CN112634558A - 防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法 - Google Patents

防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112634558A
CN112634558A CN202011016881.8A CN202011016881A CN112634558A CN 112634558 A CN112634558 A CN 112634558A CN 202011016881 A CN202011016881 A CN 202011016881A CN 112634558 A CN112634558 A CN 112634558A
Authority
CN
China
Prior art keywords
item
vehicle
passenger
area
image capture
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.)
Pending
Application number
CN202011016881.8A
Other languages
English (en)
Inventor
罗米尔·沙哈
萨克西·纳拉亚南·巴拉苏不拉马连
肖纳克·阿塔瓦尔
阿努贾·阿尼尔·西沙特
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ford Global Technologies LLC
Original Assignee
Ford Global Technologies LLC
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ford Global Technologies LLC filed Critical Ford Global Technologies LLC
Publication of CN112634558A publication Critical patent/CN112634558A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19613—Recognition of a predetermined image pattern or behaviour pattern indicating theft or intrusion
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • 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
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • 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
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G06V40/173—Classification, e.g. identification face re-identification, e.g. recognising unknown faces across different face tracks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19639—Details of the system layout
    • G08B13/19647—Systems specially adapted for intrusion detection in or around a vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/22—Electrical actuation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B7/00—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00
    • G08B7/06—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00 using electric transmission, e.g. involving audible and visible signalling through the use of sound and light sources
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/38—Transceivers, i.e. devices in which transmitter and receiver form a structural unit and in which at least one part is used for functions of transmitting and receiving
    • H04B1/3827—Portable transceivers
    • H04B1/3833—Hand-held transceivers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/90—Arrangement of cameras or camera modules, e.g. multiple cameras in TV studios or sports stadiums
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30244—Camera pose
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30268—Vehicle interior

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本公开提供了“防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法”。一种方法，包括：由计算装置基于在车辆的某一区域中接纳至少一个第一物品来将所述至少一个第一物品与第一乘客相关联；由所述计算装置基于在所述车辆的所述区域中接纳至少一个第二物品来将所述至少一个第二物品与第二乘客相关联；由至少两个图像捕获装置监测所述车辆的所述区域；以及由所述计算装置并基于所述第一乘客从所述区域拿走所述至少一个第二物品来确定警报。

