FR2594990A1 - Systeme de detection d'anomalie - Google Patents

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Tsunehiko Araki
Satoshi Furukawa
Tadashi Satake
Hidekazu Himezawa
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Abstract

Système de détection d'anomalie. Ce système comprend un moyen 10 d'entrée d'images et un moyen 11 de traitement d'images où l'image d'entrée est comparée à une image de référence dépourvue d'anomalie. Un signal d'image comparée est envoyé à un moyen 12 de détection d'anomalie dans lequel sont préalablement stockées des informations permettant de détecter l'anomalie. En présence d'une anomalie, un moyen 15 de sortie est commandé pour exécuter une opération d'information. Ce moyen de détection d'anomalie fonctionne de manière hautement fiable. Applications : notamment à la surveillance des demeures et terrains privés, galeries d'art, salles d'exposition, usines, à la prévention des incendies, etc... (CF DESSIN DANS BOPI)

Description

Système de détection d'anomalie.
La présente invention se rapporte à des systèmes de détection d'anomalie qui utilisent un moyen d'entrée d'images comprenant un moyen capteur d'images tel que des caméras de télévision et autres moyens analogues, et elle concerne plus précisément un système de détection d'anomalie du type à reconnaissance d'image dans lequel une entrée d'image obtenue par le moyen capteur d'images et se rapportant à une
zone contrôlée prédéterminée, est traitée de manière telle que l'absen-
ce ou la présence d'une anomalie se produisant dans cette zone sera détectée. Le système de détection d'anomalie du type mentionné contribue efficacement à empêcher toute intrusion criminelle dans les demeures et les terrains privés, le cambriolage des galeries d'art ou des salles d'exposition, etc... et il est également utilisé efficacement comme
système de protection contre l'incendie pour détecter un incendie sur-
venant dans les maisons d'habitation, les immeubles de bureaux, les usines et autres constructions analogues, ou comme système de sécurité pour empêcher tout accident dans des zones particulières telles que des
usines, du fait de l'apparition d'une anomalie quelconque.
On a proposé, par exemple, un système de détection d'anomalie
dans lequel une différence de luminance entre les éléments d'image cor-
respondants d'une image d'entrée obtenue, par exemple, par l'intermé-
diaire d'un moyen capteur d'images et d'une image de référence préc-
demment préparée et représentant un état normal de la zone contrôlee, est obtenue et convertie en un signal binaire, le nombre d'éléments d'image dont la différence de luminance dépasse un niveau fixé étant ensuite compté. Suivant ce système, lorsque le nombre de ces éléments d'image, dont la différence de luminance est supérieure au niveau fixe, devient important, on considère qu'un changement notable est intervenu dans la zone contrôlée par le moyen capteur d'images et qu'une anomalie
est donc apparue dans cette zone et, lorsque ce nombre important dépas-
se une valeur prédéterminée, l'apparition de l'anomalie est signalée
par une alarme sonore ou un moyen analogue. Ce système présentait ce-
pendant un inconvénient dû au fait que, puisque la détermination de l'apparition d'une anomalie est basée uniquement sur la différence de luminance entre l'image d'entrée et l'image de référence, une variation de luminance provoquée par l'agitation d'un arbre situé dans la zone contrôlée, par une chute de pluie ou de neige, par un éclair ou par un autre phénomène analogue, sera cependant signalée comme étant l'appari-
tion d'une anomalie.
Le brevet américain n' 4 249 207 décrit également un système
de surveillance dans lequel une zone de détection est déterminée de ma-
nière à se trouver entre deux clôtures parallèles, la zone de détection
est divisée en un réseau de cellules entourant chacune l'image surveil-
lee d'un homme en réponse aux variations de son éloignement, et l'image
video d'entrée pour chaque cellule est numérisée afin que les varia-
tions du niveau de lumière des images respectives puissent être distin-
guées. Grâce 3 ce système, un objet se déplaçant 3 une certaine vitesse peut être distingué au moyen d'un filtrage dans le.temps, tandis qu'un objet considérablement plus grand ou plus petit que chaque cellule peut
être distingué au moyen d'un filtrage spatial. Ce système de surveil-
lance peut donc être monté pour faire la distinction entre un objet se déplaçant anormalement et un objet se déplaçant normalement. Cependant, ce montage comporte toujours un inconvénient, du fait qu'un homme se déplaçant anormalement mais sans intention criminelle de commettre un vol ou un autre acte analogue est cependant repéré. En d'autres termes, le système est défectueux en ce que la mesure qui permet de détecter tout objet se déplaçant de manière anormale, est insuffisante et ne permet donc pas de faire avec précision et de manière suffisamment
satisfaisante la distinction entre une anomalie et un état normal.
L'objet principal de la présente invention est donc de fournir un système de détection d'anomalie qui soit capable de distinguer avec une précision élevie le déplacement d'un objet 3 l'intérieur d'une zone contrôl&e par un moyen d'entrée d'images afin de réaliser de manière suffisamment satisfaisante la distinction entre un état normal et un
état anormal, augmentant ainsi notablement la fiabilité.
Suivant la présente invention, on atteint cet objet en four-
nissant un système de détection d'anomalie dans lequel des images d'en-
trée d'une zone contrôlée, obtenues par un moyen d'entrée d'images, sont comparées à une image de référence, les images sont traitées par
un moyen de traitement des images afin de fournir les informations né-
cessaires pour détecter l'anomalie, et l'anomalie est détectée sur la base des informations ainsi obtenues, le système étant caractérisé en ce qu'il comprend un moyen pour stocker préalablement les informations nécessaires à la détection de l'anomalie et qui doivent être comparées aux informations obtenues du moyen de traitement des images, et un moyen pour détecter l'anomalie sur la base des informations obtenues du moyen de traitement des images et des informations contenues dans le
moyen de stockage.
La présente invention sera bien comprise à la lecture de la
description suivante faite en relation avec les dessins ci-joints, dans
lesquels:
- la figure 1 est un schema fonctionnel d'un exemple fondamen-
tal de réalisation du système de détection d'anomalie suivant la pré-
sente invention; - la figure 2 est un organigramme représentant l'algorithme
d'un moyen de traitement des images utilisé dans le système de la figu-
re 1; - la figure 3 est un schema explicatif de l'utilisation du système de la figure 1; - la figure 4 est un schema fonctionnel d'un exemple pratique de réalisation du système de détection d'anomalie suivant la présente invention. - la figure 5 est un schéma explicatif de l'utilisation du système de la figure 4;
- la figure 6 est un schéma fonctionnel d'une partie importan-
te d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente in-
vention;
- les figures 7 et 8 sont respectivement des schémas explica-
tifs de l'utilisation du système de la figure 6;
- la figure 9 est un schéma fonctionnel d'une partie importan-
te d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente in-
vention; - la figure 10 est un schéma explicatif de l'utilisation du système de la figure 9; - la figure 11 est un schema fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; la figure 12 est un schéma explicatif de l'utilisation du système de la figure 11; - la figure 13 est un schéma fonctionnel d'une partie importante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 14 est un schéma explicatif de l'utilisation du système de la figure 13;
- la figure 15 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 16 est un schéma explicatif de l'utilisaition du système de la figure 15; - la figure 17 est un schema fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; la figure 18 est un schéma explicatif de l'utilisation du système de la figure 17; - la figure 19 est un schema fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention;
- la figure 20 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention;
- la figure 21 est un chronogramme explicatif du fonctionne-
ment du système de la figure 20;
- la figure 22 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention;
- les figures 23 et 24 sont des organigrammes d'autres exem-
ples différents de réalisation'du système suivant la présente inven-
tion; - la figure 25 est un schéma d'installation d'une caméra de télévision utilisée dans le système de la figure 24; - la figure 26 est un schéma explicatif de la relation entre la coordonnée sur l'écran vidéo de contrôle continu et la distance réelle de l'objet contrôlé dans le système de la figure 24; - la figure 27 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 28 est un organigramme de calcul de seuil dans le système de la figure 27; - la figure 29 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - les figures 30 et 31 sont des schémas fonctionnels d'autres
exemples différents de réalisation du système suivant la présente in-
vention;
- les figures 32 et 33 sont des schémas fonctionnels d'exem-
ples encore différents de réalisation du système suivant la présente invention;
- la figure 34 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 35 représente un exemple d'image d'entrée dans le système de la figure 34; - la figure 36 représente un exemple de contenu de mémoire dans le système de la figure 24; - les figures 37 et 38 sont des schémas fonctionnels d'autres
exemples différents de réalisation du système suivant la présente in-
vention; - la figure 39 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 40 est un schéma représentant un état capteur d'images du système de la figure 39; - la figure 41 est un schéma explicatif du fonctionnement du système de la figure 39; - la figure 42 est un schéma explicatif du fonctionnement des exemples précédents de réalisation, représenté de la même manière qu'à la figure 41;
- la figure 43 est un schema fonctionnel de principe d'un au-
tre exemple de réalisation du système suviant la présente invention; - la figure 44 est un schéma explicatif du fonctionnement du système de la figure 43; - la figure 45 est un schéma explicatif du fonctionnement des exemples précédents de réalisation, représenté de la mime manière qu'à la figue 44; - la figure 46 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 47 représente un exemple d'image de référence en vue de la comparaison avec une image d'entrée dans le système de la figure 46; - les figures 48(a) à 48(f) sont des schémas explicatifs du fonctionnement d'un moyen d'exploitation de la texture dans le système de la figure 46; - la figure 49 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 50 est un schéma représentant l'installation de caméras de télévision de contrôle continu dans le système de la figure 49;
- les figures 51 et 52 représentent différents exemples d'ima-
ge de contrôle continu dans le cas de la figure 49; - la figure 53 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 54 est un schéma explicatif de l'opération de renouvellement d'une image de référence dans le système de la figure 53;
- les figures 55 à 58 sont des schémas fonctionnels de princi-
pe d'autres exemples différents de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 59 est un schéma explicatif du fonctionnement du système de la figure 58; - les figures 60 à 63 sont des schémas fonctionnels d'autres exemples différents de réalisation du système suivant la présente invention;
- les figures 64 à 66 sont des schémas explicatifs du fonc-
tionnement du système de la figure 63;
- la figure 67 est un schema fonctionnel d'une unité de con-
version de coordonnées dans le système de la figure 63; - la figure 68 est un schéma explicatif d'une autre forme de fonctionnement du système de la figure 63; - les figures 69 et 70 sont des schémas fonctionnels d'autres exemples différents de réalisation du système suivant la présente -invention;
- les figures 71 à 75 sont des schémas explicatifs du fonc-
tionnement du système de la figure 70; - la figure 76 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 77 est un schema explicatif du fonctionnement du système de la figure 76; - les figures 78 et 79 sont des schémas fonctionnels d'une
partie importante d'autres exemples différents de réalisation du systè-
me suivant la présente invention;
- la figure 80 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 81 est un schéma explicatif du fonctionnement du système de la figure 80;
- la figure 82 est un schéma fonctionnel d'une partie impor-
tante d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 83 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - les figures 84 (a) à 84 (e) sont des schémas explicatifs du fonctionnement du système de la figure 83; - la figure 85 est un schéma explicatif du fonctionnement d'une unité de traitement des images dans le système de la figure 83; - la figure 86 est un schéma fonctionnel d'un autre exemple de réalisation du système suivant la présente invention; - la figure 87 est un schéma explicatif pratique représentant un cas o la présente invention est appliquée à un système de détection d'intrus; - la figure 88 représente schématiquement un montage intérieur du système de détection de la figure 87; et - les figures 89 à 96 sont des vues explicatives illustrant des exemples d'application pratique du système de détection d'anomalie
suivant la présente invention.
On se reportera maintenant à la figure 1 qui représente un
système de détection d'anomalie suivant la présente invention. Ce sys-
tême comprend un moyen 10 d'entrée d'images qui peut être un moyen cap-
teur d'images tel que des cameras de télévision fonctionnant dans les
domaines visuel et infrarouge, comprenant un tube vidicon, CCD et au-
tres analogues, ou de préférence une caméra de télévision à infrarouge du type vidicon pyroélectrique particulièrement utile dans la détection
des intrus, des incendies et d'autres dangers analogues. Le moyen cap-
teur d'images peut en outre être constitué d'une caméra de télévision en couleurs, d'une caméra de télévision sans fil du type à transmission sans fil des signaux d'image ou d'un type analogue. Un signal d'image
de la zone contrôlée, capté par le moyen 10 d'entrée d'images, est con-
verti en signal numérique dans le moyen 10 d'entrée et est envoyé en-
suite à un moyen 11 de traitement d'images.
Dans le moyen 11 de traitement d'images, comme le montre clai-
rement la figure 2 qui représente un algorithme de traitement d'images, une soustraction d'éléments inter-image est d'abord effectuée entre une image d'entrée momentanément variable de la zone contrôlée, reçue du moyen 10 d'entrée d'images et convertie d'analogique en numérique, et l'image de référence ne contenant aucun signal d'anomalie en ce qui concerne la meme zone contrôlée, qui a été obtenue par stockage de l'image précédente à l'état normal, de sorte qu'on obtient une image convertie dans laquelle seuls les éléments d'image ne présentant aucun changement de luminance sont pourvus d'une certaine valeur. L'image ainsi soumise à la soustraction est ensuite l'objet d'un traitement de filtrage à l'aide, par exemple, d'un filtre 3x3 afin de réduire ou d'éliminer le bruit. Les éléments respectifs d'image sont ensuite découpés avec des limites supérieures et inférieures prédéterminées, les éléments d'images dans une étendue prédéterminée sont convertis en signaux binaires, ces signaux sont de nouveaux filtrés pour en éliminer
le bruit et l'image des signaux binaires est alors immatriculée.
Tout objet ayant une surface prédéterminee, c'est-à-dire un nombre d'éléments d'image inférieur au nombre d'éléments d'image inférieur au
nombre prédetermine, est extrait des objets respectifs de l'image imma-
triculée, tandis que les autres objets des éléments d'image dont la surface est supérieure à la surface prédéterimin6e, sont calculés en ce qui concerne des valeurs de caractéristiques telles que la position du centre de gravité, le moment bidimensionnel et autres caractéristiques analogues. Ce procédé de traitement des images est mis en oeuvre pour chaque trame d'image d'entrée et l'objet ainsi traité est soumis à une poursuite d'image et est envoyé,en même temps que la valeur d'un niveau d'avertissement décrit plus tard dans la zone contrô6lée, à un moyen 12
de détection d'anomalie d'un montage inédit dans la présente inven-
tion.
