CN114206104A - 受控访问闸口 - Google Patents

Abstract

一种受控访问进入闸口，包括：框架或结构(11)，该框架或结构限定用户(U)的入口区域(I1)、出口区域(I2)和中转区域(P)；致动单元(13)，致动单元允许一个或更多个对象(U)通过；电子控制单元(14)和多个传感器或摄像机(15、16)。传感器或摄像机(15、16)也可以作为独立套件使用，并且可以与任何类型的要控制的通道或区域相关联，适合于检测与每个传感器(15、16)和存在于入口区域(I1)或出口区域(I2)或通道区域(P)中的每个对象(U)之间的距离(DT)相关的数据以及对象(U)的速度、轨迹和追踪参数。电子控制单元(14)接收数据并且通过插值过程和机器学习和/或深度学习算法处理数据，从而自主学习通道的特征并预测每个对象(U)在与通道的入口区域(I1)和出口区域(I2)以及中转区域(P)对应的体积内的形式和概率方向。

Description

受控访问闸口

本发明涉及一种受控访问闸口(gate，闸门)，用于检测和调节通过该受控访问闸口的人、动物、物体和/或车辆(例如车道)的流量(flow，流动)。

本发明还扩展到一系列传感器的安装套件，该安装套件能够将任何有屏障或没有屏障的现有区域或通道转变为受控访问区域或入口通道；该套件基本上包括一系列传感器和一电子控制单元，如果被应用于没有该套件的任何通用闸口，甚至是在没有任何特定的安装倾向，也没有预限定的位置和/或定向(也可能在闸口移动屏障上)的情况下被应用于没有该套件的任何通用闸口，该套件能够通过机器学习和深度学习算法自主且自动地学习该闸口是什么类型的闸口(包括铰接门、可缩回门、滑动门、折叠门、伸缩门、升降门、隐藏在地板下的门诸如纯护柱、在结构内部或外部的门，和/或如果该门是移动门、三脚架或全高度转动门、旋转门、安全指南针、闸口或其他屏障类型)，通过传感器获取屏障的形状以调节通道，并确定闸口本身和屏障(如果运行)的物理尺寸、它们的空间以及如何处理它们。在实践中，传感器可以应用于任何没有传感器的通用闸口。

该套件根据同一套件独立地检测到的在周围通道区域中的场景，并根据闸口或通道区域的类型、屏障的类型及屏障的大小、移动的类型以及闸口和通道区域的大小来控制屏障的打开和关闭并且管理该闸口，以实际且直接的方式将任意区域或闸口转变为受控访问区域或闸口，并允许至少一个对象通过，同时允许来自不同方向和相反方向的对象通过，一次或同时一个对象通过，对于被授权通过者安全且无恙地通过。

特别地，本发明涉及用于对受控访问区域内的至少一个人、动物或物体(通常也限定为对象)进行检测的控制输入，以便识别至少一个未经授权的人的欺诈访问的企图，例如近距离跟随被授权人，或搭在被授权人肩上进入控制区域，或从与被授权人跟随的方向相反的方向未经授权而进入，或未经授权的人跟随被授权人进入和离开(例如，被授权人带有未经授权的物体或动物或与其他未经授权的人一起，或通用被授权对象和未经授权对象之间的其他组合，被授权对象和其他被授权对象之间的其他组合以及未经授权对象和其他未经授权方之间的其他组合)。因此，本发明属于受控访问区域的安全的领域。

目前已知受控访问闸口检测区域内或访问检测区域内人的存在，并评估该人是否被授权，以避免欺诈性使用。

通常，这些受控访问闸口能够通过输入实时检测和追踪用户的每一次移动，受控访问闸口具有安装在一定高度处或安装在已知位置并与检测算法绑定的传感器，因此如果这些传感器移动，它们将失去算法及其位置和定向之间相关性的唯一性，提供不正确的结果并需要由专家人员持续校准和/或重写检测算法；特别是通常使用的光电管，或者在更复杂的系统的情况下，ToF(“飞行时间”)或“3D视觉”型传感器，或者是安装在显着高度(甚至高于2.3-2.5米)的传感器，或者安装在天花板上、在受控区域的闸口的上方的传感器，目的是为了正常运行并允许传感器具有较宽的检测区域并且不易受测量误差的影响。

考虑到它们操作的高度，考虑到它们的位置和定向受到检测算法的限制(因此需要时间来进行准确定位和校准，包括检测算法的调整和专业人员的设置)并且还考虑到这些传感器还必须具有高灵敏度，与安装较低灵敏度因此不那么昂贵的传感器相比，这会导致成本增加，能够从较低的高度操作或在任何情况下从任何位置和/或定向进行操作，甚至是随机的。

此外，“ToF”或“3d视觉”型相机必须安装在离地面不少于2.3-2.5米的地方，以用于进行正确操作，并且这会导致它们的安装和维护随之而来的复杂性。因此，仍然需要提供一种受控的访问闸口，它为下述问题提出了方案：诸如传感器的成本、传感器定位的限制、可以使用的传感器类型以及传感器的可靠性。

因此，本发明的主要目的是提供一种带有传感器的受控访问闸口，尽管具有低的灵敏度，但传感器仍然非常有效，并且传感器可以被安装在任何位置，甚至可以随意安装。

本发明的另一目的是消除对传感器定位的某些限制，例如典型的“ToF”、“3D-视觉”型传感器、光电管等的定位的限制。

本发明的另一目的是提供一种受控的访问闸口，与现有技术相比，该受控的访问闸口在经济上方便，同时保持相同的功能。

本发明的另一目的是创建一种允许简单维护的受控的访问闸口。

本发明的另一目的是提供受控的访问闸口，该受控的访问闸口甚至能够从部分或不完整的检测或质量和/或分辨率差的情况开始，例如通过神经网络和/或“机器学习”或“深度学习”算法再加工输入数据来检测和追踪通过该受控的访问闸口的对象，例如人、动物或物体；输入数据的重新处理从来自多个传感器的数据开始进行，这些传感器也位于非最佳位置、任何(甚至是随机的)位置，并且它们本身也提供单独不必要的信息，然而，这在来自组合在一起的所有传感器的一组信息中，允许了访问闸口的所有空间的更高清晰度的间接和概率性检测。

