Brevet FR2829755A1 — publié le 20030321

PROCEDE DE SURVEILLANCE D'UNE CABINE D'ASCENSEUR Llnvention se rapporte à un procédé de surveillance d'une cabine d'ascenseur. Elle se rapporte également aux moyens pour la mise en oeuvre du procédé. La gestion d'un ascenseur ou d'une batterie d'ascenseurs est plus ou moins performante. Certains systèmes sont peu performants et ne font qu'exécuter les ordres d'appel et d'envoi reçus aux étages et/ou dans la cabine et généralement sans tenir compte de l'occupation des cabines. Lorsque le nombre d'ascenseurs augmente et que ces ascenseurs desservent de nombreux étages, d'où un temps de déplacement relativement conséquent, il est préférable d'optimiser le déplacement de chaque ascenseur. La première solution consiste à gérer les déplacements des cabines en fonction des appels mais il s'agit là d'une solution qui mérite d'être améliorée. En effet, ce type de gestion n'interdit pas à une cabine d'ascenseur déjà complètement occupée de s'arrêter à un étage pour prendre quelqu'un. Ceci pose un premier problème qui est de connaître l'occupation de la cabine. Il existe déjà des pèses charges mais qui sont bien plus souvent utilisés pour la sécurité. Ces dispositifs donnent une indication mais en aucun cas ne donnent réellement le nombre d'individus. Des tentatives pour la détermination d'une présence ont déjà été réalisées à l'aide d'une installation comportant une caméra (EP-A-902. 402). Le principe consistait à établir, pour chaque palier, une image de référence de l'intérieur de la cabine lorsque celle-ci est vide puis de comparer l'image à un instant prédéterminé avec l'image de référence du palier considéré et d'en déduire l'occupation par différence de la luminosité de l'image entre celle prise à l'instant T et celle prise en référence la cabine vide. On a constaté que le système ne fonctionnait pas bien car l'éclairage de l'intérieur de la cabine est très variable. En effet, il dépend également des éclairages externes lorsque les portes s'ouvrent. Pour cette raison, on fait appel à une image de référence par palier. On constate toutefois que cela est insuffisant car les ampoules peuvent être momentanément hors service et les résultats sont faussés. Pour réduire ces effets, il est connu de prévoir un éclairage puissant pour minimiser les variations mais cela ne donne cependant pas les résultats escomptés. Les parois de la cabine sont souvent réfléchissantes et souvent équipées localement de miroirs pour donner une impression de volume. Ces miroirs produisent des reflets qui perturbent l'analyse. Un deuxième problème qui se pose, pour la gestion d'ascenseur, est celui relatif à la commande de la fermeture des portes. En effet, lorsque la porte se ferme généralement après un temps déterminé et lorsqu'elle rencontre un obstacle, elle doit stopper son mouvement. A ce jour, le système est basé sur des capteurs de pression, de forces, de variation de champs etc.. Il n'anticipe pas une entrée ou une sortie. La fermeture de la porte se fait avec un délai fixé arbitrairement qui commence à courir dès que la porte s'ouvre. Lorsque la porte s'arrête dans son mouvement de fermeture, c'est qu'un obstacle a été physiquement détecté à proximité voire lors du contact avec la porte par les système du type capteurs de pression ou de forces. On déplore donc un manque de performance. L'information que pourrait fournir une analyse par caméra de la cabine n'est nullement prise en compte pour la fermeture de la porte. Au delà de ces deux points, la connaissance de l'occupation de la zone située sur le palier et dans une zone située devant la porte d'ascenseur, semble être un élément intéressant pour gérer le trafic des ascenseurs. Les problèmes liés à la détermination de l'occupation de la cabine s'appliquent également à cette analyse. L'interprétation des images ou des séquences d'images présente donc des difficultés réelles. L'invention se propose de remédier aux inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de commande d'au moins un ascenseur utilisant, d'une part, un capteur d'image telle une caméra pour acquérir au moins une