BR112017011029B1 - Método de controle de um sistema de monitoramento de trânsito e unidade de processamento para um sistema de monitoramento de trânsito - Google Patents

Abstract

MÉTODO DE CONTROLE DE UM SISTEMA DE FISCALIZAÇÃO DE TRÂNSITO E UNIDADE DE PROCESSAMENTO PARA UM SISTEMA DE FISCALIZAÇÃO DE TRÂNSITO. A presente invenção refere-se a um método (500) de controlar um sistema de fiscalização de trânsito (200). O método (500) compreende as etapas de: capturar (504) as imagens primárias e as imagens secundárias com o tempo pela pluralidade de sensores estereoscópicos (100a a 100d); processar (508) uma primeira imagem e uma segunda imagem de um primeiro sensor estereoscópico (100a) da pluralidade de sensores estereoscópicos (100a a 100d), para produzir uma primeira imagem de altura delas por meio de uma unidade de processamento; analisar (512) a dita primeira imagem de altura para detectar um objeto móvel, tal como um veículo, localizado dentro da visão primária; e analisar (516) uma parte de uma visão primária de pelo menos uma primeira imagem, uma segunda imagem e /ou uma combinação das primeira e segunda imagens, capturadas por um segundo sensor estereoscópico (100b), com base no objeto móvel detectado na dita primeira imagem de altura, para determinar uma característica do objeto móvel.

Description

CAMPO TÉCNICO

[001] A presente invenção refere-se a um método de controle de um sistema de monitoramento de trânsito. Em particular, a presente invenção refere-se a um método de determinação de uma característica de um objeto móvel, tal como o número de eixos de um veículo. Além disso, a presente invenção refere-se a uma unidade de processamento para um sistema de monitoramento de trânsito, configurado para implementar um método de controle de monitoramento de trânsito. Uma concretização exemplificativa do método pode ser usada e/ou instalada em, por exemplo, um sistema de cobrança de pedágio em estrada.

ANTECEDENTES

[002] Os sistemas de monitoramento de trânsito são tipicamente configurados para detectar, monitorar / rastrear e registrar objetos móveis, tais como veículos passando em uma zona de monitoramento. Tipicamente, a zona de monitoramento é definida por uma extensão predeterminada de uma ou mais faixas de trânsito ao longo de uma seção de estrada. O sistema de monitoramento de trânsito deve ser disposto e instalado de modo que o sistema tenha um impacto baixo ou nenhum no fluxo de trânsito, e também um baixo impacto visual. Um tipo de sistema de monitoramento de trânsito pode incluir duas câmeras, como um par em um pórtico e posicionadas para capturar uma faixa de uma zona de monitoramento. A primeira das duas câmeras é dirigida na direção de uma primeira zona de extremidade, na qual os veículos entram na zona de monitoramento, e a segunda das câmeras é dirigida na direção de uma segunda zona de extremidade, na qual os veículos estão deixando a zona de monitoramento. Como um exemplo, as câmeras podem ser focalizadas a uma altura predeterminada acima da estrada, correspondente à altura de uma placa de identificação dos veículos passantes. A altura predeterminada pode ser ajustada com base na altura mais comum das placas de identificação em um veículo comum. As imagens, que são capturadas pelas câmeras, são processadas, tipicamente, em um sistema ANPR (de reconhecimento automático de números de placas).

[003] Até agora, os sistemas de monitoramento de trânsito são tipicamente usados para detectar veículos em velocidade excessiva, a condução insegura e as cenas de acidentes, sem o uso de um ser humano, para monitorar ativamente o trânsito para identificar esses tipos de cenas. Em um sistema automático, um operador humano é apenas instado a verificar a violação de trânsito em um estágio de revisão posterior. Em alguns casos, é ainda possível que uma multa ou uma convocação de corte possa ser registrada e despachada automaticamente sem verificação pelo operador. Em outra atividade relacionada, o sistema pode ser configurado para reunir estatísticas sobre a estrada, para identificar se mudanças na estrada devem ser consideradas e implementadas, para aumentar a segurança do funcionamento integral da estrada.

[004] Um sistema de monitoramento de trânsito é particularmente útil para ser instalado em um sistema de cobrança de pedágio de estrada, de modo a detectar e registrar veículos passando em uma estrada que é sujeita a taxas de pedágio, algumas vezes em termos de impostos. Um sistema de cobrança de pedágio de estrada usado comumente compreende um pórtico com vários dispositivos, um transceptor e um conjunto de sensores. O transceptor pode ser usado para registro automático de veículos passando equipados com transponders. Os veículos com transponders são, desse modo, cobrados automaticamente a cada vez que passam por uma estação de pedágio de estrada. Sensores, tais como câmeras, são usados para capturar imagens das placas de identificação dos veículos passantes sem transponders. Dependendo da configuração do sistema, as imagens podem ser usadas para executar a cobrança de pedágio, com base nos números da placa de identificação, ou servem como uma evidência de desobediência no caso da necessidade de transponders. Os sistemas de cobrança de pedágio de estrada também podem ser configurados para classificar os veículos com base em características físicas, tais como tamanho ou volume do veículo.

[005] A despeito da atividade no campo, ainda persiste uma necessidade não satisfeita para aperfeiçoar o funcionamento e o uso do sistema de monitoramento de trânsito. Em particular, seria desejável aumentar as possibilidades para os usuários do sistema, tais como os usuários de um sistema de cobrança de pedágio de estrada, para fazer classificações mais precisas dos veículos passando pelo sistema de monitoramento.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[006] Para obter um monitoramento mais precisa ou mais confiável, alguns sistemas de trânsito empregam uma pluralidade de técnicas para aperfeiçoar a precisão do sistema. Uma dessas técnicas é o uso de câmeras ou sensores estereoscópicos. Um sensor estereoscópico compreende uma primeira e uma segunda câmeras espaçadas uma da outra. Ambas as câmeras são dirigidas de modo que tenham uma área de captura cobrindo, essencialmente, o mesmo segmento de área, isto é, o segmento de área monitorado pelo sensor estereoscópico. As câmeras do sensor estereoscópico são calibradas de modo que tenham um plano de monitoramento, que é alinhado com o segmento de área monitorado, em que o plano de monitoramento indica um plano zero, e a altura e a profundidade são medidas com o plano de monitoramento com um plano zero. O sensor estereoscópico usa duas câmeras para capturar as imagens do segmento de área monitorado. Um objeto móvel que está no plano de monitoramento, tal como uma sombra em uma estrada, vai ter a mesma posição em uma imagem da primeira câmara e em uma imagem da segunda câmera. Um objeto móvel, que é localizado abaixo ou acima do plano de monitoramento (tal como um ponto de um veículo na estrada), vai ter uma posição ligeiramente diferente em uma imagem da primeira câmara que em uma imagem da segunda câmara do sensor estereoscópico. A diferença é devido aos diferentes ângulos que as câmeras têm em relação ao objeto móvel. Por uso dessa técnica, pode-se criar uma altura, uma imagem de profundidade e um mapa (a partir de agora referidos apenas como uma imagem de altura) do segmento de área monitorado.

[007] Os sensores estereoscópicos e os sistemas com sistemas estereoscópicos são usados para monitorar trânsito, especialmente em situações críticas, tais como em pórticos de pedágio ou em praças de pedágio. Os sensores estereoscópicos e os sistemas associados com eles podem ser aplicados em outras aplicações, tal como no monitoramento de centros comerciais, áreas de estacionamento, espaços aéreos e quaisquer outros lugares nos quais uma imagem de altura da área monitorada seja vantajosa. Os sensores estereoscópicos podem capturar imagens únicas, ou podem ser usados par a capturar sequências de filmes. As informações em uma imagem de altura podem ser usadas para classificação de objetos, tais como, por exemplo, veículos, aviões, pessoas e pneus, dependendo da aplicação preferida.

[008] É um objeto das concretizações exemplificativas da descrição proporcionar um método de controle de um sistema de monitoramento de trânsito, que permite uma terminação simples, mas confiável e precisa de uma característica relativa a um veículo. Esse e outros objetos, que vão ficar evidentes a seguir, são atingidos por um método de controle de um sistema de monitoramento de trânsito, como definido na reivindicação independente associada. Os detalhes de algumas concretizações exemplificativas e de aspectos opcionais são expostos nas reivindicações dependentes associadas.

[009] De acordo com um primeiro aspecto, proporciona-se um método de controlar um sistema de monitoramento de trânsito. O sistema compreende vários sensores estereoscópicos, conectados a uma unidade de processamento. Cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é configurado para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, capazes de serem processadas em uma imagem de altura pela unidade de processamento. Além disso, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é configurado para definir e monitorar uma zona de monitoramento principal, definindo uma primeira cobertura em um plano de monitoramento, a uma distância predeterminada do sensor estereoscópico. Como tal, qualquer uma da primeira imagem capturada, da segunda imagem capturada e da imagem de altura processada inclui uma visão primária, correspondente à cobertura primária do sensor estereoscópico. O método compreende as etapas de:

[0010] - capturar as imagens primárias e as imagens secundárias com o tempo pela pluralidade de sensores estereoscópicos;

[0011] - processar uma primeira imagem e uma segunda imagem de um primeiro sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos, para produzir uma primeira imagem de altura delas por meio da unidade de processamento;

[0012] - analisar a dita primeira imagem de altura para detectar um objeto móvel, tal como um veículo, localizado dentro da visão primária do primeiro sensor estereoscópico; e

[0013] - analisar uma parte de uma visão primária de pelo menos qualquer uma de uma primeira imagem, uma segunda imagem e de uma combinação das primeira e segunda imagens, capturadas por um segundo sensor estereoscópico, com base no objeto móvel detectado na dita primeira imagem de altura, para determinar uma característica do objeto móvel.

[0014] Desse modo, os sensores estereoscópicos do sistema de monitoramento usado no método são controlados para interagir entre eles, para detectar um objeto móvel, tal como um veículo, por um sensor, e, com base em dados relativos a essa operação, isto é, o veículo detectado, identificar a imagem melhor otimizada entre as imagens capturadas dos outros sensores do sistema, de modo a determinar uma característica do veículo, de uma maneira confiável e precisa, como é descrito adicionalmente a seguir.

[0015] Como mencionado no presente relatório descritivo, o objeto móvel se refere, geralmente, a um veículo, tal como um caminhão, um ônibus ou similares.

