FR 3059137 A1 20180525 FR 1760980 A 20171121 1 Domaine de l'invention La présente invention a pour objet un procédé de détec- tion d'un objet en relief dans un parking, par exemple, un immeuble de parkings, notamment dans un chemin de circulation d'un parking. L'invention a également pour objet un système de détec- tion pour l'application de ce procédé et un programme d'ordinateur mettant en oeuvre le procédé. Etat de la technique Le document DE 10 2015 201 209 A 1 décrit un système de voiturier pour conduire automatiquement un véhicule de la zone de dépose à l'emplacement de stationnement attribué dans l'espace de stationnement / parking. Le système connu comporte un système de surveillance du parking avec au moins une unité de capteurs à poste fixe. Le système de surveillance du parking localise les véhicules dans l'espace de stationnement ou parking, prédéfini. But de l'invention La présente invention a pour but de développer des moyens de détection efficaces d'un objet en relief qui se trouve dans un parking, par exemple un immeuble de parkings, 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'u objet en relief dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo installées de manière répartie dans l'espace du parking et dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, ce procédé étant caractérisé par les étapes suivantes consistant à : a) prendre les images vidéo de la zone de chevauchement à l'aide des caméras vidéo, analyser les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace, b) analyser le flux optique des images prises pour qu'à la détection d'un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises, c) vérifier l'objet en relief détecté, qui se déplace, en utilisant l'analyse du flux optique. 3059137 2 L'invention également pour objet un système de détection d'un objet en relief dans un parking mettant en oeuvre le procédé de détection défini ci-dessus. L'invention a également pour objet un parking équipé 5 d'un système de détection d'un objet en relief dans le parking et en par- ticulier dans le ou les couloirs de circulation du parking, mettant en oeuvre le procédé tel que défini ci-dessus. Suivant une autre caractéristique, l'invention a pour ob- jet un programme d'ordinateur avec un code programme pour mettre en 10 oeuvre le procédé de détection tel que défini ci-dessus. L'invention consiste à analyser des images vidéo prises successivement pour détecter un objet en relief qui se déplace. Il est alors prévu de vérifier, c'est-à-dire de confirmer cet objet en relief, mobile, détecté en se fondant sur l'analyse de flux optique des images vi- 15 déo prises. Cela signifie notamment que le résultat fondé sur l'analyse des images vidéo prises indique qu'un objet en relief qui se déplace a été détecté, vérifier par l'analyse de flux optique des images vidéo. L'analyse de flux optique est effectuée pour confirmer l'objet en relief, qui se déplace et a été détecté par l'analyse des images vidéo. 20 Cela permet de contrôler la plausibilité de manière effi- cace de l'objet mobile détecté. En effet, en général un objet ne peut pas disparaître brutalement. Dans la mesure où l'objet est effectivement réel, il doit pouvoir se reconnaître dans l'analyse du flux optique. Dans la mesure où l'objet en relief, en mouvement, a été 25 détecté par l'analyse de flux optique et peut être vérifié, on estime, par exemple, que l'objet détecté est réel. Dans la mesure où l'objet en relief, mobile détecté n'est pas vérifié par l'analyse de flux optique, on estime, que l'objet détecté n'est pas réel. 30 Il en résulte l'avantage de réduire ou d'éviter les fausses alarmes, ce qui permet avantageusement une gestion efficace du parking et permet, par exemple, un fonctionnement efficace des véhicules circulant sans conducteur dans le parking. Cela se traduit par l'avantage de pouvoir reconnaître effi- cacement les objets et d'éviter une collision avec de tels objets. Il en ré- 3059137 3 suite également l'avantage d'un concept de détection efficace d'un objet en relief dans un parking. Selon un développement, dans l'étape c) on vérifie s'il y a un flux optique aux endroits des images vidéo prises là où, en fonction 5 de l'analyse selon l'étape b) on n'a pas détecté d'objet en relief. Il en résulte l'avantage de pouvoir détecter efficacement les éventuelles erreurs de l'analyse selon l'étape b). Selon un développement, si la vérification consistant à déterminer si dans un flux optique aux endroits des images vidéo 10 prises, et en se fondant sur leur analyse selon l'étape b) on n'a pas dé- tecté d'objet en relief, a montré qu'à un tel emplacement il y a un flux optique on commande une ou plusieurs des actions suivantes consistant à: - arrêter de tous les véhicules circulant sans conducteur dans le 15 parking, - envoyer du personnel de service aux caméras vidéo, - effectuer un contrôle de fonctionnement des caméras vidéo, - adapter la trajectoire de consigne respective que doit parcourir les véhicules circulant sans conducteur dans le parking pour contourner 20 le segment du parking comprenant la zone de chevauchement, - fermer le segment du parking contenant la zone de chevauchement, - fermer l'étage du parking avec la zone de chevauchement, et - envoyer un message d'erreur à un opérateur par le réseau de communication. 