image d'au moins une zone située au niveau de la porte d'entrée de l'ascenseur et, d'autre part, de moyens d'analyse de l'image précitée, ce procédé étant caractérisé en ce que : - au moins périodiquement, on sélectionne une séquence d'au moins deux images (N,... N+x) et - par comparaison d'une image par rapport à l'autre, on extrait l'évolution dans le temps de la scène dynamique que représentent les images de la séquence précitée pour, de cette variation dans le temps, déterminer au moins l'un des paramètres que sont : le taux d'occupation de la cabine, la détection d'un obstacle à la fermeture de la porte et le flux L'invention a également pour objet les moyens pour la mise en oeuvre du procédé précité. L'invention sera bien comprise à l'aide de la description ci-après faite à titre d'exemple non limitatif en regard du dessin qui représente schématiquement : - figure 1 : une cabine d'ascenseur vue en perspective, - figure 2 : une coupe de la cabine d'ascenseur, - figure 3 : zones à analyser, - figures 4 à 8 : différents résultats d'analyse de séquence d'images, - figures 9 à 13 : différents organigrammes, - figure 14 : les moyens de mise en oeuvre de la commande d'ascenseur. En se reportant au dessin, on voit une cabine d'ascenseur 1 positionnée au niveau d'un palier 2. Cette cabine d'ascenseur 1 comporte une porte 3 qui généralement s'ouvre depuis l'un 4 des bords (4, 5) de l'ouverture 6. Classiquement, pour la gestion du fonctionnement de l'ascenseur, il est mis en oeuvre un procédé de commande utilisant : - d'une part, un capteur d'images 7, tel une caméra 7, pour acquérir au moins une image d'au moins une zone située au niveau de la porte 3 d'entrée de l'ascenseur et - d'autre part, de moyens 8 d'analyse de l'image précitée. Après avoir positionné la caméra en sorte d'obtenir des images (Ii, l2) consécutives représentant l'intérieur 9 de la cabine, le pas 10 de la porte et une zone 11 située sur le palier devant la porte de la cabine, - au moins périodiquement, on sélectionne une séquence d'au moins deux images (N,... N+x) et - par comparaison d'une image par rapport à l'autre, on extrait l'évolution dans le temps de la scène dynamique que représentent les images (N,... N+x) de la séquence précitée pour, de cette variation dans le temps, déterminer au moins l'un des paramètres que sont : le taux d'occupation de la cabine, la détection d'un obstacle à la fermeture de la porte et le flux. Le principe de la détection se base sur le fait qu'un individu ne reste pas totalement immobile et en surveillant donc l'évolution dynamique de l'image, on va faire apparaître les variations de l'image. Pour obtenir une indication de présence dans la cabine, on analyse donc les mouvements dans la cabine. Plus précisément, avec un algorithme dit de différence, on analyse révolution des images de la séquence et à cet effet : - on extrait l'information par comparaison des couples d'images successives (N et N+1) puis (N+l avec N+2) etc..., pour former une image résultante codée sur trois niveaux de gris avec l'un des niveaux correspondant au fond de l'image, le deuxième niveau correspondant aux zones progressivement libérées par le déplacement des individus et le troisième niveau correspondant aux zones progressivement envahies, - à partir du cumul des zones envahies et/ou libérées, on sépare chaque objet et - on en détermine le nombre et leurs caractéristiques par exemple, surface, forme, etc... Ainsi lorsque l'on compare deux images successives, on peut en extraire les variations qui résultent notamment du déplacement d'un individu. Lorsqu'il s'agit d'un individu, ces variations sont cohérentes alors que s'il s'agit d'un artéfact, ces variations ne se reproduisent pas logiquement d'une image sur l'autre. Un seuillage de l'image contribue également à supprimer les artéfacts et à supprimer les variations faibles. La méthode calcule de manière automatique les caractéristiques de l'image différente (image (N + 1)-image (N)). Le cumul des variations va ainsi faire apparaître autour de l'individu, une enveloppe cohérente constituée par les zones envahies et les zones libérées. En