FR3059133B1 - Procede et systeme de detection d'un objet en relief dans un parking - Google Patents

Abstract

Procédé de détection d'un objet en relief (501) dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo (403) installées de façon répartie dans le parking et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411). Le procédé consiste à : - prendre des images vidéo respectives de la zone de chevauchement (411) à l'aide des caméras vidéo (403), - analyser les images vidéo prises pour détecter un objet en relief (501) dans les images vidéo prises, - analyser de façon externe aux caméras vidéo exclusivement à l'aide d'une unité de calcul différente des caméras vidéo (403, 405).

Description

Domaine de l’invention

La présente invention se rapporte à un procédé de détection d’un objet en relief dans un parking, par exemple un immeuble de parking, notamment dans un couloir de circulation d’un parking. L’invention a également pour objet un système de détection d’un objet en relief dans un parking, par exemple, un immeuble de parking et en particulier dans un couloir de circulation d’un parking.

Enfin, l’invention a pour objet un parking ainsi équipé et un programme d’ordinateur pour la mise en œuvre de ce procédé.

Etat de la technique

Le document DE 10 2015 201 209 Al décrit un système de voiturier pour conduire automatiquement un véhicule de la zone de dépose à l’emplacement de stationnement qui lui est attribué dans le parking. Le système connu comporte un système de surveillance de parking avec au moins une unité de capteur à emplacement fixe. Le système de surveillance de parking localise les véhicules circulant dans l’espace de parking.

But de l’invention

La présente invention a pour but de développer des moyens pour détecter efficacement un objet en relief dans un parking, par exemple, un immeuble de parking, notamment dans un couloir de circulation d’un parking.

Exposé et avantages de l’invention A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détection d’un objet en relief dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo installées de façon répartie dans le parking et dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, ce procédé comprenant les étapes suivantes consistant à prendre des images vidéo respectives de la zone de chevauchement à l’aide des caméras vidéo, analyser les images vidéo prises pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, analyser de façon externe aux caméras vidéo exclusivement à l’aide d’une unité de calcul différente des caméras vidéo.

Selon un autre développement, l’invention a pour objet un système de détection d’un objet en relief dans un parking, le système mettant en œuvre le procédé tel que défini ci-dessus pour détecter un objet en relief dans le parking.

Selon un autre développement, l’invention a pour objet un parking équipé d’un système de détection d’un objet en relief dans le parking.

Selon un autre développement, l’invention a pour objet un programme d’ordinateur avec un code programme pour la mise en œuvre du procédé de détection d’un objet en relief dans le parking lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, notamment avec un processeur, une caméra vidéo et le processeur d’une unité de calcul. L’invention repose sur l’analyse des images vidéo exclusivement externe aux caméras vidéo, c’est-à-dire exclusivement sur Tunité de calcul même. L’unité de calcul est notamment un élément distinct des caméras vidéo. L’unité de calcul n’est pas intégrée dans Tune des caméras vidéo. L’unité de calcul est un élément séparé, c’est-à-dire externe des caméras vidéo. L’unité de calcul et les caméras vidéo sont ainsi des éléments matériels différents. Il n’est pas prévu d’effectuer une analyse alternative ou supplémentaire des images vidéo prises à l’aide de Tune des caméras vidéo.

Il en résulte l’avantage que pour effectuer l’analyse on ne sollicite aucune capacité de calcul d’une caméra vidéo. En particulier, on a ainsi l’avantage technique de pouvoir remplacer des circuits anciens et en général de puissance plus faible (ancienne unité de calcul) pour l’analyse des images vidéo par un nouveau circuit (nouvelle unité de calcul) en général plus puissante, pour permettre une analyse encore plus rapide des images vidéo sans avoir à remplacer en même temps les caméras vidéo car l’analyse n’est pas effectuée par les caméras vidéo.

Les caméras vidéo d’un parking sont exposées aux intempéries ou aux atteintes par les personnes, ce qui influence négativement leur fonctionnement.

En revanche, Tunité de calcul se trouve dans un espace protégé qui évite que Tunité de calcul ne soit détériorée de sorte que Tunité de calcul peut fonctionner de manière fiable.

Cela garantit le fonctionnement fiable de Tunité de calcul se traduisant par des résultats fiables. L’analyse des images vidéo consiste également exclusivement en une analyse externe aux caméras vidéo pour les images vidéo à l’aide d’une ou plusieurs unités de calcul.

Il en résulte l’avantage d’un concept de détection efficace d’un objet en relief qui se trouverait dans le parking ou on réduit les fausses alarmes, ce qui se répercute avantageusement sur l’efficacité du fonctionnement du parking et permet, par exemple, le fonctionnement efficace de véhicules circulant sans conducteur dans le parking.

On pourra détecter efficacement des objets pour éviter la collision d’un véhicule avec un tel objet. L’expression « au moins une unité de calcul » englobe notamment les formules suivantes « exclusivement une unité de calcul » « précisément une unité de calcul » « plusieurs unités de calcul ». Cela signifie notamment que l’analyse est effectuée dans une et en particulier exclusivement une ou plusieurs unités de calcul. L’analyse est ainsi effectuée à l’aide d’une ou plusieurs unités de calcul.

Pour faire l’analyse, l’unité de calcul a un processeur pour analyser les images vidéo prises et détecter un objet en relief dans les images vidéo prises. Le processeur de l’unité de calcul exécute un programme de traitement d’images vidéo.

Le processeur de l’unité de calcul exécute un programme de traitement d’images vidéo. L’unité de calcul est, selon sa forme de réalisation, une partie d’une infrastructure Cloud. L’unité de calcul est réalisée comme installation de traitement de données. Les réalisations faites en liaison avec une unité de calcul représentent, de façon analogue, plusieurs unités de calcul et réciproquement.

