Brevet FR3059134A1 — publié le 20180525

Domaine de l'invention L'invention a pour objet un procédé de détection d'un ob- jet en relief dans un parking, par exemple un immeuble de stationnement, notamment dans le couloir de circulation d'un parking. L'invention a également pour objet un système de détec- tion d'un objet se trouvant dans un parking, par exemple un immeuble de parkings, notamment dans le couloir de circulation d'un parking. L'invention a enfin pour objet un parking et un programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé. Etat de la technique Selon le document DE 10 2015 201 209 A 1 on connaît un système de voiturier de parking pour ranger automatiquement un véhicule à partir d'une zone de dépose jusqu'à un emplacement de stationnement approprié dans un parking. Le système connu comporte un système de surveillance de parking avec au moins une unité de capteur installée en position fixe. Le système de surveillance du parking localise les véhicules circulant dans l'espace de stationnement. But de l'invention La présente invention a pour but de développer des moyens de détection efficaces d'un objet en relief dans un parking, par exemple un immeuble de stationnement ou immeuble de parking, notamment dans le couloir de circulation d'un parking. Exposé et avantages de l'invention A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détec- tion d'un objet en relief se trouvant dans un parking, plusieurs caméras vidéo étant réparties dans l'espace du parking, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes consistant à sélectionner au moins deux caméras vidéo parmi l'ensemble des caméras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, prendre une image vidéo respective de la zone de che- vauchement à l'aide de la caméra vidéo sélectionnée et, analyser les images vidéo prises pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises. Selon un autre développement, l'invention a pour objet un système de détection d'un objet en relief dans un parking, le système 3059134 2 mettant en oeuvre le procédé de détection tel que défini ci-dessus pour détecter un objet en relief dans un parking. L'invention a également pour objet un parking équipé d'un système de détection d'un objet en relief dans le parking. 5 Selon un autre développement, l'invention a pour objet un programme d'ordinateur avec un code programme pour la mise en oeuvre du procédé de détection d'un objet en relief dans un parking lorsque le programme est exécuté par un ordinateur. L'invention repose sur l'idée de résoudre le problème ci- 10 dessus avec plusieurs caméras vidéo, au moins deux caméras vidéo ré- parties dans l'espace du parking. En particulier, selon le procédé on sait quelle caméra vidéo saisit quelle plage du parking. Pour saisir une plage du parking, on sélectionne au moins deux caméras parmi l'ensemble des caméras vidéo, ces deux caméras saisissant, c'est-à-dire voyant, la 15 zone commune qui est la zone de chevauchement. Les caméras vidéo sélectionnées prennent des images vidéo de la zone de chevauchement et ces images sont analysées pour détecter un objet en relief. La sélection d'au moins deux caméras vidéo qui surveillent une zone commune, c'est-à-dire la zone de chevauchement 20 permet une détection particulièrement fiable et robuste d'un objet en relief. Il en résulte, par exemple, l'avantage technique de pouvoir reconnaître efficacement un objet en relief dans le parking. En particulier, par l'utilisation d'au moins deux caméras 25 vidéo on a un effet de redondance permettant de compenser les défauts d'une caméra vidéo par l'autre caméra vidéo. Il en résulte notamment l'avantage de réduire les fausses alarmes et de permettre un fonctionnement efficace du parking et en particulier celui de véhicules automobiles circulant sans conducteur 30 dans le parking. Il en résulte l'avantage de pouvoir détecter efficacement les objets et de réduire le risque de collision entre les objets ou avec les objets. Il en résulte ainsi l'avantage d'un concept de détection efficace des objets en relief dans le parking. 3059134 3 Un parking au sens de la présente invention est notamment un emplacement de stationnement de véhicules. Le parking est, par exemple, un immeuble de stationnement ou un garage. Un objet à détecter se trouve, par exemple, dans le couloir de circulation du par- 5 king. Un objet en relief est un objet dont la hauteur par rapport au sol du parking est d'au moins 10 cm. L'objet en relief se trouve, par exemple, sur le sol du par- king, par exemple, dans la voie de circulation ou dans une plage de circulation, c'est-à-dire, par exemple, dans le couloir de circulation du 10 parking. L'objet en relief se trouve ainsi, par exemple, dans le couloir de circulation du parking. Selon un développement, pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, selon l'analyse on exécute les étapes suivantes : 15 - rectification des images vidéo prises, comparaison entre elles des images vidéo rectifiées pour déceler une différence dans les zones de chevauchement prises, et détecter un objet en relief en se fondant sur la comparaison. Avant de comparer les images vidéo, il est notamment 20 prévu de transformer les images vidéo selon la perspective aérienne, c'est-à-dire de les rectifier. Les images vidéo rectifiées sont ensuite comparées entre elles. Si toutes les images vidéo rectifiées de la zone de chevau- chement ne présentent aucune différence, c'est-à-dire si toutes les 25 images sont analogues ou identiques ou ont des différences qui sont inférieures à une valeur de tolérance prédéfinie, maximale, on peut supposer qu'il n'y a pas d'objet en relief dans l'axe de vision entre la zone de chevauchement et les caméras vidéo. Mais s'il y a un objet en relief dans l'axe de visée entre la zone de chevauchement et l'une des 30 caméras vidéo, cette caméra vidéo ne voit pas la même chose que les autres caméras vidéo. L'image vidéo rectifiée correspondante diffère alors des images rectifiées des autres caméras d'une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie, ce qui permet de détecter efficacement un objet en relief. 