25 Cela permet d'augmenter efficacement la sécurité dans le parking. La base de ce mode de réalisation consiste ainsi non seu- lement à vérifier des objets mobiles, en relief, mais notamment de vérifier si aux endroits où, selon l'analyse des images vidéo on n'a détecté 30 aucun objet en relief qui se déplace, on a un flux optique. Il doit s'y trouver un objet mobile qui n'a pas été reconnu par l'analyse. Ce défaut de détection déclenche, par exemple, une ou plusieurs des actions précédentes, c'est-à-dire, en particulier, le non arrêt de véhicules circulant sans conducteur. 3059137 4 Selon une forme de réalisation, pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, selon l'analyse de l'étape b) on effectue les étapes suivantes : - on rectifie les images vidéo prises, 5 - on compare entre elles les images vidéo rectifiées respectives pour reconnaître une différence dans les plages de chevauchement prises, et - détecter un objet en relief, mobile, en se fondant sur la comparaison. 10 Avant la comparaison des images vidéo il faut notamment prévoir de transformer des images vidéo en perspective aérienne, c'est-à-dire rectifier. Les images vidéo rectifiées peuvent ensuite être comparées entre elles. Si toutes les images vidéo rectifiées de la zone de chevau- 15 chement ne présentent, par exemple, aucune différence, c'est-à-dire si ces images sont égales ou identiques ou ont des différences qui diffèrent au maximum d'une tolérance prédéfinie, on peut supposer qu'il n'y a pas d'objet en relief sur l'axe de vision respectif entre la zone de chevauchement et les caméras vidéo. Dans ces conditions, selon l'analyse des 20 images vidéo on ne détecte aucun objet mobile. On obtient ainsi le ré- sultat qu'aucun objet mobile en relief n'a été détecté. Mais, dans la mesure où un objet en relief se trouve à portée de vue entre la zone de chevauchement et l'une des caméras vidéo, cette caméra vidéo ne voit pas la même chose que l'autre caméra 25 vidéo. L'image vidéo rectifiée, correspondante diffère alors de l'image vi- déo rectifiée fournie par l'autre caméra vidéo, d'une différence supérieure à la tolérance prédéfinie. Alors, par l'analyse des images vidéo, on considère qu'il y a détection d'un objet en relief. On en conclut notamment, comme résultat, qu'un objet en relief, mobile a effectivement été 30 détecté. Cela permet ainsi de détecter efficacement un objet en re- lief sur un objet mobile, en utilisant pour l'analyse au moins deux caméras vidéo. Un parking au sens de la description est notamment un 35 parking de véhicule. Le parking, par exemple, est sous la forme d'un 3059137 5 immeuble de parkings ou d'un garage. L'objet à détecter se trouve, par exemple, dans le couloir de circulation du parking. Un objet en relief est notamment un objet dont la hauteur par rapport au sol du parking est d'au moins 10 cm. 5 L'objet en relief se trouve, par exemple, sur le sol du par- king, par exemple sur une voie de circulation ou dans une zone de circulation ou par exemple dans un couloir de circulation du parking. L'objet en relief se trouve ainsi, par exemple, dans un couloir de circulation du parking. 10 Rectifier les images vidéos prises est notamment une transformation des images vidéos prises en perspective aérienne. Cela signifie également que les images vidéos prises sont transformées en perspective aérienne, ce qui permet ensuite une comparaison particulièrement efficace. 15 La formulation « même information d'image » ou « infor- mation d'image identique » ou « mêmes images vidéo » ou «images vidéo identiques » au sens de la présente description s'applique également si les informations d'images ou les images vidéo diffèrent au maximum d'une valeur de tolérance prédéfinie. Seules des différences supérieures 20 à cette tolérance prédéfinie se traduisent par la détection d'un objet. Cela signifie notamment que l'on accepte de faibles différences de luminosité et/ou d'informations de couleur pour considérer que les informations d'images ou les images vidéo sont égales ou identiques dans la mesure où les différences sont inférieures à la tolérance prédéfinie. 25 Cela signifie notamment que selon l'analyse des images vidéo on détecte un objet en relief, par exemple, seulement si les images vidéo diffèrent d'une différence supérieure à la tolérance prédéfinie. Cela signifie également notamment que l'on détecte seulement un objet en relief si, par exemple, une zone de chevauchement diffère d'une autre 30 zone de chevauchement d'une différence supérieure à la tolérance pré- définie. Selon un développement, dans l'étape c) on détermine des vecteurs de flux optique associé à la détection de l'objet en relief et on vérifie la plausibilité des vecteurs de flux optique pour vérifier l'objet en 3059137 6 relief détecté par l'analyse de flux optique de sorte que cette vérification se fera efficacement. Contrôler la plausibilité des