figure 4 on a représenté une séquence montrant la détection d'une personne. A gauche, est représentée l'image d'origine, au centre, l'image cumulée puis la détermination de la surface d'une région correspondant à un individu. En figure 5, on a représenté la détection dans la cabine pour trois individus. A gauche, il s'agit de l'image cumulée, au centre les régions détectées par classification et à droite, après avoir effectué un seuillage. En figure 6, on a isolé dans chaque image les différents individus figurant sur la figure précédente. Suivant l'étendue de la plage de sensibilité lumineuse et du codage informatique choisi, par exemple sur 256 niveaux de gris, on définira pour le fond de l'image une valeur, pour les zones envahies une seconde valeur et pour les zones libérées une troisième valeur. On notera que le déplacement d'un individu permet la reconstruction de l'objet par analyse de ces zones envahies et libérées définissant son contour. Une analyse de l'évolution dans le temps et dans l'espace de ces zones donne également le sens de progression de l'objet dans l'espace. Dans le sens de l'avance, on va ainsi voir une zone envahie qui augmente et qui change de couleur et à l'arrière une zone libérée également qui augmente et qui change de couleur (figure 7). En effet, on doit voir que les zones envahies ou libérées progressent dans l'image dans une direction donnée. On sépare les objets détectés afin de définir leurs caractéristiques et les étiqueter. Par une méthode mathématique, on peut en extraire la surface, la forme et le centre de gravité de la zone détectée. Pour chaque objet, il existe une cohérence de l'enveloppe lors du déplacement ce que l'on ne retrouve pas lorsqu'il s'agit d'un artéfact de lumière. Le nombre d'images nécessaires influe sur la qualité du résultat et le temps de traitement. Par exemple, une séquence de cinquante images en deux secondes suffit pour obtenir une analyse correcte. Une image est constituée généralement de deux trames et l'utilisation des trames paires ou des trames impaires permet de limiter les calculs mais également d'éliminer les fluctuations incohérentes tel le bruit de l'image comme celui provoqué par le battement des tubes fluorescents. L'analyse en dynamique permet de s'affranchir des problèmes d'éclairage car la variation de luminance est alors quasi nulle entre deux images. Un échantillonnage de l'image permet de réduire la taille mémoire et le nombre de calculs à effectuer et cela sans affecter les résultats. Avec une image de 96*72 pixels, on obtient des résultats suffisants pour estimer notamment les déplacements. Pour le contrôle d'un obstacle placé sur la zone frontière, lorsqu'il sera nécessaire de fermer la porte : - préalablement à ce contrôle, on définit au moins une zone 11 dite frontière située à l'emplacement de la porte d'entrée, - lors de l'ouverture de cette porte, on construit progressivement une image dite de référence de cette zone dite frontière que l'on actualise progressivement et - pour le contrôle effectif, on surveille révolution de l'image de la zone frontière que l'on compare avec l'image de référence construite lors de 1"ouverture précitée de cette zone frontière et, lors de la fermeture, si l'image de la zone frontière présente des différences significatives avec l'image de référence construite, cela signifie que la zone frontière est occupée. Ainsi, lorsque l'on ouvre la porte et que t'en constitue l'image de référence construite de la zone frontière au fur et à mesure que le nez de porte se déplace (figure 8), on est certain que la zone acquise placée dans l'usage de référence est vide et n'est pas donc encore envahie par un individu qui sort ou entre même s'il existe déjà un franchissement de la zone libérée éloignée du nez de porte. On peut ensuite faire une analyse de l'évolution de ces pixels au cours du temps pour déterminer l'occupation de la zone frontière et le sens du flux. On voit également le passage de la zone frontière par un individu situé dans la cabine ou hors de la cabine. En effet, en se déplaçant vers la zone frontière, on peut voir que les zones qui