Description

防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法
技术领域
本公开涉及运输的系统和方法，并且更具体地涉及防止由不当方从车辆取走物品。
背景技术
共乘服务越来越成为运输的优选方法。在共乘期间，多个方可同时地利用同一车辆的服务来运输到唯一目的地。举例来说，第一方可在第一位置处登上车辆，并且第二方可在第一方下车之前在第二位置处登上车辆。在其中物品(诸如乘客行李)在交通运输期间存储在车辆中的情况中，可能会出现各方可接近彼此的行李并有机会窃取行李的情况。该问题在自主车辆中可能更明显，其中车辆在上车和下车事件期间没有驾驶员来监测某一方的行李。
发明内容
一种方法，包括：由计算装置基于在车辆的某一区域中接纳至少一个第一物品来将所述至少一个第一物品与第一乘客相关联；由所述计算装置基于在所述车辆的所述区域中接纳至少一个第二物品来将所述至少一个第二物品与第二乘客相关联；由至少两个图像捕获装置监测所述车辆的所述区域；以及由所述计算装置并基于所述第一乘客从所述区域拿走所述至少一个第二物品来确定警报。
附图说明
参考附图阐述了具体实施方式。使用相同的附图标记可指示类似或相同的项。各种实施例可利用除了附图中示出的元件和/或部件之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。贯穿本公开，根据背景，单数和复数术语能可互换地使用。
图1描绘了被配置为接纳多个方以进行共乘服务的说明性车辆。
图2是车辆的被配置为接纳来自乘客的物品的区域的说明性视图。
图3包括将物品与乘客相关联的方法的示例性流程图。
图4包括运输场景的示例性流程图，所述运输场景包括防止不当地从车辆的某一区域取走物品。
图5包括与车辆的不同用例相关联的场景的逻辑树。
图6A至图6C示出了由设置在车辆的被配置为接纳物品(诸如个人行李)的区域中的示例性图像捕获装置拍摄的视图。
图7A至图7C示出了对某一人员不当地调整物品或从车辆的某一区域取走物品的分析。
图8A至图8C示出了对相关联的人员正确地调整物品或从车辆的某一区域取走物品的分析。
具体实施方式
综述
本文中描述的系统和方法被配置为防止不期望地由不当方从车辆取走物品，诸如行李。在一个实施例中，车辆可包括一个或多个图像捕获装置，诸如相机、摄像机或其他传感器或检测器，所述图像捕获装置被配置为在登上车辆和从车辆上下车期间检测乘客。
图像捕获装置可在上车期间捕获乘客及其相应的物品的图像，并且将捕获的图像传达到计算装置，所述计算装置被配置为将乘客与其物品(例如，他们的行李)相关联。在一个实施例中，关于每个相关联的乘客和物品的信息可被存储在存储器装置中。在乘客从车辆上下车期间，图像捕获装置可同样地捕获下车乘客及其与车辆中的各种物品的交互的图像，并且将图像传达到计算装置，所述计算装置可检查在存储器装置中的相关联的物品和乘客的数据库，以确保下车乘客仅拿走与其相关联的物品。在另外的实施例中，当各方从车辆取走与其无关联的物品时，车辆可生成警报。警报可包括视觉警报、听觉警报、另一种警报类型或它们的任何组合。在某些情况下，车辆可包括用户界面，所述用户界面被配置为向车辆的一个或多个乘客或驾驶员显示车辆的包括物品的区域的图像或视频。以此方式，乘客或驾驶员可监测物品以确保没有不当地从车辆取走物品。
在一个实施例中，存储器装置可包括相关联的物品和乘客的临时数据库。也就是说，例如，关于在乘客与物品之间的关联的数据可为临时的。在一个实施例中，可在乘客成功地下车之后删除关于在乘客与一个或多个物品之间的关联的数据。在更特定的实施例中，可在终止由下车方接近车辆之后删除关于在乘客与物品之间的关联的数据。
说明性实施例
在一个实施例中，一种防止由不当方从车辆取走物品的方法可包括：基于在车辆的某一区域中接纳第一物品来将第一物品与第一乘客相关联(例如，登记)；基于在车辆的该区域中接纳第二物品来将第二物品与第二乘客相关联(例如，登记)；监测车辆的该区域；以及在发生第一乘客从该区域拿走第二物品时生成警报。在特定实施例中，车辆的该区域可包括车辆的行李厢。可由设置在行李厢内或其相邻处的具有在该区域内的视野的相机执行对该区域的监测。
现在转向附图，图1描绘了被配置为接纳多个方以进行共乘服务的说明性车辆100。在一个实施例中，车辆100被配置为由人类驾驶员驾驶。在另一个实施例中，车辆100被配置为用于进行自主或部分地自主的操作。车辆100可包括具有用于接纳一个或多个物品(诸如与利用车辆的乘客相关联的行李和个人物品)的区域102的乘用车辆。区域102可包括例如车辆100的行李厢或设置在车辆100内或该车辆上的另一个存储区域。
图2示出了根据一个实施例的车辆100的区域102。在一个实施例中，区域102可由一个或多个装置监测，所述装置被配置为监测区域102并将监测的数据传达到计算装置，所述计算装置可包括一个或多个存储器和处理器。在一个实施例中，区域102可由具有在车辆100的区域102内的视野108的多个图像捕获装置106监测。在特定实施例中，图像捕获装置106可包括被配置为生成区域102的图像的相机或摄像机。在一个实施例中，区域102可由至少两个图像捕获装置106a和106b监测。图像捕获装置106a和106b可相对于区域102定位，使得它们的视野108a和108b不被设置在区域102内的物品阻碍。在某些情况下，图像捕获装置106a和106b的视野108a和108b可彼此至少部分地重叠。以此方式，即使图像捕获装置106a或106b中的一者的视野108a或108b变得受阻碍，也可监测车辆100的整个区域102。在特定实施例中，图像捕获装置106a和106b可设置在区域102的相对侧或大体上相对的侧上。
