CN108292357A - 图像处理系统 - Google Patents
图像处理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108292357A CN108292357A CN201680066165.6A CN201680066165A CN108292357A CN 108292357 A CN108292357 A CN 108292357A CN 201680066165 A CN201680066165 A CN 201680066165A CN 108292357 A CN108292357 A CN 108292357A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- selection
- image
- personnel
- exited
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 110
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 56
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 2
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 9
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 15
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 12
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 230000018199 S phase Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005191 phase separation Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000001429 visible spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
- G06V20/53—Recognition of crowd images, e.g. recognition of crowd congestion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
- G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
- G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Circuit Arrangement For Electric Light Sources In General (AREA)
Abstract
在人员计数系统中,布置多个视觉传感器以提供区域的传感器覆盖。每个视觉传感器被布置为提供其视场内的一部分区域的单独传感器覆盖。多个本地图像处理器中的每一个都连接到相应的一个视觉传感器。本地图像处理器中的每一个被配置为将本地个人检测算法应用于由其相应视觉传感器捕获的至少一个图像,从而生成表示在至少一个图像中检测到的多个人的本地存在度量。中央处理器被配置为通过将聚合算法应用于由本地图像处理器生成的本地存在度量,来估计视觉传感器覆盖的区域中的人员总数。由于当利用这样的人员计数技术时考虑用户隐私是关键的,所以使得能选择退出。例如,可能存在不想透露可能被感觉为泄露与其存在相关的信息的任何信息的用户。在本上下文中,用户是可能在其中实施人员计数的环境中的个人。本公开不仅应用于人员计数,还应用于其中可能监测人员的其它情况,例如CCTV环境。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像处理系统,例如用于处理图像数据并提取诸如人数之类的、关于区域中的人员的信息。
背景技术
用于照亮环境的照明系统可以包括多个照明器,照明器中的每一个进而又包括一个或多个灯的形式的光源,所述灯将可配置的照明发射到环境中。这些灯可以是例如LED灯、灯丝灯泡、气体放电灯等。
照明器可以互连以形成照明网络。为了控制照明,网关(例如照明桥接器)可以连接到网络。例如,在连接到网关的通用计算机设备的控制下,网关可以被使用于经由网络向照明器中的每一个传送控制信号。
照明网络可以具有网状拓扑,由此照明器自身充当照明网络内的中继器,用来在网关与网络中的其他照明器之间中继控制信号。可替换地,网络可以具有星形拓扑,由此照明器“直接地”与网关通信,即不依赖其他照明器来中继控制信号(尽管可能经由其他专用网络组件)。通常,网络可以具有任何合适的网络拓扑,例如基于星状连接和网状连接的组合。照明网络可以例如按照ZigBee协议来运行。
照明器,或更一般地照明系统,也可以配备有传感器机构。从历史上看,这种传感器机构一直相对地简单。例如,计时器和运动传感器的组合已被用来响应于最近感测到的、在坏境中的移动而选择性地激活照明器。这种运动传感器的一个示例是被动红外(“PIR”)运动传感器,其使用从移动体发射的红外辐射来检测它们的运动。
更现代的照明系统可以将传感器并入照明网络中,以便允许对来自环境中多个传感器的传感器数据进行聚合(aggregation)。通过使用合适的传感器,这允许照明器共享关于比方说占用、活动模式、温度或湿度变化、日光水平等的信息。这有时被称为连接的照明。传感器信号可以经由照明网络传送到网关,由此使它们对于(比方说)连接到网关的通用计算机设备是可用的。
这种传感器已经在照明系统中被使用来提取与照明系统覆盖的区域中的人员有关的信息。例如,人员计数技术基于来自单独视觉传感器或图像捕获设备的传感器数据的聚合,生成该区域中的人员的计数。
发明内容
存在有许多应用,其中可能需要特定区域上的人员计数。人员计数信息可用于实现诸如安全优化、计划和维护、HVAC控制和数据分析驱动的营销之类的应用。例如,在营销分析中,需要人数作为输入数据之一用于分析。对于空间优化,需要(伪)实时的人员计数以识别时间和空间使用模式。
根据本公开,在这样的人员计数系统中,使得能进行选择退出(opt-out)。发明人已经认识到,在利用这种人员计数技术时,考虑用户隐私是关键的。例如,可能存在不想透露任何可能被感觉为泄露与其存在相关的信息的信息的用户。在该上下文中,用户是在可以实施人员计数的环境中的人。本公开不仅应用于人员计数,还应用于其中可能进行人员监视的其它场境,例如CCTV环境。
本发明的各方面使得用户能够选择退出人员计数(或其中提取与环境中的人员相关的信息的任何其他系统)。在稍后描述的本发明的一些实施例中,这是通过向系统指示他们的方位或位置而达到的。
根据本文公开的第一方面,提供了一种图像处理系统,包括:至少一个图像捕获设备,其被布置为从区域捕获图像;第一处理模块,其被连接以接收与所述至少一个图像捕获设备所捕获图像相关的图像数据并且从所述图像数据中提取与所述区域中的人员有关的信息;第二处理模块,其被配置为从与所述区域中的人员之一相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求,并且响应于所述选择退出请求来控制由第一处理模块所进行的处理,以停止提取有关与所述选择退出请求相关联的人的信息。
在实施例中,图像处理系统可以包括用户设备。
在实施例中,选择退出请求包括位置信息,所述位置信息指示与选择退出请求相关联的人的实际位置或估计位置。
在实施例中,图像处理系统包括被布置为提供所述区域的覆盖的多个图像捕获设备,每个图像捕获设备被布置为提供其视场中的所述区域的某个范围(region)的单独覆盖。
