BRPI1107116A2

BRPI1107116A2 - determinação de um número total de pessoas em uma imagem ir obtida através de um sistema de formação de imagem ir

Info

Publication number: BRPI1107116A2
Application number: BRPI1107116A
Authority: BR
Inventors: Lalit K Mestha; Yao Rong Wang; Zhigang Fan
Original assignee: Xerox Corp
Priority date: 2010-12-14
Filing date: 2011-12-14
Publication date: 2016-03-22
Also published as: US8520074B2; JP2012128862A; CN102592335B; JP5938125B2; GB201121249D0; DE102011088393B4; JP2015181033A; US20120147194A1; CN102592335A; DE102011088393A1; MX2011013205A; GB2486947A; JP5752583B2; KR20120066604A

Abstract

determinação de um número total de pessoas em uma imagem ir obtida através de um sistema de formação de imagem ir". a presente invenção refere-se a um sistema e método inovado- res para determinar o número de pessoas em uma imagem ir obtida com o uso de um sistema de formação de imagem ir. o presente metodo separa um humano do piano de fundo circundante através de um conjunto de ra- zões de intensidade particularmente formadas. as quantidades derivadas destas razões e valores limítrofes são usadas para classificar seletivamente se um pixei na imagem ir é de um humano ou de um não humano. com base na classificação dos vários pixeis na imagem ir, o número de pessoas é determinado. várias modalidades são reveladas.

Description

Relatório Descritivo da Patente de invenção para "DETERMINAÇÃO DE UM NÚMERO TOTAL DE PESSOAS EM UMA EM AG EM IR OBTIDA ATRAVÉS DE UM SISTEMA DE FORMAÇÃO DE IMAGEM IR". A presente invenção refere-se a sistemas e métodos que usam um sistema de câmera infravermelho para obter uma imagem iR multibanda e, então, determinar o número total de pessoas naquela imagem IR. São revelados um sistema e método inovadores para determinar o número de pessoas em uma imagem IR obtida com o uso de um sistema de formação de imagem IR. O presente método separa um humano do piano de fundo circundante através de um conjunto de razões de intensidade partí-cularmente formadas. As quantidades derivadas destas razões e os valores limítrofes são usados para classificar seletivamente se um pixel na imagem IR é de um humano ou de um não humano. Com base na classificação dos vários pixels na imagem IR, o número de pessoas é determinado.

Em uma modalidade exemplificativa, os presentes sistema e método envolvem o seguinte. Primeiro, um total de N valores de intensidade é coletado para cada pixel em uma imagem IR a ser processada para determinação humana. Os valores de intensidade de pixel são coletados com o uso de um sistema de formação de imagem IR. Uma vez que os valores de intensidade foram coletados, cada pixel na imagem IR é processado para determinar uma classificação para aquele pixel. O processamento de intensi-dades de pixel envolve a geração de uma razão dos valores de intensidade de pixel e a formação de um limite a partir disso. O limite é usado, de uma maneira mais completamente descrita no presente documento, para classificar o pixel como humano ou não humano. Uma vez que todos os pixels foram classificados, o número total de pessoa na imagem IR é determinado com base nas classificações de pixel. Tal sistema encontra seus usos pretendidos em uma matriz ampla de aplicações do mundo reaf tais como, por exemplo, determinação do número total de ocupantes humanos em um veículo motorizado que percorre em uma pista HOV/HOT, ou determinação do número de humanos em uma imagem capturada por uma câmera de segurança em um corredor, por exemplo.

Breve Descrição dos Desenhos Afigura 1 mostra uma imagem IR exemplificativa. A figura 2 ilustra uma modalidade de um sistema de iluminação IR exemplíficativo para iluminar um veículo-alvo de acordo com os ensinamentos do mesmo. A figura 3 ilustra uma modafidade de um sistema de detecção IR 300 exemplíficativo para uso de acordo com os ensinamentos do mesmo. A figura 4 mostra um sistema de detecção de ocupação de veículo exemplíficativo que incorpora o sistema de iluminação da figura 2 e o sistema de detecção da figura 3. A figura 5 ilustra uma modalidade exemplificativa do presente método para determinar o número de ocupantes em um veículo em um sistema de gerenciamento de transporte.

As figuras 6 a 12 mostram intensidade radiante relativa de LEDs IR adequados para uso com várias modalidades dos mesmos. A figura 13 mostra vários resultados no caso em que q=0. A figura 14 mostra vários resultados no caso em que q=0.Q5. A figura 15 ilustra um diagrama de bloco de um sistema exemplificai! vo capaz de implantar vários aspectos do presente método mostrado e descrito em relação ao diagrama de fluxo da figura 5.

Descrição Detalhada Um "pixeF' é o menor elemento endereçável em uma imagem. Cada pixel tem seu próprio endereço. Os pixels são normalmente dispostos em uma grid. A intensidade de cada pixel é variável e depende das características e da sensibilidade do dispositivo de captação a ser usado para medir aquele pixel. A resolução para uma câmera é efetivamente o tamanho do pixel. Os menores pixels significam que mais deles irão ser postos na imagem» gerando a isto melhor definição.