在某些情况下，图像捕获装置106可被配置为选择性地捕获区域102的图像。例如，图像捕获装置106可被配置为在出现诸如与区域102相关联的门或舱门打开、在区域102内或其相邻处的运动或这两者的状况时捕获图像。在一个实施例中，图像捕获装置106可被配置为当未主动地启用区域102时，例如，当与区域102相关联的门或舱门关闭或者在区域102内或其相邻处没有发生运动时，处于待命或关闭模式。在一个实施例中，车辆100可包括传感器110(图1)，所述传感器被配置为检测在区域102内或其相邻处的移动。在另一个实施例中，车辆100可包括传感器112，所述传感器被配置为检测与区域102相关联的门或舱门的位置。传感器112可检测门或舱门何时处于打开位置、关闭位置或这两者，并且将位置或对位置的调整传达到计算装置114或直接地传达到图像捕获装置106。在其中传感器112检测到门或舱门处于打开位置的情况中，图像捕获装置106可被配置为捕获区域102的图像。相反，当传感器112检测到门或舱门处于关闭位置时，图像捕获装置106可处于待命或关闭模式。以此方式，当即将发生不当地取走物品的威胁时，可为车辆100、图像捕获装置106的电池或这两者节电。
在一个实施例中，图像捕获装置106可被配置为与设置在车辆100内的一个或多个显示器116通信。显示器116可被配置为显示区域102的来自图像捕获装置106的图像或视频。显示器116可设置在例如车辆的乘客区内，诸如设置在座椅靠背、隔板、门、遮阳板、下拉式或弹出式显示器或它们的任何组合内。显示器116可包括例如视觉显示器，所述视觉显示器被配置为向乘客和/或驾驶员显示图像或视频。在一个实施例中，显示器116中的至少一者可连续地进行广播，例如，当不当地取走物品的威胁既存在又并非即将发生时。在一个实施例中，显示器116还可被配置为在当不当地取走物品的威胁即将发生时的时间段期间显示与区域102无关联的其他视频。在更特定的实施例中，显示器116可选择性地在显示区域102的图像与显示与区域102无关联的其他视频之间调整。在其他实施例中，即使当不当地取走物品的威胁即将发生时，显示器116也可保持固定在区域102上。
在一个实施例中，车辆100还可包括存储器装置118。存储器装置118可被本地存储在车辆100内或该车辆上。存储器装置118可与计算装置114通信。在将物品与相关联的乘客相关之后，计算装置114可将关系传达到存储器装置118以进行存储。在一个实施例中，存储器装置118可包括数据库120，所述数据库被配置为存储使物品与其相关联的乘客相关的信息。在一个实施例中，数据库120可包括临时数据库，所述临时数据库被配置为在乘客成功地下车后移除在乘客与物品之间的关联。以此方式，在成功地完成的运输场景之后，乘客信息都不会保持存储在存储器装置118上。在其他情况下，存储器装置118可在完成涉及乘客的运输场景之后存储在乘客与物品之间的关联。这例如在其中乘客将物品留在车辆100中或者其中在完成运输场景之后出现关于不当地取走物品的问题的情况中可能是有用的。
在某些情况下，计算装置114可包括逻辑元件，所述逻辑元件被配置为从图像捕获装置106接收诸如图像的信息，将信息处理成可存储数据，并且将该数据传达到存储器装置118。在某些情况下，计算装置114可被配置为使用图像标记能力从由图像捕获装置106提供的图像检测乘客。图像标记能力可检测面部特征、每个乘客独有的服装或配饰、体位、身高或体型，或者与乘客相关联的任何其他唯一标识信息。在一个实施例中，计算装置114还可识别被引入到区域102中的物品的独特方面。识别可包括独特地标记例如被引入到区域102中的物品的大小、形状、颜色或任何其他独特方面。在某些情况下，标记可与物品在区域102内定位同时地发生。在其他情况下，标记可在物品已经定位在区域102中之后发生。
在一个实施例中，计算装置114可被配置为使用对乘客的姿势和姿态的分析来检测当接取区域102中的物品时乘客的动作。例如，可使用用于动作辨识的基于骨架的关系建模来确定姿势和姿态。使用来自图像捕获装置106的图像，计算装置114可分析乘客的姿势和姿态以确定例如乘客是正在将物品放入区域102中、调整区域102内的物品、从该区域取走物品、进行另一个动作还是它们的任何组合。在一个实施例中，计算装置114可结合动作辨识利用对乘客和物品的标记来确定乘客相对于车辆100的区域102中的物品的动作和关联。
在某些情况下，图像捕获装置106、计算装置114和存储器装置118中的至少一者可与远程服务器(诸如云124)通信。云124可向计算装置114提供指令、存储与由图像捕获装置106捕获的图像相关联的信息和数据或这两者。
