FR 2832210 A1 20030516 FR 0114686 A 20011114 L'invention concerne un système de détection pour la protection des êtres humains, principalement des employés travaillants à proximité de zones dangereuses, notamment des tapis roulants, menant vers des broyeurs ou des presses hydrauliques, sur lesquels les employés ont un risque de chute. Le système de protection est basé sur le suivi temps réel de la position des personnes sur une séquence d'image vidéo acquise par deux caméras couleurs dans le spectre visible, à partir de la reconnaissance de la couleur particulière de leurs vêtements de travail, notamment les éléments jaunes fluorescents de signalisation ; cette couleur étant très remarquable dans les sites industriels. Néanmoins, ce système étant libre de toutes contraintes extérieures industrielles, il peut sécuriser tous types de machines-outils dangereuses pour l'homme par l'adaptation de la couleur à détecter, le principe de la détection restant le même quelle que soit la couleur à détecter. Il existe déjà un système basé sur un principe similaire ( caméra vidéo pour surveillance Brevet NO : EP 0 179 252 A2), mais où la différence principale de l'invention décrite ici, est l'absence de danger identifié par un objet en mouvement (Bras de robot), et ce n'est uniquement par le suivi de l'être humain que l'on peut détecter un risque potentiel pour celui-ci et non pas, comme décrit dans le brevet pré cité, la vérification d'un écart fixe entre l'objet considéré comme étant le danger et l'être humain. L'invention représentée par le brevet NO : EP 0 179 252 A2 est inapplicable dans le problème résolu par l'invention décrite ci-après. La protection du personnel dans des sites industriels soumis à un environnement perturbé par des pollutions sonores, électromagnétiques ou poussiéreuses est un problème où les systèmes de détection sont soumis à d'importantes contraintes, car peu de systèmes peuvent se vanter d'être insensible à cet environnement. Lorsque le système de protection est de conception simple, le personnel rencontre un frein à la réalisation de son métier et donc, le système de sécurité est inhibé au détriment de sa protection lors du travail sur zones dangereuses. Le cas du tapis roulant est particulier et plus contraignant en ce qui concerne la détection, le tapis roulant transportant des matériaux de différentes couleurs, formes, tailles, et matières. Le personnel peut circuler à proximité du tapis roulant, et même y être dessus lorsque le tapis avance à vitesse très lente. C'est notamment le cas dans des sites de recyclage papiers, cartons, bois, boites de conserves, plastiques ou autres déchets recyclables. Suivant le contexte du site industriel, ce personnel, des suites d'un malaise ou d'un accident, peut tomber sur le tapis roulant, et se retrouver enfoui ou non par les matériaux circulants sur celui-ci, puis être entraîné vers les broyeurs ou presses hydrauliques en fonctionnement. Le cas le plus défavorable se trouve dans les usines de recyclage de papier, carton : le tapis roulant se trouve entre 60 et 80 centimètres sous le niveau du sol, afin de pouvoir le charger directement par une benne de camion ou un mini tracto-pelle, le personnel pouvant être amené à descendre sur le tapis roulant afin de trier les matériaux indésirables présents dans les déchets à recycler. Dans la description de ce système, j'utilise pour exemple général le cas d'une protection de personnel situé sur un site de recyclage, cas le plus contraignant. Les systèmes de protection généralement utilisés pour détecter ou empêcher une chute sur le tapis roulant sont les suivants : (Systèmes déjà implantés ou en cours de test) 1. Système de harnais pour les employés avec un lien glissant sur un câble libre. Les employés sont reliés par un ombilical à un câble. L'inconvénient de ce système est l'aggravation des blessures car l'homme risque d'être traîné sur le tapis. De plus ce câble est une entrave aux mouvements du personnel donc il entraîne une probabilité de chute supérieure. 2. Un câble est tendu au-dessus du tapis en aval de la zone de travail afin que la personne, qui tombe sur le tapis roulant, puisse attraper ce filin qui est relié à un arrêt d'urgence du tapis roulant. Le principal problème de ce système est qu'il faut que la personne soit consciente. 