Un parking selon la présente description est notamment un emplacement de stationnement pour des véhicules. Le parking est, par exemple, un immeuble de stationnement ou un garage de stationnement. L’objet à détecter se trouve, par exemple, dans le couloir de circulation du parking.

Un objet en relief est un objet dont la hauteur par rapport au sol du parking est d’au moins 10 cm. L’objet en relief est, par exemple, posé sur le sol du parking, en particulier sur la chaussée de circulation ou dans une zone de circulation, c’est-à-dire, par exemple, dans un couloir de circulation du parking. L’objet en relief est ainsi, par exemple, dans le couloir de circulation du parking.

Selon une forme de réalisation, pour détecter un objet en relief, on traite comme suit les images vidéo prises pour l’analyse : rectification des images vidéo prises, comparaison des images vidéo rectifiées respectives, entre elles pour déceler une différence dans les zones de chevauchement prises, et détecter l’objet en relief en se fondant sur la comparaison.

Avant de comparer les images vidéo, il est notamment prévu de transformer les images vidéo dans un système de coordonnées commun, déterminé, par exemple selon une perspective aérienne, c’est-à-dire rectifier les images. Les images vidéo rectifiées sont ensuite comparées les unes aux autres.

Si toutes les images rectifiées de la zone de chevauchement ne présentent pas de différence, c’est-à-dire si elles sont égales ou identiques ou ont des différences qui sont inférieures à un maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie, cela permet de supposer qu’il n’y a pas d’objet en relief dans l’axe de visée respective entre la zone de chevauchement et la caméra vidéo. Mais si un objet en relief se trouve sur l’un des axes de visée entre la zone de chevauchement et l’une des caméras vidéo, cette caméra vidéo ne verra pas la même image que les autres caméras vidéo. L’image vidéo rectifiée correspondante différera ainsi de l’image vidéo rectifiée des autres caméras vidéo d’une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie. Cela permet de détecter efficacement un objet en relief.

Rectifier les images vidéo prises consiste notamment à transformer les images vidéo en perspective aérienne. Cela signifie notamment que les images vidéo prises sont transformées, par exemple, selon la perspective aérienne, ce qui permet alors avantageusement de les comparer d’une manière particulièrement efficace.

Les formules telles que « même information d’image » ou « information d’image identique » ou « mêmes images vidéo » ou « images vidéo identiques » au sens de la présente description comprennent notamment le cas selon lequel les informations d’image ou les images vidéo respectives diffèrent d’au moins une valeur de tolérance prédéfinie. Seules les différences supérieures à une valeur de tolérance prédéfinie se traduisent par la détection d’un objet. Cela signifie ainsi notamment que de faibles différences de luminosité et/ou d’information de couleur sont autorisées pour constater que l’information d’image ou les images vidéo sont égales ou identiques aussi longtemps que les différences sont inférieures à une valeur de tolérance prédéfinie.

Cela signifie notamment que, par exemple, on détecte un objet en relief que si les images vidéo diffèrent d’une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie. Cela signifie notamment que Ton détecte seulement un objet en relief si, par exemple, une zone de chevauchement diffère des autres zones de chevauchement d’une différence supérieure à la valeur de tolérance prédéfinie.

Selon une forme de réalisation, en cas de plusieurs unités de calcul, l’analyse consiste à ce que plusieurs unités de calcul analysent indépendamment Tune de l’autre les multiples images vidéo. Il en résulte, par exemple, l’avantage technique de bénéficier de l’efficacité d’une redondance.

Selon une forme de réalisation, le résultat respectif des analyses indépendantes entre elles est comparé pour une vérification. Il en résulte l’avantage de pouvoir détecter efficacement une unité de calcul produisant des résultats erronés.

Selon un exemple de réalisation, si en fonction de la comparaison on constate que Tune des unités de calcul a fourni un résultat défectueux. On coupe cette unité de calcul ou on ne l’utilise plus pour effectuer l’analyse de détection d’un objet en relief.

Ainsi, toute unité de calcul à fonctionnement défectueux n’aura pas d’influence négative sur la détection d’un objet en relief.

Selon un autre développement, en cas de plusieurs unités de calcul, l’analyse des images vidéo se fera en parallèle sur plusieurs unités de calcul.

Ainsi, on utilisera plus efficacement les unités de calcul. Il en résulte, par exemple, l’avantage technique d’une analyse efficace et rapide.

Le résultat de l’analyse au sens de la description indique notamment si un objet en relief a été détecté ou non dans les images vidéo prises.

Selon une forme de réalisation, dans l’emplacement de stationnement on a réparti dans l’espace un ensemble de caméras vidéo et au moins deux caméras vidéo de l’ensemble des caméras sont choisies pour servir de caméra vidéo dont les plages de visée se chevauchent dans une zone de chevauchement.

Selon cette forme de réalisation, il est également prévu de répartir plus de deux caméras vidéo dans l’espace du parking. En particulier, on saura quelle caméra vidéo est associée à quelle zone de parking. Pour saisir une zone du parking il est prévu de sélectionner au moins deux caméras vidéo parmi les ensembles de caméras, ces deux caméras ayant une zone commune en forme de zone de chevauchement.

Les caméras vidéo sélectionnées prennent non seulement les images vidéo de la zone de chevauchement qui sont exclusivement analysées par l’unité de calcul pour détecter un objet en saillie. Le choix d’au moins deux caméras vidéo ayant une zone commune (ici la zone de chevauchement) permet notamment une détection fiable et robuste d’un objet en relief. Ainsi, on a l’avantage de pouvoir détecter efficacement tout objet en relief dans le parking.

En particulier, l’utilisation d’au moins deux caméras vidéo différentes produit un effet de redondance. Cela permet de compenser notamment les erreurs d’une caméra vidéo par l’autre caméra vidéo.