vecteurs de flux optique au sens de la description signifie notamment que l'on détermine si les vec- 5 teurs de flux optique peuvent correspondre à l'objet en relief détecté, c'est-à-dire si les vecteurs de flux optique s'adaptent à l'objet en relief détecté. Selon un autre développement, le contrôle de plausibilité des vecteurs de flux optique consiste à vérifier si les vecteurs de flux 10 optiques sont différents et dans l'affirmative, on détermine la différence entre les vecteurs de flux optique et on vérifie l'objet en relief détecté à partir de la différence ainsi obtenue, ce qui permet une vérification efficace. Selon cette forme de réalisation, des parties séparées 15 telles que des pixels et/ou des zones de l'objet en relief détecté ne pré- sentent pas de vecteur de flux optique différent ou du moins qui peuvent se distinguer par une différence. A titre d'exemple, une partie d'un objet ne peut se déplacer vers la gauche alors qu'une autre partie de l'objet se déplace à la fois vers la droite et vers le haut. 20 Cela signifie, par exemple, que pour certains ou pour plusieurs ou pour tous les pixels de l'objet on détermine chaque fois un vecteur de flux optique et ces différents vecteurs de flux optique seront comparés, par exemple, deux à deux pour déterminer une différence. Une différence correspond, par exemple, à une différence 25 de direction pour l'orientation des vecteurs de flux optiques. Une diffé- rence réside, par exemple, dans une amplitude différente par laquelle se distinguent les vecteurs de flux optiques. Vérifier si les vecteurs de flux optiques sont différents consiste également, par exemple, à vérifier si les vecteurs de flux op- 30 tiques sont orientés dans des directions différentes et/ou si les vecteurs de flux optiques diffèrent en amplitude. Selon un développement, on compare la différence obte- nue à un seuil de différence prédéfini et en fonction de cette comparaison, on constate que l'objet en relief détecté est un objet réel ou un 3059137 7 objet non réel. Le seuil de différence est, par exemple, un seuil angulaire ou un seuil d'amplitude. Si la différence déterminée est supérieure ou égale au seuil de différence prédéfinie, on estime que l'objet en relief détecté n'est 5 pas réel, c'est-à-dire qu'il est irréel. Si, par exemple, la différence déterminée est inférieure ou égale au seuil de différence prédéfinie, on estime que l'objet en relief détecté est un objet réel. Selon un développement, si le contrôle de plausibilité des 10 vecteurs de flux optique indique qu'au moins deux des vecteurs de flux optique sont orientés dans des directions opposées, on estime que l'objet en relief détecté n'est pas réel si bien que l'objet en relief détecté ne sera pas vérifié par l'analyse du flux optique. Selon un développement, l'étape c) consiste à déterminer 15 la vitesse de l'objet en se fondant, par exemple sur l'analyse de flux op- tique et la vitesse ainsi obtenue pour l'objet est comparée à un seuil de vitesse d'objet, prédéfini pour déterminer en fonction de cette comparaison si l'objet en relief détecté est un objet réel. Il en résulte l'avantage de déterminer de manière efficace 20 si l'objet en relief détecté est un objet réel. En effet, pour les objets réels dans le parking on s'attend, en général à certaines vitesses. Par exemple, une vitesse de 150 km/h n'est pas plausible pour un objet. Dans de telles conditions l'objet détecté sera considéré comme non réel. Cela signifie en particulier que l'on estime que l'objet en 25 relief détecté est un objet réel si sa vitesse est inférieure ou égale au seuil de vitesse d'objet, prédéfini ; on estime que l'objet en relief détecté n'est pas réel si la vitesse déterminée de l'objet est supérieure ou égale au seuil de vitesse-objet prédéfini. Le seuil de vitesse de l'objet est, par exemple, fixé à 60 30 km/h, notamment à 50 km/h et en particulier à 40 km/h. Cela repose sur la considération qu'un objet ne peut se déplacer dans le parking qu'à une vitesse inférieure à une vitesse maximale. Selon ce développement, on vérifie la plausibilité de la vi- 35 tesse déterminée de l'objet. 3059137 8 Selon un développement, dans l'étape c) on détermine le mouvement de l'objet en relief détecté en se fondant, par exemple, sur l'analyse de flux optique et on détermine si le mouvement de l'objet en relief, détecté, est plausible pour estimer si l'objet en relief détecté est 5 un objet réel. Il en résulte l'avantage de pouvoir déterminer efficacement si l'objet en relief détecté est un objet réel. En effet, pour des objets réels se déplaçant dans le parking, on s'attend, en général, à certains types de mouvements. Des objets ayant les dimensions d'un 10 véhicule ne peuvent pas se déplacer vers le haut ou changer brusque- ment d'orientation à 90°. Pour des objets plus petits, on ne peut utiliser de tels critères, car par exemple, un être humain peut sauter. On détermine la plausibilité du mouvement en fonction de la taille de l'objet détecté. Les objets d'une certaine taille de l'ordre de grandeur de celle 15 d'un véhicule sont, par exemple soumis aux limitations