在一个实施例中，车辆100可被配置为当由无关联的乘客拿走登记的物品时生成警报。也就是说，当由无关联方不当地在区域102中拿走或调整物品时，车辆100可向车辆乘员发警报。例如，第一乘客可在第一车辆航点处将第一物品放置在车辆的区域102中。计算装置114可将第一物品与第一乘客相关联。然后，车辆100可移动到第二航点，并且携带第二物品的第二乘客登上该车辆。计算装置114可将第二物品与第二乘客相关联。然后，车辆100可移动到第二乘客的目的地航点，在那里，作为下车的部分，第二乘客接近区域102。在下车期间，图像捕获装置106可捕获区域102的图像并将该图像传达到计算装置114，所述计算装置可确定第二乘客是正在拿走第二物品(如所准许那样)还是正在拿走或调整第一物品(可能不当的)。如果确定第二乘客正在拿走第一物品，则可生成警报以警告车辆乘员物品被不当地取走。警告可被显示在显示器116上或通过一个或多个其他警报生成装置显示。在某些情况下，警报可被转发到与一个或多个乘客相关联的一个或多个智能装置122。例如，警报可被发送到与不当地拿走的物品相关联的乘客的智能电话。
图3示出了识别物品并将其登记到乘客的方法300的示例性流程图。在一个实施例中，方法300包括用至少两个图像捕获装置查看302被接纳在车辆的某一区域中的物品。物品可包括由乘客引入到车辆的该区域中的行李或其他对象。在一个实施例中，车辆的该区域包括车辆的行李厢。至少两个图像捕获装置可捕获被接纳在车辆的该区域中的物品的图像，并且将与其相关联的图像或数据传达到计算装置。方法300还可包括标记304物品和与该物品相关联的乘客的特征。标记304可包括辨识物品的特征，诸如大小、颜色或形状。标记304还可包括辨识乘客的特征，诸如乘客的面部特征、乘客的服装、乘客的身型或体型或者与其相关联的其他属性。然后，方法300可使用来自步骤304的物品和乘客的标记的特征在数据库中生成306在物品与乘客之间的关联。在某些情况下，数据库可包括被称为动态数据库的临时数据库。临时数据库可生成在物品与乘客之间的关联，直到在乘客已经成功地从车辆上下车时为止。
图4示出了运输的方法400的示例性流程图，该方法包括基于第一物品被接纳在车辆的某一区域中来将第一物品与第一乘客相关联402。车辆的该区域可包括例如车辆的行李厢。第一物品可包括第一乘客的第一行李。方法400还可包括基于第二物品被接纳在车辆的该区域中来将第二物品与第二乘客相关联404。方法400还可包括监测406车辆的该区域。监测406可包括使用图像捕获装置。图像捕获装置可被配置为选择性地捕获该区域的视图。在某些情况下，在第一物品和第二物品设置在车辆的该区域中时，各方(诸如第一方)可进入车辆的该区域。在一个实施例中，车辆或其部件可被配置为在发生第一乘客从该区域拿走第二物品时生成408警报。在另一个实施例中，可基于第二乘客从该区域拿走第一物品来确定408警报。警报可例如被显示在一个或多个用户界面上，所述用户界面诸如设置在车辆内、设置在乘客的智能装置上或设置在用于进行检测的另一个区域上的一个或多个显示器、提示或消息。
图5包括与车辆的不同用例相关联的场景的逻辑树。在一个实施例中，传感器可在元件502处确定车辆的行李厢是打开还是关闭的。如果行李厢是打开的，则车辆的计算装置可验证504人员和人员正在放置在车辆中的任何物品的特征。可使用两个相机(第一相机506和第二相机508)来确定特征验证。验证过的特征可被存储在动态数据库510中。
验证过的特征504可用于确定情况场景：A、B、C和D。在场景A中，验证过的特征辨识新的面部和新的行李。在场景B中，验证过的特征辨识新的面部和现有行李。在场景C中，验证过的特征辨识现有面部和新的行李。在场景D中，验证过的特征辨识新的面部和新的行李。以下表1扩展了确定的场景的可能结果。
Figure BDA0002699355530000081
Figure BDA0002699355530000091
表1-运输场景的结果
图6A至图6C示出了由设置在车辆的被配置为接纳物品(诸如个人行李)的区域中的示例性图像捕获装置拍摄的视图。如图6A所示，图像捕获装置可捕获将物品604放置在区域606内的人员602的图像。在一个实施例中，可在感测与在区域606内引入物品604有关的状况时启用图像捕获装置。在图6B中，计算装置可辨识人员602和物品604的存在。计算装置可捕获人员602和物品604的特征，并且生成它们之间的关联。在所示的实施例中，在阴影框中绘出辨识的人员602和物品604。在其他实施例中，计算装置可生成关联而不要求更改图像。图6C示出了人员602的姿态分析。在一个实施例中，计算装置可通过分析人员602的姿态来确定人员602相对于物品604的动作。计算装置可例如生成与人员602的生物机械移动相关联的骨架框架，并且执行用于动作辨识的基于骨架的关系建模。使用动作辨识，计算装置可分析人员602是正在引入新的物品604、调整现有物品604的位置还是从该区域取走物品604。在物品604被取走时，计算装置可删除与在乘客602与物品604之间的关联相关联的信息。
图7A至图7C示出了对人员702不当地调整物品704或从车辆的区域706取走该物品的分析。在图7A中，区域706的图像由图像捕获装置捕获。在图7B中，与车辆关联的计算装置可辨识人员702和物品704的存在。在图7C中，计算装置还可例如使用用于动作辨识的基于骨骼的关系建模来执行姿态分析。在图7A至图7C的示例性场景中，调整物品704的人员702被确定为不当地拿走物品702。计算装置可确定警报以警告不当地取走物品。