Ce moyen 12 de détection d'anomalie forme un système dit ex-
pert, c'est-a-dire que ce moyen est équipé de telle sorte qu'un moyen 14 de déduction détecte la présence ou l'absence d'une anomalie en se basant sur des informations reçues d'une base 13 de connaissance, ces
informations ayant été obtenues au point de vue de la détection préven-
tive de crimes et ayant été fournies au préalable dans la base 13. On
se reportera plus en détail à la figure 3. On suppose, dans le cas pré-
sent, qu'une fenêtre de maison est surveillée par une caméra de télévi-
sion installée à l'extérieur dans un encadrement comme le représente la
figure, avec des niveaux d'alarme classes différemment selon les infor-
mations de la base 13 de connaissance, de telle sorte qu'une région pé-
riphérique extérieure hachurée de la fenêtre est affectée d'un niveau d'alarme égal à 1 et qu'une région intérieure à la fenêtre elle-même est affectée d'un niveau d'alarme égal à 2, tandis que toute région autre que les deux ci-dessus est affectée d'un niveau d'alarme égal à zéro, le numéro le plus élevé du niveau d'alarme exigeant un degré plus haut d'alarme. Dans le cas présent, la base 13 de connaissance stocke
sous forme de connaissance un grand nombre de règles en fonction des-
quelles se fait la détection, de sorte que, le déplacement dans le
temps d'un objet mobile contrôlé quelconque étant utilisé comme paramè-
tre, l'objet contrôlé est considéré comme étant un résident ou un pas-
sant qui présente un type de déplacement normal ou un intrus dont le
type de déplacement est anormal, et une information concernant la fenê-
tre, obtenue par un contrôle de celle-ci comme le représente la figure
3 et par l'intermédiaire du moyen 11 de traitement d'images, est soumi-
se à la distinction entre l'absence ou la présence d'une anomalie. On doit bien se rendre compte qu'il peut y avoir diverses sortes de règles de détection, l'une d'elles étant, par exemple, que lorsque l'objet contrôlé n'est présent qu'à l'intérieur de la région de niveau d'alarme égal à 2, cet objet est considéré comme étant un résident, tandis qu'un objet se déplaçant successivement de la région de niveau d'alarme égal à zéro vers la région de niveau d'alarme égal à 2 en passant par la région de niveau d'alarme égal à 1 et restant dans la région de niveau
d'alarme égal à 2, est considéré comme étant un intrus.
En outre, dans le cas o la fenêtre à surveiller de la figure 3 est proche d'un arbre ou d'un arbuste qui crée un angle mort pour la caméra de télévision, le moyen capteur d'images du moyen 10 d'entrée
d'images peut comprendre deux ou plusieurs caméras de télévision. Lors-
qu'on désire maintenir le système de détection en fonctionnement pen-
dant la nuit seulement, le système peut être associé opérationnellement
un photodétecteur, à une minuterie ou à un dispositif analogue de ma-
nière à ne réaliser le contrôle que pendant une tranche désirée de temps. En outre, le système de détection d'anomalie suivant la présente
invention peut être associé opérationnellement à un détecteur de per-
sonne pour mettre en oeuvre une règle de détection dans le cas de leur
fonctionnement associé.
Lorsque le moyen 12 de détection d'anomalie détecte la présen-
ce d'une anomalie, ce moyen 12 envoie un signal de sortie de détection
d'anomalie à un moyen 15 de sortie qui produit, par exemple, le cligno-
tement de la partie dans laquelle l'anomalie est présente sur un écran vidéo de contrôle continu, ou crée un signal vocal dans le cas d'un
fonctionnement avec alarme. Le moyen 15 de sortie peut également pro-
duire la visualisation en couleur de la partie dans laquelle l'anomalie est présente, la visualisation du déplacement anormal de l'objet sur les lieux, ou l'enregistrement de l'endroit et du moment o l'anomalie est détectée. En outre, le moyen 15 de sortie peut même être conçu pour effectuer une transmission sans fil d'un signal informant de l'anomalie
ou d'une image montrant l'anomalie.
Cette détermination des régions de différents niveaux d'alarme égaux à 1 et 2 dans la zone contrôlée, comme le représente la figure 3, peut s'effectuer avant que le système ne soit placé en état de contrôle
continu, à l'aide d'un marqueur électronique, d'un curseur ou d'un ins-
trument analogue en ce qui concerne l'écran vidéo de contrôle continu, et cette détermination des régions d'alarme peut s'effectuer à l'aide d'un moyen tel qu'une tablette graphique basée sur une image vidéo, une
photo ou toute autre reproduction analogue de la zone contr6ôlée.
La figure 4 représente un système pratique de détection d'ano-
malie, ce système étant un exemple de réalisation du système fondamen-
tal de la figure 1. Dans le présent système, les mnmes parties consti-
tutives que celles de la figure 1 sont répérées pour les mêmes référen-
ces numériques mais augmentées de 10. Plus particulièrement, comme le représente clairement la figure 4, un moyen 22 de détection d'anomalie réalise l'algorithme décrit avec référence à la figure 2, c'est-à-dire
qu'il reçoit une sortie d'une unité 21 de traitement d'images compre-
nant une mémoire 21a d'images de référence, une mémoire 21b d'images d'entrée et un moyen 21c de traitement d'images, ainsi qu'une sortie
d'une mémoire 27 de régions recevant une sortie d'un moyen 26 de déter-
mination des régions de détection qui est prévu pour diviser la zone contrôlée en plusieurs régions de niveaux d'alarme différents selon le degré d'alarme exigé, comme le représente la figure 3. C'est ainsi qu'une zone contrôlée 26a, représentée à la figure 5, peut être divisée en trois régions ayant des niveaux d'alarme successivement croissants de 1 à 3, ces régions étant tracées par exemple au moyen d'un marqueur
électronique sur une image de référence prise comme base. La zone con-
tr6lée peut également être divisée en quatre régions ou davantage. Les informations concernant la région d'alarme, classées par le moyen 26 de classement des régions de détection, sont stockées dans une mémoire 27
de régions de détection de sorte que le moyen 22 de détection d'anoma-
lie envoie au moyen 25 de sortie une sortie correspondant au degré ou niveau d'alarme, basée sur une composante de variation de luminance de l'image d'entrée par rapport à l'image de référence reçue au moyen 21 de traitement d'images, c'est-à-dire les anomalies et le contenu stocké
concernant les niveaux d'alarme dans la mémoire 27 de régions de détec-
tion.
Le moyen 25 de sortie reçoit également une sortie d'une mémoi-
re 28 de détermination des niveaux d'alarme qui stocke les informations nécessaires pour fournir différentes alarmes en fonction des niveaux d'alarme, de sorte que le moyen 25 de sortie peut autoriser l'opération d'information sous la forme de la création de différents sons d'alarme
en réponse aux niveaux d'alarme, et d'autres opérations analogues.
Le système de détection d'anomalie suivant la présente inven-
tion peut également être utilisé pour détecter l'apparition de toute
anomalie sur des chaînes de fabrication en usine, à l'aide de lampes-
témoins indiquant les états de fonctionnement de machines ou d'autres
installations analogues en usine. On se reportera à la figure 6 sur la-
quelle les parties constitutives principales du présent exemple de réa-
lisation, qui sont les memes que celles de l'exemple de réalisation de la figure 4, sont repérées par les memes références numériques mais augmentées de 10, tandis que d'autres parties constitutives qui ne sont pas illustrées à la figure 6, peuvent être les mnmes que les parties correspondantes de l'exemple de réalisation de la figure 4. Une sortie d'un moyen 39 formant mémoire de types de variation est envoyée à un moyen 32 de détection d'anomalie, en plus des sorties d'une unité 31 de traitement d'images comprenant un moyen 31c de traitement d'images et
une mémoire 37 de régions de détection. Le présent exemple de réalisa-
tion est disposé de telle manière que, lorsqu'une variation par rapport à l'image de référence se produit dans une région prédéterminée de
l'image d'entrée, le moyen 39 formant mémoire de types de variation mo-
difie le contenu de sa mémoire pour le rendre conforme à la variation,
et un moyen 35 de sortie est alors déclenché pour effectuer une opera-
tion d'information. En supposant, par exemple, que des régions de dé-
tection telles que celles qui sont représentées par des lignes en traits interrompus à la figure 7, soient mises en correspondance avec
une rangée 40 de lampes indiquant les états de fonctionnement de diver-
ses machines d'une usine, et en supposant également que le clignotement
simultané de la première et de la troisième lampes de la rangée 40 in-
dique une anomalie, ceci doit être stocké dans le moyen 39 formant mé-
moire de types de variation, de sorte que l'apparition d'une anomalie
dans la chaîne de fabrication peut être signalée en conséquence.
Le moyen 39 formant mémoire de types de variation peut égale-
ment être utilisé efficacement pour détecter un intrus. A cet effet, on suppose que le contrôle de niveau 2 d'alarme réglé pour la fenêtre de maison fonctionne en relation avec un terrain d'habitation, et le ni- veau d'alarme est réglé de telle sorte que, à la figure 8, la surface sensiblement totale du terrain, y compris une maison, est affectée d'un
niveau d'alarme égal à 1 tandis qu'une région réduite intérieure com-
prenant la maison et ses abords immédiats est affectée d'un niveau d'alarme égal à 2, et le moyen 39 formant mémoire de types de variation
est prévu pour mémoriser un type selon lequel les objets qui se dépla-
cent successivement de la région de niveau d'alarme égal à 1 vers larégion de niveau d'alarme égal à 2 en passant seulement par une partie prédéterminée d'accès de la région de niveau d'alarme égal à 1, sont normaux tandis que les objets qui se déplacent de la région de niveau d'alarme égal à 1 vers la région de niveau d'alarme égal à 2 sans passer par la partie prédéterminée d'accès sont des anomalies, de
manière à accomplir une opération d'information efficace.
On se reportera à la figure 9 qui représente un autre exemple de réalisation du système, dans lequel une pluralité de mémoires 47a à 47n de régions de détection sont connectées en parallèle entre un moyen 46 de détermination de régions de détection et un moyen de détection d'anomalie qui sont analogues à ceux de l'exemple de réalisation de la
figure 4. Les extrémités de sortie de ces mémoires 47a à 47n sont con-
nectées à un moyen 50 de commutation. Dans le présent exemple de réali-
sation, différents niveaux d'exigence d'alarme sont attribués à des tranches séparées de temps de contrôle et différents niveaux d'alarme classés en correspondance avec les niveaux d'exigence d'alarme des tranches de temps sont stockés respectivement dans chacune des mémoires 47a à 47n de régions de détection. Le moyen 50 de commutation est monté
pour utiliser ou sélectionner l'un des contenus stockés dans la plura-
lité de mémoires 47a à 47n de régions de détection en réponse à un si-
gnal extérieur tel qu'un signal d'horloge créé par une horloge numéri-
que ou un rythmeur à chaque temps réglé, ou à un signal d'intensité
d'éclairement envoyé par un luxmètre pour mesurer le degré d'éclaire-
ment de la zone controlée. Lorsqu'on utilise le système pour surveiller une galerie d'art, un musée, une salle d'exposition ou d'autres lieux analogues dans lesquels la même zone controlée doit itre surveillée à des niveaux différents d'alarme de plusieurs rangs en fonction des tranches respectives de temps pendant lesquelles la galerie est ouverte
et fermée de sorte que, comme le représente la figure 10, seule une ré-
gion limitée 46a couvrant les articles exposés sera surveillée à plu-
sieurs niveaux d'alarme pendant les heures d'ouvertures de la galerie, mais la totalité de l'intérieur de la galerie sera surveillée également à plusieurs niveaux d'alarme pendant les heures de fermeture de la galerie; avec, par exemple, un chemin 46b de passage dans la galerie surveillé à un niveau d'alarme égal à 0 pendant les heures d'ouverture de la galerie mais à un niveau d'alarme égal à 1 pendant les heures de
fermeture de la galerie, le système permet d'obtenir un résultat satis-
faisant.
La figure 11 représente un autre exemple de réalisation dans lequel un moyen 62 de détection d'anomalie reçoit une sortie d'un moyen d'entrée d'images par l'intermédiaire d'une unité 61 de traitement
d'images qui comprend une mémoire 61a d'images de référence, une mémoi-
re 61b d'images d'entrée et un moyen 61c de traitement d'images, et re-
çoit également une sortie d'un moyen 71 formant mémoire de types de va-
riation. Dans le présent exemple, dans ce moyen 71 formant mémoire de types de variation sont stockées des variations de luminance de durée anormale constituant le contenu de la mémoire de sorte que, lorsque le type de sortie de l'unité 61 de traitement d'images correspondant à une
variation de luminance entre les images de référence et d'entrée cor-
respond avec un type de variation du moyen 71 formant mémoire, un moyen
de sortie émet un signal de sortie informant de l'anomalie. Par con-
séquent, suivant le présent exemple de réalisation, outre cette détec-
tion au moyen de la sortie du moyen 61 de traitement d'images envoyée au moyen 62 de détection d'anomalie lorsque se produit une variation de luminance dépassant un certain niveau de seuil comme dans les exemples précédents de réalisation, une détection d'anomalie ou d'état normal
est effectuée conformément au type de sortie lors de l'excès de varia-
tion de luminance au-dessus du niveau de seuil, ce qui donne une préci-
sion encore meilleure de la surveillance.
Lorsque la zone contrôle est déterminée, par exemple, par rapport à la porte 72 d'entrée d'une maison ou d'un immeuble, comme le représente la figure 12, et qu'une lampe normalement clignotante 73 est prévue immédiatement au-dessus de la porte 72, l'unité 61 de traitement
d'images envoie une sortie de variation au moyen 62 de détection d'ano-
malie mais, aussi longtemps que cette sortie est d'un type non stocké dans le moyen 71 formant mémoire de types de variation, le moyen 65 de sortie n'accomplit aucune opération d'information. En d'autres termes, le moyen 71 formant mémoire de types de variation peut être monté de
manière à stocker préalablement la variation de luminance lors de l'ou-
verture de la porte 72 et à émettre une sortie d'information depuis le moyen 65 de sortie. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 11 sont sensiblement les mêmes que ceux des
exemples précédents de réalisation.
On se reportera à la figure 13 qui représente un autre exemple de réalisation dans lequel les sorties d'un moyen 81 de traitement
d'images, ainsi que d'une pluralité "n" de moyens 91a à 91n formant mé-
moires de types de variation, sont envoyées à un moyen 82a de traite-
ment de similarités qui fait partie d'un moyen de détection d'anomalie.