[0016] A função e as vantagens exemplificativas das concretizações exemplificativas da invenção são ilustradas convenientemente por meio de um exemplo não limitante, quando o método é usado para determinar um número de eixos de um veículo. A determinação do número de eixos de um veículo, em uma maneira mais precisa, é particularmente relevante para muitos operadores de cobrança de pedágio de estradas, tendo um desejo para cobrar o pedágio seguindo a classificação do número de eixos do veículo. Atualmente, isso é normalmente obtido por um sistema de contagem de eixos separado, que pode ser oneroso, impreciso e de difícil integração com as outras partes e/ou operações do sistema de cobrança de pedágio. Além disso, uma instalação de um sistema de contagem de eixos separado pode requerer, frequentemente, instalações invasivas nas estradas significativas, que podem ser de difícil reparo. No entanto, a configuração da concretização exemplificativa do método, como mencionado acima, usa um sistema de sensores estereoscópicos para processar, inicialmente, uma primeira imagem e uma segunda imagem de um primeiro sensor estereoscópico, para produzir uma primeira imagem de altura, e, depois, executa uma análise da imagem de altura para detectar o veículo localizado dentro da visão primária. Quando o veículo tiver sido detectado e/ou identificado pelo primeiro sensor estereoscópico, o sistema é capaz de determinar a localização precisa do veículo na zona de monitoramento (correspondente tipicamente à seção da estrada monitorada), por meio de análise de imagem de altura. Depois, com base nos dados relativos ao veículo detectado na primeira imagem de altura, o método continua para iniciar a análise de uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação das primeira e segunda imagens capturadas por um segundo sensor estereoscópico, para determinar o número de eixos do veículo. Dessa maneira, o método é capaz de executar uma análise das características do veículo, por exemplo, o número de eixos, de uma imagem que foi capturada da visão mais otimizada dos eixos do veículo, isto é, a visão mais otimizada de uma região de interesse da característica do veículo, de modo a obter as medidas mais precisas da característica. A detecção de eixos pode ser feita uma vez por veículo, quando todo o veículo está visível ao mesmo tempo na posição ótima. Alternativamente, a detecção de eixos pode ser feita continuamente, durante toda a passagem coberta pela zona de monitoramento dos sensores. Dessa maneira, o método é configurado para proporcionar detecções de médias ponderadas de eixos. Além disso, esse tipo de configuração pode permitir que os eixos em caminhões e reboques longos possam ser detectados por partes.

[0017] Consequentemente, por configuração do método mencionado acima, fica possível proporcionar um método de controle de um sistema de monitoramento de trânsito, para determinar uma característica de um veículo em uma maneira mais confiável e mais barata, em comparação com os métodos conhecidos até o momento.

[0018] Em uma concretização exemplificativa, o método é particularmente útil para determinar um número de eixos de um veículo.

[0019] Desse modo, a presente invenção também se refere a um método de determinação de uma característica de um objeto móvel, tal como o número de eixos de um veículo.

[0020] Tipicamente, embora não estritamente necessário, o método pode ser configurado para iniciar uma análise de uma parte da visão primária de pelo menos uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação das primeira e segunda imagens capturadas por outro sensor estereoscópico, antes que as ditas imagens sejam transformadas em uma imagem de altura, fica possível obter, com maior precisão, informações sobre uma determinada característica do veículo, como descrito adicionalmente a seguir. Deve-se, no entanto, considerar que a primeira imagem, a segunda imagem e/ou a combinação das primeira e segunda imagens podem ser salvas pelo sistema para análise posterior delas.

[0021] Como vai ser descrito adicionalmente relação às concretizações exemplificativas apresentadas no presente relatório descritivo, há uma pluralidade de diferentes possibilidades para executar uma análise da primeira imagem e/ou da segunda imagem.

[0022] Com a condição que o método inclui a etapa de capturar imagens por meio de vários sensores estereoscópicos, o método é configurado para tirar vantagem de uma visão mais ampla de um sensor estereoscópico, visto que o veículo detectado passando, por exemplo, em uma estrada, é coberto tanto por uma cobertura primária de um primeiro sensor estereoscópico, quanto por uma cobertura secundária, tipicamente, uma área externa (algumas vezes indicada como a visão lateral) de um segundo sensor estereoscópico. Em outras palavras, no caso de uma seção de estrada, o sistema é disposto para definir e monitorar uma zona de monitoramento, de modo que o sensor estereoscópico seja capaz de monitorar uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento pela cobertura primária (ou visão primária) e uma área de uma seção de estrada adjacente na zona de monitoramento pela cobertura lateral da cobertura primária (visão lateral da visão primária). Desse modo, devido à característica do sensor estereoscópico, cada sensor estereoscópico pode ser configurado pelo método para monitorar uma seção de estrada predeterminada e um área de uma seção de estrada adjacente.

[0023] Além da característica poder se referir ao número de eixos do veículo, a característica pode se referir a qualquer um dos seguintes: uma presença de janelas, um vão livre no solo, um ângulo da janela frontal e uma indicação de objetos dispostos na parte de topo ou atrás do veículo (por exemplo, bicicletas).

[0024] Com a provisão de análise da primeira imagem de altura para detectar um objeto móvel, tal como um veículo localizado dentro da visão primária, fica possível determinar a localização precisa do veículo no plano de monitoramento, correspondente, tipicamente, à seção da estrada predeterminada.

[0025] Como um exemplo, a etapa de análise da primeira imagem de altura, para detectar um objeto móvel, tal como um veículo, localizado dentro da visão primária, inclui a etapa de determinar a posição do veículo por coordenadas em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas. Como um exemplo, um veículo é detectado por análise de uma imagem de altura para grupos de pixels de altura. Tipicamente, uma caixa de rastreio é determinada em torno do grupo, que vai seguir os pixels de altura na medida em que se movimentam. Dessa caixa de rastreio, fica possível deduzir a posição, a velocidade, o comprimento, a altura e a largura do veículo, que vão ser usados no cálculo com outro sensor que proporciona a melhor visão lateral do veículo.

[0026] De acordo com uma concretização exemplificativa, o método é configurado para detectar o número de eixos de um veículo. Desse modo, o método compreende a etapa de analisar uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação da primeira e da segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico, com base no objeto móvel detectado na dita primeira imagem de altura, para determinar um número de eixos do objeto móvel.

[0027] De acordo com uma concretização exemplificativa, o método pode compreender ainda a etapa de processar uma primeira imagem e uma segunda imagem de pelo menos do segundo sensor estereoscópico, para produzir uma segunda imagem de altura dele por meio da unidade de processamento.

[0028] Tipicamente, a cobertura primária no plano de monitoramento do pelo menos primeiro sensor estereoscópico se sobrepõe à cobertura primária no plano de monitoramento do segundo sensor estereoscópico.

[0029] Em geral, uma zona de monitoramento pode ser definida como a cobertura do sistema de monitoramento de trânsito, em um plano do qual uma estrutura portadora, tal como um pórtico, se projeta. Em outras palavras, a zona de monitoramento se refere, nesse caso, à área no plano de monitoramento que o sistema de monitoramento de trânsito cobre, isto é, a área capturada pela pluralidade de sensores estereoscópicos do sistema de monitoramento de trânsito.

[0030] Em uma implementação do sistema de monitoramento de trânsito, a área de monitoramento é adaptada para corresponder à área de trânsito, na qual o monitoramento e/ou o registro de veículos é ou são desejados. Desse modo, uma zona de monitoramento inclui, tipicamente, uma superfície de estrada, uma seção de estrada predeterminada e/ou seções de estrada adjacentes, ou similares. Deve-se entender facilmente que em uma implementação do sistema de monitoramento de trânsito, o plano de monitoramento é disposto em paralelo com um plano da superfície de estrada, a seção de estrada predeterminada e/ou a seção de estrada adjacente, etc. a ser monitorado. Uma seção de estrada predeterminada pode tipicamente se sobrepor a uma seção de estrada adjacente, ou pelo menos ser disposta limite com limite entre elas, de modo que um veículo passando por uma pluralidade de seções de estrada, pelos limites, pode ser monitorado continuamente pelo sistema.

[0031] Em um exemplo quando o sistema e o método são usados para monitorar o trânsito em uma ou mais faixas de trânsito, a zona de monitoramento de um sensor estereoscópico pode, tipicamente, cobrir uma seção de estrada predeterminada, incluindo uma primeira faixa de trânsito e uma segunda faixa de trânsito.

[0032] Como mencionado acima, há uma pluralidade de diferentes possibilidades para executar uma análise da primeira imagem e/ou da segunda imagem capturada(s) pelo segundo sensor estereoscópico.

[0033] De acordo com uma concretização exemplificativa, a etapa de determinação da característica do objeto móvel é baseada em modelo associado a um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel. Por conseguinte, a etapa de análise de uma parte da visão primária da primeira imagem, da segunda imagem e/ou da combinação das primeira e segunda imagens, capturadas pelo segundo sensor estereoscópico, compreende a etapa de determinação da característica do objeto móvel por meio de modelo associado com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel. Tipicamente, o um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel podem ser armazenados em uma memória no sistema, por exemplo, na unidade de processamento.

[0034] Com o uso de um modelo estatístico incluindo, como um exemplo, as dimensões do veículo e outras características, a área para análise é mantida menor. Desse modo, o método de análise pode ser mantido mais curto, resultando, tipicamente, em resultados mais confiáveis.

[0035] Tipicamente, o ou os padrões estatísticos são baseados em níveis de altura comuns, níveis de comprimento comuns, níveis de largura comuns, tamanho de cabine, informações de impressões digitais, informações de placas de identificação, informações de condições do tempo e similares.

[0036] De acordo com uma concretização exemplificativa, a característica do objeto móvel é determinada por determinação de vários valores de disparidade de altura do objeto móvel, em que os grupos de valores de disparidade inferiores a um primeiro limiar indicam a presença de um eixo. Em uma concretização exemplificativa, a indicação do eixo pode ser detectada por indicação da presença da roda.

[0037] Em outras palavras, o método inclui a etapa de determinar vários valores de disparidade de altura do objeto móvel, em que os grupos de valores de disparidade inferiores a um primeiro limiar indicam a presença de um eixo.

[0038] Além disso, se o grupo incluir valores mais baixos que um segundo limiar, o método é configurado para indicar que a roda do objeto móvel está em contato com o solo.

[0039] Tipicamente, os vários valores de disparidade de altura do objeto móvel são determinados da primeira imagem, da segunda imagem e/ou da combinação das primeira e segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico, antes da produção de uma segunda imagem de altura dele. Os valores de disparidade são calculados das diferenças em posições de contrastes nas primeira e segunda imagens. O valor de disparidade é igual ao valor de altura, mas ainda não foi passado para a posição correta na posição de altura, por exemplo, um poste visto ligeiramente da parte lateral vai ter vários valores de disparidade, mas na imagem de altura, os valores de disparidade vão ser todos transformados em uma posição, com apenas o maior valor de disparidade / altura visível. Isso significa que, por exemplo, a parte lateral de um reboque vai ter muitos valores de disparidade, incluindo os valores de disparidade para as rodas, enquanto que, na imagem de altura, vão ser todos cobertos pela altura do teto.