图8A至图8C示出了对人员802正确地调整物品804或从车辆的区域806拿走该物品的分析。在图8A中，区域806的图像由图像捕获装置捕获。在图8B中，与车辆关联的计算装置可辨识人员802和物品804的存在。在图8C中，计算装置还可例如使用用于动作辨识的基于骨骼的关系建模来执行姿态分析。在图8A至图8C的示例性场景中，调整物品804的人员802被确定为不当地拿走物品802。在成功度取走物品804后，计算装置可删除与在人员802与物品804之间的关联有关的信息。
然而，本公开可以许多不同的形式体现，并且不应被解释为限于本文中阐述的示例性实施例。相关领域的技术人员将明白，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可对各种实施例做出在形式和细节上的各种改变。因此，本公开的广度和范围不应受以上描述的示例性实施例中的任一者的限制，而应仅根据以下权利要求及其等效物来限定。出于说明目的而呈现了以下描述，并且该描述不意图是详尽的或被限制于所公开的精确形式。替代实现方式可以所期望的任何组合使用，以形成本公开的附加混合实现方式。
相对于本公开的一个特征描述的装置特性可在其他装置中提供类似的功能。例如，相对于诸如第一计算机中的第一处理器的特定部件描述的功能中的任一者可由诸如另一个计算机中的第二处理器的另一个部件执行。另外，尽管已经用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了实施例，但应理解，本公开不一定限于所描述的具体特征或动作。
在以上公开中，已经参考了附图，附图示出了其中可实践本公开的具体实现方式。应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可利用其他实现方式，并且可做出结构改变。本说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可包括特定特征、结构或特性，但每个实施例可能不一定包括所述特定特征、结构或特性。此外，此类短语不一定是指同一实施例。另外，当结合实施例描述特征、结构或特性时，无论是否明确地描述，本领域的技术人员都将认识到结合其他实施例的此类特征、结构或特性。
还应理解，如本文所使用的字词“示例”意图在本质上是非排他性和非限制性的。更特别地，如本文所使用的字词“示例性”指示若干示例中的一者，并且应理解，对所描述的特定示例没有过分的强调或偏好。某些字词和术语在本文中仅为了方便才使用，并且此类字词和术语应被解释为指本领域的普通技术人员一般以各种形式和等效物理解的各种对象和动作。
计算机可读介质(也被称为处理器可读介质)包括参与提供可由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。这种介质可采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。计算装置可包括计算机可执行指令，其中所述指令可由一个或多个计算装置(诸如以上列出的计算装置)执行并被存储在计算机可读介质上。
关于本文中描述的过程、系统、方法、启发法等，应理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为根据某个有序序列发生，但此类过程可用按除了本文中描述的次序之外的次序执行的所描述的步骤实践。还应理解，可同时地执行某些步骤，可添加其他步骤，或者可省略本文中描述的某些步骤。换句话说，本文对过程的描述是出于说明各种实施例目的提供的，并且绝不应被解释为限制权利要求。
除非在本文中做出明确的相反指示，否则权利要求中使用的所有术语意图被赋予其如本文中描述的技术人员所理解的普通含义。特别地，除非权利要求叙述明确的相反限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等的单数冠词应被解读为叙述所指示的要素中的一个或多个。除非另外具体地陈述，或者在所使用的背景内以其他方式理解，否则诸如“能够”、“能”、“可以”或“可”等的条件语言一般意图传达某些实施例可包括某些特征、要素和/或步骤，而其他实施例可不包括某些特征、要素和/或步骤。因此，此类条件语言不意图暗示一个或多个实施例无论如何都要求各特征、要素和/或步骤。
在本文中论述的技术中预期并意图将出现未来发展，并且所公开的系统和方法将被并入到此类未来实施例中。总之，应理解，本申请能够进行修改和变化。
根据本发明的一个实施例，区域包括车辆的行李厢。
根据本发明的一个实施例，计算装置设置在所述车辆中。
根据本发明，提供了一种自主车辆，所述自主车辆具有：存储区域，所述存储区域被配置为接纳来自多个乘客的多个物品；至少一个图像捕获装置，所述至少一个图像捕获装置被配置为监测和捕获所述存储区域、所述多个物品和所述多个乘客的一个或多个图像；以及计算装置，所述计算装置被配置为：基于所述一个或多个图像来将所述多个物品中的每一者与所述多个乘客中的相关联的乘客相关联；确定所述多个物品中的某一物品已经由所述多个乘客中与所述物品无关联的乘客从所述存储区域取走；以及基于所述确定来生成警报。
根据一个实施例，所述车辆被配置为提供约车服务。
根据一个实施例，所述存储区域包括所述车辆的行李箱。