3. Un système de détection évolué porté par l'employé permettant sa détection dans une zone prédéfini du tapis roulant. Cet élément peut être de nature émettrice (par exemple un mini-émetteur) ou passive (par exemple une ceinture magnétique ou une puce de signalisation). Les problèmes de ces systèmes restent le port d'objet annexe sur les vêtements des employés, imposants une contrainte supplémentaire à leurs habitudes de travail ou entraînant un coût supérieur. Le risque de perdre l'élément de détection, sa destruction suite à un écrasement ou les perturbations électromagnétiques des moteurs des tapis et broyeurs engendrent un risque de fausse détection voire d'absence de détection. Les contraintes sur le personnel devant être réduites aux maximums pour éviter des oublis volontaires , les solutions précédentes ne permettent pas de remplir de façon satisfaisante les conditions de surveillance et de protection du personnel, de façon purement passive. La présente invention évite le maximum de contraintes sur le personnel (pas de modification de leur façon de travailler ou de port de système annexe). Le système décrit ci-après se préserve des perturbations de l'environnement industriel dans lequel il est implanté, car il est basé sur un système optique, et assure sa fonction première qui est de sécuriser les employés vis à vis du risque encouru. Ce système permet d'éviter des accidents par la détection d'une personne, consciente ou non, tombée sur le tapis roulant et/ou de le détecter s'il se retrouve enseveli. Le procédé de détection cumule trois modes combinés et permet de localiser des personnes suivant trois cas différents. 1. cas : S'il y a déplacement d'une personne vers une zone dangereuse (zone prédéfinie sur le tapis roulant) et qu'elle atteigne cette zone alors il y a détection, signalisation et arrêt des machines outils et tapis roulants. 2. cas : S'il y a enfouissement de la personne sous les matériaux, son absence parmi les X présentes dans le champ de la caméra déclenche une détection, signalisation et arrêt des machines outils et tapis roulants. 3. cas : S'il y a un nombre anormalement important de personnes autour de la zone de travail (par exemple dans le cas de visite d'école ou passage de personnel ne devant pas se trouver à cet endroit), ce surnombre visible dans le champ de la caméra permet d'anticiper un éventuel problème de chute dû à cette affluence. On effectue alors, une signalisation et un arrêt des machines et tapis roulant. Le système est constitué de deux caméras vidéos couleurs (FIGURE 1 A et B) opérants dans le spectre visible, d'une carte d'acquisition vidéo (FIGURE 1 D) ainsi que d'un calculateur (micro-ordinateur FIGURE 1 F) avec un logiciel de traitement d'image réalisé suivant des algorithmes propres au système (FIGURE 7). Une mesure de l'intensité lumineuse reçue par la caméra est effectuée afin de modifier les valeurs d'étalonnage du logiciel suivant les conditions de luminosité et d'éclairement du site (FIGURE 1 C et G). De plus, afin de palier à l'environnement poussiéreux (principal problème d'encrassement de la caméra), un système de ventilation (FIGURE 1 M) regroupant filtrage amont (par bain d'huile FIGURE 1 L et filtre mousse FIGURE 1 K), refroidissement du calculateur, et soufflante pour la caméra est intégrée dans la partie basse de la mécanique du système (FIGURE 1 J). Les caméras visualisent la zone de travail des ouvriers et ont un angle d'élévation de l'ordre de 30 à 50 degrés pour avoir une vue plongeante sur la zone à contrôler. Il y a une caméra principale (FIGURE 1 A) et une caméra secondaire (FIGURE 1 B). Les deux caméras sont placées de telle façon que leurs axes respectifs forment un angle de 90 sur un plan horizontal pour réaliser un contrôle éventuel du champ de vision de la première caméra (la caméra principale) sur la zone sensible (Équivaut à reconstituer une image tridimensionnelle de la zone à contrôler). Un système de signalisation ainsi qu'un contact électrique de détection pour couper le tapis roulant et les machines outils sont fournies en sortie du calculateur à travers des cartes électroniques qui interfacent les signaux numériques aux commandes de puissance (FIGURE 1 E, G et H). Les images des caméras sont acquises l'une après l'autre. L'instant séparant les deux images des deux caméras entre elles représente le temps d'acquisition du calculateur (Deux lectures de la carte d'acquisition). On considérera que les deux images fournies au calculateur ont été prises au même instant (Temps d'acquisition négligeable, inférieur à 40 millisecondes). Le principe de traitement des images (FIGURE 7) est le suivant : dans un premier temps, on analyse l'ensemble des pixels de l'image et on modifie uniquement les pixels se rapprochant de la couleur dominante des éléments de signalisation de leurs vêtements (ou gilets de signalisation), principalement le jaune fluorescent (Couleur jaune visualisée par la caméra). On compare chaque pixel de l'image à deux valeurs correspondantes à un encadrement de la valeur de jaune visualisée (La couleur d'un pixel est codé sur trois nombres représentants le Rouge, le Vert, et le Bleu). Si les pixels sont proches du jaune fluorescent, ils sont transformés en jaune pur. Les pixels qui sont différents sont