Ainsi, on a l’avantage de réduire ou d’éviter les fausses alarmes, ce qui se traduit par un fonctionnement plus efficace du parking et permet en particulier le fonctionnement efficace de véhicule circulant sans conducteur dans le parking.

Ainsi, les objets seront détectés efficacement évitant toute collision avec un tel objet. L’expression « au moins deux caméras vidéo » signifie selon la forme de réalisation qu’il y aura au moins trois caméras vidéo.

Selon une forme de réalisation, les caméras vidéo et l’unité de calcul communiquent par des liaisons sans câble et/ou sans être reliées par des câbles. En particulier, les caméras vidéo ou l’unité de calcul sont reliés en technique de communication par un réseau de communication.

Un réseau de communication est, par exemple, un réseau WLAN et/ou un réseau de téléphone mobile. Une communication sans câble comprend, par exemple, une communication selon l’une des techniques de communication sans câble, par exemple WLAN et/ou des téléphones mobiles.

Le réseau de communication est, par exemple, un réseau Ethernet et/ou un bus de communication. Une communication par câble comprend, par exemple, une communication en technique de communication par câble tels que Ethernet et/ou la technique de communication par bus.

Selon une forme de réalisation, les caméras vidéo ou l’unité de calcul communiquent entre elles pour envoyer les images vidéo respectivement prises à l’unité de calcul qui analyse les images de façon externe aux caméras vidéo.

Il en résulte l’avantage que les images vidéo prises seront fournies plus efficacement à l’unité de calcul pour effectuer cette analyse vidéo externe.

Selon un développement, le résultat de l’analyse est envoyé au serveur du gestionnaire du parking par un réseau de communication. Il en résulte, par exemple, l’avantage technique que le serveur de gestion du parking peut gérer efficacement le parking en se fondant sur le résultat.

Selon une forme de réalisation, dans le cas de plus de deux caméras vidéo dont les zones de vision respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne au moins deux caméras vidéo parmi les plus de deux caméras vidéo par une sélection supplémentaire avec une ou plusieurs caméras vidéo. On a ainsi l’avantage de compenser efficacement les défauts statiques.

Selon une autre forme de réalisation, en cas de plus de deux caméras vidéo dont la plage de vision respective se chevauche dans la plage de chevauchement, la sélection d’au moins deux caméras vidéo dans l’ensemble de plus de deux caméras vidéo, la sélection d’une ou plusieurs caméras vidéo de l’ensemble de plus de deux caméras vidéo et dont la plage de vision moyenne respective qui comprend le centre de la plage de vision respective est entouré par la zone de chevauchement.

Ainsi, on a l’avantage technique que les défauts d’image des objectifs des caméras vidéo qui se produisent en général dans la zone marginale des objectifs ne fausse ni ne complique l’analyse des images vidéo.

Selon un autre développement, dans le cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée respective se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne au moins deux caméras vidéo parmi l’ensemble de plus de deux caméras vidéo, ce qui consiste à sélectionner parmi plusieurs caméras vidéo, deux caméras qui sont directement voisines. Il en résulte l’avantage technique de saisir efficacement la zone de chevauchement.

Selon un autre développement, en cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d’au moins deux caméras vidéo parmi plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner plusieurs caméras vidéo parmi l’ensemble des caméras vidéo avec une plage de chevauchement qui est issue des côtés opposés.

On a ainsi l’avantage que des objets en saillies puissent être saisis dans des perspectives différentes pour les détecter efficacement par l’analyse.

Selon un autre développement, en cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d’au moins deux caméras vidéo parmi plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo de cet ensemble supérieur à deux caméras vidéo et qui ont une certaine résolution minimale et/ou un certain temps de traitement des images vidéo reçues, ce qui a l’avantage de saisir efficacement la zone de chevauchement et de pouvoir effectuer efficacement l’analyse.

Selon un autre développement, en cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, la sélection d’au moins deux caméras vidéo parmi l’ensemble de plus de deux caméras vidéo consiste à sélectionner ou une plusieurs caméras vidéo parmi cet ensemble de deux caméras vidéo et qui calibrés en option de façon différente.

Il en résulte l’avantage que la zone de chevauchement sera saisie efficacement et permet une analyse efficace.

Selon une forme de réalisation, en cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne au moins deux caméras vidéo dans l’ensemble de plus de deux caméras vidéo, cette sélection consistant à sélectionner une ou plusieurs caméras vidéo de cet ensemble de plus de deux caméras vidéo et dont les images vidéo sont analysées dans un temps minimum prédéfini, ce qui a l’avantage d’une analyse efficace et rapide.

Selon un autre développement, en cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de saisie respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, on choisit exactement deux caméras vidéo de cet ensemble de plus de deux caméras.

Il en résulte l’avantage de saisir efficacement la zone de chevauchement et de pouvoir effectuer efficacement et rapidement l’analyse dans la mesure où l’on analyse seulement les images vidéo de deux caméras vidéo par comparaison à l’analyse d’images vidéo de plus de deux caméras.

Selon une forme de réalisation, dans le cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne tout d’abord toutes les caméras vidéo de cet ensemble de plus de deux caméras vidéo et en se fondant sur les images vidéo des caméras vidéo sélectionnées en premier lieu, on analyse les images vidéo reçues pour obtenir un résultat correct et alors pour cette zone de chevauchement on sélectionne seulement les caméras vidéo parmi celles dont les images vidéo étaient la base d’une analyse et on fournit un résultat correct.

Cette solution a, par exemple, l’avantage technique de pouvoir former efficacement les caméras vidéo qui conviennent le mieux pour détecter, de manière sécurisée et fiable, un objet en relief dans une certaine zone du parking.

Selon une forme de réalisation, dans le cas de plus de deux caméras vidéo dont les plages de vision respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement, on sélectionne toutes les caméras de cet ensemble de plus de deux caméras vidéo.

