В видеопроцессоре может производиться деление поля зрения видеокамеры на первую область и вторую область, при этом вторая область определяется как область, непосредственно окружающая двери лифта.In the video processor, the camera’s field of view can be divided into the first region and the second region, while the second region is defined as the region directly surrounding the elevator doors.
Расчет в видеопроцессоре может также производиться на основании количества пассажиров, ожидающих лифта, с учетом количества отслеживаемых объектов, входящих во вторую область.The calculation in the video processor can also be based on the number of passengers waiting for the elevator, taking into account the number of monitored objects included in the second area.
Система, согласно изобретению, может дополнительно включать устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными отслеживаемого объекта и с передачей статуса авторизации отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.The system according to the invention may further include an access control device connected to the video processor with the possibility of transmitting authorization data to it, while the calculation in the video processor is performed by comparing the authorization data with the data of the monitored object and transmitting the authorization status of the monitored object to the elevator system controller.
Видеопроцессор может передавать данные об авторизации, сопоставленные с данными отслеживаемого объекта, устройству контроля доступа.The video processor can transmit authorization data associated with the data of the monitored object to the access control device.
Система, согласно изобретению, может дополнительно включать вторую видеокамеру для получения видеоизображений внутреннего пространства кабины. Видеопроцессор, при этом, соединен со второй видеокамерой с возможностью отслеживания пассажиров, находящихся в кабине лифта, получения данных об использовании лифта и расчета параметров, относящихся к пассажиру, находящемуся в кабине лифта.The system according to the invention may further include a second video camera for acquiring video images of the cabin interior space. The video processor, in this case, is connected to the second video camera with the ability to track passengers in the elevator car, obtain data on the use of the elevator and calculate parameters related to the passenger in the elevator car.
Вышеупомянутые данные об использовании лифта, полученные видеопроцессором, могут включать по крайней мере один из следующих видов данных: количество пассажиров в кабине лифта и площадь свободного пространства в кабине лифта.The aforementioned elevator usage data obtained by the video processor may include at least one of the following types of data: number of passengers in the elevator car and free space in the elevator car.
Система, согласно изобретению, может включать также устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными пассажира, находящегося в кабине лифта, и с передачей статуса авторизации для пассажира, находящегося в кабине, контроллеру лифтовой системы.The system according to the invention may also include an access control device connected to the video processor with the possibility of transmitting authorization data to it, while the calculation in the video processor is performed by comparing the authorization data with the data of the passenger in the elevator car and transmitting the authorization status for the passenger located in the cockpit to the elevator system controller.
Изобретением предлагается также способ автоматизации управления лифтами с использованием видеоинформации, включающий обнаружение объекта, находящегося в лифтовом холле, в области вне дверей лифта, отслеживание объекта, основанное на последовательности видеоизображений, получаемых от по крайней мере одной видеокамеры, вычисление данных о пассажире, связанных с отслеживаемым объектом, и передачу данных о пассажире контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку по крайней мере одной кабины и управление открытием и закрытием дверей лифта на основе полученных данных о пассажирах.The invention also provides a method for automating elevator control using video information, including detecting an object located in the elevator hall in an area outside the elevator doors, tracking an object based on a sequence of video images received from at least one video camera, calculating passenger data related to the monitored object, and the transmission of passenger data to the controller of the elevator system, while through the controller of the elevator system ensure the delivery of at least one cabin and control the opening and closing of elevator doors based on passenger data.
Обнаружение объекта может осуществляться посредством алгоритма детектирования движения при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.Object detection can be carried out by means of a motion detection algorithm when it enters the field of view of at least one video camera.
Кроме того, обнаружение объекта может осуществляться посредством устройства для идентификации через радиокарту при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.In addition, an object can be detected by means of a device for identification through a radio card when it enters the field of view of at least one video camera.
Вычисление данных о пассажире, согласно предлагаемому изобретением способу, включает определение по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемого объекта: нахождение, габариты, скорость, направление, ускорение и класс, которому принадлежит объект.The calculation of passenger data according to the method of the invention involves determining at least one of the following parameters of the object being tracked: location, dimensions, speed, direction, acceleration and the class to which the object belongs.
Вычисление данных о пассажире может дополнительно включать определение по крайней мере одного из следующих параметров: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.Calculation of passenger data may additionally include determining at least one of the following parameters: estimate of the time of achievement, probability of achievement, covariance and the number of passengers waiting for the lift.
Вычисление количества пассажиров, ожидающих лифта, включает определение количества отслеживаемых объектов, входящих в первую область, окружающую двери лифта, при этом в качестве первой области определяют область, в которой пассажиры лифта обычно ожидают обслуживания лифтовой системой.The calculation of the number of passengers waiting for the elevator includes the determination of the number of monitored objects included in the first region surrounding the elevator doors, while the region in which elevator passengers usually expect elevator system service is determined as the first region.
Согласно способу в изобретении может дополнительно обеспечиваться доставка кабины лифта на заданный этаж на основании данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку кабины на данный этаж для пассажира, запросившего обслуживание нажатием кнопки вызова.According to the method of the invention, the elevator car can be further delivered to a predetermined floor based on passenger data received by the elevator system controller, and the elevator system can deliver the elevator car to the given floor for a passenger requesting service by pressing a call button.
Управление открытием и закрытием дверей лифта может осуществляться на основе данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы оставляют двери лифта открытыми при сигнале от данных о пассажире о приближении нового пассажира к дверям лифта и закрытыми при сигнале от данных о пассажире об отсутствии появления новых пассажиров, приближающихся к дверям лифта.The opening and closing of elevator doors can be controlled on the basis of passenger data received by the elevator system controller, while using the elevator system controller, the elevator doors are left open when a signal from passenger data about a new passenger is approaching the elevator doors and closed when a signal is received from passenger data the absence of new passengers approaching the elevator doors.
Согласно способу по изобретению дополнительно осуществляют наблюдение за внутренним пространством кабины лифта посредством видеоизображения, которое получают от второй видеокамеры, установленной внутри кабины, оценивают расчетом свободную площадь, имеющуюся в кабине лифта, на основе видеоизображения, получаемого от второй видеокамеры, и передают рассчитанную оценку свободной площади контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы осуществляют управление лифтом на основании оценки свободной площади и количества пассажиров, ожидающих обслуживания на конкретном этаже.According to the method according to the invention, the interior of the elevator car is additionally monitored by means of a video image obtained from a second video camera installed inside the car, the free area available in the elevator car is estimated by calculation based on the video image obtained from the second video camera, and the calculated estimated free area is transmitted the controller of the elevator system, while by the controller of the elevator system, the elevator is controlled based on an assessment of the free area and the number of passengers waiting for service on a particular floor.
В способе согласно изобретению дополнительно может определяться статус авторизации для отслеживаемого объекта посредством сопоставления данных об авторизации, получаемых от устройства контроля доступа, с отслеживаемым объектом. Статус авторизации может передаваться для отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.In the method according to the invention, the authorization status for the monitored object can be further determined by comparing the authorization data received from the access control device with the monitored object. The authorization status can be transferred for the monitored object to the elevator system controller.
Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings
На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем управления лифтами и систем контроля доступа, соответствующих данному изобретению.Figure 1 and 2 presents a schematic functional diagrams using video information of elevator control systems and access control systems in accordance with this invention.