3059134 4 La rectification des images vidéo prises consiste notamment à transformer les images vidéo prises en images en perspective aérienne. Cela signifie notamment que les images vidéo prises, sont, par exemple, transformées en perspective aérienne permettant ensuite une 5 comparaison efficace. Les expressions telles que « information d'image identique » ou « information d'image analogue » ou « image vidéo analogue » ou « image vidéo identique » dans le sens de la présente description correspondent notamment au cas d'informations d'image ou d'images vidéo 10 qui diffèrent au maximum d'une valeur de tolérance prédéfinie. Ce ne sont que si les différences sont supérieures à cette valeur de tolérance prédéfinie qu'il y a détection d'un objet. Cela signifie notamment que de faibles différences de l'information de luminosité et/ou de couleur sont acceptables pour estimer que les informations d'image ou les images 15 vidéo sont analogues ou identiques dans la mesure où les différences sont inférieures à la valeur de tolérance prédéfinie. Cela signifie notamment, que l'on détecte un objet en re- lief seulement si les images vidéo diffèrent d'une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie. Cela signifie notamment que l'on dé- 20 tecte seulement un objet en relief si, par exemple, la zone de chevau- chement diffère des autres zones de chevauchement d'une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie. Selon un développement, pour plus de deux caméras vi- déo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone 25 de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo parmi les autres que ces deux caméras vidéo, est une sélection aléatoire d'au moins une ou plusieurs caméras vidéo parmi ces autres que les deux caméras vidéo. Il en résulte l'avantage de compenser efficacement les erreurs statistiques. 30 Selon un autre développement, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo parmi les autres que deux caméras vidéo est une sélection d'une ou plusieurs caméras vidéo de l'ensemble des autres que les deux caméras 35 vidéo et dont la plage de vision centrale respective qui comprend le 3059134 5 centre de la plage de vision respective passe par la zone de chevauchement. Il en résulte l'avantage que les défauts d'imagerie des ob- jectifs des caméras vidéo qui se produisent en général, notamment dans 5 la zone marginale des objectifs, ne faussent ni ne compliquent l'analyse des images vidéo. Selon un autre développement, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo 10 parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner plusieurs caméras vidéo dans cet ensemble de plus de deux caméras vidéo, ces caméras étant directement voisines. Il en résulte l'avantage de pouvoir saisir efficacement la zone de chevauchement. Selon un autre développement, pour plus de deux camé- 15 ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner plusieurs caméras vidéo parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo et qui prennent la zone de chevauchement par les côtés opposés. 20 Il en résulte l'avantage de pouvoir saisir les objets en re- lief à partir des perspectives différentes, ce qui permet une détection efficace pour l'analyse. Selon un autre développement, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans la 25 zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo parmi l'ensemble de plus deux caméras vidéo qui présentent une résolution minimale déterminée et/ou un temps de traitement déterminé pour le traitement des images vidéo 30 prises. Ainsi, on peut saisir efficacement la zone de chevauchement permettant une analyse efficace. Selon un autre développement, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo 35 parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner 3059134 6 une ou plusieurs caméras vidéo dans l'ensemble de plus de deux caméras vidéo et qui sont calibrées de manière optimale entre elles si bien que la zone de chevauchement pourra être saisie efficacement et offre ainsi l'avantage d'une analyse efficace. 5 Selon un développement, pour plus de deux caméras vi- déo dont les plages de vision se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d'au moins deux caméras vidéo parmi l'ensemble de plus deux caméras vidéo consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo dans l'ensemble de plus de deux caméras vidéo et dont 10 les images vidéo peuvent être analysées en un temps minimal prédéfini pour une analyse efficace et rapide. Selon un autre développement, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne précisément deux caméras vidéo parmi 15 l'ensemble de plus de deux caméras vidéo. Il en résulte l'avantage de pouvoir saisir efficacement la zone de chevauchement ; l'analyse pourra se faire efficacement et rapidement puisque seulement deux images vidéo de deux caméras vidéo seront analysées par comparaison à l'analyse des images vidéo fournies par plus de deux caméras vidéo. 