Il en résulte l’avantage de pouvoir saisir efficacement la zone de chevauchement aboutissant à une redondance poussée et ainsi à une réduction correspondante et notamment une réduction des erreurs au minimum.

Selon une autre forme de réalisation, si dans le cadre de l’analyse on a obtenu un résultat intermédiaire correct avec une probabilité minimale prédéfinie, on arrête l’analyse indépendamment de ce que toutes les images vidéo sont ou non déjà analysées de sorte que l’analyse sera arrêtée même si toutes les images vidéo n’ont pas encore été analysées.

Il en résulte, par exemple, l’avantage technique d’effectuer efficacement l’analyse et de pouvoir réduire efficacement la charge d’analyse appliquée au processeur.

Selon une forme de réalisation, les images vidéo respectives des caméras sont analysées successivement, c’est-à-dire non en parallèle et on fixe un critère d’arrêt selon lequel on arrête l’analyse des images vidéo même si toutes les images vidéo n’ont pas encore été analysées.

Le critère d’arrêt est, par exemple, celui consistant à ce qu’après x (valeur réglable) analyses des images vidéo respectives, on aura déterminé les caméras vidéo sélectionnées y (valeur réglable) fois le résultat intermédiaire qui est correct selon une probabilité minimale prédéfinie, on arrête l’analyse des images vidéo respectives des autres caméras. Cette analyse est interrompue prématurément lorsque le critère d’arrêt est satisfait.

Cela s’applique, par exemple, toujours pour une position (représentée par exemple par un pixel dans l’image vidéo et/ou la plus petite unité physique que l’on peut résoudre, (par exemple 1 cm x 1 cm et/ou pour une zone cohérente (par exemple 5 pixels x 5 pixels et/ou 5 cm x 5 cm). Si, par exemple, dans une zone (par exemple x pixels par x pixels ou en centimètres, c’est-à-dire x cm par x cm) des images vidéo respectives, les zones d’images sont « identiques » ou « non identiques » (critère de coupure) alors on arrête. Ce critère d’arrêt peut s’appliquer à des zones très différentes. Plus la zone est petite et plus le résultat sera précis, mais le calcul est plus important. Cela signifie qu’une certaine zone (x pixels par x pixels ou x cm par x cm) dans les images vidéo (en indiquant la zone en pixels) ou dans le monde réel (indication en centimètres est fixée, et si les analyses respectives de ces zones dans les images vidéo donnent un résultat équivalent (résultat égal ou non égal, c’est-à-dire différent) on arrête l’analyse et on ne la poursuit pas.

Le nombre et la sélection des différentes vues correspondant aux caméras vidéo est, par exemple, différente pour chaque position.

Selon une forme de réalisation, on détermine une première fois quelle caméra vidéo aura pris quelle zone du parking et le résultat de cette première détermination sera vérifié par la répétition de la détermination pour savoir quelle caméra vidéo prend quelle zone du parking.

On a ainsi, par exemple, l’avantage technique de pouvoir saisir efficacement la zone de chevauchement. Il en résulte l’avantage de pouvoir reconnaître efficacement les modifications des positions des caméras vidéo et de les prendre en compte. Ainsi, par exemple, on a l’avantage technique de pouvoir gérer efficacement les tolérances de fabrication des caméras vidéo, tolérances qui se traduisent par exemple, par une modification de la position du champ de vision.

Selon une forme de réalisation, on vérifie le résultat de la première détermination avant chaque analyse d’image vidéo prise pour au moins celle des caméras vidéo dont les images vidéo doivent être analysées.

Ainsi, à titre d’exemple, on a l’avantage technique de pouvoir éviter efficacement que les variations des positions des caméras vidéo ne faussent l’analyse ou ne la complique.

Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est éclairée différemment par rapport à au moins une caméra vidéo par comparaison aux autres caméras vidéo.

Il en résulte l’avantage de pouvoir détecter efficacement un objet. En effet, dans la mesure où un côté de l’objet est éclairé de préférence à l’autre côté de l’objet, cela permet de détecter, d’une manière particulièrement facile et efficace les différences entre les images vidéo prises.

Le fait que la zone de chevauchement soit éclairée différemment par rapport à au moins une caméra vidéo par comparaison aux autres caméras vidéo signifie qu’une source lumineuse est installée dans l’emplacement de stationnement qui éclaire la zone de chevauchement à partir de la direction d’au moins une caméra vidéo. A partir des directions des autres caméras vidéo on a, par exemple, aucun éclairage, c’est-à-dire qu’il n’y a pas d’autre source lumineuse ou encore qu’on a des éclairages différents, par exemple, des sources lumineuses fonctionnant avec des intensités lumineuses différentes.

Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement comprend une zone de circulation pour les véhicules.

Il en résulte l’avantage technique de pouvoir surveiller efficacement cette zone de circulation.

Selon une forme de réalisation, la comparaison consiste à comparer la luminosité respective des images vidéo réduites pour reconnaître comme différence les différences de luminosité.

Il en résulte notamment l’avantage technique de pouvoir déceler efficacement les différences des zones de chevauchement prises en vue.

Selon une autre forme de réalisation, le parking est conçu ou réalisé pour appliquer le procédé de détection d’un objet en saillie qui se trouve dans l’emplacement de stationnement.

Selon une forme de réalisation, le procédé de détection d’un objet en relief qui se trouve dans le parking est détecté à l’aide du système de détection d’un objet en relief se trouvant dans le parking.

Les fonctionnalités techniques du système découlent de façon analogue des fonctionnalités techniques du procédé et réciproquement.

Cela signifie notamment que des caractéristiques du système découlent des caractéristiques du procédé et réciproquement.

Selon une autre forme de réalisation, au moins n caméras vidéo sont prévues, n étant supérieur ou égal à 3.

