カメラによって観察された光景の測光モデルを更新するための装置であって、前記測光モデルが、前記カメラにより提供された画像の画素内又は画素のブロック内に、測定可能な物理的規模の少なくとも1つのガウスモデルを含み、前記ガウスモデルが前記物理的規模の平均及び分散により定義され、前記装置が:-前記画像の前記画素内又は画素のブロック内で測定された前記物理的規模の現在値に基づき、前記平均を計算するための手段であって、前記手段が閉ループにおいて搭載された第一の加算器4を含む手段と、-前記物理的規模の前記平均と現在値との差を測定する手段であって、前記手段が第二の加算器2を含む手段と、-差を減らすための手段であって、前記手段が自動制御装置25を含む手段とを備え、前記モデルが前記物理的規模の変動速度に関係なく、前記観察された光景に対して正確なまま保たれるために、前記第一の加算器、前記第二の加算器、及び前記自動制御装置が、前記観察された光景の安定期間中にゆっくりと前記モデルを更新し、前記観察された光景の移行期間中に速く前記モデルを更新するように、前記第一の加算器4の閉ループ制御内に集められ、前記自動制御装置25がPI、又はPD、あるいはPID調整器を含むことを特徴とする装置。前記カメラが固定され、前記観察された光景がバックグラウンドの光景であり、前記装置が、前記画像内で前記バックグラウンドの光景上に重ねられた事象を検出するために、前記カメラにより提供された前記画像から前記測光モデルを差し引くための手段を備えることを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記物理的規模が明度又は色成分であることを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記PID調整器が高橋メソッドにより調整されることを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記自動制御装置25が:-比例修正器と、-PID修正器と、そして-少なくとも1つのセレクターであって、○前記観察された光景の安定期間中に前記比例修正器に切り替え、○そして前記観察された光景の移行期間中に前記PID修正器に切り替えるための、少なくとも1つのセレクターとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の装置。セレクターが、所定の期間中に:-起こりそうもない事象が検出された場合は、前記PID修正器に切り替え、-起こりそうな事象が検出された場合は前記比例修正器に切り替えることを特徴とする、請求項5に記載の装置。起こりそうもない事象が、所定のしきい値未満である発生確率を持つ事象であることを特徴とする、請求項6に記載の装置。本発明の主な目的は、前述の欠点を緩和することである。それはバックグラウンドをモデル化するために今のところ使用されているガウスモデルが、確率的モデルであるという確認から出発する。その理由で、一定の現実性を反映させるため、確率論的数学の基本を尊重することが必要である。従って、適切だと考えられることができるように、ガウスモデルは十分な量のデータをモデル化しなければならない。逆に、ガウスモデルはまた、モデル化された光景における照明の大きな変化の後に、その適切性を保持するため、十分に速く適合しなければならない。一方で、従って学習係数は固定されてはならないが、しかしそれは来歴を考慮に入れながら、到来するデータの変動に応じて適合しなければならない。他方で、例え一定の状況において、モデル化されるべき照明の変化が全体的であっても、多くの場合においてそれらは局部的な現象である。モデルの更新速度は、それゆえ局部的なパラメータに依存しなければならない。この二重の確認に基づいて、本発明は光景の局部的推進力に依存し、従って明度の速い変化に応答する傾向がある、ガウスモデルを更新するための戦略を提案する。従って、本発明の主題は、カメラによって観察された光景の測光モデルを更新するための装置である。測光モデルは、カメラにより提供された画像の画素内又は画素のブロック内に、測定可能な物理的規模の少なくとも1つのガウスモデルを含む。ガウスモデルは物理的規模の平均及び分散により定義される。本装置は、画像の画素内又は画素のブロック内で測定された物理的規模の現在値に基づき、平均を計算するための手段を備え、これらの手段は閉ループにおいて搭載された第一の加算器を含む。本装置はまた、物理的規模の平均と現在値との差を測定する手段を備え、これらの手段は第二の加算器を含む。本装置はまた差を減らすための手段を備え、これらの手段は自動制御装置を含む。