因此，这些传感器也可以按照任何标准(甚至是随机的)投放或定位在要通过的区域中，而不会改变本发明的最终检测和使用结果，以达到预期的目的。这些和其他目的是通过根据所附权利要求1的受控访问闸口来实现的，为简洁起见对其进行参考。

本发明的进一步详细的应用特征在相关的从属权利要求中突出显示。

参考附图，所述目的和优点以及稍后将出现的其他目的将在以下描述中在更大程度上显现，这些描述涉及作为本发明的目的的受控访问闸口的一些优选应用形式，这些优选应用形式通过示例提供且是示例性而且非限制性的，其中：

-图1和图2示出了根据本发明的受控访问闸口的相应替代实施方式的两个示意性立体图；

-图2A、图2B、图2C、图2D和图2E示出了与根据本发明的图2的受控访问闸口的操作有关的一系列示意性平面图；

-图3示出了根据本发明的受控访问闸口的操作框图；

-图4示出了根据本发明的用于访问闸口的传感器的检测方法的静态示例图；

-图5和图5C示出了在根据本发明的访问闸口中使用的传感器的检测模式的两个动态示例方案；

-图5A和图5B示出了根据本发明的在对象通过访问闸口期间图5的检测模式的两个视图；

-图6A示出了根据本发明的第一实施方式的访问闸口的平面图，其中突出显示了所使用的传感器的检测区域；

-图6B示出了根据本发明的另一实施例的访问闸口的平面图，其中突出显示了所使用的一些传感器的检测区域，

-图6C是根据本发明的图6A的访问闸口的正视图；

-图6D是根据本发明的图6B的访问闸口的正视图。

参考所提及的附图，根据本发明的受控访问闸口的实施例基本上包括至少一框架或结构11、致动单元13、电子控制单元14、多个传感器15和/或摄像机16、标记读取器17或能够给出有效访问通道凭证的另一设备、数据库18。

本发明的访问闸口目标可以不包括使用对通道进行调节的物理屏障，或者访问闸口可以包括至少一扇门12，铰接门和/或可缩回门、滑动门、折叠门、伸缩门、竖向滑动门或隐藏在地下的门(护柱)，在结构11的内部或外部，或在任何情况下，能够实现阻止通过闸口的功能的任何类型的屏障；此外，本发明还适合于其他形式的受控访问闸口，例如移动闸口、机械闸口或电子转动闸口、三脚架旋转闸口、全高度转动闸口和旋转闸口以及一般的屏障，无论它们是手动操作的、伺服辅助的、机动的或自动的。

特别地，即使在讨论过程中将参考对对应入口闸口中的通道进行调节的至少一扇门12，且优选地最好是两扇闸口，但应理解，根据本发明的通道不限于所提到的屏障类型，它通常可以包括任何类型的物理或虚拟屏障，所述屏障被设计成阻止和调节至少一个人例如人和/或动物通过闸口。

在使用铰接门12作为通道的物理屏障的示例性实施示例中，每个门12固定到结构11，使得闸口可以从关闭位置A或部分关闭移动到打开位置B或部分打开，也可以使得闸口从打开位置B或部分打开移动到关闭位置A或部分关闭；门12也可以从关闭位置A移动到打开位置C，也可以从打开位置C移动到关闭位置A(实际上，门12可以执行自关闭位置A起的从0°到90°或从0°到180°的顺时针或逆时针移动)。

此外，这些闸口可以与在一个或两个方向上的用户U以同步的方式和/或在相同的通道方向上或独立地和/或在相反的通道方向上移动或不一致地移动。框架11优选地包括第一壁11a和第二壁11b，第一壁和第二壁彼此平行定位以在第一壁和第二壁之间限定过渡区域P。壁11a、11b具有各自的内表面，优选地彼此相对地定位。

门12固定在框架11的壁11a、11b之一上，并相对于壁11a、11b定位，以便在闸口处于关闭位置A时阻塞通道并且在闸口处于打开位置B或C时释放该通道。

优选地，根据上述优选实施方式，访问闸口具有两个门12，其中第一门12固定至第一壁11a且第二门12固定至第二壁11b；更优选地，两个门12可以分别相对于第一壁11a和第二壁11b移动。

此外，受控访问闸口可以是单向的，允许沿单一方向(在这种情况下，门12在位置A和B之间移动)或甚至是双向的交叉，从而允许被授权对象AU的双向通过(在这种情况下，门12在位置A和C之间移动)。

优选地，根据本发明的受控访问闸口可以检测和追踪多个对象U(人、物体、动物)的中转(transit，经过)，这些对象在进入和离开区域I1、I2中基本上沿相同方向或甚至相反方向移动到闸口并通过中转区域P；在这方面，闸口可以处于交替的方向或可以提供在两个方向上的同时通过。

此外，根据本发明，还可以预测对象在监控区域内最可能采取的方向，然后根据对象的特征(例如，具有行走问题的残疾人、儿童、老年人，或者带有会降低他们行走和/或通过能力的困难物体的人)预测欺诈或需要场景以方便被授权对象。有或有困难物体的人，这)。致动单元13连接到门12并且能够将门12从关闭位置A移动到打开位置B或C，反之亦然；此外，电子控制单元14与致动单元13通信，从而可以操作门12。