На фиг.3 показана схема, иллюстрирующая получение оценки среднего времени достижения, вычисление вероятности достижения и ковариации.Figure 3 shows a diagram illustrating obtaining estimates of the average time to achieve, calculating the probability of achievement and covariance.
На фиг.4 представлен двумерный график ковариации.Figure 4 presents a two-dimensional graph of covariance.
На фиг.5 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку параметров видеопроцессором.Figure 5 presents a block diagram illustrating the processing of parameters by a video processor.
На фиг.6 представлена блок-схема реализации способов контроля доступа, соответствующих данному изобретению.Figure 6 presents a block diagram of the implementation of access control methods corresponding to this invention.
На фиг.7 представлена принципиальная функциональная схема другого варианта использующей видеоинформацию системы управления лифтами и устройства контроля доступа, соответствующих данному изобретению.Fig. 7 is a schematic functional diagram of another embodiment using a video information of an elevator control system and an access control device in accordance with the present invention.
Осуществление изобретенияThe implementation of the invention
На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем 10а и 10b управления лифтами и устройств контроля доступа, соответствующих данному изобретению. На фиг.1 лифтовая система 10а включает видеокамеру 12, устройство 14 контроля доступа, видеопроцессор 16, кабину 18, двери 20 лифта, кнопку 22 вызова лифта, панель 23 управления в кабине лифта и систему 24 управления, от которой управляющие сигналы поступают к системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и устройству 30 обеспечения безопасности. Первоначально видеокамера 12 может составлять часть устройства 30 обеспечения безопасности; в таком случае для целей данного изобретения видеопроцессор 16 может использовать уже установленную видеокамеру 12. На фиг.2 лифтовая система 10b включает также вторую видеокамеру 32, находящуюся в кабине 18 и передающую видеопроцессору 16 видеоинформацию о внутреннем пространстве кабины 18. Как и видеокамера 12, видеокамера 32 может первоначально предназначаться для целей, отличных от целей данного изобретения; в таком случае видеопроцессор 16 данного изобретения может использовать уже существующую камеру.1 and 2 are schematic functional diagrams of video information using
На каждой из фиг.1 и 2 система 24 управления передает управляющие сигналы системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и системе 30 обеспечения безопасности; эти сигналы вырабатываются на основе входных сигналов, получаемых из кабины 18, от кнопки 22 вызова лифта и видеопроцессора 16. Хотя система 24 управления на фиг.1 и 2 показана как единый блок, в других вариантах система диспетчерского управления, устройство управления дверями и/или устройство обеспечения безопасности могут представлять собой независимые контроллеры. Управляющие сигналы, поступающие к системе 26 диспетчерского управления, определяют, на какой этаж (этажи) должна подаваться кабина 18. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 28 управления дверями, определяют, когда двери 20 будут открыты или закрыты. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 30 обеспечения безопасности, предупреждают систему обеспечения безопасности о присутствии неавторизованного пассажира или объекта или о других ситуациях, имеющих отношение к безопасности, распознаваемых видеопроцессором 16.In each of FIGS. 1 and 2, the
Входной сигнал от кнопки 22 вызова лифта информирует систему 24 управления о присутствии ожидающего обслуживания пассажира у дверей 20 лифта. Такие входные сигналы типичны для большинства лифтовых систем, при пользовании которыми пассажир подходит к дверям 20 лифта и нажимает наружную кнопку 22 вызова, запрашивая обслуживание лифтовой системой этажа, где находится пассажир. В ответ на вызов система 24 управления направляет кабину лифта 18 на соответствующий этаж. Когда пассажир заходит в кабину 18, он нажимает кнопку 23 на панели управления, указывая этаж назначения, и система 24 управления обеспечивает доставку кабины 18 на этот этаж.The input signal from the elevator call button 22 informs the
Видеопроцессор 16 передает данные о пассажирах системе 24 управления, давая системе 24 управления дополнительную информацию о пассажирах лифта. Всюду в данной заявке термин "объект" является общим термином для любых объектов, которые видеопроцессор отличает от окружения. Обычно работа алгоритмов, разработанных для обработки видеоинформации и служащих для извлечения полезной информации из изображений в поле зрения видеокамеры, сосредоточена на обработке информации об объектах. Термин "пассажир" является общим термином для объектов (включая людей, тележки, багаж, и т.д.), которые являются или потенциально могут являться пассажирами лифта или другими объектами перевозки. Чаще всего "пассажиры" являются обычными пассажирами. Однако, как обсуждается при рассмотрении фиг.3, в некоторых случаях видеопроцессор 16 может решить, что объект не является потенциальным пассажиром, и классифицировать его соответствующим образом. В одном варианте видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные (данные о пассажирах), относящиеся только к объектам, классифицированным как "пассажиры". В других вариантах данные о пассажирах рассчитываются и поступают в систему 24 управления независимо от того, классифицирован ли объект как "пассажир" или нет.The
Система 24 управления использует данные о пассажирах, поступающие от видеопроцессора 16, в сочетании с данными, поступающими из кабины 18 и от кнопки вызова 22, для увеличения эффективности работы лифтовой системы 10 (например, для уменьшения времени ожидания, времени задержки при открытых дверях и времени поездки). Например, достаточно раннее обнаружение пассажира видеопроцессором 16 позволяет системе 24 управления направить кабину 18 на данный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22.The
Как показано на фиг.1, видеопроцессор 16 принимает видеоизображения от видеокамеры 12 и данные для контроля доступа от устройства 14 контроля доступа. Видеокамера 12 направлена так, чтобы наблюдать за перемещением объектов в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта. Направление видеокамеры 12 может быть определено исходя из положения дверей 20 лифта и направления движения объекта к дверям или от дверей 20 лифта. Как показано на фиг.1, предпочтительно, чтобы видеокамера 12 была установлена напротив дверей 20 лифта таким образом, что она может вести наблюдение за объектами, находящимися в поле зрения видеокамеры 12. Альтернативно, если имеется только одна видеокамера 12 (как на фиг.1), то эта она может находиться внутри кабины 18 и иметь поле зрения, подобное, в общих чертах, полю зрения R1, показанному на фиг.1, но которое в данном случае просматривается только тогда, когда двери лифта 20 открыты. Видеоинформация, полученная видеокамерой 12, поступает к видеопроцессору 16 для анализа. Могут применяться несколько способов анализа видеоинформации. Например, программное обеспечение IntelligentVideo(tm) компании IntelliVision выполняет такой анализ содержания видеоинформации, который позволяет видеопроцессору 16 отслеживать и классифицировать объекты, находящиеся в поле зрения видеокамеры 12. Функция отслеживания определяется как способность идентифицировать объект и сопоставлять объекту, обнаруженному в первый момент времени, объект, обнаруженный во второй момент времени. Возможность отслеживать объекты позволяет видеопроцессору 16 рассчитывать такие параметры, как направление и скорость конкретного объекта. Для каждого отслеживаемого объекта видеопроцессор 16 вычисляет значения ряда переменных, таких как положение, скорость, направление и ускорение. Функция классификации определяется как способность идентифицировать класс объекта, например определять, является ли объект человеком, животным, коробкой и т.п. Видеопроцессор 16 использует эти параметры, чтобы определить, является ли отслеживаемый объект потенциальным "пассажиром", и рассчитать данные о пассажирах, относящиеся к объектам, классифицированным как "пассажиры".As shown in FIG. 1,