Claims

1. Método para determinar o número de objetos vivos em uma imagem IR obtida por um sistema de formação de imagem IR, em que o método compreende: coletar um total de N valores de intensidade para cada pixel em uma imagem IR, em que os ditos valores de intensidade foram coletados com o uso de um sistema de formação de imagem IR que compreende um dispositivo de detecção IR e um iluminador IR; para cada pixel na dita imagem IR: gerar uma razão dos ditos valores de intensidade coletados do pixel que compreende: onde i, j, k são qualquer um dos índices de banda N diferentes entre si; formar um limite a partir da dita razão gerada; e com o uso do dito limite para classificar o dito pixel como sendo de um objeto vivo ou não vivo; e determinar um número total de objetos vivos na dita imagem IR com base nas ditas classificações de pixel.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, em que o dito dispositivo de detecção IR é um dispositivo de detecção IR único, e em que o dito iluminador IR é um iluminador de banda N de iluminação sequencial (N > 3) com um filtro fixo, em que o dito valor de intensidade compreende: onde /=1,..N, de tal modo que / é a iés,ma banda IR do dito iluminador que está sequencíalmente iluminando, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, ts(A) é a intensidade da iés,ma banda da fonte de luz, lb é uma intensidade de uma fonte de luz de plano de fundo ta! como a do componente IR de luz solar, RolA) é uma refletãncia de um objeto detectado pelo dito dispositivo de detecção IR, Rg(A) e TG(A) são uma refletãncia e uma transmitância de vidro, de outro modo, Rg(á)=0 e TG(Á)=1, a constante η é uma medição da porcentagem de luz do dito iluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida pelo dito detector, de outro modo, η é zero, TL(Á) é uma transmítãncia do dito filtro fixo, e D(À) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, em que o dito dispositivo de detecção IR é N dispositivos de detecção com N filtros passa-banda (N > 3), e o dito iluminador IR tem um iluminador que cobre uma faixa de comprimento de onda dos ditos filtros, em que o dito valor de intensidade compreende; onde /=1 ...N, de tal modo que / é fstma filtro passa-banda de IR, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, Ι3(λ) é a intensidade da fonte de luz, 4 é uma intensidade de plano de fundo, R0(Á) é uma refletância de um objeto detectado por dito dispositivo de detecção IR, Rg(A) e Tq(à) são uma refletância e uma transmitância do vidro, de outro modo, RG(À)=Q e Tq(á}= 1, a constante η é uma medição da porcentagem de luz do dito iluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida peto dito detector, de outro modo, η é zero, TL(Á) é uma transmitância do iésim0 filtro, e D(Á) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção.

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, em que a determinação do dito número total de objetos vivos na dita imagem IR com base nos ditos pixels classificados compreende referência cruzada de um valor de intensidade associado a cada um dos ditos pixels com pelo menos um valor de intensidade calculado com o uso de uma refletância conhecida obtida a partir de um dispositivo de armazenamento.

5. Método, de acordo com a reivindicação 4, em que o dito dispositivo de armazenamento contém adicionalmente qualquer um dentre espectros de potência do dito iluminador, uma transmitância de um filtro, e uma curva de característica de resposta de um detector no dito dispositivo de de- tecção.

6. Método, de acordo com a reivindicação 1, que compreende adícionalmente: combinar qualquer um dos ditos valores de intensidade de pixel com o pelo menos um novo valor de intensidade gerado para o dito pixel; produzir uma nova razão com o uso dos ditos novos valores de intensidade de pixel gerados; formar um novo limite a partir da dita razão; e usar o dito novo limite para classificar o dito pixel.

7. Método, de acordo com a reivindicação 1, em que a dita imagem IR é corrigida em relação ao movimento.

8. Método, de acordo com a reivindicação 1, em que os ditos objetos vivos são ocupantes humanos em um veículo motorizado.

9. Sistema para determinar o número de objetos vivos em uma imagem IR obtida por um sistema de formação de imagem IR, em que o sistema compreende: um sistema de formação de imagem IR que compreende um dispositivo de detecção IR e um iluminador IR; uma memória e um meio de armazenamento; e um processador em comunicação com o dito meio de armazenamento e a dita memória, em que o dito processador executa instruções legíveis por máquina para executar o método de: coletar um total de N valores de intensidade para cada pixel em uma imagem IR, em que os ditos valores de intensidade foram coletados com o uso do dito sistema de formação de imagem IR; para cada pixel na dita imagem IR: gerar uma razão dos ditos valores de intensidade coletados de pixel que compreende: onde /, j, k são qualquer um dos índices de faixa N diferentes uns dos outros; formar um limite a partir da dita razão gerada; e usar o dito limite para classificar o dito pixel como sendo de um objeto vivo ou não vivo; e determinar um número total de objetos vivos na dita imagem IR com base nas ditas classificações de pixel.

10. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, em que o dito dispositivo de detecção IR é um dispositivo de detecção IR único, e em que o dito iluminador IR é um iluminador de banda N de iluminação sequencial (N ã 3) com um filtro fixo, em que o dito valor de intensidade compreende: onde /=1..N, de tal modo que i é a Psma banda IR do dito iluminador que está sequencialmente iluminando, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, fs(Á) é a intensidade da iesima banda da fonte de luz, ib é uma intensidade de uma fonte de luz de plano de fundo tal como a do componente IR de iuz solar, R0(Á) é uma refletância de um objeto detectado pelo dito dispositivo de detecção IR, Rg(à) e Tq(A) são uma refletância e uma transmitância de vidro, de outro modo Rg(á)=0 e Tq(á)= 1, a constante η é uma medição da porcentagem de luz do dito iluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida pelo dito detector, de outro modo, η é zero, TL(Á) é uma transmitância do dito filtro fixo, e D(À) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção.

11. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, em que o dito dispositivo de detecção IR é N dispositivos de detecção com N filtros passa-banda (N > 3), e o dito iluminador IR tem um iluminador que cobre uma faixa de comprimento de onda dos ditos filtros, em que o dito valor de intensidade compreende: onde /=1.,.M, de tal modo que / é o Psimo filtro passa-banda de IR, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, ls(Á) é a. intensidade da fonte de luz, 4 é uma intensidade de piano de fundo, R0(Á) é uma refletância de um objeto detectado peto dito dispositivo de detecção IR, Rg(á) e TG(Á) são uma refletância e uma transmítâncía de vidro, de outro modo Rg(á)=0 e Tg(à)=1, a constante η é uma medição da porcentagem de iuz do dito iluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida pelo dito detector, de outro modo η é zero, TL(Á) é uma transmítâncía do P'mo fiitro, e D(Á) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção,

12. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, em que a determinação do dito número total de objetos vivos na dita imagem IR com base nos dito pixels classificados compreende a referência cruzada de um valor de intensidade associado a cada um dos ditos pixels com pelo menos um vafor de intensidade calculado com o uso de uma refletância conhecida obtida a partir de um dispositivo de armazenamento.

13. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, em que o dito dispositivo de armazenamento contém adicionalmente qualquer um dentre espectros de potência do dito iluminador, uma transmítâncía de um filtro, e uma curva de característica de resposta de um detector no dito dispositivo de detecção.

14. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, que compreende adicionalmente: combinar qualquer um dos ditos valores de intensidade de pixel com o pelo menos um novo valor de intensidade gerado para o dito pixel; produzir uma nova razão com o uso dos ditos novos valores de intensidade de pixel gerados; formar um novo limite a partir da dita razão; e com o uso de dito novo limite para classificar dito pixel.

15. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, em que a dita i-magem IR é corrigida em relação ao movimento.

16. Sistema, de acordo com a reivindicação 9, em que os ditos objetos vivos são ocupantes humanos em um veículo motorizado.

17. Método implantado por computador para determinar o núme- ro de objetos vivos em uma imagem IR obtida por um sistema de formação de imagem IR, em que o método compreende: coletar um total de N valores de intensidade para cada pixel em uma imagem IR, que os ditos valores de intensidade foram coletados com o uso de um sistema de formação de imagem IR que compreende um dispositivo de detecção IR e um iluminador IR; para cada pixel na dita imagem IR: gerar uma razão dos ditos valores de intensidade coletados de pixel que compreende: onde /, /, k são qualquer um dos índices de faixa W diferentes uns dos outros; formar um limite a partir da dita razão gerada; e usar o dito limite para classificar o dito pixel como sendo de um objeto vivo ou não vivo; e determinar um número total de objetos vivos na dita imagem !R com base nas ditas classificações de pixel.

18. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, em que dito o dispositivo de detecção IR é um dispositivo de detecção IR único, e em que o dito iluminador IR é um iluminador de banda N de iluminação sequencial (N > 3) com um filtro fixo, em que o dito valor de intensidade compreende: onde /-1 ...N, de tal modo que t é a f3S,ma banda IR do dito iluminador que está sequencialmente iluminando, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, fs(Á) é a intensidade da iés,ma banda da fonte de luz, lb é uma intensidade de uma fonte de luz de plano de fundo tal como a do componente IR de luz solar, Rq(á) é uma refletância de um objeto detectado pelo dito dispositivo de detecção IR, Rg(á) e TG(Á) são uma refletância e uma transmitância de vidro, de outro modo Rg(A)= 0 e Tq(à}=1, a constante η é uma medição da porcen- tagem de luz do dito íluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida pelo dito detector, de outro modo η é zero, TL(Á) é uma transmitância do dito filtro fixo, e D(À) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção.

19. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, em que o dito dispositivo de detecção IR é N dispositivos de detecção com N filtros passa-banda (N > 3), e o dito íluminador IR tem um ilu-minador que cobre uma faixa de comprimento de onda dos ditos filtros, em que o dito valor de intensidade compreendei onde N, de tal modo que /' é o tmmo filtro passa-banda de IR, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da dita fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dito dispositivo de detecção, ts(Á) é a intensidade da fonte de luz, íb é uma intensidade de plano de fundo, R0(A) é uma refletância de um objeto detectado pelo dito dispositivo de detecção IR, Rq(à) e TG(Â) são uma refletância e uma transmitância de vidro, de outro modo RG(Á)=Q e Tq(á)~ 1, a constante η é uma medição da porcentagem de luz do dito íluminador refletida a partir do vidro do veículo e recebida pelo dito detector, de outro modo η é zero, fL(À) é uma transmitância do fs>mo filtro, e D(Á) é uma característica de resposta do dito dispositivo de detecção.

20. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, em que a determinação do dito número total de objetos vivos na dita imagem IR com base nos ditos pixels classificados compreende a referência cruzada de um valor de intensidade associado a cada um dos ditos pixels com pelo menos um valor de intensidade calculado com o uso de uma refletância conhecida obtida a partir de um dispositivo de armazenamento.

21. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 20, em que o dito dispositivo de armazenamento contém adicionaf-mente qualquer um dentre espectros de potência do dito Íluminador, uma transmitância de um filtro, e uma curva de característica de resposta de um detector no dito dispositivo de detecção.

22. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, que compreende adicionalmente: combinar qualquer um dos ditos valores de intensidade de pixel com o pelo menos um novo valor de intensidade gerado para o dito pixel; produzir uma nova razão com o uso de ditos novos valores de intensidade de pixel gerados; formar um novo limite a partir da dita razão; e usar o dito novo limite para classificar o dito pixel.

23. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, em que a dita imagem IR ê corrigida em relação ao movimento,

24. Método implantado por computador, de acordo com a reivindicação 17, em que os ditos objetos vivos são ocupantes humanos em um veículo motorizado. tempo quanto simultaneamente, são bem conhecidas. Um sistema de iluminação IR exemplificativo é mostrado na figura 2, Um "Sistema de Formação de Imagem" é um aparelho projetado para capturar luz IR refletida a partir de um objeto alvo,, separar isto em seus comprimentos de onda componentes, e emitir uma imagem IR do alvo. Tais sistemas possuem um detector ÍR (tai como uma câmera IR) e um ilumina-dor ÍR. Um sistema de detecção IR exemplificativo é mostrado na figura 3. Um sistema de formação de imagem IR pode ser um dispositivo de detecção IR único e um iluminador de banda N sequencialmente iluminado (N â 3) com um filtro fixo, ou compreende um total de N dispositivos de detecção (N > 3) cada um tendo um respectivo filtro passa-banda, e uma fonte de iluminação única. É feita referência agora à figura 2 que ilustra uma modalidade de um sistema de iluminação IR exemplificativo para uso de acordo com os ensinamentos do mesmo. O sistema de iluminação ÍR 200 da figura 2 é mostrado, o qual compreende uma matriz de fonte de luz IR 202 que tem uma pluralidade de fontes de luz IR que emite uma banda estreita de radiação IR em um respectivo comprimento de onda pico (mostrado como A1s λη). A matriz de fonte 202 compreende uma matriz de diodos emissores de luz (LEDs). Cada diodo é selecionado para emitir radiação IR em uma banda de comprimento de onda particular e define uma fonte na matriz para aquela banda de comprimento de onda. O controlador 208 é acoplado à matriz de fonte IR 202 e controla a corrente de entrada para cada iluminador e, por meio disso, a saída de intensidade de cada, As ópticas de captação 204 têm uma ou mais ópticas 203 que combinam os comprimentos de onda para produzir feixe de iluminação IR 206. O sensor 210 mostra a radiação emitida pela matriz de fonte de luz IR e fornece retroalsmentação para o controlador 208. A focali-zação da óptica 212 recebe o feixe 206 e focaliza o feixe de saída 214 sobre o veículo-alvo 216. A óptica 212 inclui uma pluralidade de lente de comprimentos focais variantes posicionados na trajetória de feixe para focalizar o feixe. O controlador 208 também é acoplado à óptica 212 para efetuar alte- rações em feixe de saída 214 devido ao tamanho alvo, distância alvo, velocidade alvo, para enumerar algumas restrições. O controlador 208 está adicionalmente em comunicação com o dispositivo de armazenamento 209 para armazenar/recuperar informações de calibração, níveis de intensidade e similares, incluindo dados e instruções de programa legíveis por máquina. O controlador 208 pode compreender um sistema de computador tal como um desktop, servidor, computador central e similares. O controlador 208 pode ser colocado em com comunicação com foi ou sem fio com tal dispositivo de computação por uma rede (não mostrado). Tal rede pode ser uma rede de área locai (LAN) ou Internet. Deve ser observado que qualquer um dos componentes do sistema de iluminação 200 pode ser colocado em comunicação com tal sistema de computação para facilitar adicionalmente os propósitos pretendidos no presente documento. Qualquer uma das ópticas descritas acima em relação à figura 2, pode ser substituída por um sistema óptico que tem potência óptica e pode incluir adicionalmente espelhos. Tal sistema óptico pode incluir múltiplos componentes com potência óptica, por exemplo, pode ser uma lente dupla ou tripla. No limite, tal sistema óptico define um comprimento focai exclusivo F, a matriz e a grade de fonte seriam posicionadas nos planos focais frontais e traseiros das ópticas. Como resultado, o sistema óptico forma imagem da grade no infinito em relação a cada elemento da matriz de fonte de luz e, dessa forma, cada elemento de fonte vê a mesma região da grade. A luz de cada elemento seria coextensiva nesta região. Uma grade pode, então, produzir radiação de saída cujo conteúdo espectral é substancialmente uniforme por todo seu perfil transversal através da compensação para a dispersão associada à posição lateral das diferentes fontes de banda de comprimento de onda. Isto permite que o conteúdo espectral do feixe de saída 214 seja substancialmente uniforme por todo seu perfil transversal. Na prática, pode ser difícil definir precisamente um comprimento focal desejado para o sistema óptico, por causa de aberrações (por exemplo, curvatura de campo, cromática axial, cromática lateral, distorção, defeito de reflexão de imagem e similares), que podem fazer com que as ópticas focalizem os raios para po- sições levemente diferentes de acordo com seu comprimento de onda ou seu posicionamento lateral, Além disso, as posições relativas do sistema óptico, da matriz de fonte e da grade são selecionadas de acordo com a condição mais geral em que o sistema óptico forma imagem da grade no infinito em relação a cada elemento de fonte da matriz de fonte de luz, pelo menos para raios paraxiais que emergem de cada fonte. Para um raio que se propaga em um ângulo Θ em relação ao eixo