de mouvement énoncées ci-dessus. Ainsi, selon cette forme de réalisation, on détermine la plausibilité du mouvement détecté. Selon un développement, l'étape c) consiste à déterminer, par exemple, en s'appuyant sur l'analyse du flux optique, si et dans 20 l'affirmative, à quel endroit des images vidéo, l'objet en relief détecté se déplace dans l'image vidéo respective pour en sortir ou y entrer. En particulier, on estime que l'objet en relief détecté est un objet réel si l'objet détecté au bord comme emplacement de l'image vidéo respective, se déplace en rentrant ou si au bord de l'emplacement de l'image vidéo, 25 l'objet sort. En particulier, on estime que l'objet en relief, détecté n'est pas réel si l'objet détecté apparaît dans une image vidéo et s'il en disparaît sans avoir traversé le bord de l'image vidéo. Cette forme de réalisation est fondée sur la considération que des objets en relief dans une scène (ici les images vidéo) ne peuvent 30 se déplacer au-delà du bord de la scène, c'est-à-dire ne peuvent que quitter de nouveau la scène par le bord. Au milieu de la scène, c'est-à-dire dans la scène, un objet ne peut pas simplement apparaître puis disparaître. Il en résulte l'avantage de pouvoir déterminer efficacement si un objet en relief détecté est un objet réel. 3059137 9 Selon une forme de réalisation, l'étape c) de classement d'un objet en relief détecté consiste, par exemple, à s'appuyer sur l'analyse de flux optique et en fonction du classement, on détermine si l'objet en relief, détecté, est un objet réel. 5 Cela permet de déterminer efficacement si l'objet en relief détecté est réel car dans un parking on ne s'attend, en général, qu'à certains types d'objets. De plus, on peut efficacement utiliser la connaissance du type d'objet ou de la nature de l'objet pour savoir si l'objet détecté est un objet réel. Selon cette forme de réalisation on détermine 10 ainsi si le classement est plausible. L'étape c) consiste, par exemple, à vérifier si le classement change en fonction du temps en s'appuyant sur l'analyse de flux optique et on estime que l'objet est réel en fonction de cette vérification. En particulier, si on constate une variation, on estime que l'objet n'est 15 pas réel. Notamment si l'on ne détermine pas de variation, on estime que l'objet est réel. Le classement consiste, par exemple, à déterminer une dimension, notamment une longueur et/ou une hauteur et/ou une largeur de l'objet détecté. 20 Selon une forme de réalisation, l'étape c) de détermina- tion d'une propriété dynamique de l'objet détecté se fait, par exemple, en se fondant sur l'analyse de flux optique consistant à comparer la propriété dynamique déterminée de l'objet détecté à une valeur de référence prédéfinie et en fonction de la comparaison, on détermine si 25 l'objet en relief détecté est réel. On peut ainsi déterminer efficacement si l'objet en relief, détecté, est réel car, en général, les objets habituels ont certaines propriétés dynamiques dans un parking. Selon cette forme de réalisation, il est également prévu de 30 contrôler la plausibilité de la propriété dynamique déterminée. La propriété dynamique est, par exemple, une vitesse, une accélération ou un sens de déplacement. Par exemple, on détermine chaque fois plusieurs proprié- tés dynamiques, on peut également envisager de façon analogue plu- 35 sieurs propriétés dynamiques et réciproquement. 3059137 10 Selon un développement, en fonction du classement on prédéfinit un seuil de vitesse spécifique à l'objet comme seuil de vitesse servant à la comparaison. On a ainsi l'avantage que le fait de constater que l'objet détecté est un objet réel peut, se faire de manière spécifique 5 à l'objet. Selon une forme de réalisation, en fonction du classe- ment, on prédéfinit une valeur de référence spécifique à l'objet pour comparer à la propriété dynamique obtenue. Selon un développement, on détermine si le mouvement 10 obtenu pour l'objet classifié est plausible de sorte que la détermination de la réalité de l'objet détecté peut se faire de façon spécifique à l'objet. Cette caractéristique repose sur le fait que des objets différents se déplacent différemment. Une personne se déplace, en général, différemment d'un véhicule automobile. Par exemple, une personne 15 peut tourner sur place, ce qu'en général un véhicule ne peut pas faire. Les personnes ont, par exemple, d'autres profils de mouvement que sur les véhicules. Cela permet de vérifier efficacement si le mouvement déterminé correspond à des images vidéo prises successivement et à les associer au même type d'objet. 20 Un objet en relief ne peut être d'abord un véhicule auto- mobile, puis, ensuite, un piéton. L'objet détecté est, par exemple, classé dans les catégo- ries d'objets suivantes : véhicule utilitaire, piéton, cycliste, animal, chariot latéral, etc. 25 Selon un développement, si l'objet en relief détecté n'a pu être contrôlé par l'analyse de flux optique, on peut commander une ou plusieurs des actions suivantes : arrêt d'un véhicule circulant sans conducteur dans un emplacement de stationnement, envoyer du personnel de service aux caméras vidéo, contrôler le fonctionnement des 30 caméras vidéo, adapter un véhicule circulant sans conducteur dans le parking pour l'adapter à la trajectoire de consigne respective, pour contourner un segment du parking comprenant la zone de chevauchement, fermer le segment du parking comprenant la zone de chevauchement, bloquer l'étage du parking avec la zone de chevauchement, envoyer un 35 message de défaut à un opérateur par le réseau de communication. 