Ce moyen 82a de traitement compare la sortie de variation de luminance du moyen 81 de traitement d'images avec les sorties respectives de types de variation des "n" moyens 91a à 91n formant mémoires de types
de variation et envoie à un moyen 82b de comparaison la valeur de simi-
larité de la variation par rapport à celui des "n" types de variation qui est le plus similaire. Un niveau de seuil prédéterminé est fourni
au moyen 82b de comparaison de sorte que, lorsque la sortie de varia-
tion de luminance est similaire à l'un des "n" types de variation, la sortie est considérée comme ne dépassant pas le niveau de seuil et donc
comme normale, tandis que toute sortie de variation qui n'est pas simi-
laire à l'un quelconque des "n" types de variation est considérée comme dépassant le niveau de seuil et donc anormale, de sorte que le moyen de
comparaison fournit une sortie à un moyen de sortie du stade suivant.
Lorsqu'on utilise le système de la figure 13 avec, par exem-
ple, une machine 92 dont un élément constitutif 93 effectue un mouve-
ment de va-et-vient le long d'un rail 94 comme le représente la figure 14, le système peut fonctionner de telle manière que, aussi longtemps que l'avancement, le recul (y compris tout moment de déplacement),
* l'arrêt et d'autres fonctionnements analogues de l'élément 93 sont nor-
maux, tout léger déplacement-de l'élément 93, dû à une charge imposée e
la machine, permet à la sortie de variation de luminance d'être simi-
laire à l'un des types de variation des moyens 91a à 91n formant mémoi-
res de types de variation, de sorte que le moyen de sortie n'émet aucu-
ne sortie informant d'une anomalie, tandis qu'un déplacement irrégulier de l'élément 93 sur le rail 94, dû à un dérangement quelconque de la
machine 92, est considéré comme une anomalie. D'autres montage et fonc-
tionnement de l'exemple de réalisation de la figure 13 sont sensible-
ment les mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
Dans un autre exemple de réalisation représenté à la figure 15, des mémoires 112a à 112n d'images sont montées en parallèle entre
un moyen 101 de traitement d'images et un moyen 102 de détection d'ano-
malie, et une sortie d'un moyen 111 formant mémoire de types de varia-
tion est envoyée au moyen 102 de détection. Dans ce cas, les mémoires
112a à 112n d'images stockent respectivement chacun des types de varia-
tion de luminance concernant l'image contrôlée au fur et 3 mesure que le temps s'écoule de sorte que, lorsqu'une sortie de variation du moyen 102 de traitement d'images coïncide avec l'un-des types stockés par les mémoires 112a à 112n d'images, une sortie est envoyée au moyen 102 de détection d'anomalie, la coïncidence de cette sortie avec le contenu stocké dans le moyen 111 formant mémoire de types de variation provoque
l'envoi d'une sortie de détection d'anomalie au moyen de sortie du sta-
de suivant.
Si on utilise le système de la figure 15 pour contrôler, par
exemple, des véhicules circulant à un carrefour 113, comme le représen-
te la figure 16 sur laquelle on ne pouvait jusqu'à maintenant détermi-
ner, en se basant uniquement sur une image instantanée d'entrée venant d'un moyen d'entrée d'images, si une voiture située à un endroit 114 avait traverse sans tourner le carrefour 113 depuis un endroit 115 ou avait tourné à droite comme l'indique la flèche, le système suivant la présente invention permet cette détermination, de sorte qu'une image de la voiture se modifiant en fonction du temps est envoyée aux mémoires
112a à 112n d'images si bien que, lorsque l'image se modifiant ne coïn-
cide avec aucune image des mémoires 112a à 112n d'images, une sortie de variation est envoyée au moyen 102 de détection d'anomalie. Puisque le moyen 102 de détection d'anomalie reçoit la sortie du moyen 111 formant mémoire de types de variation ayant les mêmes sortes de contenus de mémoire que celui de l'exemple de réalisation de la figure 6, l'image se modifiant envoyée au moyen 102 de détection coïncide avec le type de variation et une sortie de détection d'anomalie est envoyée au moyen de sortie. Lorsque le virage à droite de la voiture au carrefour 113 représenté à la figure 16, n'est pas autorisé légalement, le système de la figure 15 peut surveiller le virage illégal à droite et en informer un gardien de la paix en faction. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 15 sont sensiblement les mêmes
que ceux des exemples précédents de réalisation.
On se reportera à la figure 17 qui représente un exemple de réalisation dans lequel, comme on le verra par comparaison avec la figure 4 par exemple, une mémoire 128 de régions particulières et une base 129 de données sont insérées entre un moyen 126 de détermination des régions de détection et un moyen 122 de détection d'anomalie. Dans ce cas, la mémoire 128 de régions particulières mémorise des régions particulières telles que celles que représentent les lignes en traits interrompus de la figure 18 et qui concernent un arbre 126b et une
maison 126c situés dans une zone contrôlée 126a classée terrain rési-
dentiel, indépendamment des régions divisées de détection pour les
différents niveaux d'alarme, en remarquant en particulier qu'une agita-
tion de l'arbre 126b ou une vacillation de l'éclairage de la maison 126c provoque une variation de luminance dans l'image d'entrée mais qu'un objet contrôlé venant derrière l'arbre 126b ne provoque pas de variation de luminance. La base 129 de données mémorise les caractères correspondant aux régions particulières respectives en ce qui concerne chacune de celles qui sont mémorisées dans la mémoire 128 de régions particulières. Puisque la connaissance mémorisée dans la base 129 de données est fournie au moyen 122 de détection d'anomalie en même temps que les sorties d'une mémoire 127 de régions de détection et d'un moyen 121 de traitement d'images, toute erreur résultant de la variation de luminance provoquée par l'agitation de l'arbre ou par la vacillation de
l'éclairage de la maison, ou résultant de l'absence d'une telle varia-
tion provoquée par la venue de l'objet derrière l'arbre à l'intérieur de la zone contrôlée, peut être corrigée. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 17 sont sensiblement
les mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
Dans un exemple de réalisation représenté à la figure 19, une
sortie d'un détecteur auxiliaire 136 est envoyée à un moyen 132 de dé-
tection d'anomalie, comme il apparaîtra clairement par comparaison avec
le montage de la figure 1. Comme détecteur auxiliaire 136, on peut uti-
liser un détecteur de personnes tel qu'un détecteur à infrarouges, un détecteur à ultrasons ou un dispositif analogue, pour détecter l'objet venant derrière l'arbre à l'intérieur de la zone contr1lée de la figure 18, ce qui améliore donc la précision du contrôle. D'autres montage et
fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 19 sont sensi-
blement les mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
La figure 20 représente un autre exemple de réalisation. Dans
une unité 141 de traitement d'images, un circuit 141d de transfert en-
tre mémoires est inséré entre une mémoire 141b d'images d'entrée et une mémoire 141a d'images de référence, une sortie de cette dernière étant connectée à un moyen 141c de traitement d'images. Le circuit 141d de
transfert entre mémoires reçoit une sortie d'un circuit ET 141f qui re-
çoit, à son tour, une sortie d'une horloge 141e. Le circuit ET 141f re-
çoit également une sortie d'un circuit NON 141g qui reçoit une sortie d'un moyen 142 de détection d'anomalie. On se reportera également à la figure 21. Une image d'entrée est envoyée à la mémoire 141b d'images d'entrée suivant un cycle représenté à la figure 21a. Lorsque le moyen
141 de traitement d'images ne crée pas de sortie de variation d'un ni-
veau prédéterminé, la sortie du circuit NON 141g est envoyée au circuit ET 141f qui envoie, à son tour, un signal de commande de transfert au
circuit 141d de transfert entre mémoires, en réponse à chacune des sor-
ties de l'horloge 141e afin de transférer de ce fait chaque image de la mémoire 141b d'images d'entrée à la mémoire 141a d'images de référence,
de sorte que l'image de référence dans la mémoire 141a d'images de ré-
férence est renouvelée suivant un cycle représenté à la figure 21b et envoyée au moyen 141c de traitement d'images jusqu'à ce que l'image de référence soit ensuite renouvelée, de sorte qu'on obtiendra la dernière
image normale de référence. Lorsque le moyen 142 de détection d'anoma-
lie détecte que la sortie du moyen 141 de traitement d'images est anor-
male, ce moyen 142 crée une sortie. En conséquence, la sortie du cir-
cuit NON 141g n'est pas envoyée au circuit ET 141f et aucun signal de commande de transfert n'est envoyé du circuit ET 141f au circuit 141d de transfert entre mémoires. Comme on peut le voir sur les figures 21c et 21d, par conséquent, l'image de référence dans la mémoire 141a d'images de référence n'est pas renouvelée à la réception de la sortie
de détection d'anomalie venant du'moyen 42 de détection.
Dans le système de détection d'anomalie de la figure 20, con-
trairement au cas des exemples précédents de réalisation utilisant com-
me image de référence l'image d'entrée introduite a chaque intervalle d'un temps relativement long, la détection d'anomalie peut se faire sans que soit observée la variation de lumination d'un objet se dépla: çant progressivement. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 20 sont sensiblement les mimes que ceux des
exemples précédents de réalisation.
Dans un autre exemple de réalisation de la figure 22, le re-
nouvellement de l'image de référence s'effectue avec une fiabilité plus grande. Comme on le verra clairement par une comparaison avec la figure 21, un circuit 151h d'établissement de la moyenne des éléments d'image est inséré entre une mémoire 151b d'images d'entrée et un circuit 151d de transfert entre mémoires, tandis qu'une sortie d'une horloge 151e
est envoyée indépendamment au circuit 151d, dans un moyen 151 de trai-
tement d'images. Le circuit 151h d'établissement de la moyenne reçoit également une sortie d'un circuit ET 151f qui reçoit une sortie d'un moyen 152 de détection d'anomalie par l'intermédiaire d'un circuit NON 151g, tandis que la sortie de l'horloge 151e est envoyée au circuit ET
151f par l'intermédiaire d'un basculateur monostable 151i. Dans le pré-
sent exemple de réalisation, la sortie de l'horloge 151e est envoyée au circuit ET 151f par l'intermédiaire du basculateur monostable 151i et la largeur de l'impulsion de sortie de l'horloge 151e est étalée par le basculateur monostable 151i, de sorte qu'une sortie à cycle constant
ayant une certaine largeur de temps sera envoyée par le basculateur mo-
nostable 151i au circuit ET 151f. Dans l'exemple illustré de réalisa-
tion, la largeur d'impulsion de l'horloge est réglée pour être égale, par exemple, à un multiple entier du cycle de saisie des images d'en-
trée, et le circuit 151h d'établissement de la moyenne est mis en fonc-
tionnement en réponse à la sortie du circuit ET 151f. Lorsque la lar-
geur d'impulsion est réglée pour être égale à cinq fois le cycle de saisie des images d'entrée, le circuit 151h d'établissement de la moyenne établit la moyenne de cinq images d'entrée; de sorte qu'une image moyenne de cinq images d'entrée est envoyée comme nouvelle image de référence à la mémoire 151a d'images de référence, à intervalles de
tous les cinq cycles de saisie des images d'entrée, et ce renouvelle-
ment d'image s'effectue normalement à des intervalles de plusieurs mi-
nutes, de sorte que l'objet qui se déplace progressivement à l'inté-
rieur de la zone contrôlée peut être saisi de manière fiable. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 22
sont sensiblement les memes que ceux des exemples précédents de réali-
sation. On se reportera à la figure 23 qui représente un exemple de réalisation dans lequel une fonction de détection de région pour un
objet à luminance variable est ajoutée, par exemple, au moyen de trai-
tement d'images de la figure 1. Dans un moyen 161 de traitement d'ima-
ges, une image d'entrée est envoyée à une mémoire 161a d'images de ré-
férence à des intervalles d'une période de renouvellement t = nT (T étant le cycle de saisie des images de référence) pour être soumise à une soustraction d'éléments inter-image concernant une image d'entrée venant d'une mémoire 161b d'images d'entrée. Lorsqu'une différence de luminance obtenue par soustraction dépasse une valeur prédéterminée,
une variation de luminance correspondante est convertie en image binai-
re et ensuite immatriculée. Le nombre d'éléments de ces images immatri-
culées dans chaque groupe est ensuite compté, c'est-à-dire que la sur-
face de chaque groupe est calculée et comparée ensuite avec une surface
prédéterminée de seuil. Lorsqu'il y a un groupe tel que sa surface sa-
tisfait l'expression SL" Si i SH, dans laquelle SL est la plus faible valeur de seuil de la surface prédéterminée, SH la plus haute valeur de seuil de la surface prédéterminée et Si la surface d'un ieme groupe, un signal de sortie d'anomalie est émis. Avec le montage ci-dessus de détection de surface du présent exemple de réalisation, toute variation de luminance due uniquement à l'agitation d'un arbre situé à l'intérieur de la zone contrôlée, toute chute de pluie ou de
neige, tout clignotement de l'éclairage ou tout autre phénomène analo-
gue ne sera pas détecté comme étant une anomalie, de sorte que tout fonctionnement erroné sera effectivement empêché. D'autres montage et
fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 23 sont sensi-
blement les mêmes que ceux des exemples précedents de réalisation.
La figure 24 représente un exemple de réalisation qui comporte un montage permettant de détecter la surface d'un objet avec une plus grande fiabilité. Comme le montre clairement une comparaison faite avec
la figure 23, le nombre d'éléments de chaque groupe d'images immatricu-
lées est compté, ce qui permet de calculer la surface du groupe ainsi que son centre de gravité, la valeur de seuil est calculée conformément aux coordonnées du centre de gravité de chaque groupe, et on détermine si la surface satisfait ou non l'expression SL- Si ú SH de la même manière que dans l'exemple de réalisation de la figure 23. Lorsque la caméra de télévision TVC à enregistrement d'images d'un moyen d'images
d'entrée est mise en place, par exemple, en un point élevé et est diri-
gée obliquement vers le bas pour assurer le contrôle d'une large zone comme le représente la figure 25, il arrive normalement qu'un objet plus proche de la caméra TVC apparaît plus grand sur l'écran vidéo mais apparaît plus petit lorsqu'il est éloigné de la caméra, bien que cet objet par lui-même ne change pas de dimension, mais le présent exemple
de réalisation utilisé dans une situation de ce genre permet effective-
ment de corriger cette différence de grandeur, sur l'écran vidéo, entre les images d'un objet identique situé près de la camera et éloigné de
cette dernière.