第一の加算器、第二の加算器、及び自動制御装置は、観察された光景の安定期間中にゆっくりとモデルを更新し、観察された光景の移行期間中に速くモデルを更新するように、第一の加算器の閉ループ制御内に集められる。従って、モデルは物理的規模の変動速度に関係なく、観察された光景に対して正確なまま保たれる。自動制御装置はPI比例積分Proportional-Integral、又はPD比例微分Proportional-Derivative、あるいはPID比例積分微分Proportional-Integral-Derivative調整器を含む。例えば、カメラは固定されることができ、観察された光景はバックグラウンドの光景であり、装置は前記画像内でバックグラウンドの光景上に重ねられた事象を検出するために、カメラにより提供された画像から測光モデルを差し引くための手段を備え得る。例えば、物理的規模は明度又は色成分であり得る。例えば、PID調整器は高橋Takahashiメソッドにより調整され得る。別の好適な実施形態において、自動制御装置は比例修正器、PID修正器、及び観察された光景の安定期間中に比例修正器に切り替え、そして観察された光景の移行期間中にPID修正器に切り替えるための、少なくとも1つのセレクターを含み得る。有利には、セレクターは所定の期間中に、起こりそうもない事象が検出された場合は、PID修正器に切り替え、起こりそうな事象が検出された場合は比例修正器に切り替え得る。例えば、起こりそうもない事象は、所定のしきい値未満である発生確率を持つ事象であり得る。明度の変化にもかかわらずバックグラウンドを適切に保ち、バックグラウンドモデルを永久に使用できるようにすることに加えて、本発明は、それが単純な設計で、数多くのしきい値とパラメータの、事前の及び経験的較正を必要としない、堅牢で信頼性の高いバックグラウンド除去システムを可能にするという、主要な利点もまた有する。本発明のその他の特徴及び利点は、添付図に関連してなされている、以下の記述の助けで明らかになるであろう。その平均と分散により特徴付けられる、単純なガウス分布によるビデオストリームなどの、ノイズの多い信号のモデル化を選択することが、一見したところ適切な考えだとしても、多重ビデオシーケンスの研究は、この原理に疑問を呼ぶことをもたらす。具体的に、様々な物理的規模における突然の変化は、それらが例えば直線的変化、又は明度のレベルを通じたものであろうと、あるいはそのようなアプローチによってモデル化され得ない、RGB赤、緑、青又はHSV色相、彩度、及び明度の色要素であろうと、観察され得る。従って、それによるとシーケンスのバックグラウンドのモデル化に関する理想的モデルはガウスモデルであるという前提は、必ずしも正確ではない。時とともに明確に異なる2つのタイプの期間は、ビデオ信号において識別され得る。観察された光景の安定性の期間と今後呼ぶ第一のタイプは、ガウスモデルによって完全にうまくモデル化され得る。観察された光景の移行の期間と今後呼ぶ第二のタイプは、大きな変動の全ての瞬間を包含する。本発明の1つの目的は、安定性の期間中にゆっくりと、そして移行の期間中に速くバックグラウンドモデルを更新することにより、この二重性に対応することである。このために、本発明は、各々の画像により提供される情報のおかげで、ガウスモデルがそれに対してロックされるlocked発展的構成要素として、最良にモデル化することが望まれるバックグラウンドを考慮することを提案する。従って、更新は自動制御の問題として見なされ得る。自動のとき、制御は、その主な目的がシステムの設定点に対して、そのシステムの動作を安定化させ、改善することにある方法である。制御システムの基本原理は、制御されるべき物理的規模の真の値と、達成することが望まれる設定点の値との間の差を測定し、そしてこの差を低減するために1つ以上のアクチュエータに加えられる、適切な指令を計算することである。図1はブロック線図により、加算器4を有利に備え得るシステム1を制御するために使われることができる、従来の装置の1つの例示的実施形態を説明し、加算器4はそれが受け取るサンプルのガウス分布の加重平均μを計算するために、その出力と入力が直接つながれている閉ループにおいて搭載され得る。従って、システム1はバックグラウンドモデルを実施するために使用され得る。ここで再び有利には、システム1は加算器2の助けにより、それ自体が閉ループ制御内に集められ得る。従って、現在の瞬間tにおいて、閉ループ制御は加算器2からの入力としてサンプルχtを受け取る。瞬間t1において、閉ループ制御はシステム1の出力として、瞬間tまでに至るサンプルのガウス分布の加重平均を提供し、この平均はμt1と書かれる。加算器2は出力として、瞬間tにおけるサンプルχtと、瞬間tまでに至るサンプルの加重平均との間の、現在の瞬間tにおける誤差を提供し、この誤差はεtと書かれる。