3059137 11 On a ainsi, par exemple, l'avantage technique d'augmenter, de manière significative, la sécurité du parking. Selon un développement, on utilise au moins (n) caméras vidéo, (n) étant supérieur ou égal à 3 et on détecte un objet si, en se 5 fondant sur la comparaison on détermine qu'une zone de chevauche- ment diffère d'une autre zone de chevauchement prise et en ce qu'au moins (m) zones de chevauchement diffère d'autres zones de chevauchement, (m) étant supérieur à 1 et inférieur à (n) ou encore si toutes les (n) zones de chevauchement diffèrent. Plus on a de caméras et plus 10 les zones de chevauchement diffèrent et plus précis sera le concept de l'invention, notamment, le procédé selon l'invention pour délimiter l'emplacement de l'objet en relief. Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée différemment par rapport à au moins une caméra vidéo lors- 15 qu'on la compare aux autres caméras vidéo. Il en résulte l'avantage de pouvoir détecter efficacement un objet car dans la mesure où un côté de l'objet est éclairé, de préférence par rapport à l'autre côté de l'objet, cela permet de déceler, d'une manière particulièrement facile et efficace, les différences des images 20 vidéo prises. Si la zone de chevauchement est éclairée différemment par rapport à une caméra vidéo, par comparaison aux autres caméras vidéo, cela signifie, par exemple, que l'on a une source lumineuse dans le parking qui éclaire la zone de chevauchement dans la direction d'au 25 moins une caméra vidéo. A partir des directions des autres caméras vi- déo, on peut, par exemple, ne pas prévoir d'éclairage, c'est-à-dire pas d'autre source lumineuse ou encore prévoir des éclairages différents, par exemple, des sources lumineuses d'intensités lumineuses différentes. 30 Selon une forme de réalisation, la zone de chevauche- ment est une zone de circulation de véhicules. On a ainsi l'avantage que la zone de circulation sera surveillée efficacement. Selon un développement, la comparaison consiste à com- parer la luminosité des images vidéo réfléchies pour reconnaître les dif- 35 férences de luminosité comme constituant une différence qui se 3059137 12 détectera d'une manière efficace dans les zones de chevauchement prises. Selon un développement, le parking est conçu ou réalisé pour exécuter le procédé de détection d'un objet en relief dans le par- 5 king. Cette forme de réalisation prévoit le procédé de détection d'un ob- jet en relief qui se trouve dans le parking à l'aide du système de détection de l'objet en relief. Les fonctionnalités techniques du système découlent de façon analogue des fonctionnalités techniques du procédé et récipro- 10 quement. Cela signifie notamment que les caractéristiques du système découlent de caractéristiques de procédé et réciproquement. Selon une forme de réalisation, les (n) caméras vidéo prévues sont notamment telles que n3. Selon une forme de réalisation, les étapes b) et/ou c) sont 15 exécutées par une installation de traitement de données : cela signifie notamment que, selon une forme de réalisation, il est prévu une installation de traitement de données pour exécuter l'étape b) et/ou l'étape c). L'installation de traitement de données comporte, par exemple, un ou plusieurs processeurs avec au moins l'un des éléments 20 suivants : une ou des caméra(s) vidéo et/ou une unité de calcul qui est différente des caméras vidéo. Selon un développement au moins l'une des étapes exé- cutées en liaison avec l'installation de traitement de données, sera effectué à l'aide d'au moins l'une des caméras vidéo et/ou à l'aide d'une 25 unité de calcul différente des caméras vidéo. L'unité de calcul permet de créer efficacement une redon- dance. Lorsque la caméra vidéo exécute des étapes, cela signifie que la caméra vidéo est utilisée efficacement. Selon une forme de réalisation, il est prévu une installa- 30 tion d'éclairage pour éclairer différemment la zone de chevauchement vis-à-vis d'au moins une caméra vidéo par comparaison avec l'éclairage des autres caméras vidéo. L'installation d'éclairage comporte, par exemple, une ou plusieurs sources lumineuses qui sont réparties dans l'espace dans le 35 parking. Les sources lumineuses sont, par exemple, installées pour que 3059137 13 la zone de chevauchement soit éclairée différemment à partir de directions différentes. Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée ponctuellement dans une direction préférentielle, par exemple, 5 à l'aide de l'installation d'éclairage. Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée dans une seule direction. Les sources lumineuses sont installées par exemple sur un élément de couverture ou une colonne ou un mur et de façon géné- 10 rale, sur un élément de structure du parking. Selon un développement, il y a au moins (n) caméras vidéo tel que n3. Selon un développement, la zone de chevauchement res- pective est surveillée précisément par trois ou précisément par quatre 15 caméras vidéo dont les zones de chevauchement respectives se chevau- chent dans la zone de chevauchement. Selon une forme de réalisation, on a plusieurs caméras vidéo ou on prévoit plusieurs caméras vidéo dont les plages de vision se chevauchent dans une zone de chevauchement. Cela signifie notam- 20 ment que plusieurs zones de chevauchement sont saisies par plusieurs caméras vidéo, c'est-à-dire que l'on surveille d'une manière particulière. L'expression non réel signifie irréel. Selon une forme de réalisation, on a une ou toutes les caméras vidéo installées à une hauteur d'au moins 2 m, notamment 25 2,5 m par rapport au sol du parking. Il en résulte l'avantage que la zone de chevauchement sera efficacement prise en vue. Dessins La présente invention sera décrite ci-après, de manière 30 plus détaillée, à l'aide d'exemples de réalisation, représentés dans les dessins annexés dans lesquels : la figure 1 est un ordinogramme d'un procédé de détection d'un objet en relief se trouvant dans un parking, la figure 2 montre un système de détection d'un objet en relief situé 35 dans un parking, 3059137 14 la figure 3 montre un parking, la figure 4 montre deux caméras vidéo surveillant le sol d'un parking, la figure 5 montre deux caméras vidéo de la figure 4 saisissant un 5 objet en relief. Par convention, les différentes caractéristiques portent les mêmes références dans toutes les figures. Description d'un mode de réalisation La figure 1 montre l'ordinogramme d'un procédé de dé- 10 tection d'un objet en relief dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo réparties dans l'espace à l'intérieur de l'emplacement de stationnement et dont les plages de vue se chevauchent dans une zone de chevauchement. Le procédé comprend les étapes suivantes consistant à : 15 prendre 101 des images vidéo respectives de la zone de chevau- chement à l'aide des caméras vidéo, analyser 103 les images vidéo prises pour détecter un objet mobile, en relief dans les caméras vidéo, effectuer 105 une analyse de flux optique des images vidéo prises 20 pour qu'à la détection d'un objet en relief, mobile dans les images vidéo prises permettent de vérifier que l'objet mobile détecté, en relief est vérifié à l'aide de l'analyse de flux optique. Effectuer l'analyse de flux optique consiste notamment à calculer ou déterminer le flux optique entre deux images vidéo diffé- 25 rentes dans le temps. Selon un développement, on effectue l'analyse de flux optique en vérifiant le flux optique de plusieurs ou de tous les pixels des images vidéo et/ou en vérifiant le flux optique de plusieurs ou de tous les pixels des images vidéo associées à l'objet en relief détecté et/ou on 30 contrôle le flux optique de certaines parties partielles des images op- tiques respectivement de l'objet détecté. Cela signifie notamment que le flux optique des pixels ou les zones ou les positions de l'objet détecté sont vérifiées à partir des images vidéo pour détecter si l'objet est avant tout possible, c'est-à-dire si l'objet détecté est réel. 3059137 15 Si on ne peut vérifier l'objet en relief détecté par l'analyse de flux optique, il faut, par exemple, prévoir la commande d'une ou plusieurs actions futures. Un objet en relief détecté peut notamment se classer 5 comme suit : véhicule, piéton, cycliste, animal, poussette. La figure 2 montre un système 201 de détection d'un objet en relief dans un parking. Le système 201 applique le procédé de détection d'un objet en relief qui se trouve dans un parking. Le système 201 comprend, par exemple : 10 au moins deux caméras vidéo 203 réparties dans l'espace du par- king et dont les plages de vision se chevauchent dans une zone de chevauchement pour prendre l'image vidéo respective de la zone de chevauchement, et l'installation de traitement de données 205 est réalisée pour analy- 15 ser les images vidéo prises ou analyser le flux optique. L'installation de traitement de données 205 calcule ou détermine le flux optique entre deux images qui se suivent dans le temps. La figure 3 montre un parking 301. Le parking 301 est 20 équipé du système 201 de la figure 2. La figure 4 montre une première caméra vidéo 403 et une seconde caméra vidéo 405 surveillant une zone de liaison 401 d'un parking. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont, par exemple, fixées au plafond (situation non représentée). 25 La première caméra vidéo 403 a une première plage de vision 407. La seconde caméra vidéo 405 a une seconde plage de vision 409. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont installées pour que les deux plages de vision 407, 409 se chevauchent dans une zone de chevauchement 411. Cette zone de chevauchement 411 fait partie du fond 401. 