Как показано на фиг.2, дополнительная видеокамера 32, расположенная в кабине 18, обеспечивает поступление входной видеоинформации, относящейся к внутреннему пространству кабины 18, к видеопроцессору 16. На основе поступающей на вход видеоинформации видеопроцессор 16 вычисляет ряд связанных с использованием лифта параметров, которые затем передаются системе 24 управления. Например, видеопроцессор 16 может определять число пассажиров в кабине и другие параметры, относящиеся к функционированию кабины 18, а также оценку свободного пространства в кабине, которое может быть использовано для размещения новых пассажиров. Система 24 управления использует эти параметры, чтобы принимать решения относительно диспетчерского управления кабиной 18, а также управления дверями 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что в кабине 18 отсутствует свободное пространство для новых пассажиров, то система 24 управления не позволит кабине 18 остановиться на этаже, на котором находятся ожидающие пассажиры. Это предотвратит ситуации, в которых максимально заполненная кабина делает ненужные остановки, увеличивающие время поездки пассажиров, находящихся в кабине, а также увеличивающие время ожидания для пассажиров, ожидающих лифт, так как последние будут ожидать подачи на данный этаж другой кабины.As shown in FIG. 2, an additional video camera 32 located in the
Как показано на фиг.1 и 2, видеопроцессор 16 делит поле зрения видеокамеры 12 на две области R1 и R2. Область R1 почти совпадает с полем зрения видеокамеры 12 и представляет собой область, в которой видеопроцессор 16 отслеживает объекты. Область R2 определяется как область вокруг дверей 20 лифта, приблизительно совпадающая с областью, в которой пассажиры находятся во время ожидания прибытия конкретной кабины 18. Видеопроцессор 16 скорее не отслеживает объекты в поле R2, а определяет, что любой объект, который входит в поле R2 по соответствующей траектории, не изнутри кабины 18, вероятно, является пассажиром, который будет ожидать лифта. Это позволяет видеопроцессору 16 вести точный подсчет числа пассажиров, ожидающих кабину 18.As shown in figures 1 and 2, the
На фиг.1 и 2 показано, что устройство 14 контроля доступа подает на вход видеопроцессора 16 информацию, связанную с идентификацией и статусом доступа объекта или пассажира. Для контроля доступа может применяться ряд способов, включая дистанционную идентификацию и определение статуса доступа, авторизацию в дверях лифта и авторизацию в кабине лифта. Для дистанционной идентификации могут применяться идентификационные радиокарты, позволяющие устройству 14 контроля доступа идентифицировать пассажира при его приближении к дверям 20 лифта. Авторизация в дверях лифта определяет статус авторизации пассажира при прохождении через двери 20 лифта, до входа пассажира в кабину 18. Авторизация в кабине лифта определяет статус авторизацию пассажира, находящегося в кабине 18. Авторизация может осуществляться одним или несколькими хорошо известными способами, включая использование информации, которой располагает данное лицо, например пароль, предмет, который имеет при себе данное лицо, например считываемую некоторым устройством идентификационную карту, или особенности, присущие данному лицу, например биометрические данные, дактилоскопические данные, голос, черты лица. Распознавание по чертам лица может оказаться особенно выгодным, так как видеопроцессор 16 может дополнительно осуществлять функции распознавания, выполняемые системой 14 контроля доступа. Как показано на фиг.2, видеокамера 32 позволяет видеопроцессору 16 однозначно сопоставить авторизацию с некотором пассажиром, находящимся в кабине 18 (в отличие от системы, показанной на фиг.1, в которой видеопроцессор 16 сопоставляет авторизацию пассажиру, ожидающему в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта). Видеопроцессор 16 передает идентификационные данные, относящиеся к каждому пассажиру лифта, системе 24 управления. На основе данных авторизации система 24 управления может обнаруживать и, возможно, предотвращать нарушение режима безопасности, что будет более подробно изложено ниже при рассмотрении фиг.4.Figures 1 and 2 show that the
На основе входного видеосигнала, поступающего от видеокамеры 12 (и видеокамеры 32, что показано на фиг.2), и данных авторизации, поступающих от устройства 14 контроля доступа, видеопроцессор 16 формирует данные о пассажирах (для каждого отслеживаемого объекта, классифицированного как пассажир) и передает их системе 24 управления.Based on the input video signal coming from the video camera 12 (and video camera 32, which is shown in FIG. 2) and the authorization data from the
Перечень параметров, входящих в данные о пассажирах (не являющийся исчерпывающим), передаваемых видеопроцессором 16 системе 24 управления включает:The list of parameters included in the passenger data (which is not exhaustive) transmitted by the
(1) Оценку времени достижения(1) Estimated time to reach
(2) Вероятность достижения(2) Probability of Achievement
(3) Ковариацию(3) Covariance
(4) Класс объекта (человек, багаж, инвалидное кресло)(4) Object class (person, luggage, wheelchair)
(5) Габариты объекта (площадь, занимаемая объектом)(5) Dimensions of the facility (area occupied by the facility)
(6) Число "пассажиров", ожидающих лифта(6) Number of “passengers” awaiting elevator
(7) Статус авторизации объекта(7) Object authorization status
Чтобы проиллюстрировать возможность использования каждого из этих параметров, они описаны ниже для пассажиров Р1, Р2, и Р3, показанных на фиг.1. В данном примере предполагается, что пассажир Р1 ожидает лифта в области вне дверей 20 лифта, находясь в поле R2, пассажир Р2 направляется к дверям лифта 20, находясь в поле R1, и пассажир Р3 направляется от дверей 20 лифта, находясь в поле R1. Для каждого объекта, классифицированного как "пассажир", видеопроцессор 16 формирует и передает набор данных о "пассажире" системе 24 управления. Как обсуждалось выше, в другом варианте видеопроцессор 16 может формировать и передавать данные о пассажирах (а также параметрах объектов, таких как положение, скорость, направление, ускорение и т.д.) системе 24 управления независимо оттого, классифицирован ли объект как "пассажир".To illustrate the use of each of these parameters, they are described below for passengers P1, P2, and P3 shown in FIG. In this example, it is assumed that the passenger P1 is waiting for the elevator in the area outside the
Оценка времени достижения, вероятность достижения и ковариацияEstimation of achievement time, probability of achievement and covariance
Оценка времени достижения представляет собой ожидаемое значение времени, которое потребуется, чтобы идентифицированный объект достиг конкретного места, например дверей 20 лифта. Вероятность достижения представляет собой вероятность того, что идентифицированный объект достигнет конкретного места, например дверей 20 лифта. Ковариация является статистической мерой взаимозависимости между оценкой времени достижения и вероятностью достижения. Все три перечисленных параметра тесно связаны друг с другом и поэтому описываются совместно.The estimated time to reach is the expected value of the time it takes for the identified object to reach a specific location, such as
На фиг.2 и 3 показан вариант способа вычисления видеопроцессором 16 ковариации, оценки времени достижения и вероятности достижения. На фиг.3 показаны двери 33 лифта, положение которых определено в системе координат XY. Положения объекта были определены в системе координат XY для четырех моментов времени; эти положения показаны ограничивающими прямоугольниками 34t, 34t-i, 34t-2 и 34t-3. Каждый ограничивающий прямоугольник определен так, что отслеживаемый объект находится внутри ограничивающего прямоугольника. В одном варианте каждый ограничивающий прямоугольник формируется так, что он включает все пиксели данного кадра, которые видеопроцессор 16 идентифицирует как пиксели, для которых наблюдается скоординированное движение. В центре каждого ограничивающего прямоугольника 34t, 34t-i, 34t-2 и 34t-3 определены соответственно центроиды (центральные точки или оси) 35t, 35t-i, 35t-2, и 35t-3. Определение центроид в центре каждого ограничивающего прямоугольника задает точку, используемую для вычисления параметров объекта, например положения, скорости, направления и т.д. Вычисление параметров объекта с использованием центроид уменьшает ошибки в определении фактического положения объекта в поле зрения. Проблема уменьшения ошибок имеет наиболее важное значение при отслеживании движения людей.Figures 2 and 3 show a variant of a method for computing the covariance by the