[0040] De acordo com uma concretização exemplificativa, a provisão para determinar uma característica do objeto móvel pode se referir à determinação de uma posição de um pneumático do veículo, correspondente ao eixo de veículo do veículo, visto em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas.

[0041] Em uma configuração do método, o sistema e o método podem ser dispostos para monitorar uma faixa de trânsito e pelo menos uma faixa de trânsito adjacente. Em outras palavras, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é disposto para monitorar uma faixa de trânsito e uma parte de uma faixa adjacente. Para esse fim, o sistema é configurado para monitorar uma pluralidade de faixas de trânsito.

[0042] Tipicamente, pelo menos uma parte da cobertura primária de cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é dirigida na direção de uma região de eixo de veículo previsível do veículo.

[0043] De acordo com uma concretização exemplificativa, o método inclui ainda a etapa de predeterminar se um veículo excede um valor de ativação predeterminado, tal como um valor de altura mínimo, um valor de comprimento mínimo ou um número mínimo de eixos de veículo.

[0044] De acordo com uma concretização exemplificativa, a etapa de análise de uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, de uma segunda imagem e/ou de uma combinação das primeira e segunda imagens, capturadas por um segundo sensor estereoscópico (com base no objeto móvel detectado na primeira imagem de altura, para determinar uma característica do objeto móvel), é ativada quando um veículo excede o valor de ativação predeterminado.

[0045] Tipicamente, embora não estritamente necessário, os vários sensores estereoscópicos são montados em um pórtico e configurados para definir o plano de monitoramento em uma superfície de estrada abaixo do pórtico.

[0046] Deve-se notar que o termo "uma combinação das primeira e segunda imagens" pode se referir a uma imagem de disparidade. Como é bem conhecido no campo de imagens estéreas, a disparidade se refere à distância entre dois pontos correspondentes em uma imagem esquerda e uma imagem direita de um par estéreo. Desse modo, como mencionado acima, os valores de disparidade são calculados das diferenças em posições de contrastes nas primeira (esquerda) e segunda (direita) imagens. O valor de disparidade é igual ao valor de altura, mas ainda não foi passado para a posição correta na posição de altura.

[0047] Deve-se notar que a cobertura primária pode ser ainda definida por ter uma cobertura secundária, correspondendo, tipicamente, à região externa da cobertura primária. Dessa maneira, qualquer uma da primeira imagem capturada, da segunda imagem capturada e da imagem de altura processada inclui uma visão secundária, correspondente à cobertura secundária.

[0048] Como tal, a zona de monitoramento pode ser definida de modo que a primeira câmera e a segunda câmera monitorem essencialmente uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento pela cobertura primária e uma área de uma seção de estrada adjacente na zona de monitoramento pela cobertura secundária. Dessa maneira, cada sensor estereoscópico é configurado para monitorar uma seção de estrada predeterminada e uma área de uma seção de estrada adjacente.

[0049] Em uma situação de trânsito quando o veículo relevante é obscurecido por outro veículo, de modo que a característica do veículo fique invisível na imagem capturada por um sensor estereoscópico (por exemplo, o segundo sensor), o método é capaz de descobrir a imagem capturada mais otimizada para analisar, devido a que o primeiro sensor estereoscópico é capaz de determinar a posição exata do veículo, como visto em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas. Como tal, o método pode, pela etapa de produção de uma primeira imagem de altura das imagens do primeiro sensor estereoscópico e da etapa de análise da primeira imagem de altura, para detectar o veículo localizado dentro da visão primária, identificar se o veículo está obscurecido por outro veículo ou objeto, e determinar se o veículo obscurecido impede que a característica do veículo seja determinada precisamente, de modo a avaliar que uma das imagens disponíveis, que deve ser analisada, com base no veículo detectado na primeira imagem de altura do primeiro sensor.

[0050] Tipicamente, a unidade de processamento pode se referir a um conjunto de circuitos de processamento, uma unidade de controle ou similares, e/ou pode incluir um microprocessador, um microcontrolador, um processador de sinal digital programável ou outro dispositivo programável. A unidade de processamento pode incluir também, ou diferentemente, um circuito integrado de aplicação específica, uma disposição de porta programável ou uma lógica de disposição de porta, um dispositivo lógico programável ou um processador de sinais digitais. Quando a unidade de processamento inclui um dispositivo programável, tal como o microprocessador, o microcontrolador ou o processador de sinais digitais programável mencionados acima, o processador pode incluir ainda um código executável por computador, que controla a operação do dispositivo programável.

[0051] Tipicamente, a unidade de processamento é configurada para receber imagens primárias e imagens secundárias pela pluralidade de sensores estereoscópicos, e é configurada ainda para processar as ditas imagens em uma imagem de altura.

[0052] Em geral, a unidade de processamento é configurada para controlar o sistema mencionado acima, isto é, executar as etapas de processamento do método mencionado acima.

[0053] Tipicamente, embora não estritamente necessário, a unidade de processamento pode ser também configurada para executar um modelo associado com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel, de modo a determinar a característica do objeto móvel (veículo).

[0054] Deve-se notar que cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos se refere, algumas vezes, ou vai ser indicado como uma câmera estereoscópica.

[0055] Além disso, cada sensor estereoscópico pode, de uma maneira geral, compreender uma primeira câmera, adaptada para capturar uma primeira imagem, e uma segunda câmera, adaptada para capturar uma segunda imagem.

[0056] Como tal, o primeiro sensor estereoscópico é dotado com uma primeira câmera, adaptada para capturar uma primeira imagem, e uma segunda câmera, adaptada para capturar uma segunda imagem. Além disso, o primeiro sensor estereoscópico é configurado para ser dirigido a uma estrada, de modo que ambas a primeira câmera e a segunda câmera monitorem, essencialmente, uma primeira seção de estrada predeterminada pela primeira cobertura, de modo que o primeiro sensor monitore a primeira seção de estrada predeterminada.

[0057] Analogamente, o segundo sensor estereoscópico é dotado com uma primeira câmera, adaptada para capturar uma primeira imagem, e uma segunda câmera, adaptada para capturar uma segunda imagem. Além disso, o segundo sensor estereoscópico é configurado para ser dirigido a uma estrada, de modo que ambas a primeira câmera e a segunda câmera monitorem, essencialmente, uma segunda seção de estrada predeterminada pela primeira cobertura, de modo que o segundo sensor monitore a segunda seção de estrada predeterminada.

[0058] De acordo com um segundo aspecto, o objeto é atingido por uma unidade de processamento, de acordo com a reivindicação independente 15. Desse modo, de acordo com o segundo aspecto, proporciona-se uma unidade de processamento para um sistema de monitoramento de trânsito, que é configurada para implementar um método de acordo com o primeiro aspecto e/ou com qualquer uma das concretizações exemplificativas mencionadas acima. Outros efeitos desse segundo aspecto são bastante análogos àqueles descritos em relação ao primeiro aspecto.

[0059] O termo "imagem de altura" se refere, geralmente, a uma imagem na qual cada pixel tem um valor de altura associado. A imagem de altura é, por exemplo, uma imagem descrevendo as alturas acima da estrada da seção de estrada coberta pela câmera estereoscópica. Nesse tipo de aplicação, o valor de altura é zero para o nível do solo, isto é, o nível da estrada. No entanto, em alguns casos, o valor de altura é estabelecido como zero para os valores incertos para obscurecer os pixels. Desse modo, em alguns exemplos, o método de identificação de alturas na imagem de altura pode incluir a etapa de associação dos pixels obscuros com um valor de altura de zero.

[0060] A imagem de altura é criada por combinação das informações da primeira imagem, capturada pela primeira câmera da câmera estereoscópica, e da segunda imagem, capturada pela segunda câmera da câmera estereoscópica.

[0061] Em outras palavras, no contexto da invenção, uma "imagem de altura" é uma imagem compreendendo informações das primeira e segunda imagens, e em que cada pixel na imagem de altura tem um valor de altura associado. Um atributo de altura especifica a altura de uma imagem em pixels.

[0062] Além disso, uma imagem de altura de uma câmera estereoscópica pode ser alinhado ou combinado com uma imagem de altura de outra câmera estereoscópica, para formar uma imagem de altura combinada, pois as coordenadas de uma imagem de altura são alinhadas, e, desse modo, tipicamente sincronizadas entre elas. Desse modo, uma imagem de altura de uma câmera estereoscópica e outra imagem de altura de outra câmera estereoscópica podem formar uma imagem de altura combinada.

[0063] Tipicamente, embora não estritamente necessário, os cálculos de altura são conduzidos das informações na imagem de altura combinada.

[0064] O método de cálculo das alturas da primeira e da segunda imagens é um método conhecido, e não é, desse modo, descrito adicionalmente no presente caso.

[0065] Outros aspectos e vantagens das concretizações exemplificativas da presente invenção vão ficar evidentes quando do estudo das reivindicações em anexo e da descrição apresentada a seguir. Uma pessoa versada na técnica vai entender que diferentes aspectos da presente invenção podem ser combinados para criar concretizações diferentes daquelas descritas a seguir, sem que se afaste do âmbito da presente invenção.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0066] As várias concretizações exemplificativas, incluindo os seus aspectos particulares e as vantagens exemplificativas, vão ser facilmente entendidas da descrição detalhada não limitante e ilustrativa e dos desenhos em anexo, em que:

[0067] a Figura 1a ilustra esquematicamente um sistema de monitoramento de trânsito, operável por um método de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção;

[0068] a Figura 1b é uma vista pelo topo esquemática do sistema na Figura 1a;

[0069] a Figura 1c ilustra esquematicamente uma concretização exemplificativa de um par de câmeras estereoscópicas de um sensor estereoscópico;

[0070] a Figura 2 ilustra esquematicamente o sistema de monitoramento de trânsito na Figura 1a, na qual outros detalhes do sistema são ilustrados;

[0071] a Figura 3 ilustra uma imagem de um sensor estereoscópico, de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção;

[0072] a Figura 4 ilustra esquematicamente um sistema de monitoramento de trânsito, operável por um método de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção, em que o sistema é dotado com uma pluralidade de sensores estereoscópicos;

[0073] a Figura 5a é uma representação gráfica de um método para controlar o sistema de monitoramento de trânsito, de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção;

[0074] a Figura 5b é uma representação gráfica de um método para controlar o sistema de monitoramento de trânsito, de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção;

[0075] a Figura 6 é uma vista lateral de um veículo ilustrando outros detalhes sobre uma determinada característica do veículo, que é capaz de ser determinada por um método de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0076] As concretizações exemplificativas da presente invenção vão ser agora descritas mais inteiramente a seguir, com referência aos desenhos em anexo. A invenção pode, no entanto, ser representada em muitas diferentes formas, e não deve ser considerada limitada às concretizações apresentadas no presente relatório descritivo; diferentemente, essas concretizações são proporcionadas para serem minuciosas e completas. Os caracteres de referência similares se referem a elementos similares ao longo da descrição. Os desenhos não estão necessariamente em escala, e determinados aspectos podem estar exagerados, para melhor ilustrar e explicar as concretizações exemplificativas da presente invenção.