30 Directement à gauche à côté de la seconde caméra vidéo 405, une source lumineuse 413 éclaire la zone de chevauchement 411 de la direction de la seconde caméra vidéo 405. S'il n'y a pas d'objet en relief sur le sol 401, cela signifie que les deux caméras vidéo 403, 405 voient ou saisissent la même zone 35 de chevauchement 411. Cela signifie également que les deux caméras 3059137 16 vidéo 403, 405 reconnaissent ou voient la même information d'image de la zone de chevauchement 411. Les deux caméras vidéo 403, 405 prennent chacune des images vidéo de la zone de chevauchement 411 ; ces images vidéo sont 5 rectifiées. S'il n'y a pas d'objet en relief dans la zone de chevauchement 411 entre les caméras vidéo 403 et 405, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas l'une de l'autre, du moins elles ne diffèrent pas au-delà d'une plage de tolérance donnée (tolérance prédéfinie). Dans ce cas, on ne constate aucune différence si bien que l'on ne détecte aucun objet en 10 relief. La zone de chevauchement 411 se trouve, par exemple, dans une zone de circulation du parking. Cela signifie, par exemple que des véhicules peuvent passer sur la zone de chevauchement 411. La figure 5 montre les deux caméras vidéo 403, 405 qui 15 saisissent un objet en relief 501. L'objet en relief 501 a des côtés oppo- sés 503, 505 : le côté 503 est appelé ci-après côté droit (en se référant à la feuille du papier de la figure). Le côté 505 sera appelé ci-après, côté gauche (toujours en se référant à l'orientation de la feuille de papier). En général, les objets en relief sont différents selon les 20 côtés. Cela signifie également que l'objet en relief 501 apparaît diffé- remment sur le côté droit 503 et sur le côté gauche 505. L'objet en relief 501 se trouve sur le sol 401. L'objet en relief 501 se trouve entre la zone de chevauchement 411 et les deux caméras vidéo 403, 405. 25 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 rectifiées diffèrent, ce qui permet de détecter une différence et cela signifie que l'on détecte un ob- 30 jet en relief 501. Les différences dépassent ici la tolérance prédéfinie. Comme il y a la source lumineuse 413, le côté droit 503 est éclairé plus fortement que le côté gauche 505. Il en résulte l'avantage que les images vidéo prises et rectifiées diffèrent en luminosité. On peut détecter efficacement les différences de luminosité, ce qui 3059137 17 permet de reconnaître efficacement cette différence et permet ainsi de détecter efficacement l'objet en relief 501. L'objet en relief 501 est, par exemple, un véhicule qui cir- cule sur le sol 401 du parking. Les côtés 503, 505 sont, par exemple, 5 l'avant et l'arrière du véhicule ou le côté droit et le côté gauche. Si un objet non en relief, c'est-à-dire un objet plat ou à deux dimensions se trouve sur le sol 401, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas l'une de l'autre en général à l'intérieur de la plage de tolérance. Un tel objet à deux dimensions est par exemple une feuille de 10 papier ou une feuille de végétation. Dans ce cas il s'agit certes d'un ob- jet même si cet objet n'est pas en relief et qui se trouve sur le sol 401 ; cet objet ne sera pas détecté dans les images vidéo rectifiées à cause du manque de différences (les différences sont inférieures ou égales à la tolérance prédéfinie). Ainsi, cela n'est pas déterminant pour la sécurité, 15 car, en général les véhicules peuvent passer sur de tels objets sans re- lief. Les véhicules peuvent passer sur une feuille de papier ou une feuille de végétation sans que cela ne constitue une situation dangereuse ou un risque de collision contrairement à un objet en relief qui est, par exemple, un piéton ou un cycliste ou un animal ou un véhicule. 20 En effet, le véhicule ne doit pas entrer en collision avec un tel objet. Les caméras vidéo 403, 405 permettent de prendre des images vidéo qui sont analysées selon les explications données ci-dessus pour permettre de détecter un objet en relief dans les images vidéo. On vérifie un objet en relief en utilisant l'analyse du flux 25 optique des images vidéo. Si cela n'est pas possible on considère que l'objet en relief tel que détecté n'est pas un objet réel. Par exemple, on prévoit un ou plusieurs critères qui, s'ils sont remplis, permettent de considérer que, selon l'analyse, on a détecté un objet dans les images vidéo. 30 L'un des critères est, par exemple, qu'une image vidéo rectifiée, différente d'une unique caméra vidéo suffit déjà pour détecter un objet en relief indépendamment de ce que les autres caméras vidéo prennent des images vidéo différentes ou identiques. 3059137 18 Un autre critère prévoit, par exemple, que toutes les ca- méras vidéo doivent prendre une image vidéo différente pour détecter un objet en relief. Un autre critère est, par exemple, le fait que pour (n) ca- s méras vidéo (n étant 3), il faut que (m) caméras vidéo prennent des images vidéo différentes (m>1 et REVENDICATIONS1°) Procédé de détection d'u objet en relief (501) dans un parking (301) en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de manière répartie dans l'espace du parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411), procédé caractérisé par les étapes suivantes consistant à : a) prendre (101) les images vidéo de la zone de chevauchement (411) à l'aide des caméras vidéo (203), b) analyser (103) les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace, et c) effectuer (105) une analyse de flux optique des images prises pour qu'à la détection d'un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises, vérifier l'objet en relief détecté, qui se dé- place, en utilisant l'analyse du flux optique. 