На основе значений параметров объектов (например, положения, скорости, направления и т.д.), вычисленных относительно центроид 35t, 35t-i, 35t-2, и 35t-3, видеопроцессор 16 предсказывает ожидаемую траекторию объекта, показанную как линия 36. Предсказанная траектория, показанная как линия 36, определяет наиболее вероятные положения отслеживаемого объекта в будущие моменты времени. Исходя из значений параметров объекта, включающих текущее положение отслеживаемого объекта (то есть, центроиды 35t) и расстояния до положения, определяемого по предсказанной траектории, видеопроцессор 16 дает оценку времени, за которое отслеживаемый объект достигнет конкретной точки в системе координат XY.Based on the values of the parameters of the objects (e.g., position, speed, direction, etc.) calculated relative to the
Для оценки времени достижения могут использоваться более сложные модели, описывающие ожидаемое движение объектов и учитывающие, например, ожидаемое замедление движения объекта при его приближении к кнопке 22 вызова или к двери 20 лифта. Таким образом, оценка времени достижения представляет собой наиболее вероятное время, за которое отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено. Аналогично, вероятность достижения представляет собой вероятность того, что отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено.To assess the time of achievement, more complex models can be used that describe the expected movement of objects and take into account, for example, the expected deceleration of the movement of the object when it approaches the call button 22 or the
На фиг.4 показано двумерное представление ковариации, связанной с отслеживаемым объектом, приближающимся к дверям 33 лифта (как показано на фиг.3). Ось 38 определена в системе координат XY таким образом, что она занимает то же положение, что и дверь 33 лифта. Ось 39 определяется в системе координат XY по предсказанной траектории пассажира, показанной как линия 36 на фиг.3. Ковариация является мерой достоверности, с которой видеопроцессор 16 вычисляет вероятность достижения и дает оценку времени достижения.FIG. 4 shows a two-dimensional representation of the covariance associated with a tracked object approaching the elevator doors 33 (as shown in FIG. 3).
В одном варианте распределение ковариации рассчитывается с использованием обобщенного калмановского фильтра исходя из ряда факторов, включающих: динамику цели, оценки состояния, распространение неопределенности и статистическую стационарность процесса. Динамика цели опирается на модель допустимых для отслеживаемого объекта перемещений с учетом физических ограничений, накладываемых на перемещения отслеживаемого объекта окружением (например, отслеживаемый объект не может пройти через колонну, находящуюся в поле зрения). Оценки состояния включают параметры объекта (например, положение, скорость, направление), связанные с состоянием объекта в предшествующие моменты времени. Это означает, что если отслеживаемый объект неоднократно менял направление движения, определенное по параметрами состояния в предшествующие моменты, достоверность того, что отслеживаемый объект переместится в конкретное положение, уменьшается. Распространение неопределенности учитывает известные неопределенности, возникающие в процессе измерений, а также вариации данных. Статистическая стационарность процесса предполагает, что статистические допущения об основном случайном процессе будут оставаться неизменными.In one embodiment, the covariance distribution is calculated using a generalized Kalman filter based on a number of factors, including: target dynamics, state estimates, uncertainty propagation, and statistical stationarity of the process. The dynamics of the target is based on the model of movements allowed for the tracked object, taking into account the physical restrictions imposed on the movements of the tracked object by the environment (for example, the tracked object cannot pass through a column in the field of view). State assessments include object parameters (e.g., position, speed, direction) associated with the state of the object at previous times. This means that if the tracked object repeatedly changed the direction of motion determined by the state parameters at the previous moments, the reliability of the tracked object moving to a specific position is reduced. Uncertainty propagation takes into account known uncertainties that arise during the measurement process, as well as data variations. The statistical stationarity of the process assumes that the statistical assumptions about the basic random process will remain unchanged.
Диаграмма распределения ковариации наглядно показывает, какова достоверность, связанная с расчетными предсказаниями положения, в которое переместится отслеживаемый объект, а также времени, когда отслеживаемый объект достигнет данного положения. Сечение распределения ковариации, взятое по оси 38, показывает плотность вероятности положений отслеживаемого объекта в будущем. Наиболее вероятное положение отслеживаемого объекта определяется вершиной (точкой максимума) на графике распределения ковариации. Когда предсказываемая траектория отслеживаемого объекта изменяется (как показано на фиг.3), вершина на графике распределения ковариации перемещается. Сечение распределения ковариации, взятое вдоль оси 39, показывает вероятность или достоверность, связанную с оценкой времени достижения отслеживаемым объектом дверей 33 лифта. Пик распределения ковариации указывает наиболее вероятное значение времени, за которое отслеживаемый объект достигнет дверей 33 лифта.The covariance distribution diagram clearly shows the reliability associated with the calculated predictions of the position at which the tracked object will move, as well as the time when the tracked object reaches this position. The cross section of the covariance distribution, taken along
Достоверность, связанная с конкретной оценкой (например, с вероятностью достижения, временем достижения), определяется крутизной (градиентом) распределения ковариации. Так, малая крутизна распределения указывает на низкую достоверность рассматриваемой оценки, тогда как "крутой пик" указывает на высокий уровень достоверности оценки. Например, как показано на фиг.1, когда пассажир Р2 движется к дверям 20 лифта, распределение ковариации становится более крутым; при этом увеличивается как достоверность оценки достижения пассажиром Р2 дверей 20 лифта, так и достоверность оценки времени, за которое пассажир Р2 достигнет дверей лифта за конкретное время. Для пассажиров, движущихся от дверей 20 лифта, например для пассажира Р3, распределение ковариации, связанное с достижением пассажиром Р3 дверей 33 лифта, показывает снижение достоверности (распределение становится менее крутым) того, что пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта 20, а также уменьшение достоверности оценки времени, за которое пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта. Когда пассажир (например, пассажир Р1) достигает дверей 20 лифта, он обычно останавливается. Так как ковариация оценки времени достижения исходит из данных о положении, скорости и направлении, остановка пассажира (его скорость в этом случае равна нулю, а направление не определено) может привести к тому, что вычисление ковариации покажет потерю достоверности (уменьшается крутизна) для оценки времени достижения. Для решения этой проблемы определяется область R2 вблизи дверей 20 лифта 20, как показано на фиг.1. Видеопроцессор 16 считает, что все отслеживаемые объекты, которые входят в поле R2, в самом деле могут стать пассажирами лифта. Видеопроцессор 16 идентифицирует их как ожидающих обслуживания "пассажиров" с оценкой времени достижения, равной нулю. Видеопроцессор 16 отслеживает число ожидающих пассажиров и передает системе 24 управления лифтами этот параметр в качестве составляющей данных о пассажирах.The reliability associated with a specific assessment (for example, with the probability of achievement, time of achievement) is determined by the steepness (gradient) of the distribution of covariance. Thus, a small steepness of the distribution indicates a low reliability of the assessment in question, while a “steep peak” indicates a high level of reliability of the estimate. For example, as shown in FIG. 1, when the passenger P2 moves toward the