在实施例中,图像处理系统也是照明系统,并且为此包括被布置为照亮所述区域的多个照明器,其中每个图像捕获设备被与所述照明器中的相应的一个照明器并置在一起。
在实施例中,图像处理系统包括与每个照明器相关联的相应信标控制器,所述相应信标控制器被配置为将测量信号发送到与所述选择退出的人相关联的用户设备,由此使得所述用户设备基于来自至少两个信标控制器的测量信号计算其位置的估计,并且生成包括其位置的估计的选择退出请求。
在实施例中,图像处理系统包括至少一个用户终端,该用户终端包括显示器,该显示器被配置为显示该区域的平面,接收来自该选择退出的人的、标识其在该平面上的位置的输入,以及发送选择退出信号,该选择退出信号包括标识他的位置的位置信息。
在实施例中,图像处理系统包括视觉传感器,所述视觉传感器被配置为接收可见信号形式的选择退出信号,以及包括用于估计可见信号的发起者的位置以提供指示选择退出的人的位置的位置信息的装置。
在实施例中,视觉传感器包括图像捕获设备。
在实施例中,第一处理模块被配置为提取信息以估计所述区域中的人员总数。
在实施例中,第一处理模块被配置为聚合来自所述多个图像捕获设备的图像数据。
在实施例中,图像处理系统包括位于每个图像捕获设备本地的图像处理器,所述图像处理器被配置为将本地个人检测算法应用于所捕获的图像数据,从而生成本地存在度量作为所述图像数据,所述本地存在度量包括指示在被覆盖范围内检测到的人员数量的存在计数和标识在被覆盖范围内检测到的每个人的位置的个人位置标识符。
在实施例中,图像处理系统包括存储器,所述存储器具有用于存放与所述图像捕获设备相关联的设备位置标识符的数据字段,所述数据字段具有选择退出标志,所述选择退出标志在设置时使得与匹配于所述设备位置标识符的位置相关联的信息在提取信息时被忽略。
在实施例中,每个图像处理器包括相应的第二处理模块,所述第二处理模块被配置为通过向所述第一处理模块发送所述存在计数而不发送选择退出的人的个人位置标识符以生成在所述区域中的人员总数的估计,而响应所述选择退出请求。
在实施例中,每个图像处理器包括相应的第二处理模块,所述第二处理模块被配置为通过以第一速率向所述第一处理模块发送所述存在计数的更新,以及以第二较慢速率发送所述选择退出的人的个人位置标识符的更新,来响应所述选择退出请求。
在实施例中,选择退出请求限定那个人选择退出的时间段。
根据本文公开的另一方面,提供了一种选择退出个人监测系统的方法,包括:接收与由至少一个图像捕获设备所捕获的区域的图像相关的图像数据;对所述图像数据进行处理以提取与所述区域中的人员相关的信息;从与所述区域中的人员之一相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求;以及响应于所述选择退出请求,控制所述图像数据的处理,以停止提取关于与选择退出请求相关联的人的信息。
根据本文公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,其包括计算机可读指令,所述计算机可读指令在由处理器执行时实现以下步骤:从与所述区域中的人员之一相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求,以及响应于所述选择退出请求,控制对从所述区域捕获的图像数据的处理,其中所述处理提取与所述区域中的人员相关的信息,并且其中所述控制停止提取关于与选择退出请求相关联的人的信息。
在实施例中,计算机可读指令另外导致以下步骤:接收与由至少一个图像捕获设备捕获的区域的图像相关的图像数据;以及对图像数据进行处理以提取与该区域中的人员有关的信息。
根据本文公开的另一方面,提供了一种用户设备,所述用户设备与被配置为提取与区域中的人员有关的信息的图像处理系统一起使用,所述用户设备包括:输入组件,其被配置为接收来自用户的输入以对选择退出做出选择,使得他们被从要提取关于其的信息的人员中排除;处理器组件,其被配置为接收所述选择退出的选择并生成选择退出请求;以及发送组件,其被配置为将所述选择退出请求发送给所述图像处理系统。
在实施例中,选择退出请求可以包括标识用户的位置的信息。
在实施例中,输入组件包括显示器,该显示器被布置为向用户显示区域的平面,由此用户可以指示他在该平面图上的位置,其中标识用户的位置的信息是从平面上的用户指示导出的。
在实施例中,发送组件被配置为用可见信号发送选择退出请求,可以在图像处理系统处根据所述可见信号估计所述用户的位置。
在实施例中,用户设备包括位置估计组件,该位置估计组件被配置为从图像处理系统接收信号并从中导出用户设备的位置。
本发明的各方面可以用作具有多个照明器的智能照明系统的一部分。用户可以向照明系统指示他/她的位置。方位(或位置)随选择退出请求一起被指示。系统可以在其中每个照明器具有本地处理器、该本地处理器从本地图像捕获设备接收原始图像数据并将度量供应给中央处理器以进行聚合的上下文中实现。在另一个上下文中,原始图像数据被供应给中央处理器,所述中央处理器处理图像数据并提取诸如人数那样的信息。
附图说明
为了更好地理解本发明,并且为了示出可以如何实现本发明的实施例,参考以下附图,在附图中:
图1是照明系统的示意性图示;
图2是照明器的示意性框图;
图3是一对相邻的照明器的透视图;
图3A是照明系统的一部分的平面图;
图4是用于操作照明系统的中央处理单元的示意性框图;
图4A是图示照明系统的示范性控制架构的示意性框图;
图5和5A图示了本地图像处理器如何与中央处理单元协作以提供人员计数功能;
图6示出了由视觉传感器捕获的示范性图像;
图7、8、9和10是照明系统的实施例的示意性图示;
图11、12和13图示了用户可以通过其指示他或她的位置用于选择退出的各种机制。
具体实施方式
本公开涉及一种系统和方法,所述系统和方法用于使得用户能够基于分布在空间上的多个图像捕获设备来选择退出诸如人员计数系统之类的、提取与环境中的人员相关的信息的系统。图像捕获设备可以采取摄像机的形式,在本文中被称为视觉传感器。该系统可以是智能照明系统的一部分。本文描述的选择退出系统主要是基于位置的。描述了用于标识想要选择退出的用户的位置的三个实施例。在第一实施例中,照明器具有相关联的信标(例如编码光,RF)和被并置在一起的(co-locate)视觉传感器。用户配备有用户设备,该用户设备可以进行与他或她的方位相关的信号测量(例如,编码光信号、RF测量或自身估计的方位)并将其反馈给照明系统。
在第二实施例中,用户可以指出他/她在平面图中的方位并向系统发信号通知位置信息。
在第三实施例中,用户通过显式地发信号通知(例如使用可见光装置)系统中的传感器而选择退出。传感器可以是视觉传感器/图像捕获设备之一或照明器中的现有红外检测器。
如以下更详细描述的,选择退出请求80可以用不同的方式起作用以使得能选择退出。
本文描述的布置的一个优点是可以对用户本地地使得实现选择退出而不影响系统级人员计数功能性。
在具有中央处理单元(也称为人员计数处理器)的连接的系统中由多个视觉传感器(也称为图像捕获设备)形成的传感器系统基于带有选择退出的人员计数来提供启用数据的(data-enabled)应用。下面描述的是:(a)可以用于从视觉传感器传送到中央处理单元的信息元素的类型,(b)使得在中央处理单元(和视觉传感器)处可用的元数据元素,以及(c)针对个体用户的、使得能从人员计数方法选择退出的相关联的方法。该系统是连接的照明系统,包括多个照明器,带有照明器处的视觉传感器,其被连接到中央处理单元,以便对给定范围内的人员计数。视觉传感器经由双向通信链路连接到中央处理单元。
图1图示了示范性照明系统1,其包括被安装在环境2中的多个照明器4,该多个照明器4被布置为发射光以便照亮环境2。示出了网关10,每个照明器4都连接到该网关。网关10实现对照明系统1内的照明器4的控制,并且有时被称为照明桥接器。
在该示例中,环境2是诸如一个或多个房间和/或走廊(或其一部分)的室内空间,或是诸如体育场或凉亭(或其一部分)的部分覆盖的空间。照明器4安装在天花板上,以便能够照亮它们下面的地面(例如地板)。它们被布置成在天花板平面中沿着两个相互垂直的方向的网格,从而形成两排基本平行的照明器4,每排由多个照明器4形成。所述排具有大致相等的间距,每排内的各个照明器4也是如此。