优选地，控制单元14与致动单元13和一组传感器15和/或摄像机16通过无线连接例如Wi-Fi、

红外线等进行通信，或者也通过物理连接例如连接电缆进行通信。

根据本发明的一些非限制性的实施方式，致动器13可以被控制以便彼此独立地和/或部分地打开门12，以便仅通过被授权对象AU并阻止过渡下述未经授权对象：未经授权对象可能将他们自身定位与对象AU平行或者未经授权对象来自与被授权实体对象相反方向；在这种情况下，如果被授权对象AU位于中转区域P的中间，则门12可以同时且以相同的打开角度打开(图2B)，或者如果被授权对象AU在该门前面，则其中一个门可以大于另一门的角度打开(同时另一门以较小的角度打开以防止任何欺诈性进入)(图2C)，或者两个门12可以在这种门12的前面存在被授权对象AU的情况下以相同的角度或甚至不同的角度打开，甚至具有不同的通道宽度D1、D2(图2D)。在任何情况下，门12的这些打开都是通过控制单元14实现的，因此始终存在缩小的访问闸口，该访问闸口具有一定的宽度D(例如，等于500mm)，以用于被授权对象AU快速通过并且从而为了了在中转过程中对象的安全和保障。

特别地，宽度D是可变的，并且根据允许被授权的一个或更多个对象AU快速、安全和不受伤害地通过所需的最小空间进行调整；这样的宽度D只能形成在被授权的一个或多个被授权对象AU的进入区域周围，即在被授权对象AU可以精确通过的区域周围，这不仅意味着在中转区域P的中心，而且在与中转区P的上述中心线相比，用户U出现在屏障前面的任何地方。

此外，这些门12可以以同步的方式和/或沿相同的中转方向或独立于中转方向和/或甚至沿相反的中转方向移动或不结合(图2E)。特别地，根据本发明，传感器15或摄像机16用于至少部分地检测传感器15或摄像机16与接近闸口并且仍然存在于入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P中的用户或对象U之间的距离DT，该距离随时间变化以允许计算用户U的瞬时位置、瞬时速度和轨迹(以及整个追踪)，并预测该轨迹的未来演变；如已经提到的，即使在下面的讨论部分中将具体参考应用于根据本发明的访问闸口的传感器15，应当理解，摄像机16也适合被使用。

作为本发明的主题的典型传感器15在功能层面上结合了至少一个距离DT检测传感器SD和至少一个图像检测相机传感器ST，并且具有它自己的检测锥体CD以及在该锥体CD中存在的对象U的单位检测分辨率UDD。

对于传感器15中的每一个，在传感器SD、ST的相对参考系统的自身极坐标中的每个传感器，由于传感器15相对于与沿着中转区域P的访问闸口相关联的绝对参考系统X、Y、Z的位置是已知的，可以及时知道用户U在检测锥体CD内的位置，因此也可以知道在通道P和入口和出口I1、I2的区域内的位置。

每个传感器能够通过控制单元14传输其相关参考系统x、y、z的位置和定向，并再次通过控制单元14确定绝对参考系统X、Y、Z的实时自动位置，所述位置的绝对参考本身由控制单元14基于由闸口控制单元14测量的位置通过与绝对参考系统的原点零位置相关联来实时自动确定。即使传感器15相对于框架11动态地运动，这也是实时且自动完成的。

特别地，每个传感器15、16配备有无线通信(通过WI-FI、

等)或与电子控制单元14的有线通信的事实使得可以识别传感器15、16，以及自动和实时地识别其相对于与闸口的框架11相关联的绝对参考系统X、Y、Z的相对位置和定向x、y、z；这也确定了可以随意移动传感器15、16或甚至将传感器随机扔到与闸口的入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P对应的检测体积中，而无需遵循除了相应传感器15、16的至少两个检测锥CD叠置之外的任何特定要求和/或定向，因为所有传感器15、16在任何情况下都在安装后相对于控制单元14进行自校准，随着时间的推移使整体的功能结果保持不变；特别地，以动态方式(即，传感器15、16在运动中，例如其中一些传感器放置在屏障或移动门12上)，传感器15、16在安装时将它们的位置和定向发送到电子控制单元14并且之后自动和实时地发送到电子控制单元，并且单元14因此能够追踪传感器的位置并执行如上所述的检测程序。

在这方面，传感器15、16可以构成“便携式”物体，并且是特定套件的一部分，以应用于任何访问闸口，即使是现有的访问闸口，因为它们可以随意移动的然后通过控制单元14进行自校准，传感器利用控制单元通过无线或有线进行通信，从而随着时间的推移使整体的功能结果保持不变。

相机传感器ST检测在检测锥体CD内的以像素为单位的离散图像并将随时间的距离DT然后将出现在相机传感器ST拍摄的图像中的用户U的位置与该图像相关联，用于每个单位检测分辨率UDD。

用户U的图像和位置是局部的，可能指的是单个锥体CD，它不一定是高质量的和/或不一定能够代表用户U沿着入口区域和出口区域I1和I2以及沿中转区域P移动的整体场景；特别地，单个传感器15的检测不允许初步了解一个或更多个对象U是否在中转区域P中中转，还包括例如一个或更多个人通过同一人或通过另一人具有或携带一个或更多个动物和/或物体的情况(例如婴儿、儿童、动物或物体)，考虑到每个传感器15可以被定位在任何地方、原则上可以定位在入口通道区域内，因此也可以被定位在不利区域、高度不足处、隐藏且难以访问和/或观看场景不理想的角落处，也不允许初步了解是否在所获取的一个人或更多个人或物体或动物的部分的图像中。