Располагая данными об оценке среднего времени достижения, вероятности достижения и ковариации оценки времени достижения, система 24 управления имеет возможность отправлять кабину 18 на нужный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22 вызова (например, исходя из оценки для данного пассажира Р2 времени достижения, вероятности достижения и подсчитанных значений ковариации). Кроме того, система 24 управления может решить, когда следует закрыть двери 20 лифта исходя из того, ожидается ли достижение новыми пассажирами дверей 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 с высоким уровнем достоверности определит, что пассажир (например, пассажир Р2) достигнет дверей 20 лифта за определенное время, то система 24 управления может увеличить промежуток времени, в течение которого двери 20 лифта будут оставаться открытыми. И наоборот, если видеопроцессор 16 определит, что с высоким уровнем достоверности значение оценки времени достижения дверей лифта другими пассажирами (например, пассажиром Р3) слишком велико, то система 24 управления произведет закрытие дверей 20 лифта, что уменьшит задержку при открытых дверях и время ожидания для пассажиров, уже находящихся в кабине 18.Having data on the estimation of the average time of achievement, probability of achievement and covariance of the estimate of the time of achievement, the
Более подробно способы предсказания будущего расположения движущихся объектов описаны, например, в следующих публикациях: Madhaven R. and Schlendoff С. "Предсказание положения движущегося объекта при автономном передвижении внедорожной сети", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Орландо, Флорида и Ferryman, J.M., Maybank S.J. and Worral A.D. "Визуальное наблюдение за движущимися транспортными средствами", Intl. J. of Computer Vision, v.37, n.2, pp.187-197, June 2000. В указанных работах описываются способы предсказания будущего состояния (времени достижения и положения) объектов, а также связанных с этими оценками значений неопределенности (ковариации) с использованием таких алгоритмов, как обобщенный фильтр Калмана и скрытая марковская модельMethods for predicting the future location of moving objects are described in more detail, for example, in the following publications: Madhaven R. and Schlendoff C. "Predicting the Position of a Moving Object in Autonomous Off-Road Network Movement", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Orlando, Florida and Ferryman, JM, Maybank SJ and Worral A.D. "Visual observation of moving vehicles", Intl. J. of Computer Vision, v. 37, n.2, pp. 187-197, June 2000. These works describe methods for predicting the future state (time of reaching and position) of objects, as well as the uncertainty (covariance) values associated with these estimates. using algorithms such as a generalized Kalman filter and a hidden Markov model
Классификация объектовObject classification
Видеопроцессор 16 передает системе 24 управления также данные классификации (о принадлежности к классам), относящиеся к объектам, отслеживаемым в поле зрения видеокамеры 12. Например, видеопроцессор 16 может отличать друг от друга объекты, принадлежащие разным классами, таким как "люди", "тележки", "животные" и т.д. Это дает системе 24 управления информацию о том, является ли объект потенциальным "пассажиром" лифта или нет, а также позволяет системе 24 управления выполнять специальную обработку данных для конкретных объектов. Например, если видеопроцессор 16 определит, что пассажир Р2 является человеком, который перемещает тележку, то и человек, и тележка могут рассматриваться как потенциальные "пассажиры", так как вероятнее всего человек поместит тележку в кабину 18 лифта. Если видеопроцессор 16 определит, что "пассажир" Р2 является никем не сопровождаемой собакой, то видеопроцессор решит, что "пассажир" Р2 не является потенциальным пассажиром лифта. Поэтому система 24 управления не станет доставлять кабину 18 лифта на данный этаж независимо от положения или направления "пассажира" Р2. В одном варианте видеопроцессор 16 не передает системе 24 управления данные о "пассажирах", относящиеся к объектам, не классифицированным как пассажиры.The
Классификация объектов позволяет системе 24 управления принимать во внимание особые обстоятельства при управлении открытием/закрытием дверей 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что к дверям 20 лифта приближается человек в инвалидном кресле, то возможно увеличение промежутка времени, в течение которого двери 20 лифта будут оставаться открытыми.The classification of objects allows the
Пример классификации объектов описан в следующей статье: Dick A.R. and Brooks M.J. "Проблемы автоматизированного видеонаблюдения", Труды 7-й Международной конференции по цифровой обработке образов. Методы и приложения (DICTA 2003), стр.195-204, 10-12 декабря 2003 г., Сидней, Австралия и Madhaven R. and Schlendoff С."Предсказание положения движущегося объекта при автономном передвижении вне дорожной сети", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Орландо, Флорида и Ferryman J.M.An example of object classification is described in the following article: Dick A.R. and Brooks M.J. "Problems of automated video surveillance", Proceedings of the 7th International Conference on Digital Image Processing. Methods and Applications (DICTA 2003), pp. 195-204, December 10-12, 2003, Sydney, Australia, and Madhaven R. and Schlendoff S. "Predicting the Position of a Moving Object When Autonomously Moving Off-Road," SPIE Aerosense Conf. , April 21-25, 2003., Orlando, Florida and Ferryman JM
Оценка занимаемой объектом площадиEstimation of the area occupied by the object
Видеопроцессор 16 также передает системе 24 управления оценку площади, занимаемой каждым отслеживаемым объектом. В зависимости от направления видеокамеры 12 видеопроцессор 16 может использовать различные алгоритмы для оценки площади пола, занимаемой конкретным объектом. Если видеокамера 12 установлена вне дверей 20 лифта, в верхней части лифтового холла, то видеопроцессор 16 для оценки площади, занимаемой объектом, может применять простой алгоритм, основанный на выделении групп пикселей. Если видеокамера 12 ориентирована в другом направлении, то для оценки площади могут применяться вероятностные алгоритмы, исходящие из уже распознанных особенностей объектов (таких как высота, форма и т.д.). В другом варианте применяется несколько видеокамер, благодаря чему возникает несколько пунктов наблюдения за областью, находящейся вне дверей 20 лифта. Использование нескольких камер требует установления соответствия между изображениями, получаемыми всеми камерами, благодаря чему видеопроцессор 16 сможет достаточно точно оценить площадь, занимаемую каждым их отслеживаемых объектов.The
Полученные данные об оценках площади, занимаемой отслеживаемыми объектами, позволяют системе 24 управления определить, требуются ли дополнительные кабины (если используются несколько кабин), чтобы удовлетворить запросы на обслуживание пассажиров. Например, если видеопроцессор 16 определит, что пассажиры Р1 и Р2 является вероятными пассажирами лифта, но пассажир Р1 перемещает тележку, которая займет всю свободную площадь кабины 18, то система 24 управления направит для обслуживания пассажира Р2 вторую кабину.The obtained data on the estimates of the area occupied by the monitored objects allow the
В другом варианте система 24 управления кроме того получает на вход данные о свободной площади, имеющейся в кабине 18 (например, с помощью видеокамеры 32, установленной в кабине 18, как показано на фиг.2). На основе входного видеосигнала, получаемого от видеокамеры 32, видеопроцессор 16 может определить, что в кабине 18 нет свободного пространства, и тогда система 24 не будет останавливать кабину 18 на этажах, на которых ожидают пассажиры, пока в кабине 18 не освободится достаточное для их размещения пространство.In another embodiment, the
Пример оценки площади описан в следующей статье: P.Merkus, X.Desurmont, E.G.T. Jaspers, R.G.J. Wijnhoven, O. Caignart, J-F Delaigle and W. Favoreel "Candela - интегрированная система хранения, анализа и распределения содержимого видеоинформации для интеллектуальных информационных систем"An example of an area estimate is described in the following article: P. Merkus, X.Desurmont, E.G.T. Jaspers, R.G.J. Wijnhoven, O. Caignart, J-F Delaigle and W. Favoreel "Candela - an integrated system for storing, analyzing and distributing video content for intelligent information systems"
(http://www.hitech-projects.com/euprojects/candela/pr/ewimtfinal2004.pdf).(http://www.hitech-projects.com/euprojects/candela/pr/ewimtfinal2004.pdf).