définissent son contour, c'est à dire les zones envahies et libérées vont franchir cette zone frontière. Bien que le terme référence soit utilisé, cette image de référence construite est définie à chaque ouverture de sorte qu'elle coïncide toujours avec l'environnement changeant : il s'agit donc d'une analyse dynamique qui coïncidera toujours avec l'environnement à l'instant de la mesure. L'analyse du flux entrée/sortie est basée sur deux types d'informations. La première information est celle du taux d'occupation de la cabine donc le nombre d'individus identifiés et la deuxième information se fait à partir de l'analyse de la zone frontière. Toujours par comparaison progressives des images, on peut détecter l'envahissement de la zone frontière et le sens de cette envahissement (entrée ou sortie). La zone frontière doit avoir une largeur minimale pour appréhender le sens du déplacement. Le système permet également de surveiller si un individu est inanimé dans la cabine ou si un objet est resté dans la cabine. En effet, lors de la scrutation des images, le système va détecter, par la différence de lumière, un objet immobile sans déplacement. Dans cette situation, on va pouvoir comparer l'image instantanée avec cette fois-ci une image de référence de la cabine vide prise préalablement à la mise en oeuvre de l'installation pour ensuite si nécessaire déclencher une action. Comme on peut le voir, en figure 9, on a représenté l'organigramme de la saisie de l'environnement du dispositif. On commence par un paramétrage de l'ascenseur et une phase d'initialisation pour ensuite passer à la phase d'acquisition. De cette phase, on peut isoler les zones 9,10, 11 à analyser qui correspondent à l'intérieur de la cabine, la zone frontière (l'emplacement de la porte) et le palier situé devant la porte de la cabine. En figure 10, on explique l'algorithme de gestion de la zone cabine. On filtre l'image c'est à dire on réalise un seuillage. On va ensuite analyser le mouvement, c'est à dire les pixels qui, entre deux images, ont évolués pour ensuite constituer une image cumulée. De cette image cumulée, on procède par une classification pour ensuite déterminer le nombre d'individus dans la cabine et donc le taux d'occupation. Lors d'un arrêt prolongé de la cabine, on déclenche un test pour vérifier si personne, accidentellement, n'occupe la cabine, par exemple, une personne inanimée. Pour cela, on prend une image de la cabine que l'on compare avec une image de référence de la cabine vide, ceci afin de vérifier la présence ou non d'un individu ou d'un objet. En figure 11, on a représenté l'organigramme pour la gestion de l'ascenseur tenant compte de la situation au niveau du palier. Comme pour la cabine, on détecte et quantifie le mouvement au niveau du palier. On peut aussi détecter qu'un individu s'approche de la zone frontière (porte). En utilisant les informations de la zone frontière (occupation ou non) et le déplacement des objets identifiés sur le palier dans la cabine, on peut gérer préventivement la fermeture de la porte. En figure 12, on a représenté l'organigramme de la gestion de la porte au moment de l'ouverture ; lors de l'ouverture de la porte, on a déjà vu que l'on construisait une image de référence progressivement lors du déplacement du nez de la porte. Ceci permet de déterminer le flux d'entrée/sortie. En effet, lorsque l'on construit progressivement l'image frontière, les pixels en cours d'acquisition correspondent à une zone non occupée et vide. Pendant cette construction, les pixels déjà enregistrés évoluent selon qu'il y ait ou non franchissement et peuvent alors montrer un franchissement de la zone frontière. En fonction du flux entrée/sortie, on détermine alors le nombre d'individus dans la cabine. En figure 13, on a représenté la gestion de la porte en fermeture. On va donc vérifier s'il n'y a pas d'obstacle, au niveau de la zone frontière et s'il n'y a pas d'objet qui, sur le palier, se dirigent vers la porte. Dans l'hypothèse d'un obstacle ou d'un objet se dirigeant vers la porte, on bloque le déplacement de la dite porte. Pour la mise en oeuvre du