传感器15或摄像机16然后与电子控制单元14通信，以便发送与距离DT有关的信号，发送与每个用户U的瞬时位置、瞬时速度和轨迹的参数有关的信号，以及发送通常与在检测区域和/或体积的所有传感器和/或摄像机15、16的每个检测锥体CD内和所有锥体CD内发生的活动有关的信号，检测区域和/或体积包括进入区域I1或I2，其中至少一个用户U在进入中转区域P之前处于该进入区域中，其本身以及出口区域I2或I1，该出口区域由用户U在穿过中转区域P之后跨过。特别地，为了本发明的目的，其中提到传感器15、16和用户U之间的距离DT，考虑到用户U是三维的，应该理解每个传感器15、16在用户U的每个元素Ui(其中i＝1、2、3、...n)距传感器(15、16)自身距离DTi(其中i＝1、2、3、...n)处检测和测量每个单元UDDi(其中＝1、2、3、...n)，可能将其与传感器ST检测到的图像的每个像素相关联，用于控制单元14对用户U的后续2D/3D重建。

标记读取器17或其他等效设备连接到控制单元14，以便能够读取用户U的标记或其他识别元素上的信息(也与一个或更多个另外的系统和/或识别设备组合)并将该信息发送给控制单元14进行处理，以实时验证对象的身份。为此，控制单元14也可以由一个或更多个物理上不同的单元制成，它们中的每一个单元还通过云执行不同的功能。例如，对象的身份或性质的验证可以由云中的这些控制单元14之一简单地通过给出与对象的身份或性质或特征有关的授权或确认信号来执行；该信号由另一控制单元14使用，而不是负责管理该信号，来自其他控制单元的其他信号用于正确管理受控闸口的通道的功能。因此，在描述中，每当提及控制单元14时，应在其一般意义上理解为可能由一个或更多个控制单元组成，作为构成整个控制单元14的整体。读取器17可以是读卡器或其他识别介质、生物特征读取器等，而识别元素可以是例如票或通行证，因此被赋予有效性，优选地被赋予代码条或磁条，或生物特征系统。

数据库18包含被授权对象AU的信息，并连接到电子控制单元14，以便电子控制单元可以搜索数据库18并将用户U的信息与数据库18中包含的信息进行比较，以检查该用户U是否被授权。

数据库18必须在一般意义上被理解，或者物理上由一个或更多个物理上不同的单元构成，也通过云，每个单元还具有涉及识别关于用户U和/或与用户相关联的不同特征的数据，例如用于人员类型的数据库，一个用于物体类型的数据库，一个用于人员身份的数据库，等等，和/或包含与人对群体的归属或与人或物体或动物的彼此相关的归属相关的数据。在描述中，无论何时提及数据库18，都应理解为数据库18的这种广义含义。因此，在控制单元14和数据库18的广义含义中，每个可能的控制单元可以参考其自身的具体含义，来从中提取信息，或者数据库可以在多个控制单元之间共享，反之亦然。这意味着，在更广义的意义上，数据库18和相关控制单元14通常还可以与在同一站点或位于世界(全球)的其他站点中物理上远程定位的多个访问闸口共享。

因此，多个受控访问闸口可以共享每个受控访问闸口检测到的关于对象的信息，即使在不同的时间，使得通过人工智能，可以概率性地改进对象的身份和类型，在不同的时间，并且交互式地更新与它们有关的数据，以便从属于同一网络或共享数据库18的任何受控访问闸口随时间推移使用，用户U随后在不同时间和地点在其中中转。

这种共享允许在任何受控访问闸口中处理检测到的数据的能力和速度更高和更准确，从而加快识别速度，其额因此加快对象U——如果该对象被授权的话——通过闸口本身的通道，或如果该对象未经授权则发出警报并阻塞中转。

根据本发明的示例和优选实现实施方式，使用以下类型的SD检测传感器：

-MIMO雷达，具有在真实和虚拟之间进行发射和接收的发射器和接收器，允许估计检测用户U在检测锥CD中的距离、速度和/或追踪，其中离散单一分辨率UDD足以以3D重建锥体CD中的场景，例如重建来自传感器15的每个像素和相关联的相机16的距离DT；

-TOF相机，适合于获取2D图像，并在往返飞行时间和为每个像素分配每个像素的距离DT，在这种情况下，该像素与传感器15的离散单元检测分辨率UDD一致，以便让锥体CD中的场景以3D形式再现；

-3D结构光扫描仪，被设计用于在可见或不可见频率的光谱中投射结构光“图案”，并检测其在受影响对象上的变形，以便通过三角测量来以3D重建锥体CD中的场景以及传感器15的具有离散单元检测分辨率UDD的每个像素的距离DT；

-3D激光扫描仪，能够发射激光束并通过扫描一个或更多个激光束以传感器15的离散单元检测分辨率UDD确定每个像素的距离DT。

类似地，根据本发明的示例性和优选但非限制性实施方式，使用以下类型的相机传感器ST：RGB相机、RGB-D相机、3D光场相机(“3D视觉”)；红外相机，带有双红外深度传感器，由红外投影仪和对同一波段敏感的相机组成；带有结构光发射器和结构光学光测量系统的相机；紫外线相机；激光相机，可选的3D激光扫描仪；飞行时间(ToF))型相机；立体系统；单像素相机；热像仪。

因此，如上所述，根据本发明，通道优选地包括多个传感器15，它们定位并固定在框架11上或从框架释放并布置在任何位置(也在检测区域中随机放置)，优选地对应于入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P，以便当这些传感器15定位时，同样叠置的各种检测锥体CD基本上覆盖闸口的整个体积和包括入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P在内的闸口体积。