Selon une forme de réalisation, il est prévu une installation d’éclairage. L’installation d’éclairage éclaire différemment la zone de chevauchement par rapport à au moins une caméra vidéo pour comparer aux autres caméras vidéo. L’installation d’éclairage comporte, par exemple, une ou plusieurs sources lumineuses réparties dans le parking. Les sources lumineuses, sont, par exemple, installées pour éclairer dans des directions différentes la zone de chevauchement.

Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est éclairée à la manière d’un point d’une direction préférentielle, par exemple, par une installation d’éclairage.

Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est éclairée à partir d’une seule direction.

Les sources lumineuses, sont, par exemple installées au plafond ou sur une colonne ou au mur et de manière générale, à un élément d’infrastructure du parking.

Selon une forme de réalisation, on utilise au moins n caméra vidéo, n étant >3.

Selon une forme de réalisation, une zone de chevauchement est surveillée précisément par trois ou précisément par quatre caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement.

Selon une forme de réalisation, on a plusieurs caméras vidéo dont les plages de visée respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement. Cela signifie également notamment que plusieurs zones de chevauchement sont saisies à l’aide de plusieurs caméras vidéo, c’est-à-dire notamment qu’elles sont surveillées.

Selon une forme de réalisation, une ou plusieurs ou toutes les caméras vidéo sont installées à une hauteur d’au moins 2 m, notamment 2,50 m par rapport au sol du parking. Il en résulte l’avantage de permettre une prise de vue efficace de la zone de chevauchement.

Selon une forme de réalisation, en cas de plusieurs unités de calcul, celle ou celles des unités de calcul qui effectue(nt) l’analyse externe aux caméras vidéo, sont sélectionnées en fonction d’un ou plusieurs critères de traitement.

Il en résulte l’avantage de pouvoir sélectionner efficacement les unités de calcul pour l’analyse.

Selon une forme de réalisation, le ou les critères de traitement sont choisis dans le groupe suivant de critères de traitement : la capacité de calcul respective des unités de calcul, la charge de mémoire respective des unités de calcul, la largeur de bande de transmission vers les unités de calcul, la consommation de courant respective des unités de calcul, la puissance de calcul respective des unités de calcul, la vitesse de calcul respective des unités de calcul, le mode de fonctionnement actuel respectif des unités de calcul. Il en résulte, par exemple, l’avantage technique de pouvoir sélectionner efficacement les unités de calcul.

Selon une forme de réalisation, le critère de traitement est comparé à un seuil de critères de traitement, prédéfini, l’unité de calcul ou les unités de calcul étant sélectionnées en fonction d’un résultat de comparaison. Par exemple, on sélectionne seulement les unités de calcul dont la capacité de calcul est supérieure ou égale à un seuil de capacité de calcul.

On sélectionne, par exemple, seulement les unités de calcul dont la charge de mémoire est inférieure ou égale au seuil de charge de mémoire. Par exemple, on sélectionne seulement les unités de calcul dont la largeur de bande de transmission est supérieure ou égale à un seuil de largeur de bande de transmission. Par exemple, on ne sélectionne que les unités de calcul dont la consommation électrique respective est inférieure ou inférieure et égale au seuil de consommation de courant. Par exemple, on ne sélectionne que les unités de calcul dont la puissance de calcul respective est supérieure ou supérieure et égale au seuil de la puissance de calcul. A titre d’exemple, on sélectionne seulement les unités de calcul dont la vitesse de calcul est supérieure ou égale à un seuil de vitesse de calcul.

Par exemple, on ne sélectionne que les unités de calcul dont le mode de fonctionnement actuel correspond à un mode de fonctionnement activé. Un mode de fonctionnement activé n’est pas un mode d’attente.

Dessins

La présente invention sera décrite ci-après, de manière plus détaillée, à l’aide d’exemples de réalisation d’un procédé et d’un système de détection d’un objet en relief dans un parking, représenté dans les dessins annexés dans lesquels : la figure 1 montre un ordinogramme d’un procédé de détection d’un objet en relief dans un parking, la figure 2 montre un système de détection d’un objet en relief dans un parking, la figure 3 montre un premier parking, la figure 4 montre deux caméras vidéo qui surveillent le sol d’un parking, et la figure 5 montre deux caméras vidéo de la figure 4 à la saisie d’un objet en relief, et la figure 6 montre un second parking.

Dans la description suivante on utilisera les mêmes références pour désigner les mêmes éléments.

Description de modes de réalisation

La figure 1 montre un ordinogramme d’un procédé de détection d’un objet en relief dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo réparties dans l’espace du parking et dont les plages de visée respective se chevauchent dans une zone de chevauchement.

Le procédé comprend les étapes suivantes : prise de vue 101 d’images vidéo de la zone de chevauchement à l’aide des caméras vidéo, analyse 103 des images vidéo prises pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, l’analyse 103 étant faite exclusivement à l’aide d’au moins une unité de calcul externe aux caméras vidéo et qui est différente des caméras vidéo.

Un objet en relief détecté se classe, par exemple, comme suit : véhicule, piéton, cycliste, animal, poussette, autre obstacle.

La figure 2 montre un système 201 de détection d’un objet en relief qui se trouve dans un parking. Le système 201 applique le procédé de détection d’un objet en relief qui se trouve dans un parking.

Le système 201 comporte, par exemple, un ensemble de caméras vidéo 203 réparties dans l’espace du parking pour prendre des images vidéo.

Le système 201 comporte en outre une unité de calcul 205 différente des caméras vidéo 203, ce qui signifie notamment que l’unité de calcul 205 n’est pas intégrée dans Tune des caméras vidéo 203, mais est externe à celle-ci, c’est-à-dire séparée des caméras vidéo 203. L’unité de calcul 205 comporte un processeur 207 pour analyser de manière externe aux caméras vidéo, les images vidéo prises, pour détecter un objet en relief contenu dans les images vidéo prises.