geométrico óptico, um raio paraxia! tem sen(B) ~ Θ. Esta condição de infinito pode ser alcançada através do posicionamento de cada elemento de fonte em um plano focal traseiro nominal do sistema óptico para dentro da profundidade de campo do sistema óptico, e posicionamento da grade no plano focal frontal nominal do sistema óptico para dentro profundidade de campo do sistema óptico. A profundidade de campo (DGV) está relacionada à abertura numérica (NA) do sistema óptico de acordo com DOV=tambda/NA2, onde Lambda é o comprimento de onda da luz do elemento de fonte. Além disso, as ópticas podem ser projetadas com componentes para fornecer múltiplos graus de liberdade para compensar várias aberrações ópticas. Embora componentes adicionais no sistema óptico forneçam graus de liberdade adicionais para reduzir aberrações, cada componente adicionai também adiciona custo e complexidade ao sistema óptico. É feita referência agora à figura 3 que ilustra uma modalidade de um sistema de detecção IR exemplificativo 300 para uso de acordo com os ensinamentos do presente documento. O veícuto-alvo 216 reflete a luz IR de feixe 214 que é emitida pelas ópticas 212 da figura 2. Uma porção da luz IR refletida é recebida pelas ópticas 302 que têm uma ou mais lentes 303 que focalizam a luz recebida sobre o sensor 304 que separa espacialmente a luz recebida para obter a imagem IR 308. As ópticas 302 também podem incluir uma ou mais filtros passa-banda que somente permitem que a luz em uma banda estreita de comprimento de onda atravesse. Os filtros também podem ser sequencialmente alterados para obter N intensidades em 308. O sensor 304 envia as informações de imagem IR para o computador 306 para processar e armazenar. O detector de imagem 308 é um dispositivo de detec- ção de imagem muitiespectral cujo conteúdo espectral pode ser seíecionável através de um controlador (não mostrado). As ópticas adequadas para as ópticas de fonte 302 e detector 304 incluem aquelas comumente encontradas nas técnicas. O detector 304 registra independentemente intensidade de luz em múltiplos locais de pixel ao longo de uma rede bidimensional. Os sensores adequados incluem detectores de dispositivo acoplado à carga (CCD), detectores de semicondutores de óxido metálico complementares (CMOS), detectores de dispositivo de injeção de carga (ClD), detectores de vidicon, detectores de reticon, detectores de tubo intensificador de imagem, detectores de tubo fotomultiplicador com pixel (PMT), Arsenieto de Gâlio e índio (InGaAs), Teiureto de Cádmio e Mercúrio (MCT) e Mícrobolômetro. Deve ser observado que os detectores à base de silício são limitados a abaixo de 1100 nm. Os sistemas com detectores híbridos (isto é, combinações à base de silício e à base de não silício) não estão fora de alcance. O computador 306 está em comunicação com ópticas 302 para controlar a lente das mesmas, e com o detector 304 para controlar a sensibilidade das mesmas. O computador 306 recebe os valores de sensibilidade associados a cada pixel de imagem IR 308. O computador 306 inclui adicionalmente um teclado, monitor, impressora, etc. (não mostrado) posto que é necessário efetuar o controlo do sistema 300. É feita referência agora à figura 4 que mostra um sistema de detecção de ocupação de veículo exemplificatívo que incorpora o sistema de iluminação da figura 2 e o sistema de detecção da figura 3, Na figura 4, o veículo-alvo 400 contém um ocupante humano 402 que percorre na velocidade v em uma direção de movimento indicada pelo vetor direcional 403 ao longo da pista HOV 404. Posicionado dentro de uma distância desejada d acima pista 404 está o braço de suporte 405 que compreende uma construção tubular similar àquela usada para luzes de tráfego. Fixados sobre o braço 405 estão o sistema de detecção IR 407 que tem um elemento de transmissão 408 para comunicação com um dispositivo remoto, e o sistema de iluminação IR 409. Os sistemas 409 e 407 são destinados a representar modalidades dos sistemas das figuras 2 e 3, respectivamente. O dispositivo de detecção 407 pode compreender uma câmera equipada com uma lente de telefoto, um filtro passa-banda, e uma lente de polarização para reduzir um efeito de claridade. Durante a operação diurna, a iluminação peto sol pode ser suficiente. O ifuminador IR 409 emite radiação IR em um ou mais comprimentos de onda que são refletidos de volta para o detector 207 a partir do veículo-alvo e dos conteúdos disso. O sistema de detecção IR 407 transmite a imagem IR e/ou valores de intensidade associados a cada pixel na imagem IR para um dispositivo de computação para processamento adicional de uma maneira que será a seguir descrita. É feita referência agora ao fluxograma da figura 5 que ilustra uma modalidade exemplificativa do presente método para determinar o número de ocupantes em um veículo em um sistema de gerenciamento de transporte. O processamento de fluxo inicia em 500 e imediatamente prossegue para a etapa 502. Deve ser observado que, embora uma modalidade exemplificativa seja discutida no presente documento no contexto de um sistema de gerenciamento de transporte, os ensinamentos do presente documento se destinam a encontra seus usos em uma matriz ampla de sistemas em que a determinação de um número de pessoas em uma imagem IR obtida com o uso de um sistema de formação de imagem IR é desejada. Tais modalidades são destinadas a estarem inclusas no escopo das reivindicações em anexo. Na etapa 502, um total de N valores de intensidade é coletado para cada pixel em uma imagem IR de um veículo motorizado destinado a ser processado para determinação de ocupação humana. O veículo a