20 Selon un développement, pour plus de deux caméras vi- déo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on sélectionne tout d'abord toutes les caméras vidéo autres que les deux caméras vidéo et on détermine le temps en se fondant sur les images vidéo des caméras vidéo sélectionnées pour analy- 25 ser les images vidéo prises ayant donné un résultat correct et alors pour la zone de chevauchement on sélectionne les caméras vidéo parmi celles dont les images vidéo étaient la base de l'analyse ayant donné un résultat correct. On a ainsi l'avantage d'un apprentissage efficace pour connaître les caméras vidéo qui conviennent le mieux pour une 30 détermination sûre et fiable d'une plage déterminée du parking ou dé- tecter un objet en relief. Selon une forme de réalisation, pour plus de deux camé- ras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on sélectionne toutes les caméras vidéo autres 35 que les deux. On a ainsi l'avantage de pouvoir saisir efficacement la 3059134 7 zone de chevauchement. Il en résulte, l'avantage d'une redondance élevée et ainsi d'une réduction propre, notamment à une réduction minimum des défauts. Selon un développement, si, dans le cadre de l'analyse on 5 détermine un résultat intermédiaire, ce résultat sera correct avec une probabilité minimale prédéfinie, et on arrête l'analyse indépendamment de ce que toutes les images vidéo auront ou non été analysées de sorte que l'analyse sera également arrêtée même avant que toutes les images vidéo ne soient analysées. On a ainsi l'avantage d'effectuer efficacement 10 l'analyse. A titre d'exemple, on aura l'avantage de réduire la charge ap- pliquée au processeur pour l'analyse. Selon un mode de réalisation, les images vidéo respec- tives de la caméra vidéo sont analysées successivement et non en parallèle, ce qui permet de fixer un critère d'arrêt de sorte que pour ce critère 15 d'arrêt on interrompt l'analyse des images vidéo même si toutes les images vidéo n'ont pas encore été analysées. A titre d'exemple, si après (x) analyses (valeur réglable) des images vidéo respectives des (y) caméras vidéo (valeur réglable), choisies, nombre multiplié par un résultat intermédiaire qui est correct 20 pour une probabilité minimale prédéfinie, on arrête l'analyse des images vidéo des autres caméras vidéo. Cette analyse est ainsi arrêtée prématurément lorsque le critère d'arrêt est rempli. Cela est, par exemple, toujours vrai pour une position (par exemple un pixel et/ou la plus petite unité physique, par exemple 25 1 cm par 1 cm) et/ou pour une zone cohérente (par exemple 5 pixels par 5 pixels et/ou 5 cm par 5 cm). Si, par exemple, dans une zone (par exemple x pixels par pixel ou en cm, c'est-à-dire x cm par x cm) des images vidéo respectives, les plages d'image sont « égales » ou « non égales » (critère d'arrêt) alors on arrête les opérations. Ce critère d'arrêt 30 peut également s'appliquer à différentes zones. Plus la zone est petite et plus cela sera précis, mais cela demandera plus de calcul. Cela signifie qu'une zone déterminée (x pixels par x pixels) ou (x cm par x cm) dans les images vidéo (pour l'indication de la zone en pixels) ou dans le monde réel (indication en cm) est fixée et alors si les analyses respec- 35 tives de ces zones des images vidéo donnent un même résultat ("égal" 3059134 8 ou "non égal" c'est-à-dire différent), l'analyse est notamment arrêtée, c'est-à-dire non poursuivie. Le nombre et le choix des différentes vues (caméras vidéo) est, par exemple, différent pour chaque position ou chaque zone. 5 Selon une forme de réalisation, on détermine une pre- mière fois quelle caméra vidéo effectue la prise de vue de quelle zone du parking et le résultat de cette première détermination est vérifié par la répétition de la détermination consistant à déterminer quelle caméra vidéo effectue la prise de vue de quelle zone du parking. 10 Ainsi, on a, l'avantage technique de pouvoir saisir effica- cement la zone de chevauchement. Il en résulte, l'avantage technique que les variations des positions des caméras vidéo pourront être reconnues efficacement pour être ensuite prises en compte. Ainsi, on a, l'avantage technique de pouvoir régir efficacement les tolérances de fa- 15 brication des caméras vidéo qui conduisent, à une modification de la position du champ de vision. Selon une forme de réalisation, le résultat de la première détermination avant chaque analyse d'image vidéo prise sera vérifié pour au moins celle des caméras vidéo dont il faut analyser les images 20 vidéo. Il en résulte l'avantage d'éviter efficacement que des variations des positions des caméras vidéo faussent l'analyse ou la compliquent. Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est éclairée différemment pour au moins une caméra vidéo, par comparaison avec les autres caméras vidéo si bien qu'un objet pourra 25 être détecté efficacement. En effet, dans la mesure où un côté de l'objet est éclairé de manière préférentielle ou différemment d'un autre côté de l'objet, cela permet de reconnaître de façon efficace les différences dans les images vidéo prises, en particulier de manière simple et efficace. Le fait que la zone de chevauchement est éclairée diffé- 30 remment pour au moins une caméra vidéo par comparaison aux autres caméras vidéo signifie qu'une source lumineuse est installée dans le parking qui éclaire la zone de chevauchement alors que dans les directions des autres caméras vidéo il n'y a, pas d'éclairage c'est-à-dire pas d'autre source lumineuse ou encore on a des éclairages différents, par 3059134 9 exemple des sources lumineuses avec des intensités lumineuses différentes. Selon une forme de réalisation, la zone de chevauche- ment comprend la zone de circulation des véhicules. Cela se traduit par 5 l'avantage technique de pouvoir surveiller efficacement la zone de circu- lation. Selon une forme de réalisation, la comparaison consiste à comparer la luminosité respective des images vidéo rectifiées pour déceler les différences de luminosité utilisées comme une différence. On a 10 ainsi l'avantage technique de pouvoir reconnaître efficacement les diffé- rences dans les zones de chevauchement prises en vue. Selon une forme de réalisation, le parking est conçu ou réalisé pour appliquer le procédé de détection d'un objet en relief dans le parking. 