La caméra vidéo 203 envoie ces images vidéo reçues, par exemple, par un réseau de communication à Tunité de calcul 205.

La caméra vidéo 203 n’analyse pas les images vidéo prises pour détecter un objet en relief. L’analyse des images vidéo prises pour détecter un objet en relief est faite exclusivement par Tunité de calcul 205. A titre d’exemple, plusieurs unités de calcul sont prévues de sorte que l’analyse des images vidéo reçues peut se mettre en parallèle avec plusieurs unités de recherche.

Le système 201 est notamment réalisé pour exécuter les étapes suivantes consistant à : sélectionner au moins deux caméras vidéo 203 parmi un ensemble de caméras vidéo 203 dont les plages de visée respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, prendre une image vidéo respective de la zone de chevauchement à l’aide des caméras vidéo 203 sélectionnées, exclusivement analyser les images vidéo prises de manière externe aux caméras vidéo à l’aide du processeur 207 pour détecter un objet caché dans les images vidéo prises.

Selon une forme de réalisation, le système 201 a plusieurs unités de calcul. Les réalisations faites en liaison avec une unité de calcul s’appliquent de façon analogue dans le cas de plusieurs unités de calcul et réciproquement.

Il est prévu de faire l’analyse des images vidéo prises exclusivement avec l’unité de calcul externe 205. Il est explicitement exclu que l’analyse se fasse à l’aide des caméras vidéo 203. L’unité de calcul 207 peut également être appelée installation de traitement de données.

La figure 3 montre un parking 301.

Le parking 301 est équipé du système 201 de la figure 2.

Il convient de remarquer ici que, certes les éléments caractéristiques des figures 2 et 3 sont reliés par des traits. Mais cela ne signifie pas que les différents éléments sont reliés par des câbles. Les différents éléments sont reliés selon un mode de réalisation, à l’aide d’un réseau de communication. Le réseau de communication est, par exemple, un réseau de communication sans fil et/ou un réseau de communication par fil. Les différents éléments peuvent ainsi communiquer entre eux sans fil, ou avec fil.

La figure 4 montre une première caméra vidéo 403 et une seconde caméra vidéo 405 qui surveille le sol 401 d’un parking. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont, par exemple, fixées au plafond non représenté.

La première caméra vidéo 403 a une première plage de visée 407. La seconde caméra vidéo 405 a une seconde plage de visée 409. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont installées pour que les deux plages de visée 407, 409 se chevauchent dans la zone de chevauchement 411. Cette zone de chevauchement 411 fait partie du fond 401.

Immédiatement à gauche à côté de la seconde caméra vidéo 405 on a une source lumineuse 413 qui éclaire la zone de chevauchement 411 en direction de la seconde caméra vidéo 405.

Il n’y a pas d’objet en relief sur le sol 401. Cela signifie également que les deux caméras vidéo 403, 405 voient ou saisissent la même zone de chevauchement 411. Cela signifie également que les deux caméras vidéo 403, 405 détectent ou voient la même information d’image de la zone de chevauchement 411.

Les deux caméras vidéo 403, 405 prennent chacune des images vidéo de la zone de chevauchement 411 ; ces images vidéo sont ensuite rectifiées. S’il n’y a pas d’objet en relief entre la zone de chevauchement 411 et la caméra vidéo 403 ou la caméra vidéo 405, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas l’une de l’autre, du moins elles ne diffèrent pas au-delà d’une plage de tolérance prédéfinie (valeur de tolérance prédéfinie). Dans ce cas on ne détecte aucune différence de sorte que l’on ne détecte pas de manière correspondante un objet en relief.

La zone de chevauchement 411 se trouve, par exemple, dans une zone de circulation du parking. Cela signifie également, par exemple, que des véhicules circulent sur la zone de chevauchement 411.

La figure 5 montre les deux caméras vidéo 403, 405 saisissant un objet en relief 501. L’objet en relief 501 présente des côtés opposés 503, 505 : le côté 503 sera appelé ci-après côté droit (selon l’orientation de la feuille du dessin). Le côté 505 sera appelé ci-après côté gauche (selon l’orientation de la feuille de la figure).

En général, les objets en relief ont des aspects différents selon les côtés différents. Cela signifie également que l’objet en relief 501 a un aspect du côté gauche 503 qui est différent de celui du côté gauche 505. L’objet en relief 501 est sur le sol 401. L’objet en relief 501 se trouve entre la zone de chevauchement 411 et les deux caméras vidéo 403, 405.

La première caméra vidéo 403 saisit le côté gauche 505 de l’objet en relief 501. La seconde caméra vidéo 405 saisit le côté droit 503 de l’objet en relief 501.

Dans ce cas, les images vidéo rectifiées, respectives diffèrent et permettent de détecter une différence. Cela signifie que l’objet en relief 501 sera détecté. Les différences dépassent ici la valeur de tolérance prédéfinie.

Avec une source lumineuse 413 on éclaire plus fortement le côté droit 503 que le côté gauche 505, ce qui donne l’avantage que les images vidéo prises et rectifiées diffèrent par leur luminosité. Les différences de luminosité se détectent efficacement, ce qui permet de déceler la différence et permet de détecter efficacement l’objet en relief 501. L’objet en relief 501 est, par exemple, un véhicule qui circule sur le sol 401 du parking. Les côtés 503, 505 sont, par exemple, l’avant et l’arrière du véhicule ou son côté droit et son côté gauche.