该多个传感器15的使用允许它们中的每一个执行部分检测，可能具有低分辨率和质量；在任何情况下，由于所有传感器15都连接到电子控制单元14，配备有人工智能的上述电子控制单元14接收来自传感器15的信号并通过机器学习和/或深度技术学习处理来自传感器的信号，以便自主学习通道的特征并预测每个对象的形式和概率方向，重建通道处空间中的场景，从而当进入闸口(存在于入口区域和出口区域I1和I2中)和存在于中转区域P中时，从由传感器15、16检测到的位置、速度和轨迹参数开始，利用U对象在上述空间中通过期间U对象的位置、速度和轨迹并且利用可能的未来轨迹的相关演变，以足够的概率检测和确定存在于闸口附近的U对象的数量和类型；上述技术还允许在入口区域和出口区域I1和I2以及在中转区域P中在通道的物理或虚拟屏障上操作来获得对象U、物体和动物的具有可识别性和可追溯性的识别，从而允许以视属何情况而定方式通过或屏蔽通道。

此外，多个传感器15的使用，连同与距离DT和来自每个传感器ST的图像相关的部分数据的使用，并且由于电子控制单元14的使用，允许通过插值处理和机器学习和/或深度学习算法来重建中转的每个人的面部的2D和3D概率图像，且因此通过事先与包含被授权或不中转人员图像的数据库相关联来实施面部识别技术；控制单元14通过深度学习过程还允许确定用户U的类型，并以概率的方式确定它是哪个人、动物或物体，以及通过查询数据库18来了解用户U是否被授权。

来自传感器15的部分数据还允许通过电子控制单元14重建在区域I1、I2和P中中转的任何物体的最可能形式，因此始终通过机器学习技术和/或深度学习并遵循2D、3D重建和相关图像的分析，根据下述来对每个U对象进行分类：根据他随身携带的物体类型(包、手提箱、轮椅、武器等)，根据类型(男人，女人，动物，狗，猫等)，根据推测的年龄(成人，儿童等)，根据推测的性别，根据种族，心情(快乐，不满等)等等，以及根据它是什么类型的人、物体、狗、猫等，根据类别标准。

在示例性和优选但非限制性的实施方式中，多个传感器15、16被固定在壁11a、11b的内部的框架11上；仍然有利地，上述传感器15、16成对地固定在一个和另一壁11a、11b的内侧。

在另一优选的实施方式中，根据本发明的入口通道还可以提供对定位在壁11a、11b的顶部上的一个或更多个传感器20、21(相对于上述多个传感器独立或附加)或在与壁11a、11b本身成一体的基本竖向的杆上的一个或更多个传感器进行安装，以便提供入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P的整体视图，以及具有型和对象U的类别的面部识别功能。传感器20、21的信息可以与传感器15、16提供的信息一起使用或不使用，因此通过人工智能以已经描述的方式进行处理。这些传感器20、21因此可以是与已经描述的传感器15、16相同的类型并且具有相同的功能。由于传感器15、16、20、21的定位而发生这种检测，传感器被固定或不固定在框架11上并且与闸口对应地定位，使得相应的检测锥体CD通过交叉彼此基本正交地相交(并且在任何情况下相交)(如所附的图6A、图6B、图6C、图6D所示)。例如，第一系列传感器15、16可以具有各自的CD检测锥体，它们彼此面对并且基本正交于闸口通道轴线，并且第二系列传感器20、21可以具有各自的检测锥体CD，他们基本平行于闸口的通道轴线；整体上，传感器15、16、20、21的检测锥体CD形成一交叉网格，以允许检测用户U在包括入口区域和出口区域I1、I2和中转区域P的访问闸口的体积内的中转。应用于根据本发明的访问闸口的系统的灵活性由下述事实确定：每个传感器15、16、20、21的定位不依赖于优化通道体积中的场景的视觉的逻辑；这显然决定了信息的部分性，因为由每个传感器15、16、20、21接收到的个人信息不足以确定用户U在入口通道的体积中的性质和运动，还因为一个或更多个传感器15、16、20、21也可以被放置在视力下降的位置，并且在任何情况下都无法通过距离DT的本地数据以及通过捕获的图像来确定用户U的性质以及它的实际位置坐标、速度、轨迹、追踪等。

在这方面，这种灵活性允许传感器15、16、20、21甚至被放置在出于任何原因包括美学或功能的原因而难以访问的隐藏和受保护位置，例如，以便不允许攻击者识别它们很容易因此篡改和/或损坏它们，甚至不知道它们是否已安装。为了本发明的目的，还包括使用具有适合该目的的传感器的多个移动设备(手机、智能手机、平板电脑)的情况，每个单独地构成至少单个传感器15、16、20、21。

因此，一系列传感器15、16、20、21被定位以控制闸口，它们呈现相交和/或基本正交的检测锥体CD，并且在任何情况下叠加以覆盖对应于入口区域和出口区域I1和I2和中转区域P；由各种传感器15、16、20、21检测到的图像和位置数据由电子控制单元14收集，因此，通过使用机器学习和/或深度学习算法执行的插值过程，允许间接确定一个或更多个对象U在包括区域I1、I2和P的通道中通过的可能状态，以及它们的位置、速度、轨迹和追踪，以及这些坐标在近期演变的相对预测。此外，可以识别这些对象U的性质、物体和/或动物的性质和/或存在(具有相对位置、速度、轨迹、追踪等)以及物体和/或动物与在通过闸口时陪同他们的人的关联性。最后需要说明的是，为了获得更好的结果，可以使用传感器15、16，将不同的检测技术彼此结合；在这种情况下，测量是在冗余状态下在相同的检测锥体CD(或每个使用不同技术的锥体CD组合)中获得的，并且通过结合各种技术的概率结果，可以进一步细化和优化所执行的检测质量。