L'opération de correction du présent exemple de réalisation sera décrite en détail avec référence aux figures 25 et 26. La distance Ro entre la projection sur la surface du sol de la position verticale de la caméra TVC à enregistrement d'images et le point d'intersection
de l'axe optique de la cameéra avec la surface du sol, est calculée sui-
vant l'équation Ro = H cosec e, dans laquelle H est la hauteur de mi-
se en place de la caméra TVC et 0 l'angle formé par l'axe optique de la
camera et la surface du sol. Lorsque l'angle du champ visuel de la ca-
méra TVC estd, une distance limite supérieure réelle RH ainsi qu'une distance limite inférieure réelle RL de l'image contrôlée peuvent
être obtenues respectivement au moyen des équations RH = H cosec (e -
cd/2) et RL = H cosec (e +c/2). Si on suppose, comme le représente la figure 26a, sur l'écran vidéo qu'un axe X est choisi pour couper l'axe optique de la caméra et que les valeurs des coordonnées X des limites inférieure et supérieure de l'écran de contrôle sont respectivement égales à O et A, la distance réelle R correspondant à un point sur l'écran est calculée conformément à l'équation R = H cosec[o- {X/(A-I/Z)} J Puisque la dimension sur l'écran d'un objet de la zone contrôlée est inversement proportionnelle au carré de la distance réelle, la différence de grandeur sur l'écran entre les images d'un objet identique situé près de la caméra et éloigné de cette dernière est corrigée, dans la comparaison des surfaces, en multipliant par 1/R2 les valeurs limites inférieure et supérieure de seuil SL et SH de la surface déterminée en se basant sur la position calculée du
centre de gravité pour chaque groupe et en satisfaisant ensuite l'équa-
tion SL c Si _ SH. En pratique, le moyen de traitement d'images peut être préalablement pourvu d'une mémoire qui stocke une table de conversion de coefficients de correction coordonnées/distances telle
que celle que présente la figure 26b. D'autres montage et fonctionne-
ment de l'exemple de réalisation de la figure 24 sont sensiblement les
mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
La figure 27 représente un exemple de réalisation comportant une fonction de réglage automatique pour la conversion en binaire de la variation de luminance. Dans ce cas, comme on le verra clairement en comparant, par exemple, avec l'exemple de réalisation de la figure 4, un moyen 181 de traitement d'images est formé de telle sorte que les sorties d'une mémoire 181a d'images de référence et d'une mémoire 181b d'images d'entrée sont envoyées à un circuit 181d de valeurs absolues
des différences dont une sortie est envoyée à un circuit binaire 181e.
La sortie d'une mémoire 181f de valeurs de seuil est également envoyée au circuit binaire 181e dont la sortie est envoyée à un moyen 182 de détection d'anomalie. Dans l'exemple illustre de réalisation, la valeur absolue d'une variation correspondant à une différence entre les images d'entrée et de référence, est calculée dans le circuit 181d de valeurs absolues des différences. La valeur de seuil stockée dans la mémoire 181f est calculée sur la base de "N" images d'entrée, par un réglage sélectif de la variation de luminance à l'état normal, en utilisant le
fait que la variation de luminance à l'état anormal est considérable-
ment plus faible qu'à l'état normal.
Le calcul de la valeur de seuil s'effectue de préférence selon l'organigramme de la figure 28. Dans ce cas, il est souhaitable de fixer à 100, le calcul de à partir des pose que la 1 ieme image d' luminance en
tion notable
nécessaires
par exemple,
la valeur de formules qui uminance à un entrée, est l'absence de et que N est pour obtenir le nombre N d'images d'entrée utilisées pour seuil, et à 3 la quantité k qui sera obtenue suivent. Pour obtenir la quantité k, on sup= i point P de coordonnée, à la réception de la fip. Lorsque les valeurs de variation de la
toute anomalie sont réparties sans fluctua-
suffisamment grand, les variables ip et o"p
SlP et S2p sont obtenues également à par-
tir des formules qui suivent:
N N
p = (1/N) E fip2 - ilp2, -p2 = (1/N) fip2 - gp2
i=1 i:-
La formule suivante est satisfaite, avec une probabilité de (1 -v), I fp ,.P 4' k ep de manière à obtenir k, la luminance d'une image facultative d'entrée à l'état normal étant supposée égale à fp. Avec les N images d'entrée à l'état normal fournies, les variables ip et Orp sont obtenues à l'aide de ces formules, une image de référence telle qu'elle aura la luminance de gp à un point P de coordonnée, et la valeur de seuil est fixée à kop
obtenue par l'opération ci-dessus. Ensuite, la probabilité avec la-
quelle la variation de luminance, à un point Q o la variation dépasse la valeur de seuil, a-eu lieu à l'état normal est connue comme étant y, tandis qu'il est possible d'abaisser y à un niveau négligeable en
fixant k de manière optimum, c'est-à-dire que la probabilité d'un fonc-
tionnement erroné peut être abaissée en dessous de 1 si l'on fixe k égal à 3 par exemple. On doit bien se rendre compte qu'une fonction de réglage automatique peut être prévue pour effectuer la conversion en
binaire de la variation de luminance. D'autres montage et fonctionne-
ment de l'exemple de réalisation de la figure 27 sont sensiblement les
mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
Dans un autre exemple de réalisation représenté à la figure 29, comme le montre la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 27, une mémoire 191g d'images binaires et un moyen 191 h de traitement d'images sont insérés entre un circuit binaire 191e et un
moyen 192 de détection d'anomalie, de sorte qu'une image binaire stoc-
kée dans la mémoire 191g d'images binaires est soumise à un traitement d'élimination de bruit et autres traitements analogues par le moyen
191h de traitement d'images, avant d'être envoyé au moyen 192 de détec- tion d'anomalie. Bien qu'il soit possible qu'une sortie du circuit bi-
naire 191e présente une erreur égale à y, comme on l'a expliqué en re-
lation avec l'exemple de réalisation de la figure 27, on peut par la suite réduire cette erreur de manière telle que, si est par exemple une sortie anormale provoquée par les variations de luminance en tous
points de la zone contrôlée, un traitement ayant pour résultat d'exclu-
re un point dit isolé est effectué dans le moyen 191h de traitement
d'images. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisa-
tion de la figure 29 sont sensiblement les mêmes que ceux des exemples
précédents de réalisation.
On se reportera maintenant à un autre exemple de réalisation
représenté à la figure 30. La variation de luminance de l'image d'en-
trée par rapport à l'image de référence est convertie en image binaire au moyen d'une première valeur prédéterminée de seuil Sa dans une unité binaire 201e, et cette image binaire est immatriculée dans une unité 201f d'immatriculation. En ce qui concerne chaque groupe d'images immatriculées, une unité 201g de comparaison compte le nombre d'objets dont la surface est supérieure à une deuxième valeur prédéterminée de seuil Sb et compare la valeur comptée avec une troisième valeur de seuil Sc. Dans le cas o la valeur comptée des objets dépasse cette
troisième valeur de seuil Sc, la première valeur de seuil Sa utili-
sée pour la conversion binaire est modifiée de telle sorte que la con-
version binaire est effectuée de nouveau en vue de l'immatriculation.
Dans ce cas-ci, une autre unité 201c de traitement d'images correspond
à l'unité de traitement d'images des exemples précédents de réalisa-
tion. Par conséquent, conformément au présent exemple de réalisation, on peut exclure des objets qui fournissent la sortie d'anomalie, tout objet tel que la pluie ou la neige qui accompagne une variation de luminance continue mais présente une faible différence de luminance par
rapport à l'arrière-plan. D'autres montage et fonctionnement de l'exem-
ple de réalisation de la figure 30 sont sensiblement les mnmes que ceux
des exemples précédents de réalisation.
Dans un autre exemple de réalisation représenté à la figure 31, comme le montre la comparaison avec l'exemple de réalisation de la
figure 30, le compte effectué par une unité 211g de comparaison, dépas-
sant la troisième valeur de seuil Sc, provoquera la modification de
la deuxième valeur de seuil Sb de manière à permettre la même opéra-
tion que dans l'exemple de réalisation de la figure 30. D'autres monta-
ge et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 31 sont
sensiblement les mêmes que ceux des exemples précédents de réalisa-
tion. On se reportera à la figure 32 qui représente un exemple de réalisation comprenant des moyens multicanal d'entrée d'images 220,
220A,... 220N respectivement connectés à chacune des paires consti-
tuées de mémoires 221a, 221aA,... 221aN d'images de référence et de
circuits 223, 223A,... 223N de comparaison, ces derniers circuits com-
parant respectivement l'image d'entrée avec l'mage de référence en ce
qui concerne leur luminance. Les sorties des circuits 223, 223A,...
223N de comparaison sont envoyées respectivement par une ligne indépendante à un circuit commun 224 de commande de sélection de canal et à un multiplexeur commun 225. Dans le circuit 224 de commande de sélection de canal, une sortie de la variation de luminance indiquant
une anomalie venant, par exemple, du circuit 223I de comparaison asso-
cié au lème moyen 220I d'entrée d'images, provoque l'envoi d'un signal de sélection au multiplexeur afin de sélectionner le Ieme moyen 220I d'entrée d'images. Le circuit 224 de commande de sélection de canal et le multiplexeur 225 sont connectés à une unité 226 de détection d'anomalie de sorte que, aussitôt que le signal de sélection est envoyé par le circuit 224 de commande de sélection de canal au multiplexeur 225, ce dernier est informé que le Ième circuit 223I de comparaison a été sélectionné et la sortie de variation de luminance venant du Ième
circuit 223I de comparaison est fournie au multiplexeur 225.
L'unité 226 de détection d'anomalie comprend l'unité de trai-
tement d'image du moyen d'entrée d'images, le moyen de détection d'ano-
malie et le moyen de sortie tels que ceux des exemples précédents de réalisation, et elle exécute un traitement des images, une détection d'anomalie et une opération d'information analogues à ceux des exemples précedents de réalisation. L'unité 226 commande également le circuit 224 de commande de sélection de canal pour que le signal de sélection
du Ième circuit 223I de comparaison soit transmis en continu au mul-
tiplexeur 225 jusqu'à ce que la détection d'anomalie de l'image prove-
nant du Ième circuit 223I de comparaison soit terminée, et pour met-
tre fin à la transmission de ce signal lorsque la détection d'anomalie
est terminée.
Dans le présent exemple de réalisation, sont seules traitées les sorties des circuits de comparaison qui présentent la variation de luminance, de sorte que toute période pendant laquelle la détection est mise hors service, peut être notablement raccourcie comparativement au cas d'un système de temps partagé qui effectue la détection avec le moyen respectif d'entrée d'images commuté séquentiellement, et on peut empêcher effectivement tout oubli d'images anormales venant d'un autre moyen d'entrée d'images que celui dont l'image est en cours de traitement.
On se reportera à la figure 33. Un système multicanal de dé-
tection suivant un exemple de réalisation de la présente invention, ne crée aucune sortie de détection d'anomalie mrme lorsque se produit une lumière pulsée telle qu'un éclair ou un autre phénomène analogue. Plus
précisément, des moyens 230, 230A,... 230N d'entrée d'images sont mon-
tés en multicanal, de sorte que leurs images d'entrée sont envoyées à un multiplexeur commun 231 qui transmet ces images d'entrée à une unité 233 de détection d'anomalie, par l'intermédiaire du convertisseur analogiquenumérique 232. Dans le présent exemple de réalisation, l'unité 233 de détection d'anomalie comprend les mêmes moyen de trai- tement d'images, moyen de détection d'anomalie et moyen de sortie que ceux des exemples précédents de réalisation, et elle effectue les mdmes traitement des images, détection d'anomalie et opération d'information que dans les exemples précédents de réalisation. Le convertisseur 232 est prévu de telle manière que, à la réception d'une entree supérieure à une valeur prédéterminée, un signal OVF de dépassement est envoyé à un circuit-porte 234. Un signal CLK d'horloge est également appliqué à ce circuit-porte 234. Lorsque le circuit-porte 234 reçoit le signal OVF de dépassement, la porte est ouverte pour envoyer des signaux CLK d'horloge à un compteur 235 afin qu'ils y soient comptés. Lorsque le
compte des signaux d'horloge atteint un niveau prédéterminé, le comp-
teur 235 envoie sa sortie à l'unité 233 de détection d'anomalie pour qu'elle mette fin à sa détection d'anomalie. Le multiplexeur 231 envoie
séquentiellement les images venant du moyen d'entrée d'images au con-
vertisseur analogique-numérique 232.
Dans le présent exemple de réalisation, la réception d'une lumière pulsée telle qu'un éclair dans au moins un des moyens 230, 230A,... 230N d'entrée d'images provoque l'élévation de la variation de luminance envoyée au convertisseur analogique-numérique 232, par l'intermédiaire du multiplexeur 231, à un niveau supérieur a une valeur prédéterminée dans le convertisseur, de sorte que le signal OVF est transmis du convertisseur analogique-numérique 232 au circuit-porte 234, à la suite de quoi les signaux CLK d'horloge sont appliqués au compteur 235 par l'intermédiaire du circuit-porte 234 de sorte que, lorsque le compte du compteur 235 atteint la valeur prédéterminée, le signal de fin de détection est envoyé du compteur 235 à l'unité 233 de détection d'anomalie pour bloquer l'opération d'information par le
moyen de sortie de l'unité 233 et empêcher que cette lumière ne provo-
qu'un fonctionnement erroné.
Dans un autre exemple de réalisation représenté à la figure 34, un convertisseur analogique-numérique 241 est inséré entre un moyen 240 d'entrée d'images et une unité de détection d'anomalie qui comprend un moyen de traitement d'images, un moyen de détection d'anomalie et un moyen de sortie tels que ceux qui sont représentés aux figures 32 et 33. Le convertisseur analogique-numérique 242 est prévu pour recevoir
l'application d'une tension Vref de référence venant d'une plura-
lité de sources Vrl, Vr2,... Vrn de tension de référence
par l'intermédiaire d'interrupteurs analogiques SW1, SW2,...SWn.
Dans l'exemple illustré de réalisation, les interrupteurs analogiques SW1 à SWn sont connectés à un décodeur commun 242 qui reçoit les
données d'une mémoire 243 de réglage de gain et a pour fonction de fer-
mer l'un des interrupteurs analogiques SW1 à SWn par l'intermédiai-
re de sa ligne de sortie. Comme mémoire 243 de réglage de gain, on peut utiliser par exemple une mémoire graphique en vue de la correspondance
avec les éléments d'image dans une relation de 1/1 de manière à tradui-
re 512 x 512 éléments d'image en 512 x 512 x m bits. En pratique, les m
bits sont déterminés par le nombre de régions 3 déterminer. Par exem-
ple, lorsque 8 régions sont déterminées dans la zone contrôlée, m est fixé à 3. Les données dans la mémoire 243 peuvent y être introduites par fixation d'un nombre facultatif quelconque de régions à l'aide
d'une tablette graphique ou d'un marqueur électronique.