Si un objet non en relief, c’est-à-dire un objet bidimensionnel ou plat est sur le sol 401, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas en général dans la plage de tolérance prédéfinie. Un tel objet bidimensionnel est, par exemple, une feuille de papier ou de végétation. Sur le plan de la sécurité, il importe peu que dans ce cas un objet qui n’est pas un objet en relief se trouve sur le sol 401 et qui, le cas échéant, à cause du manque de différence (les différences sont inférieures ou inférieures égales à la tolérance prédéfinie) ne seront pas détectées dans les images vidéo rectifiées et n’ont pas d’importance car de tels objets sans relief peuvent être passés en général sans difficulté par les véhicules. Les véhicules peuvent passer sur une feuille de papier ou une feuille de végétation sans que cela ne constitue une situation de risque ou de collision, contrairement au cas d’un objet en relief qui est, par exemple, un piéton ou un cycliste ou un animal ou un véhicule. De tels objets ne doivent pas entrer en collision avec le véhicule.

Les caméras vidéo 403, 405 prennent des images vidéo qui sont analysées selon les indications précédentes pour détecter un objet en relief dans les images vidéo.

Le concept selon l’invention repose sur le fait que l’analyse des images vidéo est effectuée exclusivement par une unité de calcul externe. Les caméras vidéo envoient ainsi les images vidéo prises à Tunité de calcul. L’envoi consiste, par exemple, à envoyer les images vidéo par un réseau de communication qui est un réseau sans fil et/ou un réseau de communication avec câble. L’information de la détection d’un objet est, par exemple, envoyée au système de gestion du parking qui comporte un serveur de gestion. Le système de gestion du parking utilise cette information pour planifier ou gérer le fonctionnement du parking. Le système de gestion du parking gère ainsi le parking en se fondant sur cette information.

Cette information est, par exemple, utilisée pour la télécommande d’un véhicule qui se trouve dans le parking. Cela signifie que le système de gestion du parking s’appuie sur le ou les objets détectés pour télécommander un véhicule dans le parking.

Cette information est, par exemple, transmise par un réseau de communication sans fil au véhicule circulant en mode autonome dans le parking. L’invention est fondée ainsi en particulier sur l’idée d’utiliser plusieurs caméras vidéo réparties dans le parking qui est, par exemple, un immeuble de parkings ou un garage, la répartition étant telle que tout point d’une zone de circulation soit vue ou saisie ou surveillée par au moins deux et par exemple au moins trois caméras vidéo. Cela signifie également que les plages de visée respectives se chevauchent dans des zones de chevauchement et ces zones de chevauchement couvrent la zone de circulation. Les images vidéo prises sont, par exemple, rectifiées avant leur comparaison.

Les images vidéo rectifiées fournies par les caméras vidéo sont comparées entre elles, par exemple, à l’aide d’un algorithme de traitement d’images appliqué par le processeur de l’unité de calcul. Il est prévu que si toutes les caméras vidéo fournissent dans la plage de circulation, la même information d’image pour un endroit déterminé ou un point déterminé, cela signifie qu’il n’y a pas d’objet dans la direction de visée respective entre l’emplacement déterminé et les caméras vidéo. Cela signifie qu’aucun objet n’est détecté. Si toutefois, selon une forme de réalisation, l’information d’image d’une caméra vidéo diffère à cet endroit de celle des autres caméras vidéo, il est clair qu’un objet en relief se trouve dans la direction du faisceau de cette caméra vidéo et qu’ainsi on détecte un objet.

Les expressions « même information d’image » ou « information d’image identique » dans le sens de la présente description englobe notamment le cas dans lequel les informations d’image diffèrent au maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie. Ce ne sont que des différences supérieures à cette valeur de tolérance prédéfinie que l’on a la détection d’un objet. Cela signifie également que de faibles différences de luminosité et/ou d’information de couleurs sont acceptables pour conclure que l’information d’image est la même ou identique dans la mesure où les différences sont inférieures à la valeur de tolérance prédéfinie.

Cela signifie également notamment que l’on prédéfinit, par exemple, une tolérance pour distinguer les images vidéo rectifier sans que cela ne corresponde à la détection d’un objet en relief. Ce n’est que si les différences sont supérieures à la tolérance ou valeurs de tolérances prédéfinies que l’on détecte un objet en relief.

Cela signifie notamment que, selon une forme de réalisation, que l’on détecte seulement un objet si les différences des images vidéo rectifiées sont supérieures à une tolérance prédéfinie ou à une valeur de tolérance prédéfinie.

Le concept selon l’invention est, notamment, et de façon avantageuse, son modèle pour les objets à détecter. L’algorithme utilise, par exemple, seulement l’information d’un modèle du parking, c’est-à-dire l’endroit de la zone de circulation avec les surfaces limitant le parking (par exemple le sol, les murs ou les colonnes).

Il est, par exemple, prévu qu’un véhicule circulant en mode autonome ou télécommandé dans le parking se déplace sur des surfaces préalablement fixées, c’est-à-dire la zone de circulation. Les caméras vidéo sont installées pour que leurs zones de visibilité se chevauchent dans la zone de circulation. Ce chevauchement est choisi pour que chaque point des surfaces limite (par exemple le sol et les murs) de la zone de circulation soit vu ou surveillé par au moins trois caméras vidéo. En particulier, la disposition est choisie pour que tout point de la surface limite puisse être considéré ou surveillé selon les perspectives différentes.

Cela signifie notamment que la zone de chevauchement est prise par les caméras vidéo dans des directions différentes. A partir de chaque point séparé de la surface limite on peut suivre les directions de visée de par exemple trois caméras vidéo qui voient ce point. Dans la mesure où Ton n’a plus de caméra vidéo, il est, par exemple, prévu de sélectionner des perspectives, si possible différentes pour plus de caméras que trois caméras vidéo.

Si aucun objet en relief ne se trouve dans la direction de visée des caméras vidéo vers ce point, toutes les caméras voient la même information d’image ou les informations d’images qui s’étendent au maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie pour la surface limite (voir figure 4).