[0077] Com referência agora às figuras e à Figura 1c em particular, ilustra-se uma concretização exemplificativa de um par de câmeras estereoscópicas 10, 11, em que o par de câmeras estereoscópicas 10, 11 é adaptado para definir uma zona de monitoramento 50 em um plano de monitoramento 60. O par de câmeras estereoscópicas 10, 11 compreende uma primeira e uma segunda câmeras 10, 11, que são adaptadas para capturar imagens do plano de monitoramento 60. O plano de monitoramento 60 se estende em uma direção X e uma direção Y, e o par de câmeras estereoscópicas 10, 11 é proporcionado a uma distância com o plano de monitoramento 60 na direção Z na figura, em que as direções X, Y e Z são ortogonais entre elas. O par de câmeras estereoscópicas 10, 11 tem uma posição de montagem projetada 92 no plano de monitoramento 60. A disposição do par de câmeras estereoscópicas 10, 11, na Figura 1c, pode ser considerada como um ajuste usual de um par de câmeras estereoscópicas 10, 11.

[0078] As câmeras 10, 11 são calibradas de modo que definam o plano de monitoramento 60, com o que o plano de monitoramento 60 indica um plano zero, e a altura e a profundidade são medidas com o plano de monitoramento 60 como um plano zero. A primeira câmera e a segunda câmera 10, 11 capturam suas imagens simultaneamente. Qualquer objeto que está no plano de monitoramento 60, tal como uma sombra em uma estrada, vai ter a mesma posição em uma imagem da primeira câmera 10 e em uma imagem da segunda câmera 11. Qualquer objeto ou parte de um objeto, que é localizado abaixo ou acima do plano de monitoramento 60 (tal como uma parte de um veículo na estrada), vai ter uma posição ligeiramente diferente em uma imagem da primeira câmera 10 que em uma imagem da segunda câmera 11 do sensor estereoscópico. Essa diferença é devido aos diferentes ângulos que as câmeras 10, 11 têm em relação ao plano de monitoramento 60 e ao objeto.

[0079] Voltando agora às outras figuras e à Figura 1a em particular, ilustra-se um sistema de monitoramento de trânsito, que compreende vários sensores estereoscópicos conectados a uma unidade de processamento, que podem ser controlados de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção. Com o intuito de simplicidade, o sistema de monitoramento de trânsito pode ser algumas vezes indicado como o sistema de monitoramento ou simplesmente como o sistema. As localizações dos componentes no sistema e as localizações de outros itens, componentes ou seções, usadas para descrever a implementação da invenção, pode ser, nesse caso, explicadas e ilustradas em relação a uma direção longitudinal X, uma direção transversal Y e uma direção vertical Z.

[0080] O sistema 200 é, nessa concretização ilustrativa, disposto para monitorar uma zona de monitoramento 150 na forma de uma superfície de estrada 191. Como ilustrado, o sistema é, nesse caso, disposto para monitorar uma faixa de trânsito 196 e pelo menos uma faixa de trânsito adjacente 198.

[0081] Na superfície de estrada, algumas vezes também denotada uma seção de estrada, há, tipicamente, um ou vários objetos móveis, tal como um ou vários veículos 140, 141. O sistema é particularmente aplicável para monitorar veículos de estrada pesados, tais como caminhões pesados ou ônibus. No entanto, vai-se entender facilmente que outros objetos móveis e/ou veículos podem ser monitorados. Em outras palavras, o sistema de monitoramento de trânsito 200 é configurado para monitorar, rastrear e registrar veículos passando por uma zona de monitoramento principal 150.

[0082] Como mencionado acima, o sistema 200 compreende vários sensores estereoscópicos 100a, 100b conectados a uma unidade de processamento 210, como mostrado na Figura 1b. Cada sensor estereoscópico 100a - 100n pela pluralidade de sensores estereoscópicos é configurado para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, capazes de serem processadas em uma imagem de altura pela unidade de processamento. Além disso, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é configurado para definir e monitorar uma zona de monitoramento principal 150, definindo uma cobertura primária 155 em um plano de monitoramento 160, a uma distância predeterminada D do sensor estereoscópico 100a ou 100b. Como tal, qualquer uma da primeira imagem capturada, da segunda imagem capturada e da imagem de altura processada inclui uma visão primária, correspondente à cobertura primária do sensor estereoscópico.

[0083] O plano de monitoramento 160 corresponde, nesse caso, ao plano de monitoramento 60 descrito na Figura 1c. Cada sensor estereoscópico 100a, 100b compreende um par de câmeras 110. Cada par de câmeras 110 corresponde ao par de câmeras 10, 11 descrito na Figura 1c. Cada par de câmeras 110 define uma zona de monitoramento principal (por exemplo, 151, 152) no plano de monitoramento 160.

[0084] O plano de monitoramento 160 se estende no plano definido pela direção longitudinal X e na direção transversal Y. Além do mais, cada sensor estereoscópico é tipicamente localizado na distância predeterminada D acima do plano de monitoramento 160, como visto na direção vertical Z.

[0085] Desse modo, o plano de monitoramento 160 age como o plano de monitoramento, quando da combinação de imagens capturadas por um par de câmeras do sensor estereoscópico, para produzir imagens de altura. Como um exemplo, um ponto determinado para ficar no plano de monitoramento 160 tem uma altura de 0, um ponto acima do plano tem uma altura positiva igual à diferença em altura entre o ponto e o plano 160, e uma altura negativa fica abaixo do plano 160. Quando um sensor estereoscópico 100 é disposto para monitorar uma seção de uma estrada, o plano de monitoramento 160 é disposto ao longo da superfície de estrada 191, com o que a altura acima do plano de monitoramento 160 é igual à altura acima da superfície de estrada 191.

[0086] Tipicamente, o sensor estereoscópico é uma câmera estereoscópica, como é conhecido na técnica. Desse modo, na concretização exemplificativa descrita em relação às Figuras 1a e 1b, e em todas as outras concretizações exemplificativas, cada sensor estereoscópico compreende, geralmente, uma primeira câmera adaptada para capturar uma primeira imagem e uma segunda câmera adaptada para capturar uma segunda imagem. Em outras palavras, cada sensor estereoscópico compreende, geralmente, um par de câmeras, para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, que podem ser processadas em uma imagem de altura. Para esse fim, o primeiro sensor de monitoramento 100a tem um primeiro par de câmeras 110, para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, que podem ser processadas em uma primeira imagem de altura. Desse modo, o primeiro par de câmeras 110 é adaptado para ser dirigido para cobrir, essencialmente, a mesma área da zona de monitoramento, de modo que a primeira imagem de altura transforme em "plano zero" uma distância predeterminada do primeiro sensor estereoscópico 100a.

[0087] Analogamente, o segundo sensor de monitoramento 100b tem um segundo par de câmeras 120 para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, que podem ser processadas em uma segunda imagem de altura. Desse modo, o segundo par de câmeras 120 é adaptado para ser dirigido para cobrir, essencialmente, a mesma área de uma zona de monitoramento, de modo que a segunda imagem de altura transforme em um "plano zero" uma distância predeterminada do primeiro sensor estereoscópico 100b.

[0088] Em outras palavras, quando a zona de monitoramento é uma seção de estrada predeterminada, a primeira câmera e a segunda câmera, em um sensor estereoscópico, são dirigidas essencialmente para a mesma seção de estrada predeterminada, de modo que duas imagens separadas sejam produzidas, geradas ao mesmo tempo. Desse modo, uma imagem de altura da seção de estrada predeterminada pode ser produzida por execução de processamento de imagem na primeira imagem e na segunda imagem, que é conduzido, tipicamente, por uma unidade de processamento, como descrita adicionalmente abaixo. Em geral, o plano da estrada é disposto essencialmente na mesma posição da primeira imagem e da segunda imagem. Embora não mostrado, o sensor estereoscópico, por exemplo, 100a ou 100b, é tipicamente disposto em uma configuração angulada, para capturar a seção de estrada predeterminada, com a visão do sensor se estendendo do horizonte para as vizinhanças do sensor. Em razão da configuração do sensor, fica possível usar o sensor estereoscópico para monitoramento de comportamento de trânsito em um longo trecho da estrada, propiciando análise de situações de trânsito complexas, que podem ocorrer em distâncias mais longas ou por um maior período de tempo.

[0089] O sensor estereoscópico pode ser também dirigido para a estrada, assim como para os trechos da seção de estrada predeterminada de uma parte do horizonte para outra parte do horizonte, por exemplo, por uso de uma lente de maior ângulo.

[0090] A zona de monitoramento 150 é proporcionada no plano 160 acima pela pluralidade de sensores estereoscópicos, e, tipicamente, do qual um pórtico 190 se projeta, como mostrado na Figura 1a ou 1b. Consequentemente, a zona de monitoramento 150 é disposta no nível do solo, correspondendo ao plano da superfície de estrada 191, que está sob monitoramento pelo sistema 200. A zona de monitoramento pode ser, desse modo, definida como a cobertura do sistema de monitoramento de trânsito em um plano do qual uma estrutura portadora, tal como um pórtico, se projeta. Em outras palavras, a zona de monitoramento se refere, nesse caso, à área no plano de monitoramento, que o sistema de monitoramento de trânsito cobre, isto é, a área de captura pela pluralidade de sensores estereoscópicos do sistema de monitoramento de trânsito. Desse modo, uma zona de monitoramento pode incluir, tipicamente, uma superfície de estrada, uma seção de estrada predeterminada e/ou seções de estrada adjacentes, ou similares.