在环境中示出了多个人8,站在照明器4正下方的地板上。
图2示出照明器4的框图,代表在照明系统1中的每个照明器4的个体配置。照明器4包括至少一个灯5,例如基于LED的灯(一个或多个LED)、气体放电灯或灯丝灯泡,加上任何相关联的外壳或支架。照明器4还包括与灯5并置在一起的摄像机形式的视觉传感器6;本地处理器(由例如CPU、GPU等的一个或多个处理单元形成)11;网络接口7以及连接到本地处理器11的本地存储器13(由诸如DMA和/或RAM单元的一个或多个存储器单元形成)。摄像机6也许能够在照亮环境时检测来自照明器4的辐射,并且优选地是可见光摄像机。然而,不排除使用热摄像机(thermal camera)。
视觉传感器6被连接成将由视觉传感器6捕获的原始图像数据供应给本地处理器11,通过在本地处理器11上执行的本地图像处理代码12a将本地个人检测算法应用到所述原始图像数据。本地个人检测算法可以基于任何合适的图像识别技术(例如面部识别和/或身体识别)以多种方式进行操作。基于此,本地个人检测算法生成“存在度量”,用于集中地确定个人计数(person count)。
本地处理器11连接到灯5,以允许在本地处理器11上执行的本地控制代码12b至少控制由灯5发射的照明的水平。其他(多个)照明特性(诸如颜色)也可以是可控的。在照明器4包括多个灯5的情况下,这些灯至少在某种程度上可以由本地处理器11个别地控制。例如,可以提供不同颜色的灯5,使得可以通过分开地控制它们个别的照明水平来控制总的颜色平衡。
网络接口7可以是无线(例如802.15.4、Thread、ZigBee、Wi-Fi、蓝牙)网络接口或有线(例如以太网)网络接口,并且提供网络连接性,由此照明系统1中的照明器4能够形成照明网络并由此连接到网关10。网络可以具有任何合适的网络拓扑,例如网状拓扑、星形拓扑或允许在每个照明器4和网关10之间发送和接收信号的任何其他合适的拓扑。网络接口7连接到本地处理器11,以允许本地处理器11经由网络接收外部控制信号。这些控制本地控制代码12a的操作,并从而允许从外部控制灯5的照明。该连接还允许本地处理器11将视觉传感器6捕获的图像经由网络发送到外部目的地,其中已经由本地图像处理代码12a向所述图像施加了图像量化。
如以上所描述的,图3示出了照明器中的第一和第二照明器(4a、4b)的透视图,第一和第二照明器(4a、4b)包括第一和第二光源5a、5b以及第一和第二视觉传感器6a、6b。第一和第二照明器4a、4b是相邻的照明器,即:是在网格中,沿网格的方向之一或沿网格的对角线之一彼此相邻的。
照明器4a、4b中的每一个的相应灯5a、5b被布置为朝向表面29(在该示例中为地板)发射照明,从而照亮照明器4下方的表面29。除了照亮环境之外,照明器4提供的照明使得人8可由视觉传感器6检测到。
每个照明器4a、4b的相应视觉传感器6a、6b具有有限的视场。视场限定了在图3中用虚线标出的空间体积,在该空间体积内可见结构可被该视觉传感器6a、6b检测到。每个视觉传感器6a、6b被定位成捕获在其相应的照明器4a、4b的正下方的、处于其视场(“感测区域”)内的、表面29 的相应部分(即区域)30a、30b的图像。正如从图3中可以看到的,第一视觉传感器4a和第二视觉传感器4b的视场在这样的意义上交叠(overlap),即:存在其内可由视觉传感器6a、6b两者检测到结构的空间的某个范围。结果,第一传感器6a的感测区域30a的边界之一30R是在第二传感器6b的传感器区域32b(“第二感测区域”)内。类似地,第二传感器6b的传感器区域32b的边界之一30L是在第一传感器6a的传感器区域30a(“第一感测区域”)内。示出了区域A,其是第一和第二传感器区域30a、30b的交集。区域A是表面29的、第一和第二传感器6a、6b两者都可见的部分(“传感器交叠”)。
图3A示出了照明系统1的一部分的平面图,其中示出了9个照明器4a、...、4h的3×3网格,每个照明器具有相应的传感器区域30a、...、30h,其是如上所述的其相应的视觉传感器的传感器区域。每个照明器的感测区域在沿网格的两个方向上以及在对于网格的两个对角线方向上与其相邻照明器中的每一个的感测区域交叠,正如所显示的。因此,每对相邻的照明器(4a,4b)、(4a,4c)、(4a,4d)、(4b,4c)...具有交叠的传感器区域。视觉传感器的交叠FoV/感测区域确保不存在死区(dead)感测范围。
尽管在图3A中示出了9个照明器,但本技术可以应用于具有更少或更多照明器的照明系统。
图4示出了中央处理单元20的框图。中央处理单元是用于操作照明系统1的计算机设备20,诸如服务器。中央处理单元20包括由例如一个或多个CPU形成的处理器21(中央处理器)和网络接口23。网络接口23被连接到中央处理器21。中央处理单元21可以访问由一个或多个存储设备(例如DMA和/或RAM设备)形成的存储器。存储器22可以是在计算机20的外部或内部,或是两者的组合(即,存储器22在一些情况下可以表示内部和外部存储设备的组合),并且在后一种情况下可以是本地或远程的(即经由网络访问)。处理器20连接到显示器25,显示器25可以例如被集成在计算机设备20中或者是外部显示器。
处理器21被显示为执行照明系统管理代码24。尤其是,照明管理应用了聚合算法来聚合从不同照明器4接收的多个本地存在度量,以便生成对环境中人员8数量的估计。以这种方式,处理器实现第一处理模块,该第一处理模块被连接以接收与图像捕获设备所捕获图像相关的图像数据,并从图像数据中提取与该区域中的人员相关的信息。
网络接口23可以是有线(例如以太网、USB、FireWire)网络接口或无线(例如Wi-Fi、蓝牙)网络接口,并且允许中央处理单元20连接到照明系统1的网关10。网关10作为中央处理单元20和照明网络之间的接口进行操作,并且因此允许中央处理单元20经由照明网络与照明器4中的每一个照明器进行通信。特别地,这允许中央处理单元20将控制信号发送到照明器4中的每一个照明器并且从照明器4中的每一个照明器接收图像。网关10提供任何必要的协议转换以允许中央处理单元20和照明网络之间的通信。
应注意的是,图2和图4都是高度示意性的。特别地,箭头表示照明器4的组件和中央计算机20之间的高级别交互,并且不表示本地连接或物理连接的任何特定配置。
图4A示出了示范性照明系统控制架构,其中中央处理单元20经由分组基本网络42连接到网关10,在该示例中分组基本网络42是TCP/IP网络。中央处理单元20使用TCP/IP协议经由基于分组的网络42与网关10进行通信,该TCP/IP协议可以例如在链路层使用以太网协议、Wi-Fi协议或两者的组合实现。网络42可以例如是中央处理单元20和网关10之间的局域网(商用或家庭网络)、因特网或简单地直接有线(例如以太网)或无线(例如Wi-Fi)连接。在该示例中,照明网络44是ZigBee网络,其中照明器4a、4b、4c ...使用ZigBee协议与网关10通信。网关10执行TCP/IP和ZigBee协议之间的协议转换,使得中央计算机20可以经由基于分组的网络32、网关10和照明网络44而与照明器4a、4b、4c进行通信。
存储器22存储数据库22a。数据库22a包含照明系统1中的每个视觉传感器6(或每个照明器4)的相应标识符(ID),其唯一地标识照明系统1内的视觉传感器6;以及该视觉传感器6的相关联的位置标识符71;例如二维(x,y)或三维位置标识符71(x,y,z)(例如,如果视觉传感器被安装在不同高度处)。位置标识符71可以仅传送相对基本的位置信息,例如表示对应照明器在网格中的位置的网格参考——例如对于第n行中第m个照明器的(m,n),或者它可以传送例如以米或英尺到任何所需的精度计的视觉传感器6(或照明器4)本身的更精确的位置。因此,照明器/视觉传感器的ID及它们的位置对于中央处理单元20是已知的。