procédé, les moyens comprennent : - une caméra 7 pour la prise de vue, - un module d'acquisition de l'image par la caméra des zones 9,10, 11 à surveiller, - trois modules d'analyse correspondant à trois zones à surveiller soit : . un module 20 zone cabine . un module 21 zone frontière . un module 22 zone palier avec leur fonction respective détaillée en figures 10 à 12. Ces modules ou l'installation comprennent en outre : - des moyens 32 pour cumuler l'information résultant des variations d'images, - des moyens 23 de filtrage, - des moyens 24 d'échantillonnage, - des moyens 25 de classification des objets détectés de l'image, - des moyens 26 pour analyser le sens du déplacement des objets. REVENDICATIONS 1. Procédé de surveillance d'une cabine d'ascenseur utilisant : - d'une part, un capteur d'images (7), tel une caméra (7), pour acquérir au moins une image d'au moins une zone située au niveau de la porte (3) d'entrée de l'ascenseur et - d'autre part, de moyens (8) d'analyse de l'image précitée, ce procédé étant CARACTERISE en ce que : - au moins périodiquement, on sélectionne une séquence d'au moins deux images (N,... N+x) et - par comparaison d'une image par rapport à l'autre, on extrait l'évolution dans le temps de la scène dynamique que représentent les images de la séquence précitée pour, de cette variation dans le temps, déterminer au moins l'un des paramètres que sont : le taux d'occupation de la cabine, la détection d'un obstacle à la fermeture de la porte et le flux. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que : - on extrait l'information par comparaison des couples d'images successives (N et N+l) puis (N+l avec N+2) etc..., pour former une image résultante codée sur trois niveaux de gris avec l'un des niveaux correspondant au fond de l'image, le deuxième niveau correspondant aux zones progressivement libérées par le déplacement des individus et le troisième niveau correspondant aux zones progressivement envahies, - à partir du cumul des zones envahies et/ou libérées, on sépare chaque objet et - on en détermine le nombre et leur fonction. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce qu'on effectue un échantillonnage et un découpage en trame des images pour obtenir une séquence réduite. 4. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce qu'on filtre l'image c'est à dire on réalise un seuillage. 5. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que, pour le contrôle d'un obstacle placé sur la zone frontière, lorsqu'il est nécessaire de fermer la porte : - préalablement à ce contrôle, on définit au moins une zone (11) dite frontière située à l'emplacement de la porte d'entrée, - lors de l'ouverture de cette porte, on construit progressivement une image dite de référence de cette zone dite frontière que l'on actualise progressivement et - pour le contrôle effectif, on surveille révolution de l'image de la zone frontière que l'on compare avec l'image de référence construite précitée de cette zone frontière et, lors de la fermeture, si l'image de la zone frontière présente des différences significatives avec l'image de référence construite, cela signifie que la zone frontière est occupée. 6. Moyens pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisés en ce qu'ils comprennent : - une caméra (7) pour la prise de vue, - un module d'acquisition de l'image par la caméra des zones (9,10, 11) à surveiller, - trois modules d'analyse correspondant à trois zones à surveiller soit : . un module (20) zone cabine . un module (21) zone frontière . un module (22) zone palier 7. Moyens selon la revendication 6 caractérisés en ce qu'ils comprennent des moyens (23) de filtrage et des moyens (24) d'échantillonnage. 8. Moyens selon la revendication 6 caractérisés en ce qu'ils comprennent des moyens (32) pour cumuler l'information résultant des variations d'images. 9. Moyens selon la revendication 6 caractérisés en ce qu'ils comprennent des moyens (25) de classification des objets détectés de l'image. 10. Moyens selon la revendication 6 caractérisés en ce qu'ils comprennent des moyens (26) pour analyser le sens du déplacement des objets.