transformés en pixels noir ou en une autre couleur. Afin que la luminosité ambiante ne vienne pas perturber la méthode d'analyse de la couleur, l'information d'une photodiode dirigée vers la zone à surveiller qui transmet son information de luminosité extérieure à travers un convertisseur Analogique/Numérique, permet de mesurer l'intensité lumineuse perçue par la caméra et de modifier en temps réels les bornes extrêmes de la couleur jaune fluorescente à analyser. Ces deux valeurs sont auto-ajustables en fonction de la luminosité du site industriel afin d'adapter la couleur vue par la caméra. En effet, le jaune fluorescent, en fonction de l'intensité lumineuse, peut être perçu différemment par la caméra (Jaune très clair au jaune-vert fluorescent). dans un deuxième temps, on applique à l'image un effet mosaïque de 4 pixels de coté et on effectue un filtre sur les carrés disposant de pixel jaune (FIGURE 2 A). Si chaque matrice de pixels (4 X 4) contient un nombre suffisant de pixels jaunes (filtre sur la densité de pixels sur la surface représentée par le carré 4X4 pixels) on remplace l'ensemble des pixels de la matrice en une couleur unique, jaune (FIGURE 2 D). Si le nombre de pixel jaune est inférieur à la densité attendue, alors on remplace l'ensemble des pixels par l'autre couleur choisie. Ensuite, on élimine les matrices de couleur X (FIGURE 2 D) isolées dans l'image, ce qui équivaut à enlever les carrés isolés de couleur X ou Y présent au milieu de surface de couleur Y ou X (Absence de matrice de couleur X dans l'environnement proche de la matrice concernée). Les surfaces supérieures à une matrice sont conservées dans l'image (FIGURE 2 B et C), ce qui équivaut à un filtrage sur la densité des matrices en présences. dans un troisième temps, on regroupe parmi l'ensemble des carrés restants les matrices de couleur jaune afin de les regrouper en surface. Chaque surface contient les coordonnées des carrées qui la compose (abscisse X, ordonnée Y). Si la surface est trop petite (Par exemple inférieure à une valeur Z prédéfinie), elle est éliminée car non significative d'un vêtement d'employé (FIGURE 3 A), ce qui équivaut à un filtrage sur la densité des surfaces. De l'ensemble de ces matrices, on ressort des groupes de surface jaune qui ont une forme quelconque (FIGURE 3 A B). On modélise ces surfaces en forme de carré. Pour cela on garde uniquement les valeurs les plus petites et les plus grandes des abscisses et des ordonnées des matrices présentes dans la surface (Xmn, Xmax, Ymin et Ymax trouvés), de façon à garder en mémoire un minimum de coordonnée de la surface par rapport à l'ensemble des coordonnées des matrices présentes dans cette surface (FIGURE 4). On peut à partir de ce traitement positionner la forme représentant un individu sur l'image vu par la caméra, à partir des coordonnées de la surface modélisée qui sont : (Xmin, Ymin), (Xmax, Ymin), (Xmin, Ymax), (Xmax, Ymax)' Dans un quatrième temps, on garde une séquence d'image acquise par le calculateur de profondeur fixe (par exemple cinq images) et on effectue une mémorisation glissante des images acquises en temps réel (FIGURE 5). Lorsqu'on a défini les surfaces présentes sur chaque image (FIGURE 6 B), on les comptabilise et on mémorise le nombre de personnes (représenté par les surfaces jaunes) présentes sur l'image prise par la caméra (FIGURE 6). Le positionnement de chaque surface par rapport aux images précédentes permet de connaître le déplacement des employés. La direction peut être calculée à partir des coordonnées minimums ou maximums en soustrayant les coordonnées des angles de la surface (par exemple en soustrayant les coordonnées minimums : Xdir = Xmj. n t-Xmm t-l et Ydir = Ymintt Ymin t-l). Lorsqu'une surface atteint la zone de détection (Ymn = 0 et Xmin > Xborne min et Xmax FIGURE 6 A), il y a activation d'une boucle pour signalisation d'accident (FIGURE 6 E). Si, sur l'image acquise à l'instant t, une des surfaces a disparue, il y a potentiellement enfouissement (Nombre de surface comptabilisée inférieure dans l'image acquise à l'instant t) (FIGURE 6 C). L'enfouissement est détecté uniquement si la surface qui disparaît n'est pas au bord de l'image acquise à l'instant t-1 (Une des coordonnées de la surface différente de X = 0, Y = 0, X = Xmax de l'image, et Y = Ymax de l'image). Dans le cas où une des coordonnées de la surface serait égale à une des coordonnées extrêmes de l'image, la personne est simplement sortie du champ de la caméra, et on considère qu'elle est hors de danger car suffisamment loin de la zone à risque (FIGURE 6 D). Pour qu'il y ait déclenchement de la détection, signalisation et arrêt des machines-outils et du tapis, on applique une recherche d'absence de la personne sur la séquence d'images mémorisées. Si la personne est