2°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape c) consiste à vérifier s'il y a un flux optique aux endroits des images vidéo prises, et auxquelles, en se fondant sur l'analyse selon l'étape b), on n'a détecté aucun objet en relief. 3°) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape c) (105) consiste à déterminer les vecteurs de flux optique asso- ciés à l'objet en relief détecté en vérifiant la plausibilité des vecteurs de flux optique pour vérifier l'objet en relief, détecté à l'aide de l'analyse de flux optique. 4°) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la vérification en plausibilité des vecteurs de flux optique consiste à vérifier si les vecteurs de flux optiques sont différents et dans l'affirmative, déterminer une différence correspondante entre les vecteurs de flux op- 3059137 25 tique et en fonction de la différence ainsi déterminée, vérifier l'objet en relief détecté. 5°) Procédé selon la revendication 3 ou 4, 5 caractérisé en ce que si la vérification de la plausibilité des flux optiques montre qu'au moins deux des vecteurs de flux optique sont orientés dans des directions opposées, on estime que l'objet en relief détecté n'est pas réel de sorte que l'objet en relief, détecté n'est pas ensuite vérifié par l'analyse de flux op- 10 tique. 6°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape c) (105) comprend la détermination de la vitesse de l'objet, cette 15 vitesse d'objet, déterminée étant comparée à un seuil de vitesse d'objet prédéfini et en fonction de cette comparaison, on constate que l'objet en relief détecté est un objet réel. 7°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, 20 caractérisé en ce que dans l'étape c) (105) consiste à déterminer le mouvement d'un objet en relief détecté et déterminer si le mouvement de l'objet en relief détecté est plausible et en fonction de cette vérification de plausibilité, estimer que l'objet en relief détecté est réel. 25 8°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape c) (105) comprend le classement de l'objet en relief détecté et en fonction de ce classement on constate que l'objet en relief détecté est un 30 objet réel. 9°) Procédé selon l'une des revendications précédentes rattaché à la revendication 6 ou à la revendication 8, caractérisé en ce qu' 3059137 26 en fonction du classement on prédéfinit un seuil de vitesse spécifique à l'objet comme seuil de vitesse prédéfini pour la comparaison. 10°) Procédé selon l'une des revendications précédentes rattaché à la 5 revendication 7 et à la revendication 8, procédé caractérisé en ce qu' on détermine si le mouvement déterminé est plausible pour l'objet classé. 10 11°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que si l'objet en relief détecté n'a pas été vérifié par l'analyse de flux optique, on commande une ou plusieurs des actions suivantes consistant à : arrêter tous les véhicules circulant sans conducteur dans le parking 15 (301), attribuer un personnel de service aux caméras vidéo (203), effectuer un contrôle de fonctionnement des caméras vidéo (203), adapter une trajectoire de consigne respective aux véhicules circulant sans conducteur dans le parking (301) pour contourner le seg- 20 ment du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), fermer le segment du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), fermer le niveau du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), et 25 envoyer un message de défaut à un opérateur par un réseau de communication. 12°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que 30 pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, selon l'analyse de l'étape b) (103) on effectue les étapes suivantes consistant à : rectifier les images vidéo prises, comparer entre elles les images vidéo rectifiées respectives pour reconnaître la différence dans les zones de chevauchement (411) prise, et 3059137 27 - détecter un objet en relief qui se déplace en se fondant sur la comparaison. 13°) Procédé selon l'une des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce que la zone de chevauchement (411) contient une zone de circulation des véhicules. 14°) Système (201) pour détecter un objet en relief (501) qui se trouve 10 sur un emplacement de stationnement (301), le système (201) étant réa- lisé pour appliquer le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13. 15°) Parking (301) comportant le système (201) selon la revendication 14. 16°) Programme d'ordinateur comportant un code programme pour appliquer le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque le programme d'ordinateur est appliqué par un ordinateur. 15 20