Число ожидающих обслуживания пассажировNumber of passengers awaiting service
Видеопроцессор 16 также передает системе 24 управления информацию о числе пассажиров, ожидающих кабину 18. Как обсуждалось выше, когда отслеживаемый объект входит в область R2 через ее границу, видеопроцессор 16 предполагает, что отслеживаемый объект действительно будет пассажиром лифта. Для каждого отслеживаемого объекта, который входит в поле R2 по соответствующей траектории и не изнутри кабины 18, видеопроцессор 16 увеличивает значение параметра "число ожидающих пассажиров", передаваемого системе 24 управления. Передача этого параметра системе 24 управления позволяет ей решить, следует ли отправить дополнительную кабину на данный этаж. Параметр "число ожидающих пассажиров" может также использоваться системой 24 управления, чтобы определить, когда следует закрыть двери 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что пассажиры Р1 и Р2 ожидают кабину 18, то система 24 управления заставит устройство 28 управления дверями держать двери открытыми до тех пор, пока оба пассажира не распознаны как вошедшие в кабину 18.The
Идентификатор объекта (авторизация)Object identifier (authorization)
Видеопроцессор 16 получает необходимые для идентификации данные от устройства 14 контроля доступа и выдает данные о праве допуска (авторизации), связанные с каждым из отслеживаемых объектов, системе 24 управления. Видеопроцессор 16 может также сформировать и передать данные об авторизации, связанные с каждым из отслеживаемых объектов, устройству контроля доступа 14, что дает возможность устройству 14 контроля доступа обнаруживать или предотвращать нарушения режима безопасности.The
В зависимости от типа установленного устройства 14 контроля доступа авторизация может происходить до момента достижения дверей 22 пассажиром, в дверях лифта 22 или внутри кабины 18 лифта. Когда пассажир получает авторизацию для входа в лифт или для выхода на конкретном этаже, видеопроцессор 16 связывает эту авторизацию, полученную от устройства 14 контроля доступа, с конкретным пассажиром. В зависимости от типа установленного устройства контроля доступа система 24 управления использует либо идентификатор (ID) объекта, поступивший от видеопроцессора, чтобы предотвратить нарушение режима безопасности, либо предупреждает устройство 30 обеспечения безопасности о таком нарушении, например о проникновении под прикрытием авторизованного пользователя или возврате карты-пропуска авторизованным пользователем неавторизованному пользователю. С помощью установленного однозначного соответствия между каждым конкретным пассажиром и статусом авторизации система 24 управления способна обнаруживать потенциальные нарушения режима безопасности и реагировать на них.Depending on the type of
На фиг.3 представлена блок-схема, иллюстрирующая вычисление видеопроцессором 16 данных о пассажирах (исключая данные об идентификаторе объекта). В блоке 40 видеопроцессор 16 ведет наблюдение за областью вне дверей 20 лифта (как показано на фиг.1 и 2). В блоке 42 видеопроцессор 16 определяет, вошел ли объект в поле зрения видеокамеры 12 (более конкретно, в поле R1). В одном варианте видеопроцессор 16 определяет, вошел ли объект в поле зрения видеокамеры 12, используя алгоритм детектирования движения. В другом варианте видеопроцессор 16 предупреждается о присутствии объекта, имеющего при себе маркированную идентификационную радиокарту. Если видеопроцессор 16 не определяет, что объект вошел в поле зрения видеокамеры 12, то видеопроцессор 16 продолжает наблюдение (блок 40). Если объект обнаружен в поле зрения видеокамеры 12, то видеопроцессор 16 начинает отслеживать объект (блок 44). Чтобы выполнить вычисления, необходимые для формирования данных о пассажирах и передачи их в систему 24 управления, видеопроцессор 16 должен иметь возможность идентифицировать и отслеживать один и тот же объект в различные моменты времени (и в разных положениях), используя процесс, известный как трэкинг, или отслеживание. Иначе говоря, после обнаружения объекта для выполнения вычислений, относящихся к его скорости, направлению и т.д., необходимо, чтобы видеопроцессор 16 был способен отслеживать объект при его перемещении в поле зрения видеокамеры 12.Figure 3 presents a block diagram illustrating the calculation by the
Если отслеживание объекта подтверждается (блок 40), то видеопроцессор 16 вычисляет значения параметров, связанных с отслеживаемым объектом (в блоке 48). Параметры объекта, вычисляемые видеопроцессором 16, включают (список не является ограничивающим) положение, скорость, направление, габариты, класс объекта и ускорение отслеживаемого объекта. В блоке 50 классификация объектов, выполненная в блоке 48, используется, чтобы определить, является ли объект потенциальным пассажиром. Например, объект, идентифицированный как не сопровождаемая человеком собака, не классифицируется как потенциальный пассажир. Если видеопроцессор 16 определит, что объект потенциальным пассажиром не является, то видеопроцессор продолжит наблюдать за объектом и отслеживать его (в блоке 48), но не будет передавать данные о параметрах пассажира для этого объекта системе 24 управления.If the tracking of the object is confirmed (block 40), then the
Если видеопроцессор 16 определит, что объект является потенциальным пассажиром, то в блоке 52 видеопроцессор 16 вычислит данные о пассажире, включая оценку времени достижения и параметры для вероятности достижения, такие как ковариация. Как обсуждалось выше, оценка время достижения и вероятность достижения (как и любые другие параметры данных о пассажирах) определяются видеопроцессором 16 на основе параметров объекта, вычисленных видеопроцессором 16 в блоке 48. В блоке 54 видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные о пассажирах (такие как оценка времени достижения, ковариация, вероятность достижения, габариты, класс и т.д.). В блоке 56 видеопроцессор 16 проверяет, равняется ли нулю оценка времени достижения для пассажира. Если оценка времени достижения для пассажира равна нулю (например, отслеживаемый объект входит в поле R2), то видеопроцессор 16 определяет, что пассажир ожидает лифта и увеличивает число пассажиров, в настоящее время ожидающих лифта (в блоке 58). В блоке 60 видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные о числе пассажиров, ожидающих в области, находящейся снаружи от дверей 20 лифта. Если оценка времени достижения не равна нулю, то видеопроцессор 16 продолжит отслеживать объект и вычислять его параметры в блоке 48.If
На фиг.4 представлена блок-схема, иллюстрирующая способы, которые применяются в использующей видеоинформацию системе данного изобретения для осуществления контроля доступа для лифтовых систем 10а и 10b. Управление доступом для лифтовой системы варьируется в зависимости от характера контроля, осуществляемого системой контроля доступа. Например, в одном из возможных сценариев кабина 18 только обеспечивает доступ на защищенные системой безопасности этажи. В этом сценарии каждый из пассажиров, находящихся в кабине 18 к моменту закрытия дверей 20, должен получить уникальную авторизацию. Если видеопроцессор 16 уведомляет систему 24 управления о присутствии пассажира, не имеющего авторизации, то кабина 18 лифта может выполнять роль ловушки для такого пассажира до тех пор, пока не будет оповещена охрана, и не имеющий права доступа пользователь не будет задержан. Альтернативно, двери 20 кабины лифта могут не закрываться, если неавторизованный пользователь обнаружен в кабине 18. В другом сценарии кабина 18 перемещается к некоторым этажам, которые являются защищенными, и к другим этажам, которые не являются таковыми, то есть являются общедоступными. В этом сценарии как имеющим, так и не имеющим авторизацию пользователям разрешается войти в кабину 18, но только имеющие право доступа пользователи могут выйти из кабины 18 на защищенных системой безопасности этажах. Если видеопроцессор 16 определит, что не имеющие права доступа пассажиры выходят на этаже, для которого требуются авторизация, то видеопроцессор 16 сообщит об этом системе 24 управления, которая, в свою очередь, пошлет сообщение устройству 30 обеспечения безопасности.4 is a flowchart illustrating methods that are used in the video information system of the present invention to implement access control for