Claims (15)

1.一种方法，所述方法包括：
由计算装置基于在车辆的某一区域中接纳至少一个第一物品来将所述第一物品与第一乘客相关联；
由所述计算装置基于在所述车辆的所述区域中接纳至少一个第二物品来将所述至少一个第二物品与第二乘客相关联；
由至少一个图像捕获装置监测所述车辆的所述区域；以及
由所述计算装置并基于来自所述至少一个图像捕获装置的一个或多个图像来确定所述第一乘客从所述区域拿走所述至少一个第二物品。
2.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括基于确定所述第一乘客从所述区域拿走所述至少一个第二物品来生成警报。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述区域包括所述车辆的行李厢。
4.如权利要求1所述的方法，其中通过用所述至少一个图像捕获装置生成所述车辆的所述区域和外部区域的图像来将所述至少一个第一物品与所述第一乘客相关联。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述至少一个图像捕获装置包括第一图像捕获装置和第二图像捕获装置，并且其中所述第一图像捕获装置和所述第二图像捕获装置设置在所述区域的相对侧上，具有重叠视野。
6.如权利要求1所述的方法，其中通过所述计算装置将所述第一乘客和所述至少一个第一物品的特征相匹配来将所述至少一个第一物品与所述第一乘客相关联。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述计算装置被配置为检测所述第一乘客的姿态以确定所述第一乘客是正在从所述区域取走所述至少一个第一物品还是所述至少一个第二物品。
8.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于所述第一乘客下车来移除所述至少一个第一物品与所述第一乘客的关联。
9.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
由计算装置基于在所述车辆的所述区域中接纳第三物品来将所述第三物品与第三乘客相关联。
10.一种车辆，所述车辆包括：
区域，所述区域被配置为接纳来自多个乘客的一个或多个物品；
至少一个图像捕获装置，所述至少一个图像捕获装置被配置为捕获所述车辆的所述区域和外部区域的一个或多个图像；以及
计算装置，所述计算装置包括耦合到存储器的处理装置，其中所述计算装置被配置为
基于所述一个或多个图像来将每个物品与所述多个乘客中的相关联的乘客相关联。
11.如权利要求10所述的车辆，其中所述计算装置被配置为基于无关联的乘客从所述区域拿走与相关联的乘客有关的物品来生成警报。
12.如权利要求11所述的车辆，其中所述警报包括听觉警报、基于图像的警报、触觉警报或它们的任何组合。
13.如权利要求10所述的车辆，其中所述车辆包括被配置为提供约车服务的自主车辆。
14.如权利要求10所述的车辆，其中所述存储器被配置为基于所述相关联的乘客下车来删除任何存储的信息。
15.如权利要求10所述的车辆，其中所述至少一个图像捕获装置包括第一图像捕获装置和第二图像捕获装置，并且其中所述第一图像捕获装置和所述第二图像捕获装置设置在所述区域的相对侧上，具有重叠视野。
CN202011016881.8A 2019-09-24 2020-09-24 防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法 Pending CN112634558A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/581,059 US11295148B2 (en) 2019-09-24 2019-09-24 Systems and methods of preventing removal of items from vehicles by improper parties
US16/581,059 2019-09-24