可操作地，一旦检测到用户U的存在并计算用户相对于要通过的闸口的方向并预期其随时间的演变，控制单元14等待来自读取器17的关于访问凭证有效性的信号；为了执行该控制，通过控制单元14将读取器17获取的信息与数据库18中包含的信息进行比较。随后，传感器15、16、20、21识别用户U的面部和性质以及中转中各种对象的性质，并且他们将把信息发送到控制单元14，控制单元14通过数据库18验证他是否实际上是所使用的凭证的合法所有者且因此验证是否是用于通过通道的被授权的对象AU，以及对象U是否一般授权或没有被授权。

此时，控制单元14向致动单元13发送命令以移动门12(如果存在)和/或允许用户U通过(也可能根据用户U的性质以个性化方式通过和附带场景)，以及与传感器15、16、20、21通信的相同的控制单元14追踪用户U通过检测区域的轨迹。当用户U离开中转区域P时，控制单元14向致动单元13发送命令以因此将门12(如果存在)从打开位置移动到关闭位置。即使用户U已经安全无害地通过了屏障，并且在没有用户U的情况下通过屏障后立即必须穿过闸口或监控区域，门12的关闭也被实施。

相反，如果控制单元14没有从读取器17接收到任何信息，或者在用户U的面部与检测到的访问凭证的合法所有者的面部不对应的情况下，或者在对象U通常未经授权或在存在诸如需要这种的情况(安全、安保、紧急情况等)的情况下，致动单元13关闭至少一个门12(如果存在)或准备警报。还可以检测被监控区域中是否存在静止对象U，并且在危险场景的情况下，报告该情况以离开该区域，并可能向负责人员发出本地和/或远程警报信号，表示这些是否是被遗弃在中转区域P中的人或物体，表示用户U的性质以及人员干预所需的危险程度和紧急程度。在实践中，使用多个传感器和/或摄像机15、16、20、21允许系统通过使用机器学习/深度学习算法，通过估计存在于检测区域中的对象U的位置、速度和轨迹参数，并且预测在不久的将来相同参数的可能演变，在甚至是局部或不完整获取的图像的基础上重建与检测区域相关的场景。因此，每个传感器和/或相机15、16、20、21也可以具有有限和局部的视觉以及较低的灵敏度或准确性，只要不完整的数据由机器学习/深度学习算法处理，这允许重建最可能的场景并获得足够准确的概览，而无需使用更昂贵的仪器和更复杂的应用程序。此外，传感器和/或摄像机15、16、20、21能够检测、标记和追踪在未经授权的情况下打算越过入口的一个或更多个未经授权的对象U，并且控制单元14能够将它们与被授权的用户进行区分；这可能是因为它通过对由读取器17发送的经验证的凭证数据且优选的是面部识别数据进行处理来检测识别的所有对象和用户的信息。例如，如果经验证的凭证的数量小于识别出的对象U的数量或对象U的面部的数量，或者对象的性质通常与提交的面部不相符，或者对象与数据库18中的每个凭证都不相符，控制单元14拒绝访问，直到未经授权的个人U离开检测区域或被移除。

因此，当未经授权的用户U通过任何计谋试图越过闸口时，控制单元14能够检测其存在并检查一个或更多个对象U是否被授权。最终，所使用的传感器组15、16、20、21允许在用户U进入访问闸口之前识别该用户，且特别是因为用户U即将接近入口区域和出口区域I1、I2；因此，整个系统通过对用户U的轨迹的预测，能够以优化的方式为闸口的开启或关闭或报警做好准备，以实现用户U的快速且舒适的通行，无论他的状况如何(残障、高、矮、年轻、儿童、老人、动物等)，和/或他或他的随行人员携带的物品为何，或者与已知技术相比，是为了通过提前封锁来提供通道的安全，以及以更有效且高效的方式访问通常试图欺诈性通过的未经授权的人或对象U。

最后，注意控制单元14使用人工智能，特别是神经网络、机器学习(ML)、深度学习(DL)、胶囊网络(capsulenetworks)、强化深度学习(DRL)、对立生成网络(GAN)、高级数据学习(增强数据学习)、概率编程、混合学习、自动化机器学习(AutoML)、数字孪生(digitaltwin)和正当人工智能(explainableAI)的一个或更多个模型。

如此构思的本发明允许有许多修改和变化，所有这些都在所附权利要求的范围内；所有细节都可以另外地替换为其他技术上等效的元素。

在实践中，所使用的材料，以及可能的形状和尺寸，可以根据要求和现有技术是任意的。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.一种受控访问闸口，包括：

-至少一个框架(11)，所述至少一个框架限定了至少一个入口区域(I1)、至少一个出口区域(I2)和至少一个中转区域(P)，其中，用户(U)能够通过所述入口和出口区域(I1、I2)和所述中转区域(P)，

-致动单元(13)，所述致动单元允许一个或更多个用户(U)通过，

-电子控制单元(14)，

-多个传感器(15)或视频摄像机传感器(16)或者包含所述传感器(15、16)的多个移动电子设备，

-生物特征读取器(17)或标记读取器(17)或其他等同设备，所述标记读取器或其他等同设备连接至所述电子控制单元(14)并且被配置为读取用户(U)的标记或其他识别元素的信息，所述读取器还被配置成向所述控制单元(14)发送所读取的信息以用于处理，以便实时验证所述用户(U)的身份，使得被授权用户(AU)能够通过所述闸口，