15 Selon une forme de réalisation, le procédé de détection d'un objet en relief dans le parking se fait à l'aide du système de détection d'un objet en relief dans un parking. Les fonctions techniques du système découlent de façon analogue des fonctions techniques correspondantes du procédé et réci- 20 proquement. Cela signifie notamment que les caractéristiques du sys- tème découlent des caractéristiques du procédé et réciproquement. Selon une forme de réalisation, la sélection d'au moins deux caméras vidéo se fait selon les indications ci-dessus et/ou ci-après et/ou l'analyse des images vidéo prises se fait à l'aide d'une installation 25 de traitement de données. Selon une forme de réalisation, il est prévu une installation de traitement de données qui sélectionne au moins deux caméras vidéo correspondant aux indications ci-dessus et/ou ci-après et/ou qui analysent les images vidéo pour détecter un objet en relief dans les 30 images vidéo prises. L'installation de traitement de données comprend, par exemple, un ou plusieurs processeurs choisis, par exemple, parmi au moins l'un des éléments suivants : une ou plusieurs caméras vidéo, notamment une ou plusieurs caméras vidéo sélectionnées et/ou une unité 35 de calcul différente des caméras vidéo. 3059134 10 Selon une forme de réalisation, la sélection et/ou l'analyse des images vidéo se font à l'aide d'au moins l'une des caméras vidéo et notamment à l'aide d'une ou plusieurs caméras vidéo sélectionnées, et/ou à l'aide d'une unité de calcul différente des caméras 5 vidéo. L'unité de calcul assure l'avantage technique de créer efficacement une redondance. Si la ou les caméras vidéo effectuent la sélection respectivement l'analyse des images vidéo prises, on a, par exemple, l'avantage technique d'utiliser la ou les caméras vidéo de ma- 10 nière efficace. Selon une forme de réalisation, il est prévu une installation d'éclairage. Cette installation d'éclairage éclaire la zone de chevauchement par rapport à au moins une caméra vidéo, de façon différente par comparaison avec les autres caméras vidéo. 15 L'installation d'éclairage comporte, par exemple, une ou plusieurs sources lumineuses réparties dans l'espace dans le parking. Les sources lumineuses sont installées pour éclairer différemment la zone de chevauchement à partir de directions différentes. Selon une forme de réalisation, la zone de chevauche- 20 ment dans une direction préférentielle, par exemple, à l'aide de l'installation d'éclairage. Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est éclairée dans une direction unique. Les sources lumineuses sont, par exemple, installées au plafond ou sur une colonne ou un mur et de manière générale, sur un 25 élément d'infrastructure du parking. Selon une forme de réalisation, une ou plusieurs ou toutes les caméras vidéo sont installées à une hauteur d'au moins 2 m, notamment 2,5 m par rapport au sol du parking si bien que la zone de chevauchement pourra être prise en vue de manière efficace. 30 Dessins Un procédé de détection d'un objet en relief dans un parking sera décrit ci-après de manière détaillée à l'aide d'exemples de réalisation dans lesquelles les mêmes éléments portent les mêmes références. 35 3059134 11 Ainsi : la figure 1 montre un ordinogramme d'un procédé de détection d'un objet en relief dans un parking, la figure 2 montre un système de détection d'un objet en relief dans 5 un parking, la figure 3 montre un premier parking, la figure 4 montre deux caméras vidéo surveillant le sol d'un par- king, la figure 5 montre les deux caméras de la figure 4 à la saisie d'un 10 objet en relief, et la figure 6 montre un second parking. Description de modes de réalisation de l'invention La figure 1 montre un procédé de détection d'un objet en relief dans un parking dans lequel plusieurs caméras vidéo sont répar- 15 ties dans l'espace. Le procédé de détection comprend les étapes suivantes consistant à : sélectionner 101 au moins deux caméras vidéo 203 parmi l'ensemble des caméras vidéo dont les plages de vision respectives 20 407, 409 se chevauchent dans une zone de chevauchement 411, prendre une image vidéo respective 103 de la zone de chevauchement 411 à l'aide de la caméra vidéo sélectionnée 203, et analyser 105 les images vidéo prises pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises. 25 La figure 2 montre un système 201 de détection d'un ob- jet en relief se trouvant dans un parking. Le système 201 est réalisé pour appliquer le procédé de détection d'un objet en relief qui se trouve dans un parking comme indiqué ci-dessus. Le système 201 comprend, par exemple : 30 plusieurs caméras vidéo 203 réparties dans l'espace du parking pour prendre des images vidéo, une installation de traitement de données 205 pour sélectionner au moins deux caméras vidéo 203 en fonction de ce qui a été indiqué ci-dessus et le sera ci-après et/ou pour analyser les images vidéo 35 prises et détecter un objet en relief dans les images vidéo prises. 3059134 12 La figure 3 montre un premier parking 301. Le parking 301 est équipé du système 201 de la figure 2. La figure 4 montre une première caméra vidéo 403 et une seconde caméra vidéo 405 surveillant le sol 401 d'un parking. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont, par 5 exemple, installées au plafond (non représenté). La première caméra vidéo 403 a une première plage de vision 407. La seconde caméra 405 a une seconde plage de vision 409. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont installées de façon que les deux plages de vision 407, 409 se chevauchent dans une zone de chevau- 10 chement 411. Cette zone de chevauchement 411 fait partie du sol 401. Directement à gauche à côté de la seconde caméra vidéo 405 il y a une source lumineuse 413 qui éclaire la zone de chevauchement 411 selon la direction de la seconde caméra vidéo 405. Il n'y a pas d'objet en relief sur le sol 401. Cela signifie 15 que les deux caméras vidéo 403, 405 voient ou saisissent la même zone de chevauchement 411. Cela signifie également que les deux caméras vidéo 403, 405 reconnaissent ou voient la même information d'image de la zone de chevauchement 411. Les deux caméras vidéo 403, 405 prennent des images 20 vidéo respectives de la zone de chevauchement 411 ; ces images vidéo sont ensuite rectifiées. S'il n'y a pas d'objet en relief entre la zone de chevauchement 411 et la caméra vidéo 403 ou la caméra vidéo 405, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas l'une de l'autre, du moins les différences restent dans une tolérance prédéfinie (valeur de tolérance pré- 25 définie). Dans ce cas, on ne détecte aucune différence de sorte que l'on ne détecte aucun objet en relief. La zone de chevauchement 411 se trouve par exemple dans la zone de circulation du parking. Cela signifie également, que les véhicules peuvent circuler dans la zone de chevauchement 411. 30 La figure 5 montre les deux caméras vidéo 403, 405 à la saisie d'un objet en relief 501. L'objet en relief 501 présente des côtés opposés 503, 505 : le côté 503 sera désigné ci-après côté droit (selon le plan de la feuille de papier). Le côté 505 sera appelé ci-après côté gauche (selon la feuille de papier du dessin). 3059134 13 En général, les objets en relief ont des côtés différents. Cela signifie ainsi que l'objet en relief 501 apparaîtra différemment par son côté droit 503 que par son côté gauche 505. L'objet en relief 501 se trouve sur le sol 401. L'objet en relief 501 se situe entre la zone de che- r vauchement 411 et les deux caméras vidéo 403, 405. La première caméra vidéo 403 saisit le côté gauche 505 de l'objet en relief 501. La seconde caméra vidéo 405 saisit le côté droit 503 de l'objet en relief 501. Dans ce cas, les images vidéo respectives, rectifiées diffè- 10 rent de sorte que l'on reconnaîtra une différence. En fonction de cela, l'objet en relief 501 sera détecté. Ici, les différences sont supérieures à la valeur de tolérance prédéfinie. Une source lumineuse 413 fait notamment que le côté droit 503 sera éclairé plus fortement que le côté gauche 505. Il en ré- 15 sulte ainsi, par exemple, l'avantage technique que les images vidéo prises et rectifiées ont une luminosité différente. Les différences de luminosité se détectent efficacement, ce qui permet de reconnaître efficacement la différence et détecter efficacement et de façon avantageuse l'objet en relief 501. 20 L'objet en relief 501 est, par exemple, un véhicule qui cir- cule sur le sol 401 du parking. Les côtés 503, 505 sont, l'avant et l'arrière du véhicule ou le côté droit et le côté gauche. Si un objet sans relief c'est-à-dire un objet à deux dimen- sions ou objet plat se trouve sur le sol 401, les images vidéo rectifiées 25 ne diffèrent pas en général dans une plage de tolérance prédéfinie. Un tel objet bidimensionnel, est par exemple, une feuille de papier ou une feuille végétale. Le fait que dans ce cas il y a certes un objet, même si cet objet est sans relief sur le sol 401 et qui, du fait de l'absence de différence (les différences sont inférieures ou égales à la valeur de tolé- 30 rance prédéfinie) dans les images vidéo rectifiées, ne sera pas détecté ne constitue pas un élément décisif sur le plan de la sécurité car, en général les véhicules peuvent passer sans difficulté sur de tels objets sans relief. Les véhicules peuvent passer sur une feuille de végétation ou du papier sans que cela ne crée une situation dangereuse ou de collision 35 par opposition à un objet en relief qui peut être, par exemple, un piéton 3059134 14 ou un cycliste ou un animal ou un véhicule avec lesquels le véhicule ne doit pas entrer en collision. Les caméras vidéo 403, 405 permettent de prendre des images vidéo qui seront analysées comme cela a été décrit ci-dessus 5 pour détecter un objet en relief dans les images vidéo. Le concept de l'invention repose sur le fait que dans un parking on a réparti plusieurs caméras vidéo. Parmi ces caméras vidéo on sélectionne au moins deux dont les plages de vision se recoupent dans une zone de chevauchement. Les images vidéo des caméras vidéo 10 sélectionnées seront ensuite analysées pour détecter tout objet en relief comme cela a été décrit ci-dessus et/ou sera complété ci-après. Le choix de telle ou telle caméra vidéo dépend, par exemple d'un ou plusieurs critères ou conditions. L'un des critères est, par exemple, le fait que la caméra vidéo sélectionnée doit avoir une ré- 15 solution minimale déterminée et/ou un temps de traitement déterminé pour le traitement des images vidéo prises. Un critère est, par exemple, le fait que les caméras vidéo sélectionnées se font face pour saisir la plage de chevauchement selon des perspectives différentes. Un critère est, par exemple, celui de la plage de vision moyenne des caméras vidéo 20 sélectionnées qui comprend le centre