言い換えれば、εt=χt-μtである。閉ループ制御はまた、入力としてεtを受けるために置かれる、学習係数kの比例補整器5を含む修正装置3もまた備える。比例補整器5は、μt1=μtytとなるように、誤差εtを修正することを可能にし、ここでyt=kεtは修正項である。1つだけの比例補整器を含むそのような装置の欠点、特にその限られた応答時間及び静的誤差の持続は知られている。具体的に、重み付け係数を乗じられた新しい到来データは、単純な加算の助けでガウス分布へと組み込まれる。その結果、システム1がバックグラウンドモデルであるとき、特にその移行期間中、このモデルは余り有効でない。具体的には、経験的に調整された重み付け係数kが小さ過ぎる場合、それはビデオストリーム内で観察され得る速い変動に追従できない。逆に、大き過ぎる係数kは、理論的観点及び実用的な結果に関しての両面から、モデルの整合性を危うくし、そのモデルは余りに容易に漂流する。この確認に基づき、本発明は下記に例証されているように、安定性の期間中にゆっくりと、そして移行期間中に速くバックグラウンドモデルを更新できるようにする、より複雑なモジュールにより、比例補整器5を置き換えることを提案する。図2はブロック線図により、安定性の期間中にゆっくりと、そして移行期間中に速くモデルを更新するために、バックグラウンドモデルを実施するシステム1を制御するための、本発明による装置の原理を説明している。それは有利には、図1に例証される比例補正器5の代わりに、これ以降学習速度調整器learningspeedregulatorを表わすRVAと呼ぶ、学習速度を調整するモジュール25の使用に関し得る。本発明によるRVA25は、自動制御装置に基づいて様々な方法で実施され得る。以下で説明されるように、RVA25は有利にはProportional-Integral-DerivativePID[比例積分微分]修正器から作られ得る。しかしRVA25はまた、内部モデル指令、状態復帰による指令、RST修正器、二次線形指令LQ、ガウス二次線形指令LQG、あるいは無限H指令からも作られ得る。RVA25はまた、将来の挙動を予想するために、システムの動的モデルの使用に基づく予測指令からも作られ得る。RVA25はまた、モデルの混乱及び誤差に関する安定性を確保できるようにする、堅牢な指令からも作られ得る。RVA25はまた、システムのモデルを更新するために、リアルタイムの識別を行なう適応指令からも作られ得る。RVA25はまた、ニューラルネットワーク又はエキスパートシステムからも作られ得る。RVA25はまた、線形化指令又はスライディングモード指令などの、AleksandrLyapunov理論を用いた非線形制御器からも作られ得る。RVA25はまた、出力において必要とされる軌跡を確実にするため、微分方程式及び、従って入力に対する必要な信号の計算の集積化を経由することなく、モデルを反転させることを可能にする、微分の常套方式による指令からも作られ得る。本発明の全ての実施形態において、それはオートメーション工学の世界から引き出された調整器のおかげで、各画像により提供される情報に基づく、ガウス分布のバックグラウンドモデルを制御することに関する。従って、それは以下に続く好適な例示的実施形態として、PID修正器に基づく調整器に関し得る。しかし、以下に続く例示的実施形態のPID修正器が、本発明の原理から逸脱することなく、PI修正器又はPD修正器などの、より単純な修正器によって置き換えられ得ることは、当業者の理解を超えないであろう。本発明による1つの例示的な閉ループ制御装置において、RVA25はPID修正器から有利に実施され得る。PID修正器は、それらの良好な修正性能及び堅牢さに関して知られている。誤差項εtはもはや単純に定数を乗じられないが、しかし3つの異なる効果を乗算され、更新方程式は次のようになる:平均μの推定を修正するために3つの動作が加えられる。比例項kpの係数は、図1の学習係数kと同じ効果を有する。それは主な修正を提供する。係数kp.kdの導関数の効果は、混乱の出現に対してアルゴリズムが素早く反応することを可能にする。データが速く変遷するとき、導関数の項は大きい。この動作は、大きな誤差が現われるとき、素早い変遷を得ることを可能にする。最後に、係数kp.kiの積分動作は長期動作である。理論的に、それは漸近的に誤差を打ち消す。この動作はそれゆえ静的誤差の除去を可能にする。本例示的実施形態において、この動作はデータと平均μとの間の長期誤差の除去を可能にする。係数kp、ki、及びkdの選定は重要である。特に、正しくない調整は不安定な応答を生じ得る。