On se reportera aux figures 35 et 36. Dans le cas présent, on désire contrôler un coin de rue tel que le représente la figure 35, qui
comprend un réverbère RL, à l'aide d'un moyen 240 d'entrée d'images.
Dans ce cas, une surface au voisinage du réverbère, telle que celle qui est entourée d'une ligne en traits interrompus, fournit une luminance plus élevée sur l'image contrôlée. Lorsque cette information sur cette région est préalablement fournie à la mémoire 243 de réglage de gain comme le représente la figure 36, le gain sur cette région de luminance
plus élevée peut être réduit par une application sélective de la ten-
sion de référence au convertisseur analogique-numérique au moyen des interrupteurs analogiques qui reçoivent une commande du décodeur 242 en
ce qui concerne les éléments d'image d'entrée de cette région particu-
lière, de sorte que l'ensemble de l'image d'entrée comprenant la région
particulière de luminance plus élevée peut être contrôlé avec une sen-
sibilité uniforme.
La figure 37 représente un exemple de réalisation dans lequel comparativement avec la figure 34, une pluralité de convertisseurs ana-
logiques-numériques 251, 251A,... 251N ainsi que d'interrupteurs ana-
logiques SW1, SW2,... SWn respectivement associes à ces conver-
tisseurs anlogiques-numériques, sont connectés entre un moyen 250 d'en-
trée d'images et une unité de détection d'anomalie, les interrupteurs SW1 à SWn étant connectés à un décodeur 252 dont la fonction est, comme dans l'exemple de réalisation de la figure 34, de recevoir des données d'une mémoire 254 de réglage de gain et de fermer sélectivement l'un des interrupteurs analogiques par l'intermédiaire de l'une des
lignes de sortie du décodeur. Suivant le présent exemple de réalisa-
tion, un signal numérique peut être déclenché de manière à réduire tout bruit. Un autre fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 37 est sensiblement le même que celui de l'exemple de réalisation de la
figure 34.
Dans un exemple de réalisation représenté à la figure 38, un moyen 260 d'entrée d'images est connecté à une pluralité de compteurs
analogiques-numériques 261a, 261aA,... 261aN qui sont couplés. respec-
tivement et indépendamment à chacune des sources Vrl, Vr2,...
Vrn de tension de référence et sont réglés respectivement pour pré-
senter chacun des différents gains. On suppose, dans ce cas-ci, que le
Ieme convertisseur analogique-numérique 261aI présente un gain inter-
médiaire, c'est-à-dire un gain normal et que le moyen d'entrée d'images reçoit une entrée d'image normale, ensuite l'image d'entrée est envoyée par l'intermédiaire du convertisseur analogique-numérique 261aI à un soustracteur 262 afin de calculer la variation de luminance par rapport
à l'image de référence envoyée par une mémoire 261 d'images de référen-
ce. La sortie du soustracteur 262 est envoyée à un comparateur multiple
263 connecté à une pluralité de sources Vrsl, Vrs2,...
Vrsn de tension de référence présentant "n" valeurs de seuil. Le
comparateur 263 détermine l'étendue de la modification du gain par rap-
port à la sortie de variation du soustracteur 262 et envoie une comman-
de à un multiplexeur 264 de sélection de gain connecté aux convertis-
seurs analogiques-numériques 261a, 261aA,... 261aN afin de sélection-
ner l'une des sorties des convertisseurs. La sortie de modification de gain du comparateur 263 est également envoyée à un autre multiplexeur 265 en vue de la modification de l'image de réference, ce multiplexeur 265 reçoit à son tour les sorties de multiplication d'une pluralité de multiplicateurs 266, 266A,... 266N recevant la sortie de la mémoire
* 261 d'images de réf&rence. Dans ces multiplicateurs, l'image de réfe-
rence a 2té multipliée par les mêmes coefficients que les rapports mu-
tuels de modification de gain des convertisseurs analogiques-numériques 261a, 261aA,... 261aN de sorte que, lorsque la sortie de modification de gain est envoyée du comparateur multiple 263 au multiplexeur 265,
l'un des multiplicateurs dont le coefficient correspond au gain du con-
vertisseur analogique-numérique sélectionné, sera selectionné. L'image d'entrée de modification de gain sélectionnée dans le multiplexeur 264 de sélection de gain et l'image multipliée sélectionnée du rapport
gain-modification dans le multiplexeur 265 de correction d'image de ré-
férence sont envoyées toutes deux à un circuit 267 de calcul de valeur absolue de la différence pour que soit calculée la valeur absolue d'une différence entre ces images. On doit bien voir qu'une sortie du circuit 267 de calcul de valeur absolue de différence est envoyée à un circuit binaire, à un moyen de détection d'anomalie et à un moyen de sortie
tels que ceux des figures 27 et 29.
Lorsque, dans le présent exemple de réalisation, il se produit dans l'image d'entrée d'une zone contrôlée, une variation brusque de luminance due, par exemple, à un phare de voiture, la sortie de l'un des convertisseurs analogiques-numériques ayant une faible valeur de gain sensible au niveau de lumière du phare, ainsi que la sortie de
l'un des multiplexeurs ayant le même coefficient que le rapport de mo-
dification de gain du convertisseur analogique-numérique sélectionné, sont envoyées respectivement par l'intermédiaire des multiplexeurs 264 et 265 au circuit 267 de calcul de valeur absolue de la différence afin que soit calculée la valeur absolue de la différence pour traiter l'image au stade suivant. Ceci revient à dire que, lorsque le gain du convertisseur analogique-numérique est choisi pour être multiplié par
par 0,8, une correction de gain de 0,8 est également réalisée par rap-
port 3 l'image de référence. Par conséquent, même l'augmentation ou la diminution brusque de la luminance de l'image d'entrée provoquera l'augmentation ou la diminution correspondante du gain, de sorte que le contrôle continu pourra toujours s'exercer avec une sensibilité
uniforme sur la totalité de l'image d'entrée.
La figure 39 est un exemple de réalisation de la détection d'anomalie au moyen d'un vecteur de déplacement bidimensionnel. Plus précisément, une image d'entrée d'un moyen 270 d'entrée d'images est convertie en image binaire par un circuit binaire 271 et envoyée ensuite à un circuit 272 de mesure de surface qui compte le nombre d'éléments d'image de l'image binaire dont la valeur est égale à "1" afin de déterminer la surface AR1 d'un objet contrôlé et qui envoie cette surface à un circuit 273 de calcul du rapport de surface. Dans l'exemple illustré de réalisation, le circuit 273 de calcul du rapport de surface contient une surface ARo de l'image binaire obtenue a partir d'une image antérieure d'entrée du moyen 270 d'entrée d'images, de sorte qu'un rapport de variation entre la surface ARo de l'image antérieure et la surface AR1 de l'image d'entrée, clest-a-dire AR = lAR1 - ARo I/ARo, est calculé dans le circuit 273, et ce rapport calculé de surfaces est envoyé à un circuit 274 de calcul du déplacement vertical pour déterminer un déplacement vertical 2X selon l'équation suivante AX = A. sgn (AR1 - ARo) SQRT (a AR) dans laquelle le terme SQRT (AAR) est la racine carrée de AAR. La variation de surface est proportionnelle au carré d'un déplacement vu dans l'objet et, aussi
longtemps que la surface réelle de l'objet est supposée âtre sensible-
ment constante, la variation de surface est proportionnelle à un dépla-
cement vertical de l'objet. Le terme sgn (AR1 - ARo) est une fonc-
tion de signe qui a une valeur égale à + 1 lorsque (AR1 - ARo) a
une valeur positive ou nulle, ou une valeur égale à -1 lorsque (AR1 -
ARo) a une valeur négative, de sorte que le déplacement vertical A X a
une valeur positive lorsque l'objet s'approche du moyen d'entrée d'ima-
ges mais a une valeur négative lorsque l'objet s'éloigne du moyen 270
d'entrée d'images. En outre, le terme A est un coefficient de conver-
sion en déplacement réel de l'objet.
D'autre part, l'image binaire est également envoyée à un cir-
cuit 275 de calcul du déplacement horizontal qui détermine la position centrale de l'image binaire, ainsi que la différence entre une position horizontale Y1 de l'image d'entrée et une position horizontale Yo
de l'image binaire antérieure maintenue dans le circuit 275, c'est-a-
dire que l'on obtient Y = Y1 - Yo. Cette sortie du circuit 275 de
calcul du déplacement horizontal est envoyée, en même temps que la sor-
tie mentionnée ci-dessus du circuit 274 de calcul du déplacement verti-
cal, à un circuit 276 de sortie du vecteur de déplacement bidimension-
nel de sorte que, même lorsque l'objet s'approche du moyen 270 d'entrée d'images représenté à la figure 40, le circuit 276 de sortie fournit un
vecteur de déplacement.
En conséquence, un vecteur de déplacement (AX,A Y) tel que le
représente la figure 41c, peut être calculé sur la base de l'image bi-
naire antérieure représentée à la figure 41a et de la dernière image binaire représentée à la figure 41b. Alors que, dans un système qui calcule la distance de déplacement sans utiliser le rapport de surface pour calculer la position verticale mais en se basant uniquement sur la position centrale de l'image binaire, de la même manière que dans le calcul de la position horizontale comme le représentent, par exemple, les figures 42a et 42b, et qui utilise pour le contr6le continu de l'objet en mouvement en particulier une caméra de télévision dirigée
obliquement vers le bas comme le représente la figure 40, le déplace-
ment de l'objet s'effectue à vitesse constante, la distance de déplace-
ment peut toujours être mesurée avec précision suivant la présente invention. On doit bien voir qu'on peut convertir en un vecteur vitesse le vecteur de déplacement calculé de la manière indiquée ci-dessus, en divisant les composantes respectives du vecteur de déplacement par
l'intervalle de temps mesuré. Le montage du présent exemple de réalisa-
tion peut être effectivement utilisé, par exemple, pour faire partie du
moyen de traitement d'images de la figure 1.
La figure 43 représente un exemple de réalisation dans lequel,
comme cela apparaît clairement par comparaison avec l'exemple de réali-
sation de la figure 1, un moyen 280 d'entrée d'images comprend un moyen capteur d'images tel qu'une caméra de télévision en couleurs et envoie trois signaux des couleurs fondamentales rouge, vert et bleu à un moyen 281 d'extraction des tons des couleurs qui extrait des teintes pour rendre possibles des expressions telles que G/R, R/(R + G + B) et G/(R + G + B), et calcule le nombre d'éléments d'image indiquant les
couleurs elles-mêmes qui ne dépendent pas du niveau de lumière.
Une sortie du moyen 281 d'extraction des tons des couleurs est
envoyée à une unité 283 de détection d'anomalie comprenant, par exem-
ple, un moyen de traitement d'images, un moyen de détection d'anomalie
et un moyen de sortie tels que ceux de l'exemple précédent de réalisa-
tion de la figure 27, pour effectuer les mêmes traitement des images, détection d'anomalie et opération d'information que ceux du précédent exemple de réalisation. Comme on le verra en comparant les figures 44a
et 44b, qui représentent un exemple de l'image d'entrée par l'intermé-
diaire de l'extraction de teintes dans le présent exemple de réalisa-
tion, avec les figures 45a et 45b qui représentent un exemple d'image monochromatique d'entrée suivant l'exemple précèdent de réalisation, il devient impossible dans l'image monochromatique d'entrée de contrôler un objet qui entre dans l'ombre d'un immeuble provoquée par la lumière du jour, car la variation de luminance est très légère dans la zone d'ombre. Coformément à la présente invention, cependant, le nombre d'éléments d'image indiquant les couleurs elles-mêmes est traité de telle sorte que cette ombre de l'immeuble n'apparaîtra pas sur l'image
d'entrée et le contraste de luminance sera maintenu sensiblement cons-
tant, de sorte que le contrôle continu de l'objet est rendu fiable. En outre, le montage du présent exemple de réalisation est effectivement utilisé même lorsque la zone contrôlée comprend des régions dispersées
qui sont éclairées et non éclairées.
Dans un exemple de réalisation représenté à la figure 46, com-
me on le verra par comparaison, par exemple, avec l'exemple de réalisa-
tion de la figure 4, un moyen 299 de calcul de la texture et un moyen 300 de détermination automatique des régions de détection sont insérés
entre une mémoire 291b d'images de référence d'un moyen 291 de traite-
ment d'images et une mémoire 297 de régions de détection. Dans l'exem-
ple illustré de réalisation, le moyen 299 de calcul de la texture est
doté d'un moyen permettant de recevoir une image d'entrée par l'inter-
médiaire de la mémoire 291b d'images de référence et de calculer le
spectre de puissance de l'image afin d'obtenir les valeurs caractéris-
tiques de sa texture, et le spectre de puissance est calculé pour chacune des très petites régions à l'intérieur de la zone contrôlée. Le
moyen 300 de détermination automatique des régions de détection enre-
gistre, sous forme de valeurs caractéristiques de la texture, des types de spectres de puissance tels qu'une barrière, un mur en béton, des arbres, la surface du sol, le ciel et d'autres objets analogues de
sorte que, lorsque la zone contrôlée est telle que celle qui est repre-
sentée par exemple à la figure 47, le moyen 300 de détermination auto-
matique des régions de détection compare les types de spectres de puis-
sance, venant du moyen 299 de calcul de la texture, avec les types de référence enregistrés afin de détecter la correspondance de la très
petite surface du spectre de puissance calculé avec des objets particu-
liers tels que la barrière, les arbres et autres objets analogues, et fournit automatiquement les données des niveaux d'alarme à la mémoire
297 de régions de détection.
On décrira le fonctionnement du présent exemple de réalisation en se reportant à la figure 48 sur laquelle les diagrammes (a), (c) et (e) représentent des spectres de puissance horizontaux ou dans le sens
des X tandis que les diagrammes (b), (d) et (f) représentent des spec-
tres de puissance verticaux ou dans le sens des Y, les axes horizontaux et verticaux représentant la fréquence f et la puissance | FX |2 ou | FY| des composantes de la fréquence. Les diagrammes (a) et (b), (c) et
(d), et (e) et (f) représentent respectivement les spectres de puissan-
ce de surfaces très petites d'un objet présentant une faible variation de luminance tel qu'un mur en béton ou le sol, d'un objet impliquant une agitation tel qu'un arbre, et d'un objet comportant de nombreux éléments qui se prolongent verticalement tel qu'une barrière. Sur la base de ces données, la capacité de détection pour la zone contr6ôlée de la figure 47 peut être augmentée de telle manière que, par exemple, la
petite surface estimée être l'arbre en raison des données des diagram-
mes (c) et (d) de la figure 48, est préalablement affectée d'un niveau d'alarme bas ou égal à zéro, la petite surface estimée être le mur en béton ou le sol en raison des données des diagrammes (a) et (b) de la figure 48 est affectée d'un niveau d'alarme égal à 1, et ensuite la petite surface estimée être la barrière à cause de la puissance qui est
élevée uniquement dans le sens vertical, comme le représentent les dia-
grammes (e) et (f) de la figure 48, et paraissant se prater facilement à une intrusion, est affectée d'un niveau d'alarme égal à 2, comme on
l'a indiqué à la figure 47.