存储器22还可以存储附加的元数据,诸如传感器交叠A以及系统中的任何其它传感器交叠的指示。可替换地或附加地,如图2所示,元数据22b中的一些或全部可以被本地存储在照明器4处。在这种情况下,每个照明器4可以仅存储应用于该照明器及其邻居的元数据的一部分。
图5和图5A图示了中央处理器20和照明器4如何在系统1内协作。示出了第一、第二和第三照明器4a、4b、4c,尽管这纯粹是示范性的。
每个照明器的视觉传感器6a、6b、6c捕获其相应感测区域的至少一个图像60a、60b、60c。该照明器的本地处理器11a、11b、11c将本地个人检测算法应用于该(多个)图像。也就是说,本地个人检测算法被并行地分开地应用在照明器4a、4b、4c中的每一照明器,以产生相应的本地存在度量62a、62b、62c。本地存在度量62a、62b、62c中的每一个经由网络42、44和网关10被发送到中央处理单元20。图像60a、60b、60c本身不被发送到中央处理单元20。在一些情况下,传感器交叠元数据22b在照明器4a、4b、4c处被本地使用以生成本地存在度量。
中央处理单元20将聚合算法应用于存在度量62a、62b、62c以便估计在环境中的人员8的数量。聚合算法生成这个数量(人数)64的指示符,其在显示器25上被输出给中央处理单元20的用户,和/或被存储在存储器22中供以后使用。
从每个本地处理器11a、11b、11c在新图像被捕获时反复生成并发送本地存在度量的意义上说,该过程可以是实时的。随着接收到新的存在度量,例如每隔几秒(例如每10秒或更少)一个,人数64被更新。可替换地,该过程可以是伪实时的,例如使得人数64每分钟或每隔几分钟或每小时(例如)被更新,或者它可以是伪静态的,例如响应于来自计算机设备20的用户的计数指令,可以获得“一次”人数,以手动获得当前占用水平(occupancy level)的快照。也就是说,每次计数可以被手动地指令。
每个存在度量62可以在时间窗上生成,即基于该时间窗内的多个图像生成。这允许过滤掉一定速度以上的移动。即移动足够快而未出现在所有那些图像中的对象可以被过滤掉,使得它们不会影响人数64。
图5A示出了由第一照明器4a的视觉传感器6a捕获的示范性图像60。图6中示出了较大版本的图像60。
在该示例中,在图像60中可以检测到单个人61。如所讨论的那样,视觉传感器6a捕获在它正下方的、表面29的部分的图像,因此图像60a是人61的俯视图,由此他们的头和肩的顶部是可见的。注意,在人61处于传感器交叠区域A中的情况下,他们在由第二照明器4b捕获的图像中将类似地是可检测的。也就是说,同一个人61将在来自第一照明器4a和第二照明器4b的图像中是同时可见的,但是是在那些图像中的不同的相应位置处。
在本发明的实施例中,每个视觉传感器6(或者更确切地说被连接到该视觉传感器6的本地图像处理器)把存在度量连同其ID和时间戳传送给中央处理单元20。
示例存在度量包括:
块像素×块像素分数矩阵,例如二进制值的10 x 10矩阵,例如有每个元素是“1”或“0”,指示存在或不存在;这种选择确保了从视觉传感器到中央处理单元的通信是低速率的;
单个位置向量,例如表示单个人61相对于捕获图像60的第一视觉传感器6a的位置;
与占用者(occupant)相关联的分数可以与每个位置向量相关联地被发送。这可以是二进制值、或更一般地,是指示在所述位置处存在占用者的概率的概率分数。可以在时间窗上计算概率分数,从而过滤掉高于特定速度的移动。这些可以通过使用例如最大后验(MAP)的已知的统计方法来估计。
中央处理单元20从与这样的范围(例如,表面29的全部或部分)相关联的所有视觉传感器收集这些度量,即:该范围上的人数是所关心的。另外,中央处理单元22从元数据22b而具有对视觉传感器的感测范围交叠的认识。它聚合了各个视觉传感器计数,同时避免了在给定时间窗内交叠范围上的双重计数。
人员计数系统可以用视觉传感器/图像捕获设备6来实现。然而,发明人已经意识到考虑用户隐私是关键的,因为用户可能已经感觉到关于隐私的担忧。例如,可能存在不想透露可能被感觉为泄露与其存在相关的信息的任何信息的用户。这样,本公开提供了一种机制,用于让这样的用户选择退出而不损害更高级别的人员计数功能性。
选择退出可以用多种不同的方式执行/实现。在第一实施例中,数据库22a具有选择退出字段70,其可以对于已经作出选择退出请求的用户的位置被打开(turn on)。
在第二实施例中,与图像捕获设备6中接收用户选择退出请求的特定图像捕获设备相关联的本地处理器11不报告选择退出的用户的位置。
在第三实施例中,对于与用户选择退出相关联的图像捕获设备6,与图像捕获设备6相关联的本地处理器11的更新速率被增加,超出缺省值。
本公开描述了其中可以实现选择退出的两种不同的基础架构。在第一基础架构(图7和图8)中,多个图像捕获设备6各自将数据馈送到中央处理单元。中央处理单元对图像数据进行处理,提取与该区域中的人员相关的信息(例如,人数),并且还承担(take careof)响应于选择退出请求来实现选择退出(如使用下面关于图11-13描述的示例机制之一所实现的)。图像数据可以是来自每个图像捕获设备6的原始图像数据(图7)。可替换地,图像数据可以是以来自与每个图像捕获设备6相关联的本地处理器11的度量的形式的、经处理的图像数据。
在第二基础架构(图9和图10)中,每个图像捕获设备6是与本地处理器11相关联的,所述本地处理器11从图像捕获设备6接收原始图像数据并向中央处理单元提供度量。选择退出请求80(如通过使用下面关于图11-13描述的示例机制之一所实现的)在每个本地处理器11处以这样的方式被接收,使得位置信息根本不被提供给中央处理单元,或者以与区域内已经选择退出的人员解除关联的方式被提供。这个解除关联可以是通过改变相比于人员度量的位置信息的更新速率来进行。
根据如图7中所描述的第一实施例,图像从本地图像捕获设备6被上载到主处理器20(人员计数处理器20)。人员计数处理器20对图像进行处理、提取数据并提供人数。当用户希望选择退出时,选择退出请求80被处理器接收并用于在被附接到处理器(或可由其访问)的数据库22a中设置选择退出标志。然后,当处理器正在处理图像中的信息时,它不使用关于在其中选择退出标志被设置的位置的信息。
根据如图8中所描述的另一个实施例,每个图像捕获设备6被附接到其自身的本地处理器11,该本地处理器11处理图像并且为人员计数处理器20提供度量(包括位置信息)。当接收到选择退出请求80时,它将在数据库中设置选择退出标志,并且然后针对已经设置了选择退出标志的位置,不再考虑已经发送给人员计数处理器的度量中所包括的位置信息。也就是说,所有信息(度量)被提供给人员计数处理器20,但是有关位置的度量可以响应于选择退出请求而被忽略,从而维持人员计数处理器20的人员计数功能性而不侵犯用户隐私。例如,如果对于与位置向量相对应的位置ID设置了选择退出标志,则可以忽略被包括在用于用户的度量中的那个用户的位置向量。
在其他实施例中,例如在图9和图10中,是本地处理器11接收选择退出请求80并对其起作用以控制被供应给人员计数处理器20的信息。在这种情况下,在每个本地处理器中实现第二处理模块,而在人员计数处理器20中实现处理图像数据的第一处理模块。与图7-8的实施例相对比,在图9所示的示例中,人员计数处理器20不接收位置信息。也就是说,接收到选择退出请求的本地处理器11在将存在数据传递给人员计数处理器20之前过滤掉标识信息(位置度量)。
本文中使用的短语“图像数据”被用于覆盖其中图像数据是来自图像捕获设备6的图像本身,或者其中图像数据包括由本地处理器11从由图像捕获设备6拍摄的原始图像提供的度量的情况。
在图9中,当在本地处理器11处接收到选择退出请求80时,被供应给人员计数处理器20的度量不包括位置信息。然而,对人员计数处理器20而言,可能希望的是可以访问位置信息以及其他度量,同时仍保留用户隐私。为了实现这一点,可以将标识信息(例如位置信息)与人员相关信息本身拆开(decouple)。图10示出了一种示例解决方案。