本例示的実施形態において、高橋の識別及び調整メソッドは、kp、ki、及びkdを選定するために有利に用いられ得る。具体的に、単純な識別テストに基づくこの方法は、その特性が既知である係数の調整を決定できるようにする。特に、この方法は速くて安定な応答を提供することに関して認められている。本発明による制御装置の別の例において、RVA25はPID修正器に結合された比例修正器から、有利に実施され得る。上記で説明されているように、ビデオ信号は安定性の期間及び移行の期間を含む。本例示的実施形態において、比例修正器は安定化期間中にバックグラウンドモデルの更新を管理し、他方でPID修正器は移行期間中にバックグラウンドモデルの更新を管理する。比例修正器とPID修正器の結合は、これ以降セレクターと呼ぶ、選定モジュールのおかげで行われ得る。システム1及び到来するデータχtの状態を考慮して、セレクターは2つの修正器の1つ又はもう1つの使用を可能にする。セレクターは状況に応じて使用される修正器、すなわち比例修正器又はPID修正器を有利に定義し得る。安定性の期間中に、更新は比例修正器の助けで行なわれることができ、それに対して移行期間中に、それはPID修正器の助けで行われ得る。この選択をするために、セレクターは有利には確率則に基づき得る。既定の機能の仕方は比例修正器の使用であってもよい。バックグラウンドをモデル化するために使用されるガウスモデルが、そのとき有効である。切り替えは、ガウスモデルが統計に関する初期設定として採られるときに行われ得る。例えば、検出のしきい値は、任意に1/1000に設定され得る。従って、セレクターは、例えば1/1000未満の発生の可能性を有する、起こりそうにない事象が検出された場合、ガウスモデルが初期設定として採られると考え得る。安定なモードへの復帰は、ガウスモデルが再び適切なとき、例えば起こりそうな事象が決められた期間にわたって生じたとき、行われ得る。本実施形態において、セレクターはそれゆえ、初期値に対する設定をテストするための一定数の確率則、及びどちらの修正器を使うべきかを選ぶ目的でのガウスモデルの適切性を含み得る。長期安定性の期間中、本装置はそれゆえ比例修正器のおかげで、図1に説明されているように正確に動作する。具体的に、重み付け係数を乗じられた新たに到来するデータは、単純な加算の助けで、バックグラウンドを表わしているガウス分布内へと組み込まれる。モデルの平均μを更新するための方程式は次の通りである:μn1=α.xn1-α.μn=α.xn1-α.α.xn-11-α2.α.xn-2...分散を更新するための方程式は同一である。従って、0.01の学習係数で、到来するデータは合計の僅か1に等しい重みを有する。他方で、短期の移行期間中に、本装置はPID修正器のおかげで、上記で説明されているように動作する。上述のように、上の好適な例示的実施形態のPID修正器は、例えばPI修正器又はPD修正器などの、より単純な修正器によって置き換えられ得る。従って本発明は、ガウスモデルの更新の役割に関する、完全に新しい解釈を提案する。これまで、モデルの更新は、モデル化されなければならないサンプルの、母集団を豊かにすることにあるステップだと見なされていた。データの各々の新しい項目には、全体の母数中のこのサンプルに対して置かれる信頼度又は重要度を反映する、重み付けが付与される。本発明はむしろ、最良にモデル化されなければならないバックグラウンドを、各画像により提供される情報のおかげで、ガウスモデルがそれに対してロックされるlocked発展的構成要素として考えることを提案する。このために、本発明は到来するデータの変動性のみの関数として、すなわちプログラミング又は経験的しきい値無しでガウスモデルの更新を可能にし、一方でガウスの確率論的モデルによって課される数学的制約を最も良く重んじる、産業のオートメーション工学の世界に端を発する調整器を利用する。従って本発明は、ガウスモデルの更新の計算において、モデルと現在のデータ間の差に比例する、比例誤差修正だけでなく、何よりも物理的規模を制御できるようにする一組の技術もまた用いる。言い換えれば、それは測光モデルを更新するために、産業のオートメーション工学の世界に端を発する複合の調整器を使用することに関する。調整されるべきシステムを表わす測光モデルは、それゆえ設定点を表わす、到来する画像データに対して制御される。上述の本発明による装置は又、それを動作させるのに必要なデータのみが、ガウスモデルの平均と分散に加えて、現在の画像解析によって提供されるデータであるという主要な利点を有する。そして、それは出力として、その平均と分散により定義される新たなガウスモデルを提供する。さらに、画像の局部的データのみが、その動作のために使用される。