D'autres montage et fonctionnement du présent exemple de réa-
lisation de la figure 46 sont sensiblement les mêmes que ceux de l'exemple de réalisation de la figure 4, excepté que les informations sont fournies par la mémoire 297 de régions de détection de la manière
mentionnée ci-dessus. A la figure 46, les éléments constitutifs corres-
pondant à ceux de l'exemple de réalisation de la figure 4, sont repérés
par les mêmes références numériques mais augmentées de 270.
La figure 49 représente un autre exemple de réalisation du système de détection d'anomalie suivant la présente invention, dans lequel une pluralité de moyens 310, 310A,... 310 N d'entrée d'images sont fonctionnellement associés respectivement à chacun des moyens de
traitement d'images tels que ceux des exemples précédents de réalisa-
tion, et des circuits différentiels 311c, 311cA,... 311cN inclus dans le moyen de traitement d'images calculent les variations de luminance
entre les dernières images d'entrée et les images de référence conte-
nues dans les mémoires 311b, 311bA,... 311bN d'images de référence, et
les résultats de ces calculs sont envoyés à un moyen 312 d'identifica-
tion des objets en mouvement. Ce moyen 312 d'identification peut trai-
ter les N signaux d'images d'entrée afin d'obtenir une scène animée del'objet sur une grande étendue, et il peut également fonctionner sur le mode de contrôle continu d'un objet ou sur le mode de détermination des
régions. Au moyen 312 d'identification est également couplé fonction-
nellement un moyen 313 de détermination des parties se chevauchant qui inclut un récepteur vidéo 314 de contrôle et un marqueur électronique 315 constituant un moyen d'indication pour préciser des positions déterminées sur l'écran vidéo, ainsi qu'une mémoire 316 d'image pour
stocker les positions déterminées.
On se reportera au fonctionnement du présent exemple de réali-
sation en liaison avec les figures 50 à 52. On suppose que, lors de
l'installation du présent système, des caméras 317 et 317A de télévi-
sion, constituant les moyens de captage d'images des moyens 310 et 310A d'entrée d'images, sont placées en sens contraire, comme le représente la figure 50, pour contrôler de manière continue une zone de passage à l'intérieur d'un immeuble, de sorte que la caméra 317 fournit l'image représentée à la figure 51 et l'autre caméra 317A fournit l'image représentée à la figure 52. Le moyen 312 d'identification des objets en mouvement est placé pour fonctionner sur le mode de détermination des régions, une partie se chevauchant des zones contrôlées par les deux caméras 317 et 317A est divisée de préférence, par exemple, en douze régions fermées telles que les représentent les figures 51 et 52. Ces régions sont dessinées sur l'écran du récepteur vidéo 314 de contrôle
au moyen du marqueur électronique 315 et les régions fermées sont stoc-
kées dans la mémoire 316 d'images et sont également superposées sur l'écran du récepteur vidéo 314 de contr1ôle pour donner une confirmation à l'opérateur. Le moyen 312 d'identification des objets en mouvement est ensuite placé pour fonctionner sur le mode de contrôle continu d'objets. Si un objet se déplace comme l'indique la flèche aux figures 51 et 52 et pénètre dans l'une des régions fermées, désignée par 9, pendant le fonctionnement sur le mode de contrôle, cet objet est situé dans la même région fermée 9 dans la partie se chevauchant des zones
contrôlées par les deux caméras 317 et 317A et le moyen 312 d'identifi-
cation peut alors facilement constater qu'il s'agit d'un seul et même
objet.
Par conséquent, dans le présent exemple de réalisation, une
zone contrôlée de grande étendue peut être obtenue grâce à une plurali-
té de moyens 310, 310A,... 310N d'entrée d'images, tout en permettant à ces derniers de délimiter une partie commune se chevauchant de zones respectives de contrôle, de sorte que tout mouvement de grande étendue de l'objet pourra être effectivement suivi. En outre, on peut utiliser efficacement le présent exemple de réalisation en l'incorporant au
moyen de détection d'anomalie de la figure 1 par exemple.
On se reportera à la figure 53 qui représente un exemple de
réalisation dans lequel, comme le fait apparaître clairement la compa-
raison avec les exemples de réalisation des figures 1 et 4, une sortie immatriculée est fournie par une unité 321c de traitement d'images, qui reçoit les sorties d'un moyen 321 d'entrée d'images, à une mémoire 326 d'images immatriculées, et une sortie de cette mémoire 326 et le signal d'image provenant d'une mémoire 321a d'images d'entrée sont tous deux envoyés à un circuit 327 d'exécution dont la sortie est envoyée à une mémoire 321b d'images de référence. Un signal d'image de référence provenant de la mémoire 321b d'images de référence est envoyé, comme
dans les exemples précédents de réalisation, à l'unité 321c de traite-
ment d'images afin que soit calculée la variation de luminance entre le
dernier signal d'image d'entrée, provenant du moyen 320 d'entrée d'ima-
ges, et le signal d'image de référence provenant de la mémoire 321b.
Dans le cas présent, l'unité 321c de traitement d'images envoie à la
mémoire 326 d'images immatriculées, une sortie au stade d'immatricula-
tion précédant immédiatement le stade d'extraction dans l'algorithme de traitement des images de la figure 2. D'autre part, lorsque le circuit 327 d'exécution reçoit de la mémoire 326 d'images immatriculées une
sortie binaire égale à "O", c'est-à-dire lorsqu'il n'y a pas de varia-
tion de luminance, le circuit 327 d'exécution envoie tel quel le signal d'image d'entrée à la mémoire 321b d'images de référence, alors que, lorsqu'une sortie binaire égale à "1" est reçue de la mémoire 326, c'està-dire lorsqu'il y a une variation de luminance, le circuit 327 bloque le transfert de cette partie du signal de variation de luminance
de l'image d'entrée et une région de cette variation est masquée.
On se reportera à la figure 54. Lorsqu'une image d'entrée com-
prenant un objet tel que celui de la figure 54a est présente, une
région de l'objet est immatriculée "1" et l'autre région est immatricu-
lée "0" dans le stade d'immatriculation, comme le représente la figure 54, dans l'unité 321c de traitement d'images, et la région ayant la
valeur binaire égale à "1" est masquée dans le circuit 327 d'exécution.
En conséquence, comme le représente la figure 54C, une image de réfé-
rence qui comporte une région non renouvelée correspondant à l'objet et entourée d'une ligne en traits interrompus à l'intérieur d'une autre région renouvelée, est envoyée de la mémoire 321b d'images de référence à l'unité 321C de traitement d'images. De cette manière, le présent exemple de réalisation permet d'améliorer la fiabilité de l'image de
référence. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisa-
tion de la figure 53 sont sensiblement les mêmes que ceux des exemples
précédents de réalisation.
La figure 55 représente un autre exemple de réalisaition dans lequel les sorties d'une pluralité de détecteurs 330, 330A,... 330N sont envoyées à un moyen 332 de détection d'anomalie qui comprend un moyen 334 de déduction afin de détecter l'absence ou la présence d'une anomalie en se basant sur des informations reçues d'une base 333 de connaissance. Ces détecteurs sont correctement disposés dans une zone
contrôlée afin de combiner de manière appropriée les informations obte-
nues par les détecteurs en se basant sur les informations reçues de la base 333 de connaissance en vue de la détection d'anomalie. Dans le cas o un premier, un deuxième et un troisième groupes de détecteurs sont respectivement placés, par exemple, au voisinage d'un mur en béton, d'un mur extérieur de maison et d'une entrée de maison ou d'un terrain d'habitation, on peut détecter la présence d'un intrus lorsqu'il y a une détection continue de sorties provenant du premier au troisième
groupes de détecteurs pendant la nuit.
Un exemple relativement plus simple de réalisation de la figu-
re 55 est représenté à la figure 56 qui utilise un premier détecteur 340 à rayons infrarouges de deux éléments opposés placés de chaque côté du portail d'entrée d'un terrain d'habitation, un deuxième détecteur 340A à ultrasons du type à réflexion, à détection par champ électrique
ou d'un type analogue, installé au voisinage d'une fenêtre de la mai-
son, et un troisième détecteur 340B de bris de vitre placé sur une
vitre de la même fenêtre. Avec ces détecteurs, les informations relati-
ves à une anomalie peuvent être envoyées successivement par ces détec-
teurs à un moyen 342 de détection d'anomalie et, en cas de nécessité, l'anomalie détectée peut être progressivement communiquée par un moyen
345 de sortie.
Les exemples de réalisation des figures 55 et 56 peuvent être incorporés dans les montages des exemples précédents de réalisation
pour contribuer à l'élargissement du système expert ainsi qu'à l'amé-
lioration de la fiabilité.
Dans un autre exemple de réalisation représenté à la figure 57, comme le fait apparaître clairement la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 1, une sortie d'un moyen 351 de traitement d'images est envoyée à un moyen 356 de production d'images masquées dont la sortie est envoyée à une mémoire 357 d'images masquées pour y être stockée afin d'être utilisée dans l'un des stades de l'algorithme de traitement d'images du moyen 351 de traitement d'images. Lorsque,
par exemple, un arbre situé à l'intérieur de la zone contrôlée est agi-
té, ce qui provoque une variation de luminance susceptible de déclen-
cher un fonctionnement erroné du système, le moyen 356 de production d'images masquées masque l'arbre sur l'image d'entrée. Puisque cette disposition permet d'ignorer toute variation de luminance dans une région susceptible de déclencher un fonctionnement erroné et, donc, de suivre l'algorithme de traitement des images, on peut effectuer une
détection d'une haute fiabilité.
Un exemple pratique de réalisation de la figure 57 est repré: senté à la figure 58. Un moyen 361c de traitement d'images peut avoir pratiquement le mnme montage que, par exemple, le moyen de traitement
d'images de l'exemple de réalisation de la figure 27, et les mnmes élé-
ments constitutifs que ceux de la figure 27 sont indiqués par les mêmes références numériques mais augmentées de 180. Dans le présent exemple,
un moyen 366 de production d'images masquées comprend un circuit inté-
grateur 366a recevant la sortie d'un circuit 361d de calcul de valeurs absolues des différences du moyen de traitement d'images, et un circuit binaire 366b recevant une sortie du circuit intégrateur et une valeur prédéterminée de seuil, et ce circuit intégrateur 366a a pour fonction d'additionner un nombre prédéterminé d'images d'entrée, de sorte que le circuit intégrateur 366a fournit des données comprenant une valeur d'intégration relativement plus grande pour une région o la variation de luminance se produit fréquemment dans l'image de la zone contrôlée, ainsi qu'une valeur d'intégration relativement plus petite pour l'autre région de l'image. Ces données sont converties dans le circuit binaire 366b, avec une valeur de seuil, en une image masquée binaire dans
laquelle une valeur binaire égale à "1" est donnée à la région à varia-
tion fréquente de luminance tandis qu'une valeur binaire égale à "0" est donnée à l'autre région. L'image masquée est envoyée de nouveau par une mémoire 367 d'images masquées à l'unité 361c de traitement d'images du moyen de traitement d'images de sorte que, lorsqu'on obtient une
image d'entrée de la zone contr6ôlée, telle que celle qui est représen-
tée à la figure 59, la région comprenant un arbre dans la zone contrôlée, entourée d'une ligne en traits interrompus, est traitée comme une région masquée MSK, c'est-a-dire que toute variation de luminance se produisant dans cette région doit etre ignorée dans le fonctionnement
de la détection d'anomalie. D'autres montage et fonctionnement du pré-
sent exemple de réalisation sont les mêmes que ceux des exemples précé-
dents de réalisation.
Dans l'exemple de la figure 58, l'entrée du circuit intégra-
teur 366a du circuit 366 de production d'images masquées est obtenue à partir du circuit 361d de valeurs absolues des différences du moyen de traitement d'images. Cependant, comme on peut le constater à la figure
, on peut obtenir le même fonctionnement qu'a la figure 58 même lors-
qu'une entrée d'un moyen 376 de production d'images masquées est obte-
nue à partir d'un circuit binaire 371e au stade suivant d'un circuit 371d de calcul de valeurs absolues des différences dans un moyen de
traitement d'images.
La figure 61 représente un autre exemple de réalisation dans lequel, comme le fait apparaître clairement une comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 4, une pluralité de mémoires 387, 387A,... 387N de régions de détection sont disposées entre un moyen
386 de détermination de régions et un moyen 382 de détection d'anoma-
lie. Dans le présent exemple de réalisation, différents secteurs de détection d'une zone contrôlée relativement plus large telle qu'un terrain d'usine, sont stockés sous forme d'objets de détection et la détection d'anomalie s'effectue sur différents modes en ce qui concerne
les secteurs respectifs de détection. Dans ce cas, les régions à stoc-
ker dans les mémoires de régions de détection doivent être des secteurs du terrain tels qu'un endroit au voisinage d'une porte d'entrée du terrain d'usine, un endroit o est utilisé un matériel susceptible d'entraîner un incendie, tel qu'une machine à souder ou un matériel analogue, des régions dans lesquelles des robots industriels, des véhicules transporteurs sans conducteurs ou des équipements analogues sont en fonctionnement, etc. Par conséquent, suivant le présent exemple de réalisation, le contrôle continu de ces différents secteurs de la zone peut s'exercer par l'utilisation en commun d'un moyen 380 d'entrée d'images, de moyens 381a, 381b et 381c de traitement d'images, de la partie principale du moyen 382 de détection d'anomalie et d'un moyen 385 de sortie, et ces différentes sortes de contrôle continu telles que le contrôle d'intrus, le contrôle préventif des incendies, le contrôle
de chaînes de fabrication, etc... peuvent s'exercer à l'aide d'une seu-
le unité de détection d'anomalie. D'autres montage et fonctionnement de l'exemple de réalisation de la figure 61 sont sensiblement les mêmes
que ceux des exemples précédents de réalisation.
On se reportera à la figure 62 qui représente un autre exemple de réalisation dans lequel, comme le fait apparaître la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 1, un moyen 396 de transfert de régions de détection est prévu pour recevoir une sortie d'un moyen 391 de traitement d'images afin de transférer la région de détection en réponse à un déplacement de l'objet et envoyer une sortie à un moyen 392 de détection d'anomalie, de manière à concentrer la fonction de
contrôle continu sur l'objet en mouvement.
La figure 63 représente un exemple plus pratique de réalisa-
tion que l'exemple de la figure 62. Dans cet exemple, un moyen de transfert de régions de détection comprend une unité 406 d'extraction d'objets recevant une sortie d'un moyen 401 de traitement d'images, une unité 407 de conversion de coordonnées recevant une sortie de l'unité 406 d'extraction, et une mémoire 408 fournissant les données de la
région de l'objet de détection à l'unité 407 de conversion de coordon-
nées. Dans l'unité 406 d'extraction d'objet, un traitement d'images tel que celui que représente la figure 2 est effectué dans le moyen 401 de traitement d'images de telle manière que l'objet le plus similaire est extrait au moyen de l'opération d'assortiment de types ou opération analogue à partir des valeurs caractéristiques de l'objet obtenues au stade de calcul des valeurs caractéristiques,et les coordonnées du centre de l'objet extrait sont calculées. L'unité 407 de conversion de coordonnées déplace une région P de détection englobant le centre C de l'objet comme le représente la figure 64 et stockée dans la mémoire 408 de régions de détection, de manière à suivre le mouvement de l'objet en se basant sur les coordonnées du centre de l'objet obtenues dans l'unité 406 d'extraction d'objet. Ceci revient à dire que, lorsque l'objet situé en un point Ka du côté gauche inférieur de l'image repre- sentee à la figure 65a, se déplace vers une position Kb du côté droit supérieur de l'image représentée à la figure 65b, l'unité 407 de conversion de coordonnées déplace les régions respectives de détection
de Pa à Pb, en suivant le mouvement de l'objet.
A condition que l'objet soit toujours présent sur l'image d'entrée ou, en d'autres termes, lorsque la zone contrôlée est fixée de manière à inclure une région dans laquelle l'objet se déplace, une image de laquelle l'objet est absent sera alors requise comme image de référence pour le moyen de traitement d'images. Dans ce cas, on peut obtenir une image de référence de telle manière que, par exemple, lorsqu'un objet OBJ tel qu'un véhicule sans conducteur se déplaçant alternativement le long d'un rail RAL est situé du côté gauche inférieur d'une image d'entrée comme le représente la figure 66a, et que l'objet OBJ est situé du côté droit supérieur dans une autre image d'entrée comme le représente la figure 66b, ces images d'entrée sont
combinées en une image de la figure 66c.
Un exemple plus pratique de réalisation de la figure 62 peut
être un exemple de montage tel que celui que représente la figure 67.
Dans le cas présent, comme le fait apparaître la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 63, une unité de conversion de coordonnées comprend des circuits 417 et 417A de soustraction connectés en parallèle à un moyen 412 de détection d'anomalie, à une unité 416 d'extraction d'objet et à une mémoire 418 de régions de détection. Les coordonnées X1 et Y1 du centre d'un objet sont envoyées de l'unité 416 d'extraction d'objet aux deux circuits 417 et 417A de soustraction, tandis que les coordonnées X2 et Y2 d'une variation de luminance sont envoyées du moyen 412 de détection d'anomalie également aux deux circuits 417 et 417A de soustraction pour y subir les opérations de soustraction X3 = X2 - X1 et Y3 = Y2 - Y1, et de ce fait des coordonnées X3 et Y3 d'adresse sont envoyées à la mémoire 418
de régions de détection pour y accéder, de sorte que la région de dé-
tection est transférée à la suite du déplacement de l'objet.
Dans le moyen précédent de transfert de région de détection, il est préférable, comme le représente la figure 68 et en plus de la région P de détection, de déterminer une région Q de poursuite a laquelle on donnela portée maximum de déplacement de l'objet, par exemple, pendant un temps d'échantillonnage, en ce qui concerne l'objet de centre C. Ceci permet de concentrer le contrôle continu uniquement
sur la région Q de poursuite et accélère la détection d'anomalie.
D'autres montages et fonctionnements des exemples de réalisation des figures 62 a 68 sont sensiblement les mêmes que ceux des exemples
précédents de réalisation.
Dans un exemple de réalisation représenté à la figure 69, com-
me le montre clairement la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 4, le moyen de détection comprend un moyen 422a de détection d'anomalie principale et un moyen 422b de détection de sous-anomalie,
et la mémoire de régions de détection comprend une mémoire 427a de dé-
tection principale et une pluralité de mémoires 427b,... 427bN de ré-
gions de sous-détection. La sortie de la mémoire 427a de détection
principale est envoyée au moyen 422a de détection d'anomalie principa-
le, et les sorties des mémoires 427b,... 427bN de sous-détection sont envoyées au moyen 422b de détection de sous-anomalie. Dans ce cas, la
mémoire 427a de régions de détection principale stocke des régions dé-
terminées d'une zone de contr6le continu en vue d'une détection relati-
vement approximative, tandis que les mémoires 427b,... 427bN de ré-
gions de sous-détection stockent des régions déterminées de la zone de contrôle continu en vue d'une détection relativement minutieuse. Dans le présent exemple de réalisation, la détection approximative est effectuée d'abord et, si une anomalie est détectée par cette détection approximative, une détection minutieuse est alors faite ensuite, de sorte que le rôle d'information du système de détection est rendu plus hautement fiable. D'autres montage et fonctionnement du présent exemple de réalisation sont sensiblement les mèmes que ceux des exemples
précédents de réalisation.
On se reportera à la figure 70 qui représente un autre exemple
de réalisation dans lequel, comme le montre la comparaison avec l'exem-
ple de réalisation de la figure 1, le moyen de traitement d'images, prévu entre un moyen 430 d'entrée d'images et un moyen 432 de détection d'anomalie, en particulier de détection d'intrus, comprend un moyen d'extraction d'objets et un moyen de poursuite d'objets. Dans l'exemple illustré de réalisation, le moyen d'extraction d'objets comprend une
mémoire 431a d'images d'entrée et une mémoire 431b d'images de référen-
ce recevant toutes deux la sortie du moyen 430 d'entrée d'images, ainsi qu'une unité 436 d'extraction d'objets recevant les sorties des deux
mémoires, tandis que le moyen de poursuite d'objets comprend une mémoi-
re 437 d'images d'objets extraits d'entrée, une mémoire 437A d'images
d'objets antérieurs extraits et un moyen 438 de poursuite d'objets re-
cevant les sorties des deux mémoires et, en cas de nécessité, la sortie
d'une mémoire 439 de régions particulières.
Dans le moyen 436 d'extraction d'objets, s'effectue le même traitement d'images que celui du moyen 21c de traitement d'images dans l'exemple de réalisation de la figure 4 par exemple, c'est-à-dire
qu'une image d'entrée est soumise à la conversion binaire et à l'imma-
triculation. L'image binaire immatriculée est envoyée aux mémoires 437 et 437A d'extraction. Dans le cas oi l'image d'entrée envoyée par le moyen 436 d'extraction est telle que la représente la figure 71 et est stockée dans la mémoire 437 d'images d'objets extraits d'entrée, tandis qu'une image telle que la représente la figure 72 est précédemment stockée dans la mémoire 437A d'images d'objets antérieurs extraits à la réception d'images précédentes, les objets repérés par les chiffres 1 à sont reconnus comme ayant été déplacés, et une poursuite de ces objets est effectuée en vue de leur identification dans l'unité 438 de
poursuite d'objets.
Plus en détails, l'opération d'identification dans l'unité 438 de poursuite d'objets s'effectue de telle manière que, si un objet OBJA dans la dernière image d'entrée et un objet OBJp dans l'image
précédente se chevauchent en partie pour former une région de chevau-
chement représentée par la partie hachurée à la figure 73, ces objets
sont considérés comme étant un seul et même objet. D'autre part, lors-
que la vitesse d'échantillonnage de l'image du système est inférieure à la vitesse de déplacement de l'objet et qu'il n'y a pas de région de chevauchement entre les objets dans l'image d'entrée et dans l'image
précédente, le système prévoit une position de l'objet lors de l'ex-
traction de la dernière image d'entrée en se basant sur un vecteur de déplacement de l'objet OBJp lors de l'extraction de l'image précéden- te afin d'obtenir un objet OBJ'p dont la position est prévue, comme le représente la figure 74, et considère qu'un objet ayant une partie hachurée qui chevauche l'objet OBJ'p de position prévue sur l'image d'entrée est identique. Lorsqu'on obtient un objet de position prévue qui chevauche deux objets OBJ1 et OBJ2 sur l'image d'entrée et sur l'image précédente, comme le représente la figure 75, et qu'il est donc impossible d'identifier les objets, on peut effectuer l'opération d'identification des objets en trouvant des paramètres de forme de ces
deux objets tels que leurs dimensions, le rapport de leurs axes princi-
paux, etc..., et en les distinguant sur la base de la similarité.
En outre, dans le cas o des informations concernant un arbre ou un élément analogue situé dans la zone contrôlée et permettant à un objet de se cacher derrière lui, sont préalablement stockées dans la mémoire 439 de régions particulières, fonctionnellement associée à l'unité 438 de poursuite d'objets, la détection de l'identité de cet
objet dont la variation de luminance qu'il provoque disparaît provisoi-
rement lorsqu'il vient derrière l'arbre, peut toujours s'effectuer lorsque la variation de luminance a lieu de nouveau au voisinage de l'arbre.
De cette manière, suivant l'exemple de réalisation de la figu-
re 70, la poursuite continue d'un objet peut s'effectuer et on peut
* réaliser une détection précise d'anomalie. D'autres montage et fonc-
tionnement du présent exemple de réalisation sont sensiblement les
mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
La figure 76 représente un moyen pour corriger automatiquement
le diaphragme de la caméra de télévision comprise dans le moyen d'en-
trée d'images des exemples précédents de réalisation. Ce moyen de cor-
rection automatique du diaphragme comprend un moyen 446 de détection de signal qui reçoit une sortie d'un moyen 440 d'entrée d'images et une sortie d'un moyen 447 de détermination des régions de détection, une sortie du moyen 446 de détection de signal étant envoyée à un moyen 448
de correction du diaphragme qui envoie, à son tour, un signal de cor-
rection du diaphragme, constituant sa sortie, au moyen 440 d'entrée d'images. Lorsque le moyen 440 d'entrée d'images fournit une image telle que celle qui est représentée à la figure 77, une région de détection telle que celle qui est entourée d'une ligne en traits inter- rompus sur l'image est déterminée par le moyen 447 de détermination des
régions de détection, et l'image est traitée par le moyen 446 de détec-
tion de signal et le moyen 448 de correction du diaphragme sans être soumise à la variation de luminance d'une région de l'image autre que la région de détection, et est ensuite soumise au traitement d'image au
stade suivant.
Comme le moyen de détection de signal dans l'exemple de réali-
sation de la figure 76, de manière optimum, un moyen 456 de détection de valeur de pointe est utilisé comme le représente la figure 78. Ce moyen 456 de détection de valeur de pointe est doté d'un circuit de
maintien de valeur de pointe qui reçoit la valeur de pointe, c'est-à-
dire le niveau maximum de luminance d'un signal d'image reçu par l'in-
termédiaire, par exemple, d'un interrupteur analogique, et un signal de correction du diaphragme est créé par l'intermédiaire d'un moyen 458 de correction du diaphragme en fonction du degré maximum de luminance, et est envoyé à un moyen 458 d'entrée d'images. Le moyen de détection de signal de la figure 76 peut également comprendre, comme le représente la figure 79, un moyen 466 de détection de valeur intégrale qui intègre le niveau de luminance des images d'entrée pour obtenir un niveau moyen de luminance, afin de créer le signal de correction du diaphragme par l'intermédiaire d'un moyen 468 de correction du diaphragme et l'envoyer
à un moyen 460 d'entrée d'images.
En outre, on doit bien se rendre compte que la détermination des régions dans les moyens 447, 457 et 467 de détermination des
régions peut s'effectuer au moyen d'une tablette graphique ou d'un dis-
positif analogue. La sortie de chacun des moyens 440, 450 et 460 d'en-
trée d'images, soumise à la correction du diaphragme, est utilisée pour
le traitement des images, la détection d'anomalie et l'opération d'in-
formation comme on l'a déjà décrit en rapport avec les exemples précé-
dents de réalisation.
Dans un autre exemple de réalisation représenté a la figure , le moyend'entrée d'images est formé de telle sorte que la sortie d'une mémoire 471a d'images de référence est envoyée a un circuit 471d
de calcul de la valeur absolue de la différence en mnme temps qu'un si-
gnal d'image d'entrée, et est envoyée également, par l'intermédiaire d'un multiplicateur 471b en vue de la multiplication d'une constante K inférieure à 1, a une mémoire 471c d'images de valeurs de seuil qui utilise comme valeur de seuil la sortie du multiplicateur 471b. Les sorties de la mémoire 471c d'images de valeurs de seuil et du circuit
471d de calcul de valeurs absolues des différences sont toutes deux en-
voyees à un circuit 471e de comparaison qui convertit les signaux d'en-
trée et d'images de référence en signaux binaires d'image en vue du
traitement des images au stade suivant.
On décrira le fonctionnement du présent exemple de réalisation
en se reportant à la figure 81. Sur le dessin, une forme d'onde de si-
gnal en traits pleins correspond à une ligne horizontale dans l'image d'entrée, M et N sont des étendues correspondant respectivement à des
parties de la ligne horizontale ayant une luminance élevée et une lumi-
nance faible, et les valeurs de pointe P1 et P2 relativement haute et basse du signal indiquent des objets dans les étendues de luminance elevée et de luminance faible. Lorsque la valeur de seuil fournie au circuit 471e de comparaison est constante, comme le représentent les courbes en traits interrompus sur le dessin, la forme d'onde du signal
devient constante dans sa largeur verticale, quelle que soit la gran-
deur de la luminance, c'est-a-dire de la brillance et de l'obscurité de l'image, de sorte qu'il existe un risque que même un objet présent dans l'étendue N ne conduise pas le signal à atteindre le niveau de seuil et donc qu'aucune anomalie ne puisse être détectée. Suivant le présent
exemple de réalisation, d'autre part, une image de référence sans aucu-
ne anomalie est multipliée par la constante K inférieure à 1, par exem-
ple égale à 0,3, pour fournir une valeur de seuil variable et cette va-
leur est envoyée, par l'intermédiaire de la mémoire 471c d'images de valeurs de seuil, au circuit 471e de comparaison, de sorte que, comme le représentent les courbes en traits d'axe à la figure 81, la courbe de seuil varie fortement dans sa largeur verticale dans l'étendue M mais légèrement dans l'étendue N en fonction de la brillance et de
l'obscurité de l'image. Par conséquent, l'objet peut être saisi de ma-
nière sUre et la fiabilité du système peut être notablement améliorée.
De plus, comme le représente la figure 82, la mémoire d'images de valeurs de seuil de la figure 80 peut être remplacée par un circuit 481c à verrouillage qui est connecté en parallèle avec un autre circuit 481cA à verrouillage prévu entre un circuit 481d de calcul des valeur
absolues des différences et un circuit 481e de comparaison, afin d'en-
voyer une valeur de seuil variable et un signal de variation de lumi-
nance simultanément au circuit 481e de comparaison par l'intermédiaire
des deux circuits 481c et 481cA à verrouillage de manière a pouvoir ob-
tenir le même fonctionnement que dans l'exemple de réalisation de la figure 80. Dans les exemples de réalisation des figures 80 à 82, le
moyen d'entrée d'images, l'autre partie du moyen de traitement d'ima-
ges, le moyen de détection d'anomalie et le moyen de sortie ont sensi-
blement les mêmes dispositions que ceux des exemples précédents de réa-
lisation. On se reportera à la figure 83 qui représente un exemple de réalisation dans lequel, comme le montre la comparaison avec l'exemple de réalisation de la figure 4, un moyen de traitement d'images, prévu entre un moyen 490 d'entrée d'images et un moyen 492 de détection
d'anomalie, comprend un premier soustracteur 419d qui reçoit les sor-
ties d'une mémoire 491a d'images d'entrée et d'une première mémoire
491b d'images de référence et effectue une soustraction sur ces sor-
ties, sa fonction étant d'éliminer l'arrière-plan stable de l'image de la zone contrôlée, la sortie du soustracteur 419d étant envoyée à un deuxième soustracteur 419e et, ensuite, à un moyen 491c de traitement d'images. Le deuxième soustracteur 419e reçoit également la sortie d'une deuxième mémoire 491bA d'images de référence qui reçoit, à son
3Q tour, la sortie du moyen 491c de traitement d'images par l'intermédiai-
re d'un multiplicateur 491f.
On décrira le fonctionnement du présent exemple de réalisation
en se reportant aux figures 84 et 85. Lorsqu'une image d'entrée compre-
nant un objet anormal OBJ2 comme le représente la figure 84b, apparaît
en regard d'une image de référence comprenant un objet normal OBJ1 com-
me le représente la figure 84a, on obtient du soustracteur 419d du pre-
mier stade une image de soustraction ne comprenant que l'objet anormal OBJ2, comme le représente la figure 84c. Dans ce cas, la partie 491c de traitement d'images au stade suivant convertit son entrée en un signal binaire conformément à une valeur prédéterminée de seuil VTH comme le représente la figure 85 mais, lorsque la sortie du soustracteur 419e contient un bruit impulsionnel N, elle produit une sortie B contenue à un niveau inférieur au niveau VTH de seuil par un filtrage pour masquer l'image, de sorte que le transfert du signal d'image anormale
dû à ce bruit N est freiné et le bruit impulsionnel peut être éliminé.
De cette manière, il est possible d'éliminer tout bruit mineur dans le cas o l'arrière-plan est stable ou fixe dans l'image d'entrée, tel que
dans le cas du contrôle continu de l'intérieur d'une pièce.
Un bruit impulsionnel tel que celui qui est mentionné ci--
dessus étant mis à part, une secousse ou un événement analogue se pro-
duisant dans l'objet normal OBJ1 dans l'image d'entrée, par exemple, d'une zone contrôlée à l'extérieur, peut provoquer une sortie anormale même en l'absence d'anomalie, due au fait que la variation de luminance
a lieu en un endroit correspondant à l'objet OBJ1, comme le représen-
tent les figures 84d et 84e. Dans le présent exemple de réalisation, le fait que la variation de luminance due à l'agitation de l'arbre ou de l'objet analogue OBJ1 a lieu au même endroit est pris en considération,
et une image d'entrée précédant immédiatement la dernière image d'en-
trée est stockée dans la deuxième mémoire 491bA d'images de référence,
de sorte que toute variation de luminance due à cette agitation ou évé-
nement analogue subit une soustraction dans le deuxième soustracteur
419e afin d'éliminer ainsi le bruit mineur. En stockant dans la deu-
xième mémoire 491bA d'images de référence l'image d'entrée précédant immédiatement la dernière image d'entrée, on doit éviter de stocker
comme image de référence même une image comportant une anomalie en pra-
tique, en faisant de l'image d'entrée immédiatement précédente, telle
qu'elle est, l'image de référence. A cet effet, l'image d'entrée pré-
sentant une variation quelconque de luminance est multiplée par une constante C inférieure à 1, par exemple 0,5, dans le multiplicateur
491f et l'image ainsi multipliée est stockée sous forme d'image de ré-
deuxième mémoire 491bA d'images de référence, de sorte que la variation de luminance du bruit mineur peut être réduite de moitié. Du fait que
la variation sur l'image d'entrée est suffisamment faible dans la ré-
gion, la variation peut être effectivement annulée dans le moyen 491c de traitement d'images au stade suivant en vue du filtrage et de la
conversion binaire. En conséquence, le transfert de la sortie d'anoma-
lie provoquée par la secousse de l'objet à l'arrière-plan peut être em-
pêché et la fiabilité du système peut être améliorée. D'autres montage
et fonctionnement de l'exmple de réalisation de la figure 83 sont sen-
siblement les mêmes que ceux des exemples précédents de réalisation.
On se reportera à la figure 86 qui représente un exemple de réalisation dans lequel, comme le montre la comparaison avec la figure 1, un signal de traitement d'images et un signal de détection venant d'un détecteur extérieur 516 sont envoyés à un moyen 512 de détection
d'anomalie afin de réaliser une extension du système expert. Comme dé-
tecteur extérieur 516, on peut utiliser un détecteur fournissant une distance à un objet, un détecteur de température ou n'importe quelle
autre sorte de détecteur.
Les figures 87 et 88 représentent respectivement l'aspect con-
ceptionnel d'ensemble du présent système et les stades de traitement de l'information du système. D'après ces dessins, on comprendra facilement la manière dont les exemples respectifs de réalisation décrits sont mis en pratique. Divers exemples d'installation du présent système sont représentés aux figures 89 à 96, sur lesquelles les différents niveaux d'alarme sont indiqués numériquement à titre d'exemple sur chaque image de contrôle des dessins respectifs. D'après ces exemples, on doit bien se rendre compte que le système suivant la présente invention couvre un domaine d'adaptabilité de son utilisation tellement vaste que, comme le représente la figure 96, par exemple, le système peut servir à avertir
d'un danger lorsqu'un enfant en bas ge jouant dans une pièce s'appro-
che d'un escalier, d'une salle de bains ou d'un autre endroit analogue,
etc...-
La présente invention n'est pas limitée aux exemples de réali-
sation qui viennent d'être décrits, elle est au contraire susceptible
de variantes et de modifications qui apparaîtront à l'homme de l'art.

Claims (36)

R E V E N D I C A T I 0 N S
1. Système de détection d'anomalie dans lequel une image d'en-
tree d'une zone contrôlée obtenue par un moyen d'entrée d'images est comparée à une image de référence, cette image d'entrée étant traitée par un moyen de traitement d'images afin de fournir une première infor-
mation nécessaire pour détecter l'anomalie, et cette détection d'anoma-
lie étant faite sur la base de cette information, le système étant ca-
ractérisé en ce qu'il comprend un moyen pour stocker préalablement une
seconde information nécessaire pour détecter l'anomalie et pour compa-
rer cette seconde information avec la première, et un moyen pour détec-
ter l'anomalie d'un objet dans la zone contrôlée sur la base des pre-
mière et seconde informations.
2. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen de détermination de régions de détection fournissant une sortie au moyen de détection d'anomalie, cette sortie étant constituée des régions de détection obtenues par division de
l'image d'entrée et présentant des niveaux d'alarme respectivement dif-
férents.
3. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce que
ces niveaux d'alarme peuvent être modifiés.
4. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen formant mémoire de types de variation pour stocker un type de variation de luminance à l'état anormal, une sortie de ce moyen formant mémoire de type de variation étant envoyée au moyen
de détection d'anomalie.
5. Système suivant la revendication 4, caractérisé en ce que ce type de variation est déterminé pour saisir l'objet se déplaçant de l'une des régions à niveau bas d'alarme vers une autre région à niveau
haut d'alarme.
6. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce que les régions de détection peuvent être déterminées sur l'image d'entrée
contrôlée sous n'importe quelle forme facultative.
7. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce qu'il
comprend en outre un moyen pour fournir à cette image d'entrée une ré-
gion particulière en plus des régions de détection et pour enregistrer
une caractéristique correspondant à cette région particulière, une sor-
tie particulière de ce moyen fournissant une région particulière étant
envoyée au moyen de détection d'anomalie.
8. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce qu'une pluralité de moyens de détermination de régions de détection sont prévus pour contrôler respectivement chacune de plusieurs régions
de la zone contrôlée qui est relativement large.
9. Système suivant la revendication 8, caractérisé en ce que
le moyen de détermination de régions de détection est prévu pour déter-
miner et contrôler automatiquement ces régions contrôlées.
10. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen pour masquer une région de l'image d'entrée présentant une variation de lumination détectée comme n'étant pas anormale, une sortie de ce moyen de masquage étant envoyée au moyen
de traitement d'images.
11. Système suivant la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen pour déplacer les régions de détection
au fur et à mesure que l'objet se déplace à l'intérieur de la zone con-
trôlée. -
12. Système suivant la revendication 11, caractérisé en ce que le moyen pour déplacer les régions de détection comprend un moyen pour extraire l'objet de l'image d'entrée, une mémoire pour stocker une région de détection déterminée sur l'image pour entourer l'objet, et un
moyen de conversion de coordonnées pour déplacer cette région de détec-
tion afin qu'elle continue à entourer l'objet déplacé.
13. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un moyen pour faire la distinction entre un type normal de variation et un type anormal de variation de l'image d'entrée.
14. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce
qu'il comprend en outre un moyen pour extraire l'objet de l'image d'en-
trée, et un moyen pour suivre le déplacement de l'objet extrait.
15. Système suivant la revendication 14, caractérisé en ce que
le moyen de poursuite de l'objet comprend un moyen pour prévoir une po-
sition mobile de l'objet, et un moyen pour identifier l'objet.
16. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le moyen de détection d'anomalie détecte cette anomalie en se basant
sur une situation mobile de l'objet en fonction du temps.
17. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le moyen d'entrée d'images comprend une pluralité de moyens capteurs
d'images placés pour que leurs zones contrôlées se chevauchent.
18. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le moyen de traitement d'images comprend un moyen pour empêcher le
renouvellement de l'image de référence lorsque l'image d'entrée présen-
te une variation de luminance.
19. Système suivant la revendication 18, caractérisé en ce que l'image de référence est obtenue en faisant la moyenne des signaux
d'une pluralité d'images d'entrée qui sont détectées comme étant norma-
les.
20. Système suivant la revendication 19, caractérisé en ce que
l'image d'entrée, à l'exception de toute partie de cette image présen-
tant une variation, continue à renouveler l'image de référence dans le
moyen de traitement d'images.
21. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que
l'image de référence est prévue dans une pluralité de moyens de traite-
ment d'images.
22. Système suivant la revendication 21, caractérisé en ce
qu'il comprend en outre un moyen pour préparer une autre image de réfé-
rence afin d'éliminer tout bruit mineur.
23. Système suivant la revendication 1, caractérise en ce que
le moyen de détection d'anomalie reçoit une sortie d'un détecteur exté-
rieur en même temps que l'image d'entrée.
24. Système suivant la revendication 23, caractérisé en ce que
le détecteur extérieur est un détecteur de distance.
25. Système suivant la revendication 23, caractérisé en ce que
le détecteur extérieur est un détecteur de température.
26. Système suivant la revendication 23, caractérisé en ce que le détecteur extérieur est un détecteur prévu pour détecter un objet situé dans une position d'angle mort de la zone contrôlée dans l'image
d'entrée.
27. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que
le moyen de traitement d'images comprend un moyen pour déterminer auto-
matiquement une valeur de seuil afin de convertir l'image d'entrée en
image binaire.
28. Système suivant la revendication 27, caractérise en ce qu'il comprend en outre un moyen pour déterminer la valeur de seuil sur la base d'une valeur moyenne de la luminance à partir d'une pluralité
d'images de comparaison entre les images d'entrée et de référence.
29. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que
le moyen de traitement d'images comprend un moyen de correction de dia-
phragme dont la sortie est envoyée au moyen d'entrée d'images afin de
corriger son diaphragme.
30. Système suivant la revendication 29, caractérisé en ce que le moyen de correction de diaphragme comprend un moyen pour détecter un signal nécessaire à la correction du diaphragme à partir des signaux de l'image d'entrée, un moyen pour déterminer une région de détection pour la détection du signal, et un moyen de correction du diaphragme pour
envoyer un signal de correction du diaphragme au moyen d'entrée d'ima-
ges en fonction du signal reçu du moyen de détection de signal.
31. Système suivant la revendication 30, caractérisé en ce que
le moyen de détection de signal comprend un moyen de détection de va-
leur de pointe pour détecter le niveau maximum de luminance.
32. Système suivant la revendication 30, caractérisé en ce que
le moyen de détection de signal comprend un moyen de détection de va-
leur d'intégration pour détecter un niveau moyen de luminance.
33. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le moyen de traitement d'images est prévu pour envoyer une sortie à une porte lorsque la capacité d'un moyen de conversion analogique-numérique est dépassée, cette porte envoyant un signal d'horloge à un moyen de comptage pendant que la porte est rendue conductrice, et ce moyen de comptage envoyant une sortie au moyen de détection d'anomalie pour arrêter la détection d'anomalie lorsqu'un compte predéterminé a éte atteint.
34. Système suivant la revendication 1, caractérise en ce que le moyen d'entrée d'images comprend une pluralité de moyens capteurs d'images, et un moyen pour commuter les sorties de cette pluralité de moyens capteurs d'images en présence d'une variation de luminance sur
l'image d'entrée.
35. Système suivant la revendication 34, caracterisé en ce que le moyen de commutation est un multiplexeur.
36. Système suivant la revendication 1, caractérisé en ce que
le moyen d'entrée d'images comprend un moyen capteur d'images en cou-
leurs, et un moyen pour extraire des composantes de teintes seulement d'un signal d'image sortant du moyen capteur d'images en couleurs et
pour envoyer ces composantes de teintes au moyen de traitement d'ima-
ges.
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