如上所述,存在信息可以实时地或伪实时地提供给人员计数服务器20。在图10所示的例子中,可以提供位置信息,但以不同的速率更新,使得其与图像数据中人员相关的信息解除关联。这意味着人员计数处理器20仍可以访问所有的度量本身,但是是以无关的形式,其中用户的位置数据与实际的人员计数信息(例如存在或不存在)相分离。为了实现本发明的这些方面,提供第一处理模块来处理图像数据以提取诸如人数的信息。第二处理模块接收选择退出请求80并实现选择退出。正如从前面的描述中明显的,第一处理模块和第二处理模块可以在同一个处理器中,或在不同的处理器中。
如上面简要提到的,存在用户可以通过其针对选择退出指示他或她的位置的多种不同机制。描述了用于标识想要选择退出的用户的位置的三个实施例。参照图11-13中所示的示例机制(每幅图一个实施例)描述了这些实施例。本文所描述的选择退出系统主要是基于位置的。
根据图11中所示的第一机制,照明器发送信标信号110a、110b(例如,编码光或RF)。用户具有设备以使用这些信标进行与他/她的位置相关的信号测量。信号测量可以是例如编码光信号、RSSI测量等等。用户设备基于信号测量计算方位估计,并且例如使用编码光信号(由箭头111所图示的)将该估计的方位作为选择退出请求的一部分供应回照明系统。
在图12中所示的第二机制中,用户可以具有在该设备上显示的平面图,并且能够在平面图上标记出他或她的位置。如箭头121所图示的,该位置信息然后可以直接通过使用编码光或通过网络经由消息传送系统从用户设备发信号通知给人员计数系统。
在图13中所示的第三机制中,用户可以通过显式信令(例如使用可见光)选择退出,在这种情况下,选择退出80请求是可见光选择退出请求131,其可被该系统的视觉传感器/图像捕获设备6捕获,系统的视觉传感器/图像捕获设备6然后可以使用该可见光选择退出请求131来估计始发信号的位置。所估计的位置随选择退出请求来供应。代替视觉传感器或图像捕获设备6,传感器可以是在照明器中的现有红外导向器。
如上面已经简要描述的那样,存在许多不同的机制来执行选择退出。
在一种机制中,中央数据库具有选择退出字段,该选择退出字段对于已做出选择退出请求的位置被打开。
在第二机制中,与用户选择退出请求相关联的图像捕获设备6不报告选择退出的用户的位置——仅报告人数,而选择退出位置被屏蔽。
在第三机制中,对于与用户选择退出相关联的图像捕获设备6,图像捕获位置更新速率被增加,超出缺省值。图像捕获设备6仍然可以按缺省速率报告人数数量,同时以低得多的更新速率报告用户位置本身。这产生了使得用户跟踪低效,但仍有可能得到人员的计数的后果。
尽管上面已经参照带有以网格布置的安装在天花板上的照明器的室内照明系统进行了描述,但显然这些技术通常可以应用于其中部署了视觉传感器的任何照明系统(室内、室外或两者的组合)。例如,在诸如公园或花园之类的室外空间中。虽然由于所讨论的原因可以方便地将传感器与照明器并置在一起,但这绝非必需,也不需要具有相同数量的照明器和传感器。此外,这些技术完全不需要应用在照明系统中。
此外,为避免疑问,应该注意的是,上述架构是示范性的。例如,本公开的技术在例如没有网关10或中央处理单元20的情况下可以用更分布开的方式实现。在这种情况下,如上所述的中央处理单元20的功能性可以通过附接到视觉传感器6中的一个的本地处理器11(其通常可以与或者可以不与照明器4并置在一起)来实现,或者被跨多个本地处理器11地分布。
此外,虽然已经根据作为常规可见光摄像机的图像传感器6描述了以上内容,但是在其他实施例中,图像传感器中的一个、一些或全部可以可替换地或附加地基于可见光谱外的光捕获它们的图像。例如图像传感器6中的一个、一些或全部中的每一个可以采用基于红外辐射捕获热图像的热摄像机或热电堆阵列的形式。
根据对附图、本公开内容和所附权利要求的研究,本领域的技术人员在实施所要求保护的发明时可以理解并实现所公开的实施例的其他变型。在权利要求中,词语“包括”不排除其他元件或步骤,并且不定冠词“a”或“an”(“一或一个”)不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中所述的若干项目的功能。在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施的仅有事实并不表明这些措施的组合不能用于获益。计算机程序可以在合适的介质上存储/分发,合适的介质诸如是与其他硬件一起提供的或作为其他硬件的部分提供的光学存储介质或固态介质,但也可以用其他形式分发,诸如经由因特网或其他有线或无线电信系统。权利要求中的任何附图标记不应当被解释为限制范围。
Claims (15)
1.一种图像处理系统,包括:
至少一个图像捕获设备(6),其被布置为从区域(30)捕获图像(60);
第一处理模块(11),其被连接以接收与所述至少一个图像捕获设备所捕获图像相关的图像数据并且从所述图像数据中提取与所述区域中的人员(8)相关的信息;
第二处理模块(11、20),其被配置为从与所述区域中的人员之一(61)相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求(80),并且响应于所述选择退出请求来控制由第一处理模块所进行的处理,以停止提取关于与所述选择退出请求相关联的人的信息。
2.根据前述权利要求中任一项所述的图像处理系统,其中所述选择退出请求包括位置信息(71),所述位置信息(71)指示与所述选择退出请求相关联的人的实际位置或估计位置。
3.根据前述权利要求中任一项所述的图像处理系统,其包括被布置为提供所述区域的覆盖的多个图像捕获设备,每个图像捕获设备被布置为提供其视场中的所述区域的一个范围的单独覆盖。
4.根据权利要求3所述的图像处理系统,所述图像处理系统包括被布置为照亮所述区域的多个照明器(4),其中每个图像捕获设备被与所述照明器中的相应的一个照明器并置在一起。
5.根据权利要求2和4所述的图像处理系统,其包括与每个照明器相关联的相应信标控制器,所述相应信标控制器被配置为将测量信号(110)发送到与所述选择退出的人相关联的用户设备,由此促使所述用户设备基于来自至少两个信标控制器的测量信号计算其位置的估计,并且生成包括其位置的估计的选择退出请求。
6.根据权利要求2所述的图像处理系统,包括视觉传感器,所述视觉传感器包括所述图像捕获设备,所述图像捕获设备被配置为接收可见信号(131)形式的选择退出信号,以及包括用于估计可见信号的发起者的位置以提供指示选择退出的人的位置的位置信息的装置。
7.根据权利要求3所述的图像处理系统,其中所述第一处理模块被配置为提取信息以估计所述区域中的人员总数(64),并且其中所述第一处理模块被配置为聚合来自所述多个图像捕获设备的图像数据。
8.根据权利要求3所述的图像处理系统,包括图像处理器,所述图像处理器位于每个图像捕获设备的本地,并且被配置为将本地个人检测算法(12a)应用于所捕获的图像数据,从而生成本地存在度量(62)作为所述图像数据,所述本地存在度量包括指示在被覆盖范围中检测到的人员数量的存在计数和标识在被覆盖范围中检测到的每个人的位置的个人位置标识符(71)。
9.根据权利要求8所述的图像处理系统,其包括存储器(22),所述存储器(22)具有用于存放与所述图像捕获设备相关联的设备位置标识符的数据字段,所述数据字段具有选择退出标志(70),所述选择退出标志(70)在设置时使得与匹配于所述设备位置标识符的位置相关联的信息在提取信息时被忽略。
10.根据权利要求9所述的图像处理系统,其中每个图像处理器包括相应的第二处理模块,所述第二处理模块被配置为通过向所述第一处理模块发送所述存在计数而不发送选择退出的人的个人位置标识符,以生成在所述区域中的人员总数的估计,而响应所述选择退出请求。
11.根据权利要求9所述的图像处理系统,其中每个图像处理器包括相应的第二处理模块,所述第二处理模块被配置为通过以第一速率向所述第一处理模块发送所述存在计数的更新、以及以第二较慢速率发送所述选择退出的人的个人位置标识符的更新,而响应所述选择退出请求。