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112634558A true CN112634558A (zh) 2021-04-09

Family

ID=74846659

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011016881.8A Pending CN112634558A (zh) 2019-09-24 2020-09-24 防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11295148B2 (zh)
CN (1) CN112634558A (zh)
DE (1) DE102020124979A1 (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11295148B2 (en) * 2019-09-24 2022-04-05 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods of preventing removal of items from vehicles by improper parties
US11981279B2 (en) 2022-06-27 2024-05-14 GM Global Technology Operations LLC System for notifying an occupant of a vehicle of unauthorized access to his or her possessions
CN115297306B (zh) * 2022-10-10 2023-03-24 深圳市旗扬特种装备技术工程有限公司 一种行人随身物品防丢监控方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8836788B2 (en) * 2012-08-06 2014-09-16 Cloudparc, Inc. Controlling use of parking spaces and restricted locations using multiple cameras
US10017117B2 (en) * 2016-05-18 2018-07-10 GM Global Technology Operations LLC Vehicle occupant viewing systems and methods
US20180224849A1 (en) * 2017-02-06 2018-08-09 International Business Machines Corporation Self-driving vehicle luggage and belongings management
CN112204612A (zh) * 2018-03-29 2021-01-08 罗伯特·博世有限公司 用于由车辆先验信息引导的基于视觉的车辆内部环境感测的方法和系统
US10311704B1 (en) * 2018-03-29 2019-06-04 Futurewei Technologies, Inc. Passenger-related item loss mitigation
CN113056390A (zh) * 2018-06-26 2021-06-29 伊泰·卡茨 情境驾驶员监控系统
US10493952B1 (en) * 2019-03-21 2019-12-03 Drivent Llc Self-driving vehicle systems and methods
US11295148B2 (en) * 2019-09-24 2022-04-05 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods of preventing removal of items from vehicles by improper parties

Also Published As

Publication number Publication date
DE102020124979A1 (de) 2021-03-25
US11295148B2 (en) 2022-04-05
US20210089798A1 (en) 2021-03-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10311704B1 (en) Passenger-related item loss mitigation
US11479147B2 (en) Vehicle occupancy management systems and methods
CN112634558A (zh) 防止由不当方从车辆取走物品的系统和方法
US20170068863A1 (en) Occupancy detection using computer vision
US10150448B2 (en) Autonomous vehicle unauthorized passenger or object detection
US11709282B2 (en) Asset tracking systems
US20190114563A1 (en) Passenger management apparatus and passenger management method
US20190347486A1 (en) Method and apparatus for detecting a garbage dumping action in real time on video surveillance system
US20180239975A1 (en) Method and system for monitoring driving behaviors
CN111652114B (zh) 一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质
JP7403546B2 (ja) 遺留対象検出
CN109685016B (zh) 出租车乘客失物取回系统
WO2022041669A1 (zh) 遗留物品的提醒方法及装置、电子设备和存储介质
EP3859654A1 (en) Baggage management system and server used for baggage management system
EP3706095A1 (en) Evaluation device, evaluation system, vehicle, and program
EP4398201A1 (en) Activity and seating pose classification
JP2021077996A (ja) 画像処理装置および画像処理方法
US11967219B2 (en) System and method of notifying an owner of a lost item in a vehicle
EP4270357A1 (en) Image processing device, image processing method, and program
EP4152276A1 (en) Seat occupancy classification system for a vehicle
TR2021016521A1 (tr) Yakit i̇stasyonlari i̇çi̇n bi̇r yakit dolum gözlemleme ve kontrol si̇stemi̇
KR20230119898A (ko) 택시용 분실물 알람 장치
CN115116001A (zh) 一种目标区域的监控方法、装置、设备及介质
CN116206290A (zh) 物品的识别方法、装置、车辆、电子设备和存储介质
CN116228052A (zh) 货物状态监测方法、装置、终端设备及存储介质

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