ser processado está percorrendo em uma determinada velocidade ao longo de uma pista HOV que é iluminada pela iluminação IR. Os valores de intensidade para cada pixel são coletados a partir da fonte de luz IR refletida com o uso do sistema de formação de imagem IR das figuras 2 a 4. A imagem IR e/ou os valores de intensidade para cada pixel são fornecidos para uma estação de trabalho de computador ou sistema de computador de propósito especial para processamento adicional de acordo com as várias modalidades do presente documento. A seguir, considera-se que a atenuação de IR no ar e no tempo de integração seja igual para todas as bandas. Se não, estes fatores devem ser ajustados consequentemente, Se o dispositivo de detecção IR for um dispositivo de detecção IR único, e o iluminador IR for um iluminador de banda N de iluminação sequencial (N £ 3) com um filtro fixo, o valor de intensidade compreende: d) onde /=1...N, de tal modo que í é a fs,ma banda IR do iluminador que está iluminando sequencíalmente, α è uma constante que depende de um ângulo e distância da fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dispositivo de detecção, fs(Á) é a intensidade da jesima kanda da fonte de luz, lb é uma intensidade de uma fonte de luz de plano de fundo taí como a do componente IR de luz solar, R0(Á) é uma refletân-cía de um objeto no interior do veículo, Rq(á) e Tq(â) são uma refletância e uma transmítância de vidro, a constante η é uma medição da porcentagem de luz do iluminador refletida a partir do vidro do veiculo e recebida pelo detector, TL(À) ê uma transmítância do filtro fixo, e D (λ) é uma. característica de resposta do dispositivo de detecção, Se o dispositivo de detecção IR for N dispositivos de detecção com N filtros passa-banda (N > 3), e o iluminador IR tiver um iluminador que cobre uma faixa de comprimento de onda dos filtros, o valor de intensidade compreende: (2) onde /=1..-N, de tai modo que / é o fstmo filtro passa-banda de IR, α é uma constante que depende de um ângulo e uma distância da fonte de iluminação, uma atenuação de uma onda IR no ar, e um tempo de integração do dispositivo de detecção, ts(Á) é a intensidade da fonte de luz, lb é uma intensidade de plano de fundo, R0(Á) é uma refletância de um objeto no interior do veículo, Rq(à) e TG(Á) são uma refletância e uma transmítância de vidro, a constante η é uma medição da porcentagem de íuz do iluminador refletida do vidro do veículo e recebida pelo detector, TL(Á) é uma transmitância do filtro fsrro e ^ uma característica de resposta do dispositivo de detecção. Além disso, qualquer um dos valores de Intensidade de pixel pode ser combinado para gerar uma ou mais valores de intensidade novos para este pixel e processar consequentemente. Na etapa 504, um primeiro pixel da imagem IR é recuperado para processamento. O primeiro pixel pode ser selecionado automaticamente por um processador ou ser identificado por um usuário com o uso de uma interface gráfica de usuário tal como, por exemplo, um teclado, mouse e monitor, associada a uma estação de trabalho de computador em que pretende-se executar vários aspectos da presente método. O usuário pode selecionar uma primeira região da imagem IR recebida e alguns ou todos os pixels dentro da área selecionada da imagem processada acima de outras porções da imagem IR. Uma ou mais imagens IR do veículo em movimento pode ser capturada para processamento de acordo com o presente documento. Na etapa 506, determinar uma razão de valores de intensidade de pixel e formar um limite a partir disso. Na etapa 508, classificar o pixel com base no limite. Em uma modalidade, a razão de valores de intensidade é dada por: (3) onde i e j são qualquer um dos índices de banda N do sistema de formação de imagem IR, exceto o índice associado à banda k. Quando o iiuminador está iluminando o objeto e o dispositivo de detecção detectou a imagem, cada pixel terá N intensidades para um iiuminador de banda N. Com o uso de N intensidades como um exemplo, um indivíduo pode adotar uma banda como a referência (por exemplo, a primeira banda), e formar a seguinte razão; (4) onde i, j = 2,...,N, e onde; (5) (6) No presente contexto, a razão na Equação (4) depende da constante η. Para a maioria das situações, η é pequeno (ou zero). Para condições chuvosas, nubladas ou sujas, η pode ser significativo. Deve ser observado que o uso da Equação (4) em um produto real não requer um modelo, devido ao fato de que a quantidade do lado esquerdo requer somente a intensidade medida a partir da câmera de detecção. Entretanto, em um estágio de desenvolvimento e teste, um indivíduo pode usar um modelo para calcular as quantidades no lado direito da Equação (4) para selecionar qual conjunto de razões deve ser usado, e como definir o valor limite para classificação. Na etapa 510, é feita uma determinação se mais pixels permanecem para ser processados. Se sim, então, o processamento se repete em relação à etapa 504 em que um próximo pixel é recuperado, selecionado ou, de outro modo, identificado para processamento. O processamento se repete até que todos os pixels desejados na imagem IR tenham sido processados. Na etapa 512, um número total de ocupantes humanos no veículo motorizado alvo é, então, determinado com base nas várias classificações de pixel. Uma vez que os pixels na imagem de uma pessoa podem ser separados dos objetos não humanos circundantes, as redes neuraís ou lógica difusa podem ser empregadas para facilitar uma determinação do número de ocupantes no veículo. Em uma modalidade, isto é alcançado através do isolamento especial de humanos identificados em cada uma das uma ou mais imagens IR tomadas pelo sistema de formação de imagem do veículo-alvo e da contagem do número de humanos no veículo. Se três câmeras IR forem empregadas tat como, por exemplo, uma voltada para frente do veículo em movimento para capturar uma imagem dos ocupantes no compartimento de passageiro frontal, e uma voltada para cada lado do veículo para capturar uma imagem do lado do motorista e do passageiro, cada uma das imagens pode ser analisada para determinar se ou não um ocupante humano está presente. Em operação, se o número de ocupantes humanos do veículo motorizado alvo exceder um número predeterminado durante o tempo do dia em que percorre em uma pista HOV for restrito, a placa do veículo é automaticamente capturada com o uso de tecnologia de identificação de etiqueta de veiculo conhecida nas técnicas, e um sinal é enviado para uma autoridade de fiscalização de tráfego indicando que um veiculo com o número de placa, identificado está usando a pista HOV sem o número de ocupantes exigido. Deve ser observado que os fluxogramas do presente documento são ilustrativos, Uma ou mais das etapas operacionais ilustradas em qualquer um dos fluxogramas pode ser executada em uma ordem diferente. Outras operações, por exemplo, podem ser adicionadas, modificadas, acentuadas, condensada, integradas ou consolidadas com as etapas das mesmas. Tais variações são destinadas a estarem inclusas no escopo das reivindicações em anexo. Todas ou partes dos fluxogramas podem ser implantadas parcial ou completamente em hardware em conjunto com instruções executáveis por máquina. Resultados de Desempenho Foi usado um sistema iluminador de 4 bandas para nosso estudo. Os LEDs usados estão com comprimento de onda pico a 940 nm, 1070 nm, 1200 nm e 1550 nm. Os espectros de potência para os LEDs são mostrados nas figuras 6 a 12. Os LEDs infravermelhos (NIR) próximos já estão disponíveis no mercado, Estes LEDs são feitos com vários semicondutores tal como GaAs ou InGaAsP, e possuem comprimento de onda pico partindo de próximo para visível (> 730 nm) até comprimento de onda infravermelho curto (> 2000 nm). As figuras 6 a 12 ilustram o espectro de diversos LEDs infravermelhos feitos de InGaAsP com comprimentos de onda pico na faixa entre 810 nm a 1600 nm. Estes LEDs possuem boa potência radiante, entre alguns mW a cerca de 45 mW para alias potências. Um indivíduo pode a-grupar muitos LEDs com o mesmo comprimento de onda pico em uma bate-lada ou um grupo. Este estudo considera que cada iluminador de LED seja igualmente alimentado (se não as razões nas seguintes tabelas podem ser ajustadas). A refletância de vários materiais, incluindo aqueles de pele humana, e a transmitância da janela estão disponíveis em uma matriz ampla da literatura publicada. A câmera de detecção de IR é comercialmente disponível e captura as imagens de 900 nm a 1700 nm. Primeiro considera-se o caso para η = 0. Os resultados para várias razões na Equação (4) são mostrados nas tabelas da figura 13. Na figura 13, 1(1-2) = /c(1) - 4(2), etc, Para uma janela limpa, a razão /(3-2)//(4-2) é negativa para pele humana, e positiva para algodão, lã e políamida. Dessa forma, se um indivíduo definir o valor limite para esta razão em zero, os pixels da imagem humana podem ser apropriadamente classificados. Uma vez que esta razão somente envolve as bandas 1070 nm, 1200 nm e 1550 nm, somente 3 LEDs de iluminação são necessários para separação de pele. Para uma janela suja, esta razão se torna positiva para pele de luz, embora ainda próximo a zero. Para remediar isto, um indivíduo pode observar outra quantidade R12 conforme definido pela razão: (8) Esta quantidade é relativamente grande para pele, mas pequena para os outros três materiais. Para avaliar o efeito de η, primeiro examina-se a condição que qualquer sistema de câmera sistema requer, isto é, (9) Para um vidro limpo, TG(Á) está na faixa entre 0,5 a 0.8, enquanto para um vidro sujo, isto pode ficar em 0,2. Espera-se que o sistema não funcione bem quando η 0,05 para o vidro sujo. A figura 14 mostra resultados para várias razões na Equação (4) para η = 0,05. È visto que simplesmente com o uso da razão 1(3-2)/1(4-2} e definindo o limite para zero isto não funcionará para o vidro sujo e para vidro pintado se um humano tiver pele escura. A quantidade R12 parece ainda bastante robusta se um indivíduo definir o limite em 0,3, embora isto mal in- terprete a pele escura no interior da janela suja como pano. É feita referência agora ã figura 15 que ilustra um diagrama de bloco de um sistema de processamento exemplificativo capaz de implantar vários aspectos do presente método mostrado e descrito em relação ao flu-xograma da figura 5. A estação de trabalho 1504 em comunicação com o receptor de imagem IR 1502 para receber valores de intensidade de pixel da antena 408 do dispositivo de detecção IR 407 da figura 4 e para efetuar comunicação bidirecional entre o computador 1504 e o dispositivo de detecção 408. O computador 1504 tem um monitor 1503 e interface de usuário 1505 para viabilizar uma exibição de informação para um usuário e para efetuar uma entrada ou seleção de usuário. O computador 1504 também está em comunicação com a rede 1501 através de uma interface de comunicações de rede (não mostrado). Várias porções da imagem IR capturada e/ou valores de intensidade de pixel podem ser armazenadas em uma memória ou dispositivo de armazenamento interno na estação de trabalho 1504 e podem ser comunicadas para um dispositivo remoto pela rede 1501 para armazenamento ou processamento adicional. Um usuário pode usar a interface gráfica de usuário, por exemplo, teclado e monitor, para identificar ou, de outro modo, selecionar pixels e/ou áreas da imagem IR para processamento ou fornecer outra entrada de usuário necessária para a implantação do presente documento. Pixels e/ou regiões de interesse identificadas ou, de outro modo, detectadas nos dados de imagem IR recebida podem ser recuperadas a partir de um dispositivo remoto, tal como um sistema de processamento de imagem pela rede 1501. O computador do tipo desktop 1504 e o receptor 1502 estão em comunicação com o processador de imagem 1506. O processador de imagem 1506 é mostrado compreendendo uma memória temporária 1507 para enfileirar informação relacionada à imagem IR recebida tal como, por exemplo, regiões de interesse dentro da imagem, e similares, que foram selecionadas ou, de outro modo, identificadas para processamento de pixel. A memória temporária 1507 pode armazenar adícionaimente dados recuperados e formulas e representações matemáti- cas para processar as páginas e grupos de páginas da maneira descrita a-cima. O calculador de intensidade 1508 recebe da estação de trabalho 1504 dados e informações sobre as variáveis necessárias para executar os cálculos necessários em relação a qualquer uma das Equações (1) e (2). O modulo identificador de pixel 1509 identifica o pixel atual que está para ser processado, conforme descrito acima em relação à etapa 504, O módulo 1509 está em comunicação com o monitor 1503 para apresentar nisso uma exibição para o usuário selecionar qual pixel na imagem IR exibida está destinado a ser processado a seguir. O usuário pode selecionar alguma ou todas as imagens IR exibidas para processamento. Em outras modalidades, a imagem é processada automaticamente, e deve ficar entendido que tais modalidades se destinam a estarem inclusas no escopo das reivindicações em a-nexo. O módulo de razão 1510 é um processador com memória em comunicação com o módulo de intensidade 1508 para obter os vafores de intensidade de pixel para o pixel atual. O módulo de razão 1510 gera as razões descritas acima em relação à Equação (3) e salva os resultados para o dispositivo de armazenamento 1511. O módulo 1508 armazena/recupera adicionalmente valores para/a partir do dispositivo de armazenamento 1511 para recuperação pelo módulo 1510. O módulo de limite 1512 determina um valor limite e fornece este valor para o processador de classificação de pixel 1513 que executa a classificação do pixel identificado de acordo com as etapas do método descrito acima. A classificação deste pixel é salva no dispositivo de armazenamento 1511. Deve ficar entendido que qualquer um dos módulos e unidades de processamento da figura 15 está em comunicação com o dispositivo de armazenamento 1511 através das trajetórias mostradas ou não mostradas e pode armazenar/recuperar dados, valores de parâmetro, funções, páginas, registros, dados e instruções de programa legíveis/executáveis por máquina necessárias para executar suas funções pretendidas. Cada um destes módulos também está em comunicação com a estação de trabalho 1504 através de trajetórias (não mostrado) e pode estar adicionalmente em comunicação com um ou mais dispositivo remotos pela rede 1501. Deve ser observa- do que alguma ou todas as funcionalidades para qualquer um dos módulos pode ser executada, completamente ou em parte, por componentes internos â estação de trabalho 1504 ou por um sistema de computador de propósito especial Também deve ser observado que vários módulos podem designar um ou mais componentes que podem, por sua vez, compreender software e/ou hardware projetado para executar a função pretendida. Uma pluralidade de módulos pode executar coletivamente uma única função. Cada módulo pode ter um processador especializado capaz de executar as instruções de programa legíveis por máquina, Um módulo pode compreender uma única peça de hardware tal como um ASiC, circuito eletrônico ou processador com propósito especial. Uma pluralidade de módulos pode ser executada por um único sistema de computador de propósito especial ou uma pluralidade de sistemas de computador de propósito especial em paralelo. As conexões entre os módulos incluem tanto conexões físicas quanto conexões lógicas. Os módulos podem incluir adicionalmente uma ou mais módulos de software/hardware que podem compreender adícionalmente um sistema o-peracíonal, unidades, controladores de dispositivo, e outros aparelhos, em que algum ou todos podem estar conectados através de uma rede. Também se contempla que um ou mais aspectos do presente método pode ser implantado em um sistema de computador dedicado e também pode ser colocado em prática em ambientes computacionais distribuídos em que tarefas são executadas por dispositivos remotos que são ligados através de uma rede. Será observado que vários dos recursos e funções acima revelados e outros, ou alternativas dos mesmos, podem ser desejavelmente combinados em muitos outros sistemas ou aplicações diferentes. Várias alternativas, modificações, variações ou aprimoramentos presentemente não inéditos ou imprevistos podem se tornar evidentes e/ou subsequentemente produzidos por aqueles elementos versados na técnica, que também são destinados a ser abrangidos pelas seguintes reivindicações. Consequentemente, as modalidades apresentadas acima são consideradas ilustrativas e não limitantes. Várias alterações nas modalidades descritas acima podem ser feitas sem que se afaste do espírito e do escopo da invenção. Os ensinamentos de quaisquer publicações impressas incluindo patentes e pedidos de patente são separadamente incorporadas no presente documento a título de referência em sua totalidade.