Независимо от сценария контроля доступа первым этапом в управлении доступом является определение авторизации пассажира. Фиг.6 иллюстрирует три способа определения авторизации пассажира, включая дистанционную авторизацию (блок 66а), авторизацию в дверях лифта (блок 66b) и авторизацию в кабине лифта (блок 66с). Для каждого из этих способов авторизация может включать активные действия пользователя (например, ввод кода с клавиатуры, речь для распознавания голоса, движение карты по отношению к считывающему устройству) или не включать таких действий (например, при использовании идентификационной радиокарты, распознавании черт лица и т.д.). Как обсуждалось выше, после идентификации пассажира как авторизованного данные авторизации передаются видеопроцессору 16, который однозначно сопоставляет эти данные с конкретным пассажиром, находящимся в поле зрения видеокамеры 12 или видеокамеры 32.Regardless of the access control scenario, the first step in access control is to determine passenger authorization. 6 illustrates three methods for determining passenger authorization, including remote authorization (
При дистанционной авторизации пассажиры идентифицируются как авторизованные, когда приближаются к дверям 20 лифта. Существует ряд способов дистанционного распознавания пользователей как авторизованных. Например, в одном варианте для идентификации пассажиров как авторизованных используются маркеры на идентификационных радиокартах. При авторизации в дверях лифта (блок 66b) авторизация осуществляется в дверях лифта 20. При этом способе для определения статуса авторизации пассажира может применяться движение карты, распознавание голоса или ввод с клавишной панели. При авторизации в кабине лифта (блок 66с) авторизация осуществляется в кабине 18, и в этом случае может использоваться движение карты, распознавание голоса или ввод с клавишной панели.With remote authorization, passengers are identified as authorized when approaching the
Если применяется дистанционная авторизация (блок 66а) или авторизация в дверях лифта (66b), то устройство 14 контроля доступа передает данные об авторизации видеопроцессору 16 в блоке 68а, что дает возможность видеопроцессору 16 однозначно сопоставить идентификационные данные с конкретным пассажиром, находящимся вне кабины 18. Если применяется идентификация в кабине лифта (блок 66с), то устройство 14 контроля доступа передает данные авторизации видеопроцессору 16 в блоке 68b, что дает возможность видеопроцессору 16 однозначно сопоставить идентификационные данные с конкретным пассажиром, находящимся в кабине 18. В этом варианте полезно, чтобы видеокамера была установлена в кабине 18 (как показано на фиг.2), что позволяет видеопроцессору 16 использовать видеоинформацию, полученную из внутреннего пространства кабины 18, благодаря чему возможно сопоставить авторизацию с конкретным пользователем. В альтернативном варианте входной видеосигнал, полученный от видеокамеры 12, находящейся вне кабины 18, позволяет видеопроцессору 16 определить число людей, которые входят в кабину 18, и, следовательно, определить число индивидуальных уникальных данных авторизации, которые будут распознаны. Так как при каждом из этих способов видеопроцессор 16 однозначно сопоставляет и идентифицирует отслеживаемого пассажира, попытка использовать одну авторизацию для двух и большего числа пассажиров (например, способом возврата карты или способом проникновения под прикрытием авторизованного пользователя) может быть обнаружена.If remote authorization is used (
Если статус авторизации установлен вне кабины 18 (при использовании первого или второго способов), то в блоке 70 видеопроцессор 16 отслеживает пассажиров (авторизованных и неавторизованных), когда они входят в кабину 18.If the authorization status is set outside cabin 18 (when using the first or second methods), then in
Когда пассажиры находятся в кабине 18, система 24 управления в блоке 24 использует данные авторизации, полученные от видеопроцессора 16 (независимо от способа, применяемого для получения данных авторизации), чтобы обнаружить возможные нарушения режима безопасности, например проход вслед за авторизованным пользователем. В сценариях, где кабина 18 только доставляет пассажиров на защищенные системой охраны этажи, каждый пассажир в кабине 18 должен быть однозначно идентифицирован и соотнесен с конкретной авторизацией при закрытии дверей. Если в момент закрытия дверей в кабине 18 находится неавторизованный пассажир, то система 24 управления предупреждает устройство 30 обеспечения безопасности (блок 74). В одном варианте система 24 управления может играть роль ловушки, не позволяя дверям 20 открыться до прибытия охраны. В других вариантах система 24 управления предотвращает доставку кабины 18 на защищенные системой безопасности этажи, пока неавторизованный пользователь не покинет кабины 18. В сценариях, в которых некоторые этажи, к которым обеспечивает доступ кабина 18, являются защищенными системой безопасности, а другие - незащищенными, должны отслеживаться пассажиры, находящиеся в кабине 18, чтобы определить, не вышел ли неавторизованный пользователь на этаже, для которого требуется авторизация. Это может осуществляться с помощью видеонаблюдения внутри кабины 18 (как показано на фиг.2) или другими средствами, позволяющими распознать моменты, когда кабина 18 пуста (например, путем отслеживанием веса кабины 18). Если применяется видеонаблюдение внутри кабины 18, то видеопроцессор 16 может сопоставить каждому пассажиру его статус авторизации. Если видеопроцессор 16 определит, что неавторизованные пассажиры выходят на защищенном системой безопасности этаже, то система 24 управления предупредит охрану о таком нарушении (блок 74).When passengers are in the
На фиг.7 представлен вариант данного изобретения, в котором эксплуатируются две кабины лифта, шахты которых расположены рядом. В других вариантах могут использоваться несколько кабин лифта, но для простоты на фиг.7 показаны только две кабины 18а и 18b. Как обсуждалось выше при рассмотрении фиг.1, видеопроцессор 16 получает видеоинформацию от видеокамеры 12 и данные контроля доступа от устройства 14 контроля доступа. Видеопроцессор 16 выполняет ряд вычислений и передает набор данных о пассажирах системе 24 управления. На основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора 16, система 24 управления подает управляющие сигналы системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями лифта и устройству 30 обеспечения безопасности. Система 26 диспетчерского управления и устройство 28 управления дверями лифта управляют доставкой на этажи по крайней мере одной из кабин 18а и 18b, а также дверями лифта, открытие и закрытие которых выполняется на основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора 16. Как обсуждалось выше, видеокамера 12 ведет наблюдение и отслеживает объекты в области R1, передавая параметры данных о пассажирах системе 24 управления. Когда отслеживаемый объект