-数据库(18)，所述数据库包含未经授权和/或被授权(AU)用户(U)的数据，

-其中，所述传感器或视频摄像机传感器(15、16)被配置为至少部分地检测与每个传感器(15、16)和每个用户(U)之间的距离(DT)有关的数据，所述用户沿所述入口和出口区域(I1、I2)或所述中转区域(P)行进；所述传感器(15、16)还被配置成检测与每个用户(U)的瞬时位置、瞬时速度和轨迹有关的参数，以及每个用户(U)的至少一部分的图像，

-每个传感器(15、16)相对于所述框架(11)是固定的或能移动的，并且具有检测锥体(CD)和离散单元检测分辨率(UDD)，用于感测站在所述检测锥体(CD)中或经过所述检测锥体的至少一个用户(U)，

-每个传感器(15、16)还被配置为通过无线或有线通信与所述电子控制单元(14)通信，以便用与相对于参考系统(X、Y、Z)的相对位置和定向(x、y、z)相关的数据来识别，所述传感器与闸口的所述框架(11)耦合，与每个传感器(15、16)的相对位置和定向有关的所述数据在安装所述传感器(15、16)时以及随后实时自动地被发送到所述电子控制单元(14)，

-其中，所述传感器(15、16)安装在与所述闸口的所述入口区域(I1)和/或所述出口区域(I2)和/或所述中转区域(P)对应的体积中，而没有定位或定向的约束，使得各个传感器(15、16)的所述检测锥体(CD)中的至少两个检测椎体叠置，与所述距离(DT)有关的所述数据、与每个用户(U)的瞬时位置、瞬时速度和轨迹有关的所述参数、以及每个用户(U)的至少一部分的所述图像被发送到所述电子控制单元(14)，所述电子控制单元接收所述数据、所述参数和所述图像，并且通过插值过程和机器学习和/或深度学习算法来对所述数据、所述参数和所述图像进行处理，以便独立地学习所述闸口的特征并估计每个用户(U)在与所述闸口的所述入口区域(I1)和出口区域(I2)以及所述中转区域(P)对应的所述体积内的形状和方向，从而重建与所述体积对应的空间中的场景，并从由所述传感器(15、16)检测到的瞬时位置、瞬时速度和轨迹的所述参数开始，利用所述用户(U)通过所述体积期间的用户的位置、速度和轨迹来获得所述用户(U)的2D和/或3D检测，以及基于所述参数估计所述用户(U)的后续轨迹。

其特征在于，每个传感器(15、16)结合了不同的检测技术，并且被配置为在每个传感器(15、16)被安装后则经由所述电子控制单元(14)进行自校准，所述传感器(15、16)被配置为在所述传感器(15、16)被安装时自动发送传感器相对于所述参考系统(X、Y、Z)的相对位置和定向数据，并且随后自动且实时地发送所述相对位置和定向数据，以及

-其中，每个传感器(15、16)的摄像传感器(ST)检测所述至少一个用户(U)的由离散单元(UDDi)或像素形成的部分且离散的图像，所述图像在所述检测锥体(CD)内与随时间测量的所述用户(U)的图像的每个离散单元(UDDi)和/或像素与所述相机传感器(ST)之间的距离(DT)耦合，以及与在所述图像中检测到的每个用户(U)的位置耦合，以便通过所述插值过程和机器学习和/或深度学习算法重建沿着所述入口区域和出口区域(I1、I2)和所述中转区域(P)行进的每个用户(U)的2D和/或3D估计图像。

2.根据权利要求1所述的受控访问闸口，其特征在于，所述用户(U)根据类型例如人、物体或动物进行分组，根据携带的物体的类型进行分组和/或基于始于所述用户(U)的面部识别的假设年龄、假设性别、种族、情绪等参数进行分组，以阻止可疑或未经授权的用户(U)通过并对被授权用户(AU)的通过进行授权。

3.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述闸口包括屏障或门(12)，所述屏障或门被致动以至少部分地打开和关闭通道，所述屏障或门(12)以同步方式和/或在所述用户(U)的相同行进方向上或独立于所述用户的行进方向和/或在所述门(12)相对于彼此沿相反的通道方向移动的情况下被同时或独立地致动，所述闸口还提供所述用户(U)在一个方向或两个方向上的通道和/或所述屏障或门(12)被致动以用相等或不同的打开角度打开闸口，从而维持用户(U)的通道宽度(D)，所述通道宽度是可变的并且能够根据每个用户(U)行进所需的最小空间进行调整。

4.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述致动单元(13)连接到所述电子控制单元(14)，以打开或关闭所述闸口和/或在欺诈通过的情况下发送警报信号。

5.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述传感器(15、16)使用MIMO雷达来检测与每个传感器(15、16)和每个用户(U)之间的距离有关的所述数据。

6.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述电子控制单元(14)和/或所述数据库(18)由一个或更多个物理上不同的单元构成，还经由云构成。

7.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述数据库(18)和所述电子控制单元(14)能够与同样远程定位的若干访问闸口共享，以便获取由每个访问闸口检测到的、甚至在不同时间检测到的关于所述用户(U)的信息，以便通过对由共享所述数据库(18)和所述电子控制单元(14)的一个或更多个闸口获取的相关数据进行更新来逐步估计所述用户(U)的身份和类型。

8.与根据权利要求1所述的受控访问闸口相关联的传感器(15)或视频摄像机传感器(16)的套件。

Claims (10)

1.一种受控访问闸口，包括：

-至少一个框架(11)，所述至少一个框架限定了至少一个入口区域(I1)、至少一个出口区域(I2)和至少一个中转区域(P)，其中，用户(U)能够通过所述进入和离开区域(I1、I2)和所述中转区域(P)，

