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公開番号2025088942
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-12
出願番号2023203797
出願日2023-12-01
発明の名称制御装置、学習装置、制御方法、学習方法、制御プログラム、及び学習プログラム
出願人三菱電機株式会社,東京地下鉄株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類B61B 1/02 20060101AFI20250605BHJP(鉄道)
要約【課題】ドアの制御を適切に行うこと。
【解決手段】制御装置100は、電車のドア又は駅のホームドアを制御するドア駆動装置400を制御する。制御装置100は、プラットホームが撮影されることにより得られた映像を取得する取得部120と、映像に基づいて、映像に含まれている群衆の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部130と、移動ベクトルを用いて、数値である閉スコアを算出する閉スコア算出部140と、閉スコアと閾値とを用いて、ドア又はホームドアを閉めるか否かを判定し、閉スコアが閾値よりも大きい場合、ドア又はホームドアを閉めるように、ドア駆動装置400に指示を行う判定指示部170と、を有する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
電車のドア又は駅のホームドアを制御するドア駆動装置を制御する制御装置であって、
プラットホームが撮影されることにより得られた映像を取得する取得部と、
前記映像に基づいて、前記映像に含まれている群衆の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部と、
前記移動ベクトルを用いて、数値である閉スコアを算出する閉スコア算出部と、
前記閉スコアと閾値とを用いて、前記ドア又は前記ホームドアを閉めるか否かを判定し、前記閉スコアが前記閾値よりも大きい場合、前記ドア又は前記ホームドアを閉めるように、前記ドア駆動装置に指示を行う判定指示部と、
を有する制御装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記取得部は、学習済モデルを取得し、
前記閉スコア算出部は、前記学習済モデルと前記移動ベクトルとを用いて、前記閉スコアを算出する、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記移動ベクトル算出部は、前記映像に含まれている各群衆の各移動ベクトルを算出し、各移動ベクトルにラベルを付け、
前記閉スコア算出部は、乗降に関係があるラベルの移動ベクトルと前記学習済モデルとを用いて、前記閉スコアを算出する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記映像を構成する複数の画像のそれぞれに対して、前記ドア又は前記ホームドアの付近以外の領域をマスクする加工部をさらに有し、
前記移動ベクトル算出部は、加工された映像に基づいて、前記移動ベクトルを算出する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項５】
前記映像を構成する複数の画像のそれぞれに対して、運転士の注視領域以外の領域をマスクする加工部をさらに有し、
前記移動ベクトル算出部は、加工された映像に基づいて、前記移動ベクトルを算出する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項６】
前記移動ベクトル算出部は、前記映像に含まれている各群衆の各移動ベクトルを算出し、各移動ベクトルにラベルを付け、
前記閉スコア算出部は、人流の有無を示す値を各ラベルに設定し、各ラベルと各ラベルに対応する重みとによって表される数式を用いて、前記閉スコアを算出し、
乗降に関係がある前記重みは、０以上の値を示し、
乗降に関係がない前記重みには、０を示す、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項７】
前記閉スコア算出部は、
画像における、各移動ベクトルを算出する際に基になった群衆の範囲、又は各移動ベクトルの大きさを算出し、
各ラベルと、各ラベルに対応する前記重みと、各移動ベクトルを算出する際に基になった前記群衆の範囲、又は各移動ベクトルの前記大きさとによって表される数式を用いて、前記閉スコアを算出する、
請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】
閾値決定部をさらに有し、
前記取得部は、運行に関する情報である運行管理情報に対応する数値と、駅に関連する情報である駅関連情報に対応する数値とを取得し、
前記閾値決定部は、前記運行管理情報に対応する数値と、前記駅関連情報に対応する数値とを用いて、前記閾値を決定する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項９】
前記映像を構成する１以上の画像に基づいて、前記画像に含まれる人に関する属性を検出する検出部と、
前記属性が示す情報を数値に変換する変換部と、
をさらに有し、
前記閾値決定部は、前記運行管理情報に対応する数値と、前記駅関連情報に対応する数値と、前記属性が示す情報が変換されることにより得られた数値とを用いて、前記閾値を決定する、
請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
映像に基づいて算出された、群衆の移動ベクトルと、前記映像が生成された時間に、電車のドア又は駅のホームドアが閉められていたか否かを示す情報とを取得する取得部と、
前記移動ベクトルと、前記ドア又は前記ホームドアが閉められていたか否かを示す情報とを関連付けることにより、学習データを生成するデータ生成部と、
を有する学習装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、制御装置、学習装置、制御方法、学習方法、制御プログラム、及び学習プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
駅のホームには、カメラが設置されている。例えば、カメラの撮影により得られた映像を用いる技術が提案されている（特許文献１を参照）。また、電車には、ドアが存在する。ドアを閉めるタイミングを検出する技術が提案されている（特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－４１２０７号公報
特開平１０－２０３３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ドア付近の人物が分析され、分析結果に基づいてドアを閉めるか否かを判定する方法が考えられる。分析では、人物の特定及び人物の追跡が行われる。しかし、当該判定方法を混雑時に用いることは、難しい。そのため、ドアの制御を適切に行う方法が、望まれる。
【０００５】
本開示の目的は、ドアの制御を適切に行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る制御装置が提供される。制御装置は、電車のドア又は駅のホームドアを制御するドア駆動装置を制御する。制御装置は、プラットホームが撮影されることにより得られた映像を取得する取得部と、前記映像に基づいて、前記映像に含まれている群衆の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部と、前記移動ベクトルを用いて、数値である閉スコアを算出する閉スコア算出部と、前記閉スコアと閾値とを用いて、前記ドア又は前記ホームドアを閉めるか否かを判定し、前記閉スコアが前記閾値よりも大きい場合、前記ドア又は前記ホームドアを閉めるように、前記ドア駆動装置に指示を行う判定指示部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、ドアの制御を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１の制御装置の機能を示すブロック図である。
実施の形態１の制御装置が有するハードウェアを示す図である。
実施の形態１の制御装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
実施の形態１の学習装置の機能を示すブロック図である。
実施の形態１の学習装置が実行する処理を示すフローチャートである。
実施の形態２の制御装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
実施の形態２の各群衆の各移動ベクトルの例を示す図である。
実施の形態２の閉スコアの算出の具体例を示す図である。
実施の形態３の制御装置の機能を示すブロック図である。
実施の形態３の制御装置が実行する処理の例を示すフローチャート（その１）である。
実施の形態３の制御装置が実行する処理の例を示すフローチャート（その２）である。
実施の形態４の制御装置の機能を示すブロック図である。
実施の形態４の制御装置が実行する処理の例を示すフローチャートである。
実施の形態５の学習装置の機能を示すブロック図である。
実施の形態５の学習装置が実行する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】
以下、図面を参照しながら実施の形態を説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本開示の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１０】
実施の形態１．
＜活用フェーズ＞
図１は、実施の形態１の制御装置の機能を示すブロック図である。制御装置１００は、ネットワークを介して、カメラ２００、鉄道運行システム３００、及びドア駆動装置４００と通信する。
（【００１１】以降は省略されています）

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