достигает области R2a или области R2b, видеопроцессор 16 оценивает, в какой момент время достижения для отслеживаемого объекта станет нулевым, предполагая, что отслеживаемые объекты, находящиеся в указанных областях, в самом деле ожидают лифта. Например, видеопроцессор 16 может сообщить системе 24 управления, что два пассажира (пассажир Р1 и пассажир Р2) ожидают кабину 18а, и один пассажир (пассажир Р4) ожидает кабину 18b. Однако проблема возникает, если пассажир Р3 ожидает лифта в области пересечения областей R2a и R2b. А этом случае трудно определить, какую кабину ожидает пассажир Р3 - кабину 18а или кабину 18b. Поэтому в одном варианте видеопроцессор 16 формально сопоставляет пассажиру Р3 двух виртуальных пассажиров. Предполагается, что первый виртуальный пассажир Р3 ожидает кабину 18а, а второй виртуальный пассажир Р3 ожидает кабину 18b. Поэтому видеопроцессор 16 будет информировать систему 24 управления, что "два с половиной пассажира" ожидают кабину 18а и "полтора пассажира" ожидают кабину 18b. Хотя в действительности пассажир Р3 войдет либо кабину 18а, либо в кабину 18b, такое решение проблемы дает возможность принять во внимание присутствие пассажира Р3 без необходимости делать предположения о его намерениях.Figure 7 presents a variant of the present invention, in which two elevator cabs are operated, the shafts of which are located nearby. In other embodiments, several elevator cars may be used, but for simplicity, only two
Хотя данное изобретение было описано со ссылками на предпочтительные варианты, специалисты в данной области должны признать, что вариации общей формы и деталей изобретения могут быть осуществлены без выхода за рамки идей изобретения и пределы охватываемой им области.Although the invention has been described with reference to preferred embodiments, those skilled in the art will recognize that variations in the general form and details of the invention can be made without departing from the scope of the invention and the scope of the invention.
Claims (22)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008132972/11A RU2378178C1 (en) | 2006-01-12 | 2006-01-12 | Control system of elevators and method of control automation for elevators |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008132972/11A RU2378178C1 (en) | 2006-01-12 | 2006-01-12 | Control system of elevators and method of control automation for elevators |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2378178C1 true RU2378178C1 (en) | 2010-01-10 |
Family
ID=41644105
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2008132972/11A RU2378178C1 (en) | 2006-01-12 | 2006-01-12 | Control system of elevators and method of control automation for elevators |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2378178C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112225020A (en) * | 2020-10-22 | 2021-01-15 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | An elevator control method and device |
| CN115215185A (en) * | 2022-07-11 | 2022-10-21 | 广州广日电梯工业有限公司 | Elevator door closing control method, system, device and medium based on machine vision |
| CN115373946A (en) * | 2022-08-29 | 2022-11-22 | 亿航智能设备（广州）有限公司 | Elevator running state regulation and control method and device and computer readable storage medium |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4044860A (en) * | 1975-02-21 | 1977-08-30 | Hitachi, Ltd. | Elevator traffic demand detector |
| US4662479A (en) * | 1985-01-22 | 1987-05-05 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Operating apparatus for elevator |
| US6257373B1 (en) * | 1998-01-19 | 2001-07-10 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Apparatus for controlling allocation of elevators based on learned travel direction and traffic |
| RU2003118501A (en) * | 2003-06-23 | 2005-01-27 | Закрытое акционерное общество "Элвис" (RU) | SYSTEM AND METHOD OF AUTOMATED VIDEO SURVEILLANCE AND RECOGNITION OF OBJECTS AND SITUATIONS |
-
2006
- 2006-01-12 RU RU2008132972/11A patent/RU2378178C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4044860A (en) * | 1975-02-21 | 1977-08-30 | Hitachi, Ltd. | Elevator traffic demand detector |
| US4662479A (en) * | 1985-01-22 | 1987-05-05 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Operating apparatus for elevator |
| US6257373B1 (en) * | 1998-01-19 | 2001-07-10 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Apparatus for controlling allocation of elevators based on learned travel direction and traffic |
| RU2003118501A (en) * | 2003-06-23 | 2005-01-27 | Закрытое акционерное общество "Элвис" (RU) | SYSTEM AND METHOD OF AUTOMATED VIDEO SURVEILLANCE AND RECOGNITION OF OBJECTS AND SITUATIONS |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112225020A (en) * | 2020-10-22 | 2021-01-15 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | An elevator control method and device |
| CN112225020B (en) * | 2020-10-22 | 2022-12-09 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | Elevator control method and device |
| CN115215185A (en) * | 2022-07-11 | 2022-10-21 | 广州广日电梯工业有限公司 | Elevator door closing control method, system, device and medium based on machine vision |
| CN115215185B (en) * | 2022-07-11 | 2023-12-19 | 广州广日电梯工业有限公司 | Elevator door closing control method, system, device and medium based on machine vision |
| CN115373946A (en) * | 2022-08-29 | 2022-11-22 | 亿航智能设备（广州）有限公司 | Elevator running state regulation and control method and device and computer readable storage medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100999084B1 (en) | Video Support System for Elevator Control | |
| EP2300949B1 (en) | Video-based system and method of elevator door detection | |
| CN106144798B (en) | Sensor fusion for passenger transport control | |
| CN106144861B (en) | Depth sensor based passenger sensing for passenger transport control | |
| CN106144862B (en) | Depth sensor based passenger sensing for passenger transport door control | |
| CN106144801B (en) | Depth sensor based sensing for special passenger transport vehicle load conditions | |
| CN106144797B (en) | Generation of transit lists for passenger transport | |
| CN106144795B (en) | System and method for passenger transport control and security by identifying user actions | |
| CN106144816B (en) | Occupant detection based on depth transducer | |
| CN106144796B (en) | Depth sensor based occupant sensing for air passenger transport envelope determination | |
| CN104828664B (en) | Automatic debugging system and method | |
| JP5448817B2 (en) | Passenger indexing system that anonymously tracks security protection in destination-registered vehicle dispatch | |
| RU2378178C1 (en) | Control system of elevators and method of control automation for elevators | |
| GB2479495A (en) | Video aided system for elevator control. | |
| CN119873564A (en) | Elevator control method and elevator control system | |
| HK1129092B (en) | Video aided elevator control system | |
| EP4418223A1 (en) | Access control device for a person and/or a movable object and method for controlling the opening and/or closing of a blocking device | |
| JP2026003160A (en) | Information processing device, information processing method, and computer program | |
| RU2447008C2 (en) | Method and system of controlling elevators, method of anonymous observation of passengers | |
| KR20230072585A (en) | Method and apparatus for determining dwell time of autonomous driving bus by recognizing person getting off | |
| HK1157305B (en) | Video-based system and method of elevator door detection |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20150113 |