absente sur les X-l images mémorisées (quatre images pour cet exemple) alors il y a effectivement enfouissement. Cette vérification supprime le doute correspondant à un objet qui ferait écran temporairement entre la personne qui a disparu et la caméra. Ce problème est en réalité nul, car les deux caméras doivent posséder un angle de vision orthogonal entre-elles pour obtenir une image tridimensionnelle et ainsi éviter les fausses détections. L'ensemble des traitements est appliqué à une seule caméra (la principale), la deuxième évitant, dans ce système, les fausses détections ou pour confirmation d'une détection. Dans ce cas, on effectuera le traitement sur l'image captée par la deuxième caméra en même temps que celle captée par la première caméra. Si un nombre de personne supérieur est présent autour de la zone de travail considérée comme dangereuse, le nombre de surface jaune présente dans l'image va augmenter et dépasser un certain seuil (Nombre de personne autorisée à être présent sur la zone de travail). Il y a prévention d'un problème susceptible de survenir, donc, signalisation et arrêt des machines outils et tapis. La présente invention est susceptible d'être installée dans des centres de recyclage ou des centres d'extraction de minerais ou dans des zones aéroportuaires ou tout autre site susceptible de contenir un tapis roulant menant vers un appareillage dangereux pour l'homme. REVENDICATIONS 1-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses ne pouvant pas être contrôlées facilement (Danger ne provenant pas d'un objet identifié), basé par l'emploi d'une caméra vidéo couleur dans le spectre visible caractérisé par un traitement d'images en temps réel pour détecter la couleur des éléments de signalisation des vêtements des employés travaillant sur zone dangereuse, sans ajout d'objet de détection particulier, étant principalement le jaune fluorescent, et qui consiste à : - Rechercher dans un premier temps les zones de couleur représentants les employés, de les modéliser afin de situer les X personnes présentes sur l'image en effectuant un premier filtrage sur la couleur de chaque pixels de l'image, puis en effectuant un effet mosaïque (FIGURE 2), ensuite en réalisant un filtrage sur la densité des matrices de pixels trouvés (FIGURE 3) et sur la densité des surfaces reconstituées et enfin en modélisant les surfaces conservées (FIGURE 4). D'effectuer une mémorisation glissante sur X images (FIGURE 5) prises par la caméra pour vérifier l'évolution du déplacement des surfaces de couleur (FIGURE 6 B D) ou la disparition des surfaces de couleur dans l'espace temps (FIGURE 6 C), ainsi que d'anticiper un éventuel problème dû à un surnombre de personne dans la zone de travail. 2-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon la revendication 1 et caractérisé par la recherche des pixels dont la couleur est comprise entre deux bornes, représentant deux valeurs extrêmes de la couleur jaune fluorescent auto-ajustable issue de la mesure de l'intensité lumineuse de la zone à contrôler à partir d'une photodiode dirigée vers cette zone. 3-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon les revendications 1 et 2 et caractérisé par des filtrages successifs, après avoir effectué un effet mosaïque, sur une densité de pixel, puis sur les matrices de couleur et enfin sur une densité de surface de couleur représentant la couleur jaune fluorescent. 4-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon les revendications 1 à 3 et caractérisé par une modélisation des surfaces de couleur, modélisé en forme de carré, et ayant pour caractéristique les coordonnées des 4 coins du carré. 5-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon les revendications 1 à 4 et caractérisé par la recherche, sur les images mémorisées, du déplacement d'une des surfaces de couleur vers une zone de l'image dite zone de détection, recherche effectuée à partir des coordonnées des surfaces modélisées par rapport aux coordonnées de l'image, afin de signaler et de stopper l'ensemble des machines dangereuses. 6-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon les revendications 1 à 5 et caractérisé par la recherche sur les images mémorisées de l'absence de surface de couleur présente sur les X-l images mémorisées correspondant à l'enfouissement d'une personne. 7-Procédé de détection pour la sécurité des êtres humains travaillants dans des zones dangereuses selon les revendications 1 à 6 et caractérisé par la recherche sur les images mémorisées d'une trop forte concentration de surface de couleur présente sur les X-l images mémorisées correspondant à un nombre de personne trop élevé autour de la zone dangereuse. Cette recherche permet d'anticiper une éventuelle chute due à une affluence de personne dans la zone de travail.