[0091] Pode-se entender facilmente que em uma implementação do sistema de monitoramento de trânsito, o plano de monitoramento é disposto em paralelo com um plano da superfície de estrada, a seção de estrada predeterminada e/ou a seção de estrada adjacente, etc. a ser monitorado. Uma seção de estrada predeterminada pode tipicamente se sobrepor a uma seção de estrada adjacente, ou pelo menos ser disposta limite com limite entre elas, de modo que um veículo passando por várias seções de estrada, pelos limites, pode ser monitorado continuamente pelo sistema.

[0092] Como ilustrado nas figuras, com referência particular às Figuras 1a e 1b, a zona de monitoramento 150 é delineada (definida) em uma seção de estrada predeterminada R1, tais como uma pluralidade de faixas de trânsito 196, 198. Como tal, uma zona de monitoramento principal pode corresponder a uma primeira faixa de trânsito e a uma parte de um plano de trânsito adjacente. Para esse fim, o sistema é, nesse caso, disposto para monitorar uma faixa de trânsito 196 e pelo menos uma faixa de trânsito adjacente 198, embora o sistema possa tipicamente monitorar várias faixas de trânsito. Mais especificamente, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos 100a, 100b, etc. é disposto para monitorar uma faixa de trânsito e uma parte de uma faixa adjacente.

[0093] Em outras palavras, em um exemplo quando a zona de monitoramento é delineada (definida) em uma seção de estrada predeterminada, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos 100a, 100b, etc. é configurado para definir e monitorar uma zona de monitoramento principal 150, definindo uma cobertura primária 155 de uma seção de estrada predeterminada R, a uma distância predeterminada do sensor estereoscópico 100a ou 100b.

[0094] Além do mais, pelo menos uma parte da cobertura primária de cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é dirigida, tipicamente, na direção de uma região de eixo de veículo previsível do veículo.

[0095] Como mencionado acima, o primeiro sensor estereoscópico 100a é dotado com a primeira câmera, adaptada para capturar uma primeira imagem, e a segunda câmera, adaptada para capturar uma segunda imagem. Além disso, como mostrado na Figura 1b, o primeiro sensor estereoscópico 100a é, nesse caso, configurado para ser dirigido a uma estrada, de modo que ambas a primeira câmera e a segunda câmera monitorem, essencialmente, a primeira seção de estrada predeterminada R1 pela cobertura primária 155a, de modo que o primeiro sensor estereoscópico monitore a primeira seção de estrada predeterminada R1.

[0096] Analogamente, o segundo sensor estereoscópico 100b é dotado com uma primeira câmera, adaptada para capturar uma primeira imagem, e uma segunda câmera, adaptada para capturar uma segunda imagem. Além disso, o segundo sensor estereoscópico 100b é configurado para ser dirigido a uma estrada, de modo que ambas a primeira câmera e a segunda câmera monitorem essencialmente uma segunda seção de estrada predeterminada R2 pela cobertura primária 155b, de modo que o segundo sensor estereoscópico monitore a segunda seção de estrada predeterminada R2.

[0097] Com tal, o primeiro sensor estereoscópico 100a é, nesse caso, configurado para definir e monitorar uma primeira zona de monitoramento 151, que define uma cobertura primária 155a no plano de monitoramento 160, a uma distância predeterminada do sensor estereoscópico 100a. Isto é, a primeira zona de monitoramento principal 151 corresponde, nesse caso, à primeira seção de estrada predeterminada R1. Analogamente, o segundo sensor estereoscópico 100b é, nesse caso, configurado para definir e monitorar uma segunda zona de monitoramento principal 152, que define uma cobertura primária 155b no plano de monitoramento 160, a uma distância predeterminada do sensor estereoscópico 100b, como visto na direção vertical Z. Isto é, a segunda zona de monitoramento 152 corresponde, nesse caso, à segunda seção de estrada predeterminada R2.

[0098] Consequentemente, uma zona de monitoramento principal total é formada pela primeira zona de monitoramento principal 151 e pela segunda zona de monitoramento principal 152. Nesse contexto, deve-se notar que há, tipicamente, uma sobreposição entre a primeira zona de monitoramento principal 151 e a segunda zona de monitoramento principal 152, como mostrado nas Figuras 1a e 1b.

[0099] Como um exemplo, a sobreposição entre a cobertura primária do primeiro sensor e a cobertura primária do segundo sensor pode variar entre 10 - 30%. Em outras palavras, a sobreposição pode compreender cerca de 10 - 30% da cobertura primária.

[00100] Desse modo, como ilustrado adicionalmente na Figura 2, a cobertura primária 155a no plano de monitoramento do pelo menos primeiro sensor estereoscópico 100a, nesse caso, se sobrepõe à cobertura primária 155b no plano de monitoramento do segundo sensor estereoscópico 100b. A Figura 2 ilustra esquematicamente outros detalhes e definições da concretização exemplificativa, como descrito em relação às Figuras 1a e 1b. Na Figura 2, uma seção de estrada ou uma superfície de estrada 191, incluindo duas faixas de trânsito 196, 198, é ilustrada. A seção de estrada ou superfície de estrada 191 é coberta tanto pela cobertura primaria 155a do primeiro sensor estereoscópico 100a, quando pela cobertura primária 155b do segundo sensor estereoscópico 100b.

[00101] Para facilidade de entendimento e conveniência, a cobertura primária pode ser ainda definida por ter uma cobertura secundária, correspondente tipicamente à região externa da cobertura primária. Dessa maneira, qualquer uma da primeira imagem capturada, da segunda imagem capturada e da imagem de altura processada inclui uma visão secundária, correspondente à cobertura secundária.

[00102] Como tal, a zona de monitoramento pode ser definida de modo que o par de câmeras, isto é, a primeira câmera e a segunda câmera do sensor estereoscópico, monitore essencialmente uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento pela cobertura primária e uma área de uma seção de estrada adjacente na zona de monitoramento pela cobertura secundária. Dessa maneira, cada sensor estereoscópico é configurado para monitorar uma seção de estrada predeterminada e uma área de uma seção de estrada adjacente.

[00103] Para esse fim, como mostrado na Figura 2, uma cobertura secundária 157a do primeiro sensor estereoscópico 100a, que é parte da cobertura primária 155a, é dirigida para e, desse modo, monitora, essencialmente, a mesma área no plano de monitoramento 160, como uma cobertura secundária 157b do segundo sensor estereoscópico 100b, que é uma parte da cobertura primária 155b do segundo sensor estereoscópico 100b. Como tal, o sistema propicia uma sobreposição 159 (área tracejada) entre as coberturas primárias dos sensores estereoscópicos, pela zona de monitoramento (ou plano de monitoramento). Deve-se considerar prontamente que a mesma configuração, definida entre o primeiro sensor estereoscópico e o segundo sensor estereoscópico, pode ser igualmente definida entre outros sensores estereoscópicos pela pluralidade de sensores estereoscópicos. Por exemplo, a cobertura primária 155b do plano de monitoramento do segundo sensor estereoscópico 100b pode, tipicamente, se sobrepor à cobertura primária 155c de um plano de monitoramento de um terceiro sensor estereoscópico 100c e similares, como pode ser entendido da Figura 4.

[00104] No caso de uma seção de estrada, o sistema 200 é disposto para definir e monitorar uma zona de monitoramento, de modo que cada sensor estereoscópico seja capaz de monitorar uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento, pela cobertura primária, e uma área de uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento, pela cobertura secundária da cobertura primária. Desse modo, devido à característica do sensor estereoscópico, cada sensor estereoscópico pode ser configurado pelo método para monitorar uma seção de estrada predeterminada e uma área de uma seção de estrada adjacente.

[00105] Além do mais, como ilustrado na Figura 1a, cada sensor estereoscópico 100a, 100b é tipicamente adaptado para ser montado em uma posição de montagem 192, acima do plano de monitoramento, como visto em uma direção vertical Z. Em geral, a posição de montagem de refere a uma posição de um sensor estereoscópico estando diretamente acima do plano, como visto na direção vertical Z. Cada par de câmeras 110, 120 é dirigido tipicamente no plano de monitoramento 160 a um ângulo relativo ao dito plano de monitoramento 160. Como um exemplo, cada sensor estereoscópico pode ser montado a cerca de 6,5 metros acima do plano de monitoramento 160. Desse modo, embora não estritamente necessário, os vários sensores estereoscópicos são, nessa concretização exemplificativa e em outras concretizações exemplificativas descritas no presente relatório descritivo, montados em um pórtico 190, e configurados para definir a zona de monitoramento 150 em uma superfície de estrada 191, abaixo do pórtico 190. O pórtico pode compreender uma ou uma pluralidade de estruturas individuais, para constituir o pórtico, enquanto são adaptadas para portar pelo menos alguns dos componentes do sistema de monitoramento de trânsito, tais como os sensores estereoscópicos e similares. Tipicamente, o pórtico é proporcionado na forma de uma única estrutura, para manter os custos a um mínimo e reduzir o impacto visual do sistema.

[00106] Como mencionado acima, cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos é configurado para definir e monitorar uma zona de monitoramento principal 150, que define uma cobertura primária 155. A direção e a extensão de uma zona de monitoramento, no presente caso, se referem à direção principal da zona de monitoramento, isto é, ao longo da extensão da estrada, seção de estrada, superfície de estrada e similares.

[00107] A operação do sistema de monitoramento de trânsito 200 pode ser controlada pela unidade de processamento ou similares. Desse modo, a unidade de processamento é, nesse caso, configurada para controlar o sistema de monitoramento de trânsito 200, incluindo cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos 100a - 100n. Tipicamente, a unidade de processamento compreende um produto de programa de computador. O produto de programa de computador inclui um meio legível por computador, tendo armazenado nele um meio de programação de computador para fazer com que a unidade de processamento controle a operação do sistema de monitoramento de trânsito. Além do mais, o produto de programa de computador compreende um código para executar um método de acordo com qualquer uma das concretizações exemplificativas, como descrito abaixo.

[00108] Como mencionado acima, cada sensor estereoscópico é conectado à unidade de processamento, algumas vezes simplesmente indicada como o meio de processamento. A unidade de processamento é, desse modo, configurada para receber e processar imagens. Em outras palavras, cada sensor estereoscópico é, tipicamente, conectado a uma unidade de processamento, adaptada para processar imagens do sensor estereoscópico. A unidade de processamento pode ser localizada essencialmente na mesma estrutura do sensor estereoscópico, construída no mesmo alojamento dos sensores, localizada em um alojamento próximo da estrutura de suporte na qual é montado o sensor estereoscópico, ou pode ser localizada a uma distância, ou pode ser conectada ao sensor estereoscópico por uma rede. A unidade de processamento é capaz de executar processamento de imagens nas imagens capturadas pelo sensor estereoscópico, para permitir a extração de dados das ditas imagens. A unidade de processamento executa processamento de imagens nas imagens capturadas pelo sensor estereoscópico, para produzir uma imagem de altura da seção de estrada para a qual o sensor estereoscópico está sendo dirigido. O sensor estereoscópico e a unidade de processamento podem ser, tipicamente, conectados a uma memória de curto prazo, na qual as primeira e segunda imagens, bem como as imagens de altura, são armazenadas em um período de tempo predeterminado, isto é, por um tempo suficiente para que sejam processadas.

[00109] Vai-se entender prontamente que todos os sensores estereoscópicos são tipicamente conectados a uma unidade de processamento. No entanto, a unidade de processamento pode incluir uma pluralidade de subunidades, de modo que cada subunidade é conectada a um único sensor estereoscópico. As subunidades podem então se comunicar com uma unidade de processamento primária, uma unidade de processamento central ou similares.

[00110] Por uso de uma imagem de altura, é possível identificar objetos na seção de estrada, bem como determinar as posições dos ditos objetos, propiciando um monitoramento de trânsito melhor e de maior precisão em relação a outras soluções de monitoramento de trânsito. Outra vantagem da medida das alturas de objetos, para identificá-los e distingui-los é que problema das sombras sendo identificadas com objetos é bastante reduzido, o que permite um monitoramento de comportamento de trânsito aperfeiçoada e mais segura.

[00111] Consequentemente, a unidade de processamento 210 é tipicamente configurada ainda para processar imagens em uma imagem de altura, antes de transmitir a imagem de altura para um sistema de controle central 220. A unidade de processamento pode ser ainda configurada para executar processamento adicional, tal como compressão, antes de transmissão de dados para o sistema de controle central. Dessa maneira, menos largura de banda é necessária nos canais de comunicação.

[00112] Voltando agora à Figura 5a, ilustra-se uma representação gráfica de um método para controlar o sistema de monitoramento de trânsito, como descrito acima, de acordo com uma concretização exemplificativa. O método de acordo com as concretizações exemplificativas proporciona a possibilidade de controlar a operação do sistema de monitoramento de trânsito 200 em uma maneira aperfeiçoada, enquanto ainda monitorando o trânsito e os veículos principais na seção de estrada.

[00113] Em particular, por meio do princípio do método de acordo com as concretizações exemplificativas, fica possível proporcionar um método para controlar um sistema de monitoramento de trânsito, para determinar uma característica de um veículo em uma maneira mais barata e segura, em comparação com os métodos conhecidos até o momento.

[00114] Consequentemente, a Figura 5a mostra um fluxograma do método 500 de controle do sistema de monitoramento de trânsito 200, como ilustrado nas Figuras 1 a 4. O método compreende as etapas de:

[00115] - capturar 504 as imagens primárias e as imagens secundárias com o tempo pela pluralidade de sensores estereoscópicos;

[00116] - processar 508 uma primeira imagem e uma segunda imagem de um sensor estereoscópico 100a pela pluralidade de sensores estereoscópicos, para produzir uma primeira imagem de altura delas por meio da unidade de processamento 210;

[00117] - analisar 512 a dita primeira imagem de altura para detectar um objeto móvel, tal como um veículo localizado dentro da visão primária; e

[00118] - analisar 516 uma parte de uma visão primária de pelo menos uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação das primeira e segunda imagens capturadas por um sensor estereoscópico 100b, com base no objeto móvel detectado na primeira imagem de altura, para determinar uma característica C do objeto móvel.

[00119] Nessa concretização exemplificativa, a característica C se refere ao número de eixos de um veículo, em particular, um caminhão. Desse modo, o método é configurado para detectar o número de eixos de um veículo. Desse modo, o método compreende a etapa de iniciar análises de uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação das primeira e segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico, com base no objeto móvel detectado na dita primeira imagem de altura, para determinar um número de eixos do objeto móvel.

[00120] A etapa de processamento 504 pode incluir a captura das imagens primárias pela primeira câmera e das imagens secundárias pela segunda câmera com o tempo, pelas câmeras de cada sensor pela pluralidade de sensores estereoscópicos; Deve-se prontamente considerar que nesse ponto no método 500, o sistema 200 ainda não identificou um veículo, mas está buscando imagens da câmera para um veículo relevante.

[00121] A detecção de eixos pode ser feita uma vez por veículo, quando todo o veículo está visível ao mesmo tempo na posição ótima. Alternativamente, a detecção de eixos pode ser feita continuamente, durante toda a passagem coberta pela zona de monitoramento dos sensores. Dessa maneira, o método é configurado para proporcionar médias ponderadas de detecções de eixos. Além disso, esse tipo de configuração pode permitir que os eixos em caminhões e reboques longos possam ser detectados parte a parte.

[00122] Desse modo, as etapas de processamento 512 e 516 podem ser conduzidas continuamente com o tempo. Alternativamente, as etapas de processamento 512 e 516 podem ser conduzidas apenas por um determinado tempo.

[00123] Em geral, a unidade de processamento 210 pode ser configurada para receber imagens de uma primeira câmera do sensor estereoscópico por meio de um primeiro sinal em uma primeira entrada, e receber imagens de uma segunda câmera do sensor estereoscópico por meio de um segundo sinal em uma segunda entrada. O primeiro sinal e o segundo sinal podem ser um sinal de vídeo, que proporciona um fluxo contínuo de imagens. Alternativamente, os sinais podem ser proporcionados na forma de capturas instantâneas periódicas.

[00124] Por meio da etapa de processamento 512 de análise da primeira imagem de altura (do primeiro sensor estereoscópico 100a), para detectar um objeto móvel, tal como o veículo 140, localizado dentro da visão primária, fica possível determinar a localização precisa do veículo 140 no plano de monitoramento, correspondendo, tipicamente, à seção de estrada predeterminada R1 (primeira zona de monitoramento principal 151). Nessa concretização exemplificativa, a etapa 512 de análise da primeira imagem de altura, para detectar o objeto móvel, tal como um veículo localizado dentro da visão primária, pode incluir, tipicamente, a etapa de determinação da posição do veículo por coordenadas em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas. Como um exemplo, o veículo 140 é detectado por análise de uma imagem de altura para grupos de pixels de altura. Tipicamente, uma caixa de rastreio é determinada em torno do grupo, que vai seguir os pixels de altura na medida em que se movimentam. Dessa caixa de rastreio, fica possível obter a posição, a velocidade, o comprimento, a altura e a largura do veículo, a ser usado no cálculo que outro sensor proporciona a melhor visão lateral do veículo. Em outras palavras, quando um veículo 140 foi detectado no sensor estereoscópico, produzindo a primeira imagem de altura pelas etapas de processamento 504, 508 e 512, a posição do veículo é usada para calcular que outro sensor estereoscópico tem a melhor visão lateral do veículo, por exemplo, um segundo sensor estereoscópico 100b.

[00125] A primeira e/ou a segunda imagem de outro sensor estereoscópico é ou são usadas para uma análise de aspectos (características) interessantes, definidos na etapa de processamento 516. Na concretização exemplificativa descrita em relação às Figuras 1a - 4, a característica C (aspecto interessante) se refere ao número de eixos, isto é, o método é estabelecido para detectar os eixos do veículo.

[00126] A posição detectada do veículo, obtida na etapa de processamento 512, em combinação com a posição conhecida e o ponto de visão do sensor estereoscópico 100b, é usada para calcular a área exata de onde a primeira e/ou a segunda imagem deve(m) ser feita(s).

[00127] Em relação à etapa de processamento 516, há uma pluralidade de diferentes possibilidades para determinar a característica do veículo. Como um exemplo, a característica do veículo pode ser determinada por modelo associado com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do veículo. Desse modo, a etapa de analisar uma parte da visão primária da primeira imagem, da segunda imagem e/ou da combinação da primeira e da segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico 100b compreende, nessa concretização exemplificativa, a etapa de determinação da característica C do objeto móvel (veículo) por meio de um modelo associado com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel (veículo). Consequentemente, a etapa de determinação da característica C do objeto móvel é baseada no modelo associado com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel.

[00128] Com o uso de um modelo estatístico, incluindo as dimensões e outros aspectos do veículo, a área para análise pode ser mantida menor e o método de análise pode ser mantido mais curto e com resultados mais confiáveis. O modelo estatístico vai transportar as prováveis posições dos eixos para o veículo e suas dimensões.

[00129] Esse tipo de análise pode ser feito por associação de padrões, que é considerada como uma técnica bem conhecida para análise de imagens. Em outras palavras, de acordo com essa concretização exemplificativa, a etapa de determinação da característica do objeto móvel com um ou uma pluralidade de padrões estatísticos do objeto móvel é, nesse caso, feita com base em, ou por meio de uma, associação de padrões.

[00130] Uma grande parte da análise é, desse modo, na associação de padrões dessa concretização exemplificativa. No caso com detecção de eixos, as imagens padronizadas das rodas são correlacionadas com todas as posições na área na qual a análise é feita. As posições com uma alta associação de padrões entre os padrões e a primeira e/ou a segunda imagem vão ter uma alta probabilidade de uma roda, e, desse modo, um eixo. Com o uso do modelo estatístico, a área para análise vai ser mantida pequena e também os padrões mais adequados vão ser usados, dependendo, por exemplo, das dimensões do veículo, da posição na estrada, da hora do dia, da condição climática, etc. Os padrões são constituídos tipicamente de detecções anteriores de veículos no sistema.

[00131] Embora não estritamente necessário, o ou os padrões estatísticos são baseados, tipicamente, em níveis de altura usuais, níveis de comprimento usuais, níveis de largura usuais, tamanho de cabine, informações de impressões digitais, informações de placas de identificação, informações de condições climáticas e similares. O ou os padrões estatísticos do objeto móvel podem ser armazenados em uma memória no sistema, por exemplo, na unidade de processamento 210.

[00132] A posição exata das posições mais prováveis das rodas pode ser comparada com cada uma das outras, para verificar se uma posição de roda é ligeiramente superior àquela das outras. Isso vai ser uma indicação de um provável eixo levantado, isto é, uma roda sem contato com a estrada. A indicação de eixos levantados pode ser ainda auxiliada pelo modelo estatístico, para transportar se a posição indicada é uma posição provável de um eixo levantado.