12.根据前述权利要求中任一项所述的图像处理系统,其中所述选择退出请求限定那个人选择退出的时间段。
13.一种选择退出个人监测系统的方法,包括:
接收与由至少一个图像捕获设备所捕获的区域的图像相关的图像数据;
处理所述图像数据,以提取与所述区域中的人员相关的信息;
从与所述区域中的人员之一相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求;以及
响应于所述选择退出请求来控制所述图像数据的处理,以停止提取关于与所述选择退出请求相关联的人的信息。
14.一种计算机程序产品,其包括计算机可读指令,所述计算机可读指令在由处理器执行时实现以下步骤:
从与所述区域中的人员之一相关联的用户设备接收与那个人相关联的选择退出请求,以及
响应于所述选择退出请求,控制对从所述区域捕获的图像数据的处理,其中所述处理提取与所述区域中的人员相关的信息,并且其中所述控制停止提取关于与所述选择退出请求相关联的人的信息。
15.一种用户设备,所述用户设备与被配置为提取与区域中的人员有关的信息的图像处理系统一起使用,所述用户设备包括:
输入组件,其被配置为接收来自用户的输入以对选择退出做出选择,使得他们被从要提取关于其的信息的人员中排除;
处理器组件,其被配置为接收所述选择退出的选择并生成选择退出请求;以及
发送组件,其被配置为将所述选择退出请求发送给所述图像处理系统。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP15194185 | 2015-11-12 | ||
EP15194185.3 | 2015-11-12 | ||
PCT/EP2016/076718 WO2017080929A1 (en) | 2015-11-12 | 2016-11-04 | Image processing system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108292357A true CN108292357A (zh) | 2018-07-17 |
CN108292357B CN108292357B (zh) | 2023-02-24 |
Family
ID=54608290
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680066165.6A Active CN108292357B (zh) | 2015-11-12 | 2016-11-04 | 图像处理系统 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10878251B2 (zh) |
EP (1) | EP3374925B1 (zh) |
CN (1) | CN108292357B (zh) |
ES (1) | ES2981480T3 (zh) |
PL (1) | PL3374925T3 (zh) |
WO (1) | WO2017080929A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112805582A (zh) * | 2018-08-24 | 2021-05-14 | 路创技术有限责任公司 | 占用者计数装置 |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018064840A1 (zh) * | 2016-10-09 | 2018-04-12 | 浙江国自机器人技术有限公司 | 一种移动单元、库存物品管理系统以及定位移动单元的方法 |
FR3087920B1 (fr) * | 2018-10-26 | 2021-06-04 | Jcdecaux Sa | Dispositif de comptage de personnes et mobilier urbain comportant un tel dispositif |
WO2020104254A1 (en) | 2018-11-20 | 2020-05-28 | Signify Holding B.V. | A people counting system with aggregated detection regions |
US11457099B2 (en) * | 2019-11-14 | 2022-09-27 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Integrated local area networks (LANs) and personal area networks (PANs) |
CN112949673B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-04-07 | 四川大学 | 一种基于全局注意力的特征融合目标检测与识别方法 |
US11520073B2 (en) | 2020-07-31 | 2022-12-06 | Analog Devices International Unlimited Company | Multiple sensor aggregation |
CN116167705B (zh) * | 2022-12-01 | 2023-09-12 | 上海山源电子科技股份有限公司 | 受限区域人员统计方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040203630A1 (en) * | 2002-03-15 | 2004-10-14 | Wang Charles Chuanming | Method and apparatus for targeting service delivery to mobile devices |
CN1710606A (zh) * | 2004-06-18 | 2005-12-21 | 上海印钞厂 | 一种非接触式视觉纸张计数方法和计数机 |
JP2006350417A (ja) * | 2005-06-13 | 2006-12-28 | Brains Corp | 停止人数計数装置 |
CN101706976A (zh) * | 2009-08-26 | 2010-05-12 | 深圳市飞瑞斯科技有限公司 | 一种基于视频人数统计防尾随的系统和装置 |
US20100149399A1 (en) * | 2007-05-31 | 2010-06-17 | Tsutomu Mukai | Image capturing apparatus, additional information providing server, and additional information filtering system |
US20100195865A1 (en) * | 2008-08-08 | 2010-08-05 | Luff Robert A | Methods and apparatus to count persons in a monitored environment |
WO2012056443A2 (en) * | 2010-10-24 | 2012-05-03 | Rafael Advanced Defense Systems Ltd. | Tracking and identification of a moving object from a moving sensor using a 3d model |
US20140282644A1 (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-18 | Alex Terrazas | Methods, apparatus and articles of manufacture to detect shapes |