de chaque plage de vision pour la plage de chevauchement. L'information de la détection d'un objet est, par exemple, signalée ou envoyée au système de gestion du parking. Le système de gestion du parking utilise cette information pour planifier ou gérer le 25 fonctionnement du parking. Le système de gestion du parking fait ainsi fonctionner le parking à partir de telles informations. L'information est, par exemple, utilisée pour le télégui- dage d'un véhicule qui se trouve dans le parking. Cela signifie également, par exemple, que le système de gestion du parking s'appuyant 30 sur le ou les objets détectés, téléguide un véhicule dans le parking. Cette information est, par exemple, transmise par un réseau de communication sans fil au véhicule circulant en mode autonome dans le parking. L'invention repose notamment sur l'idée d'utiliser plu- 35 sieurs caméras vidéo réparties dans l'espace d'un parking qui est, par 3059134 15 exemple, un immeuble de parking ou un garage, la répartition étant telle que, tout point de la zone de circulation soit vue ou saisie par au moins deux, au moins trois caméras vidéo pour être surveillé. Cela signifie également que les plages de vision respectives se chevauchent 5 dans des zones de chevauchement et ces zones de chevauchement cou- vrent la plage de circulation. Les images vidéo prises sont, rectifiées avant d'être comparées. Les images vidéo des caméras vidéo rectifiées de manière appropriée sont comparées entre elles, à l'aide d'un algorithme de trai- 10 terrent d'image. Il est, prévu que si toutes les caméras vidéo de la plage de circulation voient la même information d'image à un certain endroit ou à un certain point, cela signifie qu'il n'y a pas d'objet dans le rayon de vision respectif entre l'emplacement déterminé et les caméras vidéo. Ainsi, aucun objet ne sera détecté. Si toutefois, selon une forme de réa- 15 lisation, l'information d'image d'une caméra vidéo de ce point diffère de celle des autres caméras vidéo, cela signifie clairement que sur le rayon de vision de cette caméra vidéo il doit y avoir un objet en relief qui sera ainsi détecté. Les expressions « même information d'image » ou « infor- 20 mation d'image identique » au sens de la présente invention englobent notamment le cas d'informations d'image qui ne diffèrent au maximum que d'une valeur de tolérance prédéfinie. Seules les différences supérieures à la valeur de tolérance prédéfinie entraînent la détection d'un objet. Cela signifie également que notamment de faibles différences 25 d'informations de luminosité et /ou de couleur sont acceptées et signi- fient que les informations d'image sont analogues ou identiques dans la mesure où les différences sont inférieures à la valeur de tolérance pré-définie. Cela signifie également notamment que, par exemple, on 30 prédéfinit une tolérance pour la différence entre des images vidéo recti- fiées sans que cela ne corresponde à la détection d'un objet en relief. Ce n'est que si la différence est supérieure à la tolérance prédéfinie que cela correspond à la détection d'un objet en relief. Cela signifie également notamment que, selon une forme 35 de réalisation, que l'on ne détecte un objet que si la ou les différences 3059134 16 des images vidéo rectifiées sont supérieures à une tolérance prédéfinie ou à une valeur de tolérance prédéfinie. Le concept selon l'invention est notamment avantageu- sement sans modèle par rapport aux objets à reconnaître. L'algorithme 5 utilise, seulement la connaissance d'un modèle concernant le parking, c'est-à-dire la zone de circulation par les surfaces limitant le parking (par exemple le sol, les murs et les colonnes). Il est, prévu qu'un véhicule automobile circulant en mode autonome ou téléguidé dans le parking se déplace sur les surfaces 10 fixées au préalable à savoir la zone de circulation. Les caméras vidéo sont installées pour que leurs plages de vision se chevauchent dans la zone de circulation. Ce chevauchement est choisi pour que tout point des surfaces limites (par exemple le sol, les murs) dans la plage de vision soient vues par au moins trois caméras vidéo et soient ainsi sur- 15 veillées. En particulier, la disposition est choisie de façon que chaque point de la surface limite soit observé ou surveillé selon des perspectives différentes. Cela signifie notamment que la zone de chevauchement sera saisie ou prise par des caméras vidéo selon des directions diffé- 20 rentes. A partir de chaque point distinct de la surface limite on peut suivre les rayons de vision vers, par exemple, trois caméras vidéo qui voient ce point. Dans la mesure où l'on dispose de plus de caméras vidéo, il est par exemple, prévu de sélectionner parmi ces caméras, trois 25 caméras vidéo ayant si possible des perspectives de vision différentes. Si aucun objet ne se trouve dans le rayon de vision des caméras vidéo vers ce point, toutes les caméras vidéo voient la même information d'image ou les mêmes informations d'image, qui ne diffèrent au maximum que de la valeur de tolérance prédéfinie pour la surface 30 limite (voir figure 4). Mais si, par exemple, la luminosité ou la couleur de la surface du sol, par exemple, si le sol est mouillé, cela ne perturbe pas la détection de la surface limite dans la mesure où toutes les caméras vidéo voient la même luminosité ou la couleur modifiée de même façon. Si 35 l'on a, par exemple, un objet bidimensionnel telle qu'une feuille de pa- 3059134 17 pier ou de végétal sur le sol, il ne s'agit pas d'un élément en relief selon le concept de l'invention et en général il ne sera pas détecté car toutes les caméras vidéo prennent la même information d'image ou les mêmes informations d'image, qui diffèrent au maximum d'une valeur de tolé- 5 rance prédéfinie. Cela n'est pas critique du point de vue de la sécurité car les véhicules peuvent sans difficulté passer sur de tels objets bidimensionnels. Dans la mesure où un objet en relief se trouve dans la zone de circulation (voir par exemple la figure 5) les rayons de vision des 10 caméras vidéo n'arrivent plus comme prévu sur la surface limite (zone de chevauchement), mais les caméras vidéo voient des vues différentes de l'objet en relief et prennent ainsi des images vidéo différentes. Un objet en relief est, par exemple, une personne ou un véhicule. 