[00133] Além disso, ou alternativamente à análise de associação de padrões, um algoritmo para buscar baixos valores de disparidade pode ser usado. Como uma etapa no cálculo de uma imagem de altura, os valores de disparidade são calculados. Todos os pixels em uma primeira imagem, que têm um contraste em relação a um determinado limiar e não contêm informações da posição de pixel correspondente na segunda imagem, vão ser localizados ao longo de um eixo de deslocamento. Se um pixel for encontrado com sucesso na segunda imagem, o deslocamento vai ser transformado em um valor de disparidade, indicativo da altura desse pixel. Para um veículo, especialmente um caminhão, as únicas posições com baixa altura são as rodas. Desse modo, a área para análise, que foi calculada previamente, é escaneada para baixos valores de disparidade e altura. Se um grupo de baixos valores abaixo de um limiar adequado for encontrado, isso é considerado pelo método por meio da unidade de processamento, para indicar uma presença de uma roda ou de um eixo. Se o grupo contiver valores abaixo de outro limiar ainda mais baixo, isso é considerado pelo método, por meio da unidade de processamento, como indicativo de que a roda está em contato com o solo e, desse modo, não levantada. Se o grupo falha em contiver esses baixos valores, isso é considerado pelo método, por meio da unidade de processamento, como indicativo de um eixo levantado.

[00134] Desse modo, a etapa de processamento 516 pode incluir a etapa de determinação de vários valores de disparidade de altura do objeto móvel, quando grupos de valores de disparidade mais baixos que um primeiro limiar indicam a presença de uma característica, por exemplo, a presença de uma roda correspondente a uma presença de um eixo.

[00135] Consequentemente, a característica C do objeto móvel é determinada por determinação de vários valores de disparidade de altura do objeto móvel, quando grupos de valores de disparidade mais baixos que um primeiro limiar indicam a presença de uma roda (ou eixo).

[00136] Nesse tipo de configuração do método, deve-se notar que se o grupo incluir valores mais baixos que um segundo limiar, o método pode ser ainda configurado para indicar que a roda do objeto móvel (veículo) está em contato com o solo.

[00137] Tipicamente, os vários valores de disparidade de altura do objeto móvel (veículo) são determinados da primeira imagem, da segunda imagem e/ou da combinação das primeira e segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico 100b, antes da produção de uma segunda imagem de altura delas. Como é bem conhecido na técnica, os valores de disparidade são calculados das diferenças em posições de contrastes na primeira e na segunda imagens. O valor de disparidade é igual ao valor de altura, mas que ainda não foi movimentado para a posição correta na posição de altura, por exemplo, um poste visto ligeiramente da parte lateral vai ter vários valores de disparidade, mas na imagem de altura, os valores de disparidade vão ser todos transformados em uma posição com apenas os maiores valores de disparidade e de altura visíveis. Isso significa que, por exemplo, a parte lateral de um reboque vai ter muitos valores de disparidade, incluindo os valores de disparidade para as rodas, enquanto que na imagem de altura vão ser todos cobertos pela altura do teto.

[00138] Uma razão para fazer essa análise nos valores de disparidade em vez de na imagem de altura é que os valores de disparidade vão ser movimentados para suas posições tridimensionais corretas, e a imagem de altura é uma visão dessas posições tridimensionais estritamente de acima de onde as rodas e a parte lateral do veículo vão ficar ocultas pelos valores de altura do teto do veículo.

[00139] Adicional ou alternativamente, o método pode ser configurado para executar a análise da etapa de processamento 516 por remoção do fundo. Nesse tipo de análise, um algoritmo correlacionado a um modelo da estrada é mantido em uma memória, em que o modelo contém valores de intensidade para a estrada, sob diferentes condições de luz e nas posições de contrastes, etc. A área calculada para análise na primeira e/ou na segunda imagens vai ter o fundo removido, de acordo com o modelo de fundo. As áreas que são ainda deixadas na parte mais baixa da área de análise são então boas candidatas para as rodas e os eixos.

[00140] Além disso, ou alternativamente, o método pode ser configurado para executar a análise na etapa de processamento 516 por uso de algoritmos, que tentam encontrar círculos ou partes de círculos que vão indicar rodas e eixos.

[00141] Pode haver vários outros modos de detectar rodas e eixos e/ou outros aspectos interessantes nessa área calculada, para análise na primeira e/ou na segunda imagens do sensor estereoscópico, que é calculada para ter a melhor visão lateral dessa área.

[00142] Além do mais, em uma situação quando é interessante distinguir entre um caminhão e um ônibus, o método pode ser configurado na etapa de processamento 516, para buscar linhas horizontais, que, em algumas alturas, podem indicar janelas, e, desse modo, aumentar a probabilidade de um ônibus. Igualmente, linhas horizontais mais baixas podem indicar o vão livre do solo e, se esse for alta e sobre as rodas, é provavelmente a indicação de um veículo na forma de um caminhão. Por outro lado, se for baixa e não completamente sobre as rodas, é mais provável que seja um ônibus.

[00143] Em uma concretização exemplificativa, quando a característica se refere à detecção de ângulos de janelas, a análise na etapa de processamento 516 pode ser feita com uma associação de padrões ou remoção de fundo, quando o veículo está na sua posição ótima.

[00144] Em uma concretização exemplificativa quando a característica se refere à detecção de itens presos no veículo, a análise na etapa de processamento 516 pode ser feita por associação de padrões ou análise da lisura de linhas de teto e das partes traseiras, etc.

[00145] Após completar a etapa de processamento 516, os dados relativos à determinação da característica, por exemplo, a determinação de um determinado número de eixos no veículo, podem ser transmitidos a uma memória para uso posterior. Como um exemplo, a determinação de um determinado número de eixos pode ser usada em sistema de cobrança de pedágio de estrada, para classificar o veículo para decidir a taxa de pedágio aplicável do veículo.

[00146] Opcionalmente, estritamente não necessário, o método pode ainda compreender uma etapa de processamento 502 de predeterminar se um veículo excede um valor de ativação predeterminado, tal como um valor de altura mínimo, um valor de comprimento mínimo ou um número mínimo de eixos de veículo. Nessa etapa, o método pode, como um exemplo, ser configurado para comparar o veículo com dimensões mínimas conhecidas de veículos tendo mais de dois eixos. Essa etapa de processamento é tipicamente conduzida antes da etapa de processamento 504, relativa à captura da primeira e da segunda imagens por qualquer um dos sensores estereoscópicos 100, 100b.

[00147] Em uma concretização exemplificativa na qual o método é configurado para incluir a etapa de processamento 502, mostrada na Figura 5b, a etapa de processamento 516 de analisar uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação da primeira e da segunda imagens capturadas por um segundo sensor estereoscópico (com base no objeto móvel detectado na primeira imagem de altura, para determinar uma característica do objeto móvel) pode ser ativada quando um veículo excede o valor de ativação predeterminado. No entanto, deve-se entender prontamente que a etapa de processamento 516 pode ser iniciada de outros modos. Tipicamente, a unidade de processamento 210 é configurada para iniciar a etapa de processamento 516, isto é, uma análise de uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação da primeira e da segunda imagens capturadas por um segundo sensor estereoscópico, quando um objeto móvel foi detectado na primeira imagem de altura pela etapa de processamento 512. Além disso, ou alternativamente, a unidade de processamento 210 pode ser configurada para iniciar uma análise de parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação da primeira e da segunda imagens capturadas por um segundo sensor estereoscópico, por pedido da unidade de processamento 210 e/ou do operador do sistema 200.

[00148] Ainda mais, deve-se notar que, nessa concretização exemplificativa, e em outras concretizações exemplificativas, o método pode opcionalmente, embora não estritamente necessário, compreender a etapa de processar uma primeira imagem e uma segunda imagem do pelo menos segundo sensor estereoscópico, para produzir uma segunda imagem de altura dele por meio da unidade de processamento.

[00149] A Figura 3 ilustra uma imagem de um sensor estereoscópico, de acordo com uma concretização exemplificativa da presente invenção. Como um exemplo, essa se refere a uma primeira imagem capturada pelo segundo sensor estereoscópico 100b. Mais especificamente, o veículo 140 é, nesse caso, localizado na área lateral da imagem, como visto na direção longitudinal X. A visão lateral é parte da visão primária da imagem capturada, e, mais especificamente, a visão secundária da imagem capturada. Como mostrado na Figura 3, a visão primária corresponde, nesse caso, à cobertura primária 155b, descrita no presente relatório descritivo. Em outras palavras, a visão secundária da imagem captura corresponde, nesse caso, à cobertura secundária 157b. O veículo 140, na Figura 3, é ainda conduzido na faixa de trânsito 196. Em outras palavras, o veículo é localizado na visão lateral da visão primária da imagem, ou, como mencionado previamente, em uma parte da visão primária da primeira imagem capturada pelo segundo sensor estereoscópico 100b. Como é entendido facilmente das Figuras 1a e 1b, o objeto móvel principal a ser monitorado pelo segundo sensor estereoscópico 100b é o veículo 141 (embora não mostrado na Figura 3). Por execução das etapas do método descritas no presente relatório descritivo, fica possível detectar o veículo 140 pela etapa de processamento 512, e, depois, por uma análise da imagem, como mostrado na Figura 3, para determinar ainda o número de eixos do veículo 140 pela etapa de processamento 516. Como pode ser obtido da Figura 3, o veículo 140 é um caminhão tendo um conjunto total de cinco rodas (em cada lado), correspondente a um conjunto total de cinco eixos.

[00150] Além da detecção de eixos, o método pode, dessa análise da imagem, determinar ainda as distâncias dos eixos e/ou se um eixo extra é usado, que pode ser levantado e abaixado.

[00151] Os exemplos de algumas características de um veículo, que podem ser determinadas por um método, de acordo com uma concretização exemplificativa, são ilustrados na Figura 6. A Figura 6 mostra uma vista lateral do veículo 140, incluindo um eixo front al 144 e um conjunto de eixos traseiros 145. Nessa figura, um dos eixos traseiros 146 fica em uma posição levantada. Como um exemplo, a característica do veículo 140 determinada pelo método, como descrito em relação às figuras prévias, pode corresponder ao número de eixos, à distância dos eixos a, à distância b entre a superfície do solo 191 e o centro do eixo b, e/ou à distância c entre a superfície do solo 191 e o eixo levantado 146. No entanto, uma pluralidade de diferentes características do veículo são concebíveis de serem determinadas pelo método mencionado acima. Como outro exemplo, uma característica do objeto móvel (veículo) pode se referir a uma posição de um pneumático do veículo, correspondente ao eixo de veículo do veículo, como visto em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas.