CN104093008A (zh) * | 2014-08-01 | 2014-10-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 摄像装置、视频监控系统以及视频监控方法 |
CN104320760A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-28 | 厦门美图移动科技有限公司 | 一种位置请求处理设备和方法和位置信息获取设备和方法 |
CN104488277A (zh) * | 2013-04-17 | 2015-04-01 | 尼尔森(美国)有限公司 | 用于监测媒体呈现的方法和装置 |
US20150154404A1 (en) * | 2012-06-04 | 2015-06-04 | Koninklijke Philips N.V. | Method for providing privacy protection in networked lighting control systems |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000223282A (ja) | 1999-01-27 | 2000-08-11 | Mitsubishi Electric Corp | 照明制御装置 |
CA2441512C (en) | 2001-03-09 | 2010-06-29 | Radianse, Inc. | Location system and methods |
US20050012817A1 (en) | 2003-07-15 | 2005-01-20 | International Business Machines Corporation | Selective surveillance system with active sensor management policies |
US20100024045A1 (en) * | 2007-06-30 | 2010-01-28 | Sastry Manoj R | Methods and apparatuses for privacy in location-aware systems |
US7890625B2 (en) * | 2008-09-29 | 2011-02-15 | Cisco Technology, Inc. | Method and apparatus for network to recommend best mode for user communication |
JPWO2010044204A1 (ja) | 2008-10-15 | 2012-03-08 | パナソニック株式会社 | 光投射装置 |
WO2011139734A2 (en) | 2010-04-27 | 2011-11-10 | Sanjay Nichani | Method for moving object detection using an image sensor and structured light |
EP2859782A4 (en) | 2012-06-12 | 2016-01-20 | Sensity Systems Inc | LIGHTING INFRASTRUCTURE AND RECIPE MODEL |
JP2014017114A (ja) * | 2012-07-09 | 2014-01-30 | Panasonic Corp | 照明システム |
US9208676B2 (en) | 2013-03-14 | 2015-12-08 | Google Inc. | Devices, methods, and associated information processing for security in a smart-sensored home |
MY186672A (en) | 2013-01-30 | 2021-08-05 | Mimos Berhad | Directing steerable camera with user bias tracking |
US20140240493A1 (en) * | 2013-02-28 | 2014-08-28 | Jong Suk Bang | Sensor lighting with image recording unit |
EP4006860A1 (en) | 2013-04-23 | 2022-06-01 | Canary Connect, Inc. | Security and/or monitoring devices and systems |
US9165444B2 (en) | 2013-07-26 | 2015-10-20 | SkyBell Technologies, Inc. | Light socket cameras |
US9460615B2 (en) * | 2014-09-12 | 2016-10-04 | Umm Al-Qura University | Automatic update of crowd and traffic data using device monitoring |
-
2016
- 2016-11-04 WO PCT/EP2016/076718 patent/WO2017080929A1/en active Application Filing
- 2016-11-04 CN CN201680066165.6A patent/CN108292357B/zh active Active
- 2016-11-04 US US15/775,404 patent/US10878251B2/en active Active
- 2016-11-04 ES ES16791584T patent/ES2981480T3/es active Active
- 2016-11-04 EP EP16791584.2A patent/EP3374925B1/en active Active
- 2016-11-04 PL PL16791584.2T patent/PL3374925T3/pl unknown
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040203630A1 (en) * | 2002-03-15 | 2004-10-14 | Wang Charles Chuanming | Method and apparatus for targeting service delivery to mobile devices |
CN1710606A (zh) * | 2004-06-18 | 2005-12-21 | 上海印钞厂 | 一种非接触式视觉纸张计数方法和计数机 |
JP2006350417A (ja) * | 2005-06-13 | 2006-12-28 | Brains Corp | 停止人数計数装置 |
US20100149399A1 (en) * | 2007-05-31 | 2010-06-17 | Tsutomu Mukai | Image capturing apparatus, additional information providing server, and additional information filtering system |
US20100195865A1 (en) * | 2008-08-08 | 2010-08-05 | Luff Robert A | Methods and apparatus to count persons in a monitored environment |