15 Ainsi, par exemple, une caméra vidéo verra le côté avant de l'objet et l'autre caméra vidéo verra le dos de l'objet. En général, les deux côtés diffèrent de manière significative et l'objet en relief peut ainsi être détecté dans la mesure où les images vidéo prises sont différentes. Cet effet peut être accentué, par un éclairage unilatéral plus clair de la 20 scène, c'est-à-dire de la zone de chevauchement, ce qui exclut efficace- ment la non perception des objets en relief. Par un éclairage différent de ses différents côtés, un objet apparaîtra plus clair pour son côté éclairé que le côté faiblement éclairé de sorte que les caméras vidéo voient des informations d'images différentes. Cela est également vrai pour les ob- 25 jets monochromes. La figure 6 montre un second parking 601. Le parking 601 comporte plusieurs emplacements de stationnement 603 qui sont orientés transversalement au chemin de circulation 602 sur lequel circule un premier véhicule 605. Un second véhicule 607 est stationné sur 30 l'emplacement de stationnement 603. Le premier véhicule 605 circule dans la direction de la flèche 609 de la gauche vers la droite selon la feuille de papier du dessin. Le second véhicule 607 veut sortir de son emplacement comme cela est indiqué par la flèche portant la référence 611. 3059134 18 Plusieurs caméras vidéo 613 sont réparties dans l'espace du parking. Les caméras vidéo 613 sont représentées schématiquement par des disques pleins. Les caméras vidéo 613 sont, par exemple, décalées à 5 gauche et à droite du bord du chemin ou couloir de circulation 602. Les caméras vidéo 613 sont, par exemple, installées aux coins de l'emplacement de stationnement 603. Les caméras vidéo 613 sont, prévues au poste de dépose là où le conducteur laisse son véhicule qui effectue ensuite la ma- 10 noeuvre de rangement automatique (opération AVP). Le véhicule déposé à cet endroit commence alors la manoeuvre de parking automatique à partir de cette position de dépose. Le véhicule circule à partir de là en mode automatique, notamment en mode autonome ou téléguidé jusqu'à l'emplacement de stationnement 603 pour se ranger à cet emplacement. 15 Les caméras vidéo 613 équipent, par exemple, le poste de reprise là où le conducteur reprend son véhicule à la fin de la manoeuvre de voiturier automatique (manoeuvre AVP). A la fin de la durée de stationnement, le véhicule rangé à l'emplacement de stationnement 603 circulera automatiquement notamment en mode autonome ou en 20 mode téléguidé jusqu'au poste de reprise pour s'y arrêter. Le poste de reprise ou la position de reprise est, par exemple, identique au poste ou position de dépose. Les deux postes peuvent également être différents. Les caméras vidéo 613 assurent ainsi une surveillance ef- 25 ficace de la circulation, notamment de la circulation des véhicules cir- culant en mode automatique et notamment les véhicules circulant sans conducteur. Le concept selon l'invention prévoit la détection des véhi- cules et en fonction, par exemple, de la commande des véhicules. On 30 détecte, par exemple, le premier véhicule 605. En particulier, on détecte le second véhicule 607. On reconnaît alors que le second véhicule 607 veut sortir de son emplacement. On reconnaît notamment que le premier véhicule 605 circule de la gauche vers la droite. Cela signifie qu'il y a un risque de collision. En particulier, le second véhicule 607 téléguidé 3059134 19 sera arrêté jusqu'à ce que le premier véhicule 605 soit passé devant le second véhicule 607. Ces étapes de reconnaissance sont notamment fondées sur l'analyse des images vidéo des caméras vidéo sélectionnées. 5 Le concept selon l'invention permet avantageusement de détecter ou de reconnaître efficacement un objet en relief. Le concept selon l'invention est notamment très solide vis-à-vis des variations de luminosité et des variations ponctuelles de luminosité générées, par exemple, par le rayonnement solaire. 10 L'information de la détection d'un objet en relief peut alors être transmise à un système de régulation principale. Ce système de régulation peut, arrêter le véhicule téléguidé ou envoyer un signal d'arrêt à un véhicule circulant en mode autonome de façon que ce véhicule s'arrête à temps devant l'objet en relief. Le système de régulation 15 fait, partie du système de gestion du parking. Ainsi, le concept selon l'invention s'applique avantageusement au domaine des voituriers automatiques (mode AVP) et aussi combiné à la manoeuvre de stationnement automatique. Dans le cadre d'une telle opération AVP, il est notamment prévu que le véhicule se 20 range automatiquement dans un emplacement de stationnement et à la fin de la durée de stationnement, il revient automatiquement à partir de sa position de stationnement jusqu'à la position au poste de reprise, où le véhicule sera repris par son propriétaire. 25 REVENDICATIONS1°) Procédé de détection d'un objet en relief (501) se trouvant dans un parking (301), dans lequel plusieurs caméras vidéo (203) sont réparties, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes consis- tant à : sélectionner (101) au moins deux caméras vidéo (203) parmi l'ensemble des caméras vidéo dont les plages de vision respectives (407, 409) se chevauchent dans une zone de chevauchement (411), prendre une image vidéo respective (103) de la zone de chevau- chement (411) à l'aide de la caméra vidéo sélectionnée (203), et analyser (105) les images vidéo prises pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises. 2°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi l'ensemble de plus deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner le manière aléatoire l'une ou plusieurs des caméras vidéo (203) parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo (203). 3°) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respec- tives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo (203) parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo (203) et dont la plage de vision moyenne respective passe par le centre de la plage de vision respective de la zone de chevauchement. 4°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 3059134 21 pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respective se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi l'ensemble de plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner plusieurs caméras vidéo 5 (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) qui sont directement voisines. 5°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 10 pour plus de deux caméras vidéo (203) dans les plages de vision respec- tives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner plusieurs caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) qui voient la zone de chevauchement 15 à partir de côtés opposés. 6°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respec- 20 tives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) qui ont une résolution minimale déterminée et/ou un temps de traitement déterminé pour traiter 25 les images vidéo prises. 7°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respec- 30 tives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) qui sont calibrées de manière optimale entre elles. 3059134 22 8°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, la sélection 5 (101) d'au moins deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vidéo (203) dont les images vidéo s'analysent dans un temps minimum prédéfini. 10 9°) Procédé selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on sélectionne précisément deux caméras vidéo (203) parmi plus de deux caméras vi- 15 déo (203). 10°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respec- 20 tives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on sélectionne tout d'abord que deux caméras vidéo (203) et on détermine en fonction du temps et en se fondant sur les images vidéo des caméras (203) sélectionnées d'abord, une analyse des images vidéo prises ayant donné un résultat correct, et ensuite pour la zone de chevauchement on sélec- 25 tionne seulement les caméras (203) parmi les caméras vidéo (203) dont les images vidéo étaient la base d'une analyse ayant donné un résultat correct. 11°) Procédé selon la revendication 1, 30 caractérisé en ce que pour plus de deux caméras vidéo (203) dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on sélectionne toutes les autres que les deux caméras vidéo (203). 35 3059134 23 12°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que si dans le cadre de l'analyse on détermine un résultat intermédiaire qui est correct avec une probabilité minimale prédéfinie, on arrête l'analyse 5 indépendamment de ce que toutes les images vidéo sont ou non analy- sées de sorte que l'analyse sera également interrompue si toutes les images vidéo n'ont pas encore été analysées. 13°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, 10 caractérisé en ce qu' on détermine une première fois quelle caméra vidéo (203) peut prendre en images quelle zone du parking (301) et on vérifie le résultat de la première détermination à l'aide de la répétition de la détermination de la caméra vidéo (203) qui a pris la zone de l'emplacement de stationne- 15 ment (301). 14°) Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce qu' on vérifie le résultat de la première détermination avant toute analyse 20 des images vidéo prises pour au moins celles des caméras vidéo (203) dont il faut analyser les images vidéo. 15°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 25 pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises selon l'analyse on effectue les étapes suivantes consistant à : rectifier les images vidéo prises, comparer entre elles les images vidéo rectifiées respectives pour déceler une différence dans les zones de chevauchement prises 30 (411), et détecter un objet en relief en se fondant sur la comparaison. 16°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu' 3059134 24 on analyse les images vidéo respectives des caméras vidéo, successivement, c'est-à-dire d'une manière non parallèle et on fixe le critère d'arrêt et lorsqu'il est rempli, on arrête l'analyse des images vidéo même si toutes les images vidéo n'ont pas encore été analysées. 5 17°) Système (201) de détection d'un objet en relief (501) dans un parking (301), le système appliquant le procédé selon l'une des revendications précédentes. 10 18°) Parking (301) comportant le système (201) selon la revendication 17. 19°) Programme d'ordinateur comportant un code programme pour exécuter le procédé selon l'une des revendications 1 à 16 lorsque le pro- 15 gramme est appliqué par un ordinateur.