[00152] Além do mais, em uma situação de trânsito, quando o veículo relevante é obscurecido por outro veículo, de modo que a característica do veículo fique invisível na imagem capturada por um sensor estereoscópico (por exemplo, o segundo sensor), o método é capaz de descobrir a imagem capturada mais otimizada para análise, devido a que o primeiro sensor estereoscópico é capaz de determinar a posição exata do veículo, como visto em um sistema tridimensional de coordenadas cartesianas.

[00153] Como tal, em todas as concretizações exemplificativas descritas no presente relatório descritivo, e em outras concretizações exemplificativas, o método pode, por meio da etapa 508 de produzir uma primeira imagem de altura das imagens do primeiro sensor estereoscópico e da etapa 512 de analisar a primeira imagem de altura, para detectar o veículo localizado dentro da visão primária, identificar se o veículo está obscurecido por outro veículo ou objeto, e determinar se o obscurecimento do veículo impede que a característica do veículo seja determinada com precisão, de modo a avaliar e decidir que uma das imagens disponíveis, que deve ser analisada com base no veículo detectado, é a primeira imagem de altura do primeiro sensor.

[00154] A Figura 4 ilustra esquematicamente um sistema de monitoramento de trânsito, operável por um método de acordo com uma concretização exemplificativa, na qual o sistema é dotado com mais de dois sensores estereoscópicos. Nessa concretização exemplificativa, o sistema e o método podem ser dispostos para monitorar uma pluralidade de faixas de trânsito 196, 198, etc. Em outras palavras, cada sensor estereoscópico 100a, 100b, 100c e 100d é disposto para monitorar uma faixa de trânsito e uma parte de uma faixa de trânsito adjacente, respectivamente. O plano de monitoramento 160 é localizado em uma superfície de estrada 191, de modo que a altura do plano de monitoramento coincida com a altura da estrada relativa aos sensores estereoscópicos 100a, 100b, 100c, 100d, etc. A estrada é, nesse caso, dividida em quatro faixas, e os sensores estereoscópicos são localizados em um pórtico 190 acima da estrada. Cada sensor estereoscópico é disposto acima de uma faixa de trânsito, e configurado para monitorar essa faixa particular, com a posição de montagem projetada de cada sensor estereoscópico sendo localizada na estrada, diretamente abaixo do sensor. Cada sensor estereoscópico 100a, 100b, 100c, 100d do sistema 200 define uma zona de monitoramento principal 151, 152, 153, 154, respectivamente. Do mesmo modo que com as zonas de monitoramento principais mostradas nas Figuras 1a, 1b e 2, uma zona de monitoramento principal total é formada pelas zonas 151, 152, 153 e 154, definidas pela pluralidade de sensores estereoscópicos, respectivamente.

[00155] Consequentemente, nesse tipo de configuração do sistema e do método, o sistema 200 é disposto para definir e monitorar uma zona de monitoramento total, de modo que cada sensor estereoscópico seja capaz de monitorar uma seção de estrada predeterminada na zona de monitoramento total pela cobertura primária. Como mencionado acima em relação à concretização exemplificativa mostrada na Figura 2, uma área de uma seção de estrada adjacente, na zona de monitoramento, pode ser monitorada pela cobertura secundária da cobertura primária do sensor. Desse modo, devido à característica do sensor estereoscópico, cada sensor estereoscópico pode ser configurado pelo método, para monitorar uma seção de estrada predeterminada e uma área de uma seção de estrada adjacente.

[00156] A concretização exemplificativa na Figura 4 pode incluir qualquer um dos aspectos, funções, efeito e etapas de processamento descritos em relação às Figuras 1a - 1b, 2, 3, 5 e 6. O único aspecto adicional na concretização exemplificativa na Figura 4 é que o sistema compreende ainda um terceiro sensor estereoscópico 100c, conectado à unidade de processamento 210. Além desse terceiro sensor estereoscópico 100c ser dirigido para monitorar outra zona de monitoramento, o terceiro sensor estereoscópico é configurado similarmente ao primeiro sensor estereoscópico e ao segundo sensor estereoscópico. Além disso, o sistema 200 pode incluir ainda uma unidade de controle central 220, configurada para receber dados de vários sensores estereoscópicos, e, possivelmente, de várias subunidades de processamento, que são dedicadas individualmente aos sensores estereoscópicos 100a, 100b, 100c.

[00157] Devido ao método descrito em relação às concretizações exemplificativas, as operações do sistema de monitoramento de trânsito são aperfeiçoadas de modo que os sensores estereoscópicos sejam controlados para interagir entre eles, para detectar um objeto móvel por um sensor, e, com base nos dados relativos a essa operação, isto é, o objeto detectado, identificar a imagem mais otimizada entre as imagens capturadas dos outros sensores do sistema, de modo a determinar uma característica do veículo em uma maneira precisa e segura, como é descrito adicionalmente a seguir. Dessa maneira, fica possível obter mais precisamente informações sobre uma determinada característica do veículo. Desse modo, um método é proporcionado de acordo com as concretizações exemplificativas, o que permite uma determinação simples e mais segura e precisa de uma característica relativa a um veículo.

[00158] Embora a invenção tenha sido descrita em relação às combinações específicas de sensores estereoscópicos específicos, deve-se entender prontamente que mais de dois sensores estereoscópicos podem ser incluídos no sistema de monitoramento de trânsito, e os sensores estereoscópicos podem ser combinados em outras configurações, bem como é claro para as pessoas versadas na técnica quando estudam o presente pedido de patente. Desse modo, a descrição apresentada acima da concretização exemplificativa da presente invenção e os desenhos em anexo vão ser considerados como um exemplo não limitante da invenção, e o âmbito de proteção é definido pelas reivindicações em anexo. Qualquer sinal de referência nas reivindicações não deve ser considerado como limitante do âmbito.

Claims (15)

1. Método (500) de controle de um sistema de monitoramento de trânsito (200), caracterizado pelo fato de que o sistema apresenta uma pluralidade de sensores estereoscópicos (100a - 100d) conectados a uma unidade de processamento (210), em que cada sensor estereoscópico da pluralidade de sensores estereoscópicos (100a - 100d) é configurado para capturar uma primeira imagem e uma segunda imagem, capazes de serem processadas em uma imagem de altura pela unidade de processamento (210), e configurado ainda para definir e monitorar uma zona de monitoramento principal (150), definindo uma cobertura primária (155) em um plano de monitoramento (160), a uma distância predeterminada do sensor estereoscópico, de modo que qualquer uma da primeira imagem capturada, da segunda imagem capturada e da imagem de altura processada inclui uma visão primária correspondente à cobertura primária (155) do sensor estereoscópico, o método compreende as etapas de: - capturar (504) as primeiras imagens e as segundas imagens ao longo do tempo pela pluralidade de sensores estereoscópicos; - processar (508) uma primeira imagem e uma segunda imagem de um primeiro sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos, para produzir uma primeira imagem de altura delas por meio da unidade de processamento; - analisar (512) a dita primeira imagem de altura para detectar um objeto móvel, tal como um veículo, localizado dentro da visão primária do primeiro sensor estereoscópico; e - analisar (516) uma parte de uma visão primária de pelo menos uma primeira imagem, uma segunda imagem e /ou uma combinação das primeira e segunda imagens, capturadas por um segundo sensor estereoscópico, com base no objeto móvel detectado na dita primeira imagem de altura, para determinar uma característica (C) do objeto móvel.

2. Método (500), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a característica (C) é qualquer uma de um número de eixos do veículo, uma presença de janelas, um vão livre do solo, um ângulo da janela frontal e uma indicação de objetos presos na parte de topo ou atrás do veículo.

3. Método (500), de acordo com a reivindicação 1 ou 2, caracterizado pelo fato de que a cobertura primária (155a), no plano de monitoramento (160) do pelo menos primeiro sensor estereoscópico (100a), se sobrepõe à cobertura primária (155b) no plano de monitoramento (160) do segundo sensor estereoscópico (100b).

4. Método (500), de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que a etapa de determinação da característica (C) do objeto móvel é baseado na associação de padrões com um ou vários padrões estatísticos do objeto móvel.

5. Método (500), de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que qualquer um dos padrões estatísticos é baseado em níveis de altura comuns, níveis de comprimento comuns, níveis de largura comuns, tamanho de cabine, informações de impressões digitais, informações de placas de identificação, informações de condições ambientais e similares.

6. Método (500), de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que a característica (C) do objeto móvel é determinada por determinação dos vários valores de disparidade de altura do objeto móvel, quando grupos de valores de disparidade inferiores a um primeiro limiar indicam a presença de um eixo.

7. Método (500), de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que, se o grupo incluir valores inferiores a um segundo limiar, o método é configurado para indicar que a roda do objeto móvel está em contato com o solo.

8. Método (500), de acordo com a reivindicação 6 ou 7, caracterizado pelo fato de que os vários valores de disparidade de altura do objeto móvel (140) são determinados da primeira imagem, da segunda imagem e/ou da combinação da primeira e da segunda imagens capturadas pelo segundo sensor estereoscópico (100b), antes da produção de uma segunda imagem de altura delas.

9. Método (500), de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que cada sensor estereoscópico da pluralidade de sensores estereoscópicos (100a - 100d) é disposto para monitorar uma faixa de trânsito, de modo que o sistema (200) seja configurado para monitorar uma pluralidade de faixas de trânsito (196, 198).

10. Método (500), de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que pelo menos parte da cobertura primária de cada sensor estereoscópico pela pluralidade de sensores estereoscópicos (100a - 100d) é dirigida na direção de uma região de eixo de veículo previsível do veículo.

11. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que o método compreende ainda a etapa de predeterminar (502) se um veículo excede um valor de ativação predeterminado, tal como um valor de altura mínimo, um valor de comprimento mínimo ou um número mínimo de eixos de veículo.

12. Método (500), de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que a etapa de analisar (516) uma parte de uma visão primária de uma primeira imagem, uma segunda imagem e/ou uma combinação da primeira e da segunda imagens capturadas por um segundo sensor estereoscópico, com base no objeto móvel detectado na primeira imagem de altura, para determinar se uma característica do objeto móvel está ativada, quando um veículo excede o valor de ativação predeterminado.

13. Método (500), de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo fato de que uma pluralidade de sensores estereoscópicos (100a - 100d) são montados em um pórtico (190) e configurados para definir o plano de monitoramento (160) em uma superfície de estrada (191) abaixo do pórtico (190).

14. Método (500), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o método é configurado para determinar um número de eixos de um veículo.

15. Unidade de processamento (210) para um sistema de monitoramento de trânsito (200), caracterizado pelo fato de que é configurado para implementar um método (500), como definido em qualquer uma das reivindicações anteriores.