CN101706976A (zh) * | 2009-08-26 | 2010-05-12 | 深圳市飞瑞斯科技有限公司 | 一种基于视频人数统计防尾随的系统和装置 |
WO2012056443A2 (en) * | 2010-10-24 | 2012-05-03 | Rafael Advanced Defense Systems Ltd. | Tracking and identification of a moving object from a moving sensor using a 3d model |
US20150154404A1 (en) * | 2012-06-04 | 2015-06-04 | Koninklijke Philips N.V. | Method for providing privacy protection in networked lighting control systems |
US20140282644A1 (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-18 | Alex Terrazas | Methods, apparatus and articles of manufacture to detect shapes |
CN104488277A (zh) * | 2013-04-17 | 2015-04-01 | 尼尔森(美国)有限公司 | 用于监测媒体呈现的方法和装置 |
CN104093008A (zh) * | 2014-08-01 | 2014-10-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 摄像装置、视频监控系统以及视频监控方法 |
CN104320760A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-28 | 厦门美图移动科技有限公司 | 一种位置请求处理设备和方法和位置信息获取设备和方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
X. LIU等: "Detecting and Counting People in Surveillance Applications", 《IEEE CONFERENCE ON ADVANCED VIDEO AND SIGNAL BASED SURVEILLANCE》 * |
同林林: "基于视频的行人计数算法研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
易金桥等: "热释电红外传感器及其在人员计数系统中的应用", 《红外与激光工程》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112805582A (zh) * | 2018-08-24 | 2021-05-14 | 路创技术有限责任公司 | 占用者计数装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3374925B1 (en) | 2024-05-01 |
CN108292357B (zh) | 2023-02-24 |
US20180336420A1 (en) | 2018-11-22 |
PL3374925T3 (pl) | 2024-08-26 |
ES2981480T3 (es) | 2024-10-09 |
US10878251B2 (en) | 2020-12-29 |
WO2017080929A1 (en) | 2017-05-18 |
EP3374925A1 (en) | 2018-09-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108292357A (zh) | 图像处理系统 | |
US20200257872A1 (en) | Indoor location services using a distributed lighting network | |
US10271405B2 (en) | Lighting fixture sensor network | |
JP6467112B2 (ja) | センサシステムのコミッショニング | |
CN103189687B (zh) | 能量管理系统 | |
EP3414746B1 (en) | People sensing system. | |
US10251245B2 (en) | Automatic mapping of devices in a distributed lighting network | |
CN105892538B (zh) | 用于构建主动消防体系及智慧建筑的智能终端和智能终端系统 | |
US20180096576A1 (en) | Presence detection and uses thereof | |
CN108353483A (zh) | 智能灯具 | |
JP2016510492A (ja) | 照明デバイス、及び照明システムを管理するための方法 | |
WO2017060083A1 (en) | Integrated lighting and people counting system | |
WO2018064764A1 (en) | Presence detection and uses thereof | |
WO2017076715A1 (en) | People sensing system | |
CN108351624A (zh) | 具有相机传感器的电气装置 | |
CN110781732B (zh) | 智能设备开关的控制方法和装置、存储介质及电子装置 | |
US20230180371A1 (en) | Detection and identification of auditory events in distributed lighting networks | |
TWI813968B (zh) | 封閉環境中的活動監控系統和方法 | |
KR100993494B1 (ko) | 행동감지를 위한 지능형 센서 시스템 | |
CN210534883U (zh) | 一种用于连锁门店的客流动向监控系统 | |
US20210341508A1 (en) | Activity tracking using motion sensors in a wireless luminaire network | |
JP2023543316A (ja) | 密なノード配置のための無線周波数ベースのセンシング | |
CN206147285U (zh) | 基于物联网的老人安全监测系统 | |
CN110288742A (zh) | 一种用于连锁门店的客流动向监控系统及方法 | |
Braun et al. | AmbiTrack-marker-free indoor localization and tracking of multiple users in smart environments with a camera-based approach |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Eindhoven, the Netherlands Applicant after: Signify Holdings Ltd. Address before: Eindhoven, the Netherlands Applicant before: PHILIPS LIGHTING HOLDING B.V. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |