FR3037176A1 - Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs - Google Patents

Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs Download PDF

Info

Publication number
FR3037176A1
FR3037176A1 FR1501177A FR1501177A FR3037176A1 FR 3037176 A1 FR3037176 A1 FR 3037176A1 FR 1501177 A FR1501177 A FR 1501177A FR 1501177 A FR1501177 A FR 1501177A FR 3037176 A1 FR3037176 A1 FR 3037176A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
ground
depth map
objects
height
acquisition module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
FR1501177A
Other languages
English (en)
Other versions
FR3037176B1 (fr
Inventor
Geoffroy Cormier
Jean Luc Corre
Vincent Gauthier
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Neo Tec-Vision
Original Assignee
Neo Tec-Vision
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Neo Tec-Vision filed Critical Neo Tec-Vision
Priority to FR1501177A priority Critical patent/FR3037176B1/fr
Publication of FR3037176A1 publication Critical patent/FR3037176A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR3037176B1 publication Critical patent/FR3037176B1/fr
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • A61B5/1117Fall detection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6889Rooms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/25Fusion techniques
    • G06F18/251Fusion techniques of input or preprocessed data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/23Recognition of whole body movements, e.g. for sport training
    • G06V40/25Recognition of walking or running movements, e.g. gait recognition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/08Elderly
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2505/00Evaluating, monitoring or diagnosing in the context of a particular type of medical care
    • A61B2505/07Home care

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé et un dispositif permettant de détecter la présence d'une personne au sol et de transmettre une alerte. Il est constitué d'un module d'acquisition de cartes de profondeur, d'un module de traitement et d'un module de communication. Le module de traitement analyse les cartes de profondeurs pour, dans une phase d'initialisation déterminer le plan du sol, puis, puis dans une phase de fonctionnement permanent, détecter la présence d'objets nouveaux et déterminer par analyse de critères géométriques et temporels s'il y a présence au sol. Le dispositif selon l'invention est particulièrement destiné à la détection de présence au sol de personnes âgées ou dépendantes sur leur lieu de vie.

Description

1 La présente invention concerne un procédé de détection de présence au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs provenant d'un module optique de numérisation 3D. ART ANTERIEUR Aujourd'hui il est très difficile de détecter les chutes de personnes âgées dans un délai raisonnable, surtout la nuit. C'est d'autant plus dommageable qu'au-delà de plusieurs minutes au sol, des séquelles additionnelles risquent d'apparaitre, pouvant aller jusqu'à engager le pronostic vital de la personne. La chute représente la première cause de mortalité chez les plus de 65 ans. Pour donner l'alerte en cas de chute, la solution la plus ancienne se présente sous la forme d'un médaillon ou d'un bracelet d'appel volontaire permettant au porteur de prévenir en cas de problème tel qu'une chute, mais il peut oublier ou refuser de le porter et, en cas de malaise, être dans l'incapacité de l'actionner. D'autres dispositifs détectent automatiquement la chute par analyse de signaux de capteurs placés dans une montre ou dans un patch collé sur le torse. Là encore, il faut que la personne accepte de les porter car ils sont stigmatisants. Quand ils sont portés, ils peuvent de plus provoquer des fausses alarmes (lors d'un choc de la main par exemple), et détectent très difficilement les chutes molles (lorsque la personne glisse au sol en se retenant à un meuble ou un mur, lors d'un malaise par exemple). Parmi les autres dispositifs, il existe des tapis détecteurs de pression et de vibrations à placer autour du lit, mais la surface couverte est limitée. Plus récemment, des dispositifs de capteurs placés sous le sol permettent une détection sur toute la surface du lieu de vie de la personne, y compris la salle de bain pour certaines technologies, mais ces dispositifs nécessitent des travaux lourds et représentent un coût très important.
Enfin, il existe des solutions basées sur l'utilisation de caméras vidéo associées à des logiciels de traitement d'image pour analyser les vitesses horizontales et verticales liées aux mouvements de la personne et déterminer si elles correspondent à une chute. Cette analyse nécessite une grande puissance de calcul pour exécuter des algorithmes complexes. De plus, ces solutions détectent difficilement certaines chutes lentes qui génèrent de très faibles vitesses verticales. On peut ajouter que l'utilisation de caméras 3037176 2 vidéo implique l'acquisition d'images dans lesquelles il est possible d'identifier les personnes au détriment du respect de la vie privée. Enfin, de nombreux systèmes nécessitent de transmettre une image à un ordinateur ou à un smartphone pour confirmer l'alarme. De ce fait, de nombreuses personnes considèrent l'acquisition 5 permanente et le transfert d'images permettant d'identifier les personnes comme une intrusion dans leur vie privée. Il existe donc un réel besoin pour un procédé et un dispositif de détection de chute fiable, à faible coût et simple à mettre en oeuvre, ne comportant rien à porter par la personne, et respectant sa vie privée par une garantie d'anonymat.
10 Une solution est l'utilisation de capteurs de formes (ou cartes de profondeurs ou encore caméra 3D) qui mesurent les distances des objets de la scène au capteur indépendamment de la couleur ou de la texture des dits objets. Par rapport à la vidéo, ce type de capteur est insensible aux variations d'éclairages et aux couleurs, ce qui simplifie l'analyse et fournit des informations calibrées : les dimensions des objets sont 15 les mêmes quelle que soit la distance au capteur. Du brevet US 8,427,324 B2 sont connus un procédé et un dispositif de détection de chute d'une personne basés sur l'analyse d'images de distances. Ce procédé consiste à : générer une image des distances initiale ; identifier un plan de référence présent dans le champ de vision du capteur ; déterminer les régions représentatives des objets situés 20 au-dessus du plan de référence dans le champ de vision ; générer une nouvelle image des distances correspondant au champ de vision après une période de temps déterminée généralement de 0.1s ; comparer la nouvelle image à l'image initiale pour déterminer si la nouvelle image des distances comporte un nouvel objet placé au-dessus du plan de référence ; le nouvel objet est considéré comme tombé si sa hauteur est 25 inférieure à une hauteur déterminée et si son volume et/ou sa surface sont supérieur à une valeur déterminée. Ce procédé et dispositif présentent notamment les inconvénients suivants : - Les défauts des capteurs ne sont pas pris en compte. Notamment, les problématiques du bruit d'acquisition, des interférences dues à d'autres 30 capteurs ou à l'environnement, ou encore des zones de l'image non 3037176 3 reconstruites (à cause de phénomènes d'absorption ou de diffraction des rayons infrarouges, par exemples) ne sont pas examinées. - L'image initiale n'est pas mise à jour, ce qui, associé à l'inhibition des zones comportant des objets lors de l'initialisation, peut se traduire par une chute non 5 détectée si elle se produit dans la zone en question ; - Aucune solution n'est proposée pour supprimer les fausses alarmes liées à des objets déplacés qui respectent la double condition d'avoir une hauteur inférieure à la hauteur seuil déterminée et un volume et/ou une surface supérieure à une valeur déterminée ; 10 - La chute ne sera pas détectée si la personne entre en contact avec un objet déplacé de hauteur supérieure au seuil de détection, tel qu'une porte. BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTION La présente invention vise à remédier à un ou plusieurs des inconvénients de l'art 15 antérieur. A cet effet, la présente invention concerne un procédé de détection de présence au sol d'une personne par analyse d'un flux de cartes de profondeurs acquises par un module d'acquisition de cartes de profondeurs, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes suivantes : 20 - L'acquisition de N (au moins une) cartes de profondeurs correspondant au champ de vue du module d'acquisition de cartes profondeurs, - Calcul d'une carte de profondeurs de référence par intégration des N cartes acquises à l'étape précédente, avec élimination des aberrations dues au module d'acquisition, 25 - Calcul du plan du sol dans la scène, - Détermination d'un référentiel monde ayant le plan du sol comme altitude zéro, - Acquisition d'une carte de profondeurs à une cadence donnée, - Détection des objets par comparaison entre la carte acquise et la carte de référence, 3037176 4 - Analyse des objets détectés, par estimation de la hauteur de leur point haut, de la hauteur de leur centre de gravité dans la carte de profondeurs et de leur surface projetée au sol, - Déclenchement d'une alarme si au moins un objet détecté vérifie que la hauteur 5 de son point haut est inférieure à une hauteur donnée, que la hauteur de son centre de gravité dans la carte de profondeurs est inférieure à une deuxième hauteur donnée et que sa surface projetée au sol est supérieure à une surface donnée, pendant un temps supérieur à une durée donnée, - Réactualisation de la carte de référence pour tenir compte des objets déplacés, 10 lorsqu'un critère de réactualisation donné est atteint. L'invention concerne aussi un dispositif de détection de présence au sol d'une personne par analyse d'un flux de cartes de profondeurs caractérisé en ce que le dispositif de détection comporte : - Un moyen d'acquisition de N (au moins une) cartes de profondeurs 15 correspondant au champ de vue du module d'acquisition de cartes de profondeurs, - Un moyen de calcul d'une carte de profondeurs de référence par intégration des N cartes acquises à l'étape précédente, avec élimination des aberrations dues au moyen d'acquisition, 20 - Un moyen de calcul du plan du sol dans la scène, - Un moyen de détermination d'un référentiel monde ayant le plan du sol comme altitude zéro, - Un moyen d'acquisition d'une carte de profondeurs à une cadence donnée, - Un moyen de détection des objets par comparaison entre la carte acquise et la 25 carte de référence, - Un moyen d'analyse des objets détectés, par estimation de la hauteur de leur point haut, de la hauteur de leur centre de gravité dans la carte de profondeurs et de leur surface projetée au sol, - Un moyen de déclenchement d'une alarme si au moins un objet détecté vérifie 30 que la hauteur de son point haut est inférieure à une hauteur donnée, que la hauteur de son centre de gravité dans la carte de profondeurs est inférieure à 3037176 5 une deuxième hauteur donnée et que sa surface projetée au sol est supérieure à une surface donnée, pendant un temps supérieur à une durée donnée, - Un moyen de réactualisation de la carte de référence pour tenir compte des objets déplacés lorsqu'un critère de réactualisation donné est atteint.
5 Selon un mode de réalisation, l'étape de détection des objets ne se fait que lorsque l'information de température fournie par le module d'acquisition d'images thermiques comporte une information de température indiquant la présence d'au moins un être humain. Selon un mode de réalisation, l'étape d'analyse des objets détectés comprend le relevé 10 de température à partir d'une image acquise par un module d'acquisition d'images thermiques qui observe la même scène que le module d'acquisition des cartes de profondeurs et ne retient que les objets dont la température est caractéristique de celle d'un être humain. Selon un mode de réalisation, l'étape d'analyse des objets détectés comprend un critère 15 de suppression des objets dont le mouvement est principalement horizontal par rapport au plan du sol déterminé préalablement. L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur stocké sur un support d'information, ledit programme comprenant les instructions adaptées pour mettre en oeuvre les procédés précédemment décrits, lorsqu'il est exécuté par un système 20 informatique ou un microprocesseur. L'invention concerne également des moyens de stockage comprenant un tel programme d'ordinateur. Selon ses aspects matériels, la présente invention concerne un détecteur de présence au sol comportant un module d'acquisition de cartes de profondeurs, un module de traitement de cartes de profondeurs et un module de communication.
25 Selon un autre de ses aspects matériels, la présente invention concerne l'utilisation d'un module d'acquisition d'images thermiques. Selon un autre de ses aspects, la présente invention concerne un système comportant au moins deux détecteurs de présence au sol pour améliorer la couverture de la surface de la pièce à sécuriser.
30 3037176 6 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS - La figure 1 est une représentation schématique du dispositif selon un mode de réalisation de l'invention, - La figure 2 est une représentation d'un procédé de détection de présence au sol 5 selon un mode de réalisation de l'invention, tel que mis en oeuvre par le dispositif de la figure 1. DESCRIPTION DETAILLEE D'UN MODE DE REALISATION DE L'INVENTION En référence à la figure 1, un dispositif (101) de détection de personnes (106) au sol 10 comprend un module d'acquisition de cartes de profondeurs (102), un module de traitement de cartes de profondeurs (103), un module de communication (104), et un module optionnel d'acquisition d'images thermiques (110). Le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102) ou caméra 3D peut être basée sur différentes technologies telles que le temps de vol, la triangulation avec projection 15 de lumière structurée, ou encore la stéréovision. Le module d'acquisition de cartes de profondeurs doit fonctionner dans le spectre infrarouge, afin de fonctionner dans toutes les conditions d'illumination, et de ne pas produire de gênes visuelles. Le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102) peut être fixé au mur ou au plafond, de façon à observer la plus grande portion de volume possible de la pièce 20 équipée, tout en ayant le sol dans son champ de vision. Typiquement, le module d'acquisition est placé au plafond en plongée de 35 degrés à 45 degrés selon la géométrie de la pièce équipée. Le module de traitement de cartes de profondeurs (103) peut être un poste informatique déporté ou intégré.
25 Le module de communication peut être une sortie tout-ou-rien, ou une connexion filaire ou non-filaire respectant les normes et les protocoles particuliers au lieu d'implantation du système. Selon un premier mode de réalisation, le mode de fonctionnement du dispositif est le suivant.
3037176 7 Le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102) acquiert en temps réel un flux de cartes de profondeurs, qui sont des images dont chaque pixel porte la mesure de la distance au plan de référence du capteur du point de la scène vue à ce pixel. L'intervalle temporel séparant l'acquisition de deux cartes de profondeurs consécutives est 5 typiquement de l'ordre de 33 millisecondes. En référence aux figures 1 et 2, à l'étape (201) d'acquisition de cartes de profondeurs, le module d'acquisition (102) acquiert N (au moins une) cartes de profondeurs. Ces N cartes de profondeurs acquises sont intégrées à l'étape (202) de calcul de la carte de référence, pour former une carte de profondeurs de référence. Si des pixels de la carte 10 de profondeurs de référence sont nuls, c'est-à-dire que le module d'acquisition n'a pas pu y déterminer de valeur, la carte de profondeurs de référence est corrigée par interpolation des pixels à 0. Typiquement, une interpolation bilinéaire peut être utilisée pour opérer cette correction. A l'étape (203) de calcul du plan du sol, le module de traitement des cartes de 15 profondeurs (103) détermine automatiquement l'équation du plan du sol visible dans la carte de profondeurs de référence, et détermine à l'étape (204) de détermination du référentiel monde un repère monde ayant le sol comme altitude zéro. Le module de traitement des cartes de profondeurs (103) compare chaque nouvelle carte acquise à l'étape (205) d'acquisition de cartes de profondeurs avec la carte de 20 profondeurs de référence calculée à l'étape (202) de calcul de la carte de référence pour déterminer dans l'étape (206) de détection d'objets les objets rapportés dans la scène observée par rapport à la scène de la carte de profondeurs de référence. L'image de détection est segmentée, afin de définir des régions d'intérêt. Pour chacune des régions d'intérêt déterminées, le module de traitement des cartes de 25 profondeurs (103) détermine à l'étape (207) d'analyse des objets détectés la hauteur de son point le plus haut dans l'espace tridimensionnel associé au plan du sol, la hauteur de son centre de gravité, et sa surface projetée au sol. Le module de traitement des cartes de profondeurs (103) émet à l'étape (208) de détection de présence au sol une alarme (209) si une région d'intérêt présente un point 30 haut de hauteur inférieure à un premier seuil S1, un centre de gravité de hauteur inférieure à un deuxième seuil S2, et une surface projetée au sol supérieure à un 3037176 8 troisième seuil 53, pendant une durée supérieure à un quatrième seuil S4. Typiquement, S1 peut valoir 1 mètre, S2 50 centimètres, S3 0,3 mètres carrés et S4 1 minute, par exemple. L'alarme (209) peut être locale (lumineuse, sonore) ou relayée par le module de 5 communication (104) sous la forme d'un message (105), d'une sortie tout-ou-rien, d'une entrée dans une base de données ou un fichier journal par exemple. Ce relai peut être accompagné d'une image en niveaux de gris représentant la carte de profondeurs acquise à l'instant où l'alarme a été émise, à des fins de lever de doute, par exemple. Pour chaque région d'intérêt déterminée à l'étape (206) de détection des objets dans la 10 carte de profondeurs, le module de traitement des cartes de profondeurs (103) détermine si l'objet détecté doit être analysé ou non. Typiquement, il s'agit de déterminer si l'objet détecté est un objet rapporté à la scène ou un objet de la scène qui s'est déplacé entre la génération de la carte de profondeurs de référence et l'acquisition de la carte de profondeurs courante.
15 L'analyse des régions d'intérêt de l'étape (207) d'analyse des objets détectés peut porter sur leurs caractéristiques, telles que l'analyse de leur forme, de leur planéité, de leur orientation par rapport au sol, par exemple. Le dispositif peut également vérifier que l'objet correspondant à la région d'intérêt examinée ne flotte pas au-dessus du sol (dessus d'une table, ou assise d'une chaise, par exemple). Dans certains modes de 20 fonctionnements, le dispositif (101) peut également incorporer des mécanismes de suivi des objets dans le temps, afin de déterminer une quantité de mouvement pour la région d'intérêt, par exemple. Les régions d'intérêt qui répondent aux critères précédents peuvent ainsi être filtrées afin que la détection de présence au sol ne se fasse que sur les objets rapportés à la 25 scène entre la génération de la carte de profondeurs de référence et l'acquisition de la carte de profondeurs courante, et sur les personnes (106) qui évoluent dans la scène observée. Le filtrage ainsi opéré permet également d'éviter des concaténations de régions d'intérêt qui auraient pu causer des cas de non détection de présence au sol (dans le cas où, par exemple, une personne se retrouve au sol devant un objet haut 30 déplacé, tel qu'une porte par exemple).
3037176 9 De même, la carte de profondeurs de référence est régulièrement remise à jour à l'étape (211) de réactualisation de la référence, ce qui permet d'éliminer la détection d'objets déplacés jusqu'à leur prochain déplacement. Le critère de réactualisation (210) peut être un horaire donné, une fréquence donnée, ou encore l'absence de mouvement 5 dans la scène observée, par exemple. Dans un autre mode de fonctionnement, l'étape (202) de création de la carte de profondeurs de références peut être assortie d'une étape de génération d'une carte des hauteurs de référence. Dans ce cas, l'étape (207) d'analyse des objets d'intérêt comportera une étape de génération de carte des hauteurs courante, qui sera comparée 10 à la carte des hauteurs de référence afin de déterminer si les objets d'intérêt sont ou non au-dessus d'un objet de la scène. Ainsi, le cas où la personne (106) serait allongée sur un objet bas non détecté (tel qu'un matelas au sol, par exemple) pourra être élucidé, alors que l'étape (207) d'analyse des objets d'intérêt sans carte des hauteurs déclencherait une alerte (209).
15 Dans un autre mode de fonctionnement, le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102) peut être couplé avec des capteurs de natures différentes. Par exemple, un module d'acquisition d'images thermiques (110) peut être utilisé conjointement au module d'acquisition de cartes de profondeurs (102) afin de discriminer les objets détectés à l'étape (206) de détection des objets dans la carte de 20 profondeurs. Dans ce mode de fonctionnement, le module d'acquisition d'images thermiques (110) détermine à l'étape (206) de détection des objets dans la carte de profondeurs s'il existe une information de température qui indique la présence d'au moins un être humain dans la scène observée par le dispositif (101). Si de cette manière, aucun être humain 25 n'est détecté dans la scène observée, la suite de l'étape (206) de détection des objets dans la carte de profondeurs ainsi que l'étape (207) d'analyse de ces objets sont passées, de sorte que le système passe directement à l'étape (208) de détection de présence au sol. Dans un autre mode de fonctionnement, le module d'acquisition d'images thermiques 30 (110) relève à l'étape (207) d'analyse des objets détectés dans la carte de profondeurs la température de ces objets et détermine si elle correspond à la température d'un être 3037176 10 humain ou à la température de l'environnement. Le cas échéant, les objets dont la température ne correspond pas à celle d'un être humain sont supprimés. Le couplage de capteurs proposé permettant de discriminer les objets des personnes présentes dans la scène, il résout les problèmes de fausses alarmes liées aux objets déplacés, ainsi que les 5 problèmes de non détection dans le cas où la personne serait au sol en contact avec un objet détecté tel que sa hauteur soit supérieure au seuil de détection de présence au sol. Dans un autre mode de fonctionnement, le dispositif (101) peut être couplé avec un ou plusieurs autres dispositifs du même type, observant ou non la même scène que le 10 premier, sous un angle différent le cas échéant pour permettre d'étendre la zone sécurisée par exemple, et communiquant ou non avec ce premier dispositif. APPLICATION INDUSTRIELLE Le dispositif selon l'invention est particulièrement destiné à la détection de présence au 15 sol de personnes âgées ou dépendantes sur leur lieu de vie. Cependant, la présente invention n'est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés mais l'homme du métier saura y apporter toute variante conforme à son esprit. Par exemple, la présente invention peut être adaptée pour répondre à des 20 problématiques de détection de chute et de mesure d'activité, à des problématiques de dénombrement de personnes dans des sas sécurisés ou dans des files d'attente, ou encore à des problématiques de sécurisation, de surveillance et/ou de contrôle d'accès pour des zones sensibles.

Claims (9)

  1. REVENDICATIONS1) Procédé de détection de présence au sol d'une personne par analyse d'un flux de cartes de profondeurs acquises par un module d'acquisition de cartes de profondeurs, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - acquisition (201) de N (au moins une) cartes de profondeurs correspondant au champ de vue du module d'acquisition de cartes de profondeurs ; - calcul (202) d'une carte de profondeurs de référence par intégration des N cartes acquises à l'étape précédente, avec élimination des aberrations dues au module d'acquisition ; - calcul (203) du plan du sol dans la scène ; - détermination (204), d'un référentiel monde ayant le plan du sol comme altitude zéro ; - acquisition (205) d'une carte de profondeurs à une cadence donnée ; - détection (206) des objets par comparaison entre la carte acquise et la carte de référence ; - analyse (207, 208) des objets détectés, par estimation de la hauteur de leur point haut, de la hauteur de leur centre de gravité dans la carte de profondeurs et de leur surface projetée au sol ; - déclenchement d'une alarme (208, 209) si au moins un objet détecté vérifie que la hauteur de son point haut est inférieure à une hauteur donnée, que la hauteur de son centre de gravité dans la carte de profondeurs est inférieure à une deuxième hauteur donnée et que sa surface projetée au sol est supérieure à une surface donnée, pendant un temps supérieur à une durée donnée ; - réactualisation (211) de la carte de référence pour tenir compte des objets déplacés lorsqu'un critère de réactualisation donné (210) est atteint.
  2. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de détection des objets (206) est activée uniquement si l'une image acquise par un module d'acquisition d'images thermiques (110) comporte une information de température indiquant la présence d'au moins un être humain.
  3. 3) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de d'analyse des objets détectés (207) comprend en plus la suppression des objets par analyse de leur 3037176 12 signature thermique obtenue à partir d'une image acquise par un module d'acquisition d'images thermiques (110) qui observe la même scène que le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102).
  4. 4) Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce 5 que ladite étape (207) comprend une estimation du mouvement des objets détectés et un filtrage des objets dont le mouvement est principalement horizontal par rapport au plan du sol déterminé aux étapes (203, 204),
  5. 5) Produit programme d'ordinateur comprenant les instructions de programme adaptées pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des 10 revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur ou un microprocesseur.
  6. 6) Moyens de stockage lisible par ordinateur, caractérisés en ce qu'ils stockent un programme d'ordinateur comprenant les instructions pour mettre en oeuvre un procédé selon au moins une des revendications 1 à 4 lorsque ledit programme est 15 exécuté sur un ordinateur ou un microprocesseur.
  7. 7) Dispositif (101) de détection de présence au sol d'une personne par analyse d'un flux de cartes de profondeurs caractérisé en ce que le dispositif de détection comporte : - un moyen d'acquisition de N (au moins une) cartes de profondeurs 20 correspondant au champ de vue du module d'acquisition de cartes de profondeurs ; - un moyen de calcul d'une carte de profondeurs de référence par intégration des N cartes acquises à l'étape précédente, avec élimination des aberrations dues au moyen d'acquisition ; 25 - un moyen de calcul du plan du sol dans la scène ; - un moyen de détermination d'un référentiel monde ayant le plan du sol comme altitude zéro ; - un moyen d'acquisition d'une carte de profondeurs à une cadence donnée ; - un moyen de détection des objets par comparaison entre la carte acquise et la 30 carte de référence ; 3037176 13 - un moyen d'analyse des objets détectés, par estimation de la hauteur de leur point haut, de la hauteur de leur centre de gravité dans la carte de profondeurs et de leur surface projetée au sol ; - un moyen de déclenchement d'une alarme si au moins un objet détecté vérifie 5 que la hauteur de son point haut est inférieure à une hauteur donnée, que la hauteur de son centre de gravité dans la carte de profondeurs est inférieure à une deuxième hauteur donnée et que sa surface projetée au sol est supérieure à une surface donnée, pendant un temps supérieur à une durée donnée ; - un moyen de réactualisation de la carte de référence pour tenir compte des 10 objets déplacés lorsqu'un critère de réactualisation donné est atteint.
  8. 8) Dispositif (101) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend en plus un module d'acquisition d'images thermiques (110) et un moyen de suppression des objets par analyse de leur signature thermique obtenue à partir d'une image acquise par un module d'acquisition d'images thermiques (110) qui 15 observe la même scène que le module d'acquisition de cartes de profondeurs (102).
  9. 9) Système de détection de présence au sol d'une personne caractérisé en ce qu'il comprend au moins deux dispositifs (101) selon l'une des revendications 7 à 8.
FR1501177A 2015-06-05 2015-06-05 Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs Expired - Fee Related FR3037176B1 (fr)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1501177A FR3037176B1 (fr) 2015-06-05 2015-06-05 Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1501177 2015-06-05
FR1501177A FR3037176B1 (fr) 2015-06-05 2015-06-05 Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR3037176A1 true FR3037176A1 (fr) 2016-12-09
FR3037176B1 FR3037176B1 (fr) 2018-08-17

Family

ID=54478064

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1501177A Expired - Fee Related FR3037176B1 (fr) 2015-06-05 2015-06-05 Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs

Country Status (1)

Country Link
FR (1) FR3037176B1 (fr)

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALESSANDRO LEONE ET AL: "Detecting falls with 3D range camera in ambient assisted living applications: A preliminary study", MEDICAL ENGINEERING & PHYSICS, BUTTERWORTH-HEINEMANN, GB, vol. 33, no. 6, 5 February 2011 (2011-02-05), pages 770 - 781, XP028231474, ISSN: 1350-4533, [retrieved on 20110220], DOI: 10.1016/J.MEDENGPHY.2011.02.001 *
ALESSANDRO LEONE ET AL: "TOF Sensor Network for AAL Monitoring Services", PROCEDIA COMPUTER SCIENCE, vol. 19, 25 June 2013 (2013-06-25), AMSTERDAM, NL, pages 511 - 515, XP055260204, ISSN: 1877-0509, DOI: 10.1016/j.procs.2013.06.068 *
CAROLINE ROUGIER ET AL: "Fall Detection from Depth Map Video Sequences", 20 June 2011, TOWARD USEFUL SERVICES FOR ELDERLY AND PEOPLE WITH DISABILITIES, SPRINGER BERLIN HEIDELBERG, BERLIN, HEIDELBERG, PAGE(S) 121 - 128, ISBN: 978-3-642-21534-6, XP047022948 *
KEPSKI MICHAL ET AL: "Fall detection using ceiling-mounted 3D depth camera", 2014 INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION THEORY AND APPLICATIONS (VISAPP), SCITEPRESS, vol. 2, 5 January 2014 (2014-01-05), pages 640 - 647, XP032792170 *
KWOLEK BOGDAN ET AL: "Human fall detection on embedded platform using depth maps and wireless accelerometer", COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, ELSEVIER, AMSTERDAM, NL, vol. 117, no. 3, 2 October 2014 (2014-10-02), pages 489 - 501, XP029018719, ISSN: 0169-2607, DOI: 10.1016/J.CMPB.2014.09.005 *
SAMUELE GASPARRINI ET AL: "A Depth-Based Fall Detection System Using a Kinect Sensor", SENSORS, vol. 14, no. 2, 11 February 2014 (2014-02-11), pages 2756 - 2775, XP055260507, DOI: 10.3390/s140202756 *
STONE ERIK E ET AL: "Fall Detection in Homes of Older Adults Using the Microsoft Kinect", IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, vol. 19, no. 1, 1 January 2015 (2015-01-01), pages 290 - 301, XP011566723, ISSN: 2168-2194, [retrieved on 20141230], DOI: 10.1109/JBHI.2014.2312180 *
ZHANG ZHONG ET AL: "Evaluating Depth-Based Computer Vision Methods for Fall Detection under Occlusions", 8 December 2014, CORRECT SYSTEM DESIGN; [LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE; LECT.NOTES COMPUTER], SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING, CHAM, PAGE(S) 196 - 207, ISBN: 978-3-642-28871-5, ISSN: 0302-9743, XP047297200 *

Also Published As

Publication number Publication date
FR3037176B1 (fr) 2018-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9396400B1 (en) Computer-vision based security system using a depth camera
US9805266B2 (en) System and method for video content analysis using depth sensing
CA2884670C (fr) Systeme et procede pour generer un resume d'activites d'une personne
US9677986B1 (en) Airborne particle detection with user device
US8538080B2 (en) Flame identification method and device using image analyses in HSI color space
US10552675B2 (en) Method and apparatus for eye detection from glints
US10183843B2 (en) Monitoring of step rollers and maintenance mechanics of passenger conveyors
FR2624599A1 (fr) Procede et appareil de surveillance d'un objet mobile
FR2981561A1 (fr) Procede de detection d'activite a capteur de mouvements, dispositif et programme d'ordinateur correspondants
EP2307948B1 (fr) Dispositif interactif et procédé d'utilisation
CN107662875A (zh) 乘客运输机的梯级与梳齿板的啮合状态监检测
JP6629139B2 (ja) 制御装置、制御方法およびプログラム
WO2015027289A1 (fr) Procédé et appareil de détection oculaire à partir de points brillants
CN109767600A (zh) 一种可自动报警的ar眼镜及其实现方法
BE1025269B1 (fr) Dispositif et methode pour detecter qu’une personne alitee quitte son lit ou a chute.
FR3001074A1 (fr) Procede et dispositif de detection de chute par analyse d'images
FR2985070A1 (fr) Procede et systeme de detection de chutes de personnes
JP2011209794A (ja) 対象物認識システム及び該システムを利用する監視システム、見守りシステム
EP1656650B1 (fr) Procede et systeme pour detecter un corps dans une zone situee a proximite d une interface
JP2011198244A (ja) 対象物認識システム及び該システムを利用する監視システム、見守りシステム
FR3037176A1 (fr) Disposition de detection de presence de personne au sol par analyse d'un flux de cartes de profondeurs
Pathak et al. Fall detection for elderly people in homes using Kinect sensor
JP6124739B2 (ja) 画像センサ
CN113128268A (zh) 一种遗留物品检测方法及其装置
EP2329474B1 (fr) Procede et systeme de surveillance de scenes

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20161209

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 3

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 4

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 6

ST Notification of lapse

Effective date: 20220205