-致动单元(13)，所述致动单元允许一个或更多个用户(U)通过，

-电子控制单元(14)，

-多个传感器(15、16)或电视摄像机或者包含所述传感器(15、16)的多个移动电子设备，

-标记读取器(17)或其他被配置为提供凭证或生物测量通行证的设备，以便被授权用户(AU)能够通过所述闸口，

-数据库(18)，所述数据库包含未经授权和/或被授权(AU)用户(U)的数据，

其中，所述传感器或电视摄像机(15、16)被配置为至少部分地检测：与每个传感器(15、16)和每个用户(U)之间的距离(DT)有关的数据，所述用户沿所述入口和出口区域(I1、I2)或所述中转区域(P)行进；以及与每个用户(U)的瞬时位置、瞬时速度和轨迹有关的参数；以及每个用户(U)的至少一部分的图像，

每个传感器(15、16)相对于所述框架(11)是固定的或能移动的，并且具有检测锥体(CD)和离散单元检测分辨率(UDD)，用于感测站在所述检测锥体(CD)中或经过所述检测锥体的至少一个用户(U)，

每个传感器(15、16)还被配置为通过无线或有线通信与所述电子控制单元(14)通信，以便用与相对于参考系统(X、Y、Z)的相对位置和定向(x、y、z)相关的数据来识别，所述传感器与闸口的所述框架(11)耦合，与每个传感器(15、16)的相对位置和定向有关的所述数据在安装所述传感器(15、16)时以及随后实时自动地被发送到所述电子控制单元(14)，

其特征在于，所述传感器(15、16)安装在与所述闸口的所述入口区域(I1)和/或所述出口区域(I2)和/或所述中转区域(P)对应的体积中，而没有定位或定向的约束，使得各个传感器(15、16)的所述检测锥体(CD)中的至少两个检测椎体叠置，与所述距离(DT)有关的所述数据、与每个用户(U)的瞬时位置、瞬时速度和轨迹有关的所述参数、以及每个用户(U)的至少一部分的所述图像被发送到所述电子控制单元(14)，所述电子控制单元接收所述数据、所述参数和所述图像，并且通过插值过程和机器学习和/或深度学习算法来对所述数据、所述参数和所述图像进行处理，以便独立地学习所述闸口的特征并估计每个用户(U)在与所述闸口的所述入口区域(I1)和出口区域(I2)以及所述中转区域(P)对应的所述体积内的形状和方向，从而重建与所述体积对应的空间中的场景，并从由所述传感器(15、16)检测到的瞬时位置、瞬时速度和轨迹的所述参数开始，利用所述用户(U)通过所述体积期间的用户的位置、速度和轨迹来获得所述用户(U)的2D和/或3D检测，以及基于所述参数估计所述用户(U)的后续轨迹。

2.根据权利要求1所述的受控访问闸口，其特征在于，所述用户(U)根据类型例如人、物体或动物进行分组，根据携带的物体的类型进行分组和/或基于始于用户(U)的面部识别的假设年龄、假设性别、种族、情绪等参数进行分组，以阻止可疑或未经授权的用户(U)通过并对被授权用户(AU)的通过进行授权。

3.根据权利要求1所述的受控访问闸口，其特征在于，每个传感器(15、16)结合了不同的检测技术，并且被配置为在每个传感器(15、16)被安装后则经由所述电子控制单元(14)进行自校准，所述传感器(15、16)被配置为在所述传感器(15、16)被安装时自动发送传感器相对于所述绝对参考系统(X、Y、Z)的相对位置和定向数据，并且随后自动且实时地发送所述相对位置和定向数据。

4.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，每个传感器(15、16)的摄像传感器(ST)检测所述至少一个用户(U)的由离散单元(UDDi)或像素形成的部分且离散的图像，所述图像在所述检测锥体(CD)内与随时间测量的所述用户(U)的图像的每个离散单元(UDDi)和/或像素与所述相机传感器(ST)之间的距离(DT)耦合，以及与在所述图像中检测到的每个用户(U)的位置耦合，以便通过所述插值过程和机器学习和/或深度学习算法重建沿着所述入口区域和出口区域(I1、I2)和所述中转区域(P)行进的每个用户(U)的2D和/或3D估计图像。

5.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述闸口包括屏障或门(12)，所述屏障或门被致动以至少部分地打开和关闭通道，所述屏障或门(12)以同步方式和/或在所述用户(U)的相同行进方向上或独立于所述用户的行进方向和/或在所述门(12)相对于彼此沿相反的通道方向移动的情况下被同时或独立地致动，所述闸口还提供所述用户(U)在一个方向或两个方向上的通道和/或所述屏障或门(12)被致动以用相等或不同的打开角度打开闸口，从而维持用户(U)的通道宽度(D)，所述通道宽度是可变的并且能够根据每个用户(U)行进所需的最小空间进行调整。

6.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述致动单元(13)连接到所述电子控制单元(14)，以打开或关闭所述闸口和/或在欺诈通过的情况下发送警报信号。

7.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述传感器(15、16)使用MIMO雷达来检测与每个传感器(15、16)和每个用户(U)之间的距离有关的所述数据。

8.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述电子控制单元(14)和/或所述数据库(18)由一个或更多个物理上不同的单元构成，还经由云构成。

9.根据前述权利要求中至少一项所述的受控访问闸口，其特征在于，所述数据库(18)和所述电子控制单元(14)能够与同样远程定位的若干访问闸口共享，以便获取由每个访问闸口检测到的、甚至在不同时间检测到的关于所述用户(U)的信息，以便通过对由共享所述数据库(18)和所述电子控制单元(14)的一个或更多个闸口获取的相关数据进行更新来逐步估计所述用户(U)的身份和类型。

10.与根据权利要求1所述的受控访问闸口相关联的传感器或电视摄像机(15、16)的套件。

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