Si, par exemple, la luminosité ou la couleur de la surface du sol, par exemple, avec un sol rendu humide, cela ne perturbe pas la détection de la surface limite dans la mesure où toutes les caméras vidéo voient la même luminosité ou couleur modifiée. Si, par exemple, un objet bidimensionnel telle qu’une feuille de papier ou de végétation se trouve sur le sol, elle ne sera pas détectée comme élément en relief selon le concept de l’invention, car toutes les caméras vidéo fourniront la même information d’images ou information d’images respective qui se distinguent au maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie. Cela n’est pas critique pour des raisons de sécurité car de tels objets bidimensionnels peuvent être passés sans difficulté par les véhicules.

Dans la mesure où un objet en relief se trouve dans la plage de circulation (par exemple la figure 5) les rayons de visée des caméras vidéo ne se rencontrent plus comme prévu sur la surface limite (zone de chevauchement) mais ont des vues très différentes de l’objet en relief et prennent ainsi des images vidéo différentes.

Un objet en relief est, par exemple, une personne ou un véhicule.

Ainsi, par exemple, une caméra vidéo voit l’avant de l’objet alors que l’autre caméra vidéo voit le dos de l’objet. En général, les deux côtés diffèrent de manière significative, ce qui permet de détecter l’objet en relief dans la mesure où les images vidéo ainsi prises diffèrent. Cet effet est, par exemple, accentué par un éclairage unilatéral de la scène, c’est-à-dire de la zone de chevauchement, ce qui exclut efficacement tout oubli des objets en relief. Grâce à l’éclairage différent de ses côtés, un objet, sera plus clair sur le côté éclairé que sur le côté faiblement éclairé si bien que les caméras vidéo fourniront des informations d’images différentes. Cela est également vrai même pour des objets monochromes.

La figure 6 montre un second parking 601.

Le parking 601 a plusieurs emplacements 603 qui sont orientés vers le chemin de circulation 602 sur lequel passe un premier véhicule 605. Un second véhicule 607 est rangé sur l’emplacement de stationnement 603.

Le premier véhicule 605 circule dans la direction de la flèche 609 de la gauche vers la droite selon la feuille du dessin.

Le second véhicule 607 veut se dégager de l’emplacement comme cela est indiqué par une flèche portant la référence 611.

Plusieurs caméras vidéo 613 sont réparties dans le parking. Les caméras vidéo 613 sont schématisées par des cercles plats.

Les caméras vidéo 613 sont, par exemple, installées de manière décalée chaque fois à gauche et à droit au bord du couloir ou chemin de circulation 602. Les caméras vidéo 613 sont, par exemple, prévues chaque fois dans un coin des emplacements 603.

Les caméras vidéo 613 sont installées à l’emplacement de dépose, là où le conducteur laisse son véhicule pour une manœuvre de rangement automatique (manœuvre AVP) c’est-à-dire manœuvre de voiturier automatique). Le véhicule déposé à cet endroit commence alors à se ranger automatiquement à partir de l’emplacement de dépose. Ainsi, le véhicule circule de là automatiquement, notamment en mode autonome ou télécommandé vers l’emplacement de stationnement 603 pour se ranger à cet emplacement.

Les caméras vidéo 613 sont, par exemple, installées à l’emplacement de reprise là où le conducteur reprend son véhicule à la fin de l’opération de parking AVP. A la fin de la durée de stationnement, le véhicule rangé à l’emplacement 603 est conduit automatiquement, notamment en mode autonome ou télécommandé vers l’emplacement de reprise et s’arrête à cet emplacement. L’emplacement de reprise est, par exemple, le même que l’emplacement de dépose. Il peut également être différent de cet emplacement.

Les caméras vidéo 613 permettent ainsi de surveiller efficacement la circulation, notamment celle de véhicules circulant en mode automatique, c’est-à-dire notamment des véhicules circulant sans conducteur.

Le concept prévoit la détection des véhicules avant et en se fondant, par exemple, sur la commande du véhicule. Le premier véhicule 605 est détecté ainsi que le second véhicule 607. On reconnaît notamment que le second véhicule 607 veut se dégager de son emplacement. On reconnaît notamment que le premier véhicule 605 circule de la gauche vers la droite. On détecte une possibilité de collision. En particulier, le second véhicule 607, télécommandé est retenu de façon correspondante jusqu’à ce que le premier véhicule 605 soit passé devant le second véhicule 607.

Ces étapes de reconnaissances sont fondées notamment sur l’analyse exclusivement externe au système vidéo des images vidéo par l’unité de calcul. Pour des raisons de simplification, la figure 6 ne montre pas d’unité de calcul pour l’analyse vidéo externe.

Le concept selon l’invention permet avantageusement de détecter efficacement l’objet en relief ou de le reconnaître. Le concept selon l’invention est très robuste vis-à-vis des variations de luminosité ou de variations ponctuelles de luminosité tel que, par exemple le rayonnement solaire incident. L’information de la détection d’un objet en relief peut être transmise, par exemple, à un système de régulation principal. Ce système de régulation permet d’arrêter un véhicule télécommandé ou d’envoyer un signal d’arrêt à un véhicule circulant en mode autonome de sorte que ce véhicule pourra s’arrêter à temps devant l’objet en relief. Le système de régulation fait par exemple partie du système de gestion du parking.

Ainsi, le concept de l’invention peut s’appliquer avantageusement au domaine AVP (AVP est l’abréviation de voiturier automatique) et peut se traduire par manœuvre de stationnement automatique.

Dans le cadre d’une telle opération AVP, il est notamment prévu de ranger les véhicules automatiquement dans un parking et à la fin de la durée de stationnement, de les conduire automatiquement de leur position de stationnement à l’emplacement de reprise où le conducteur peut récupérer son véhicule.

NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX 101-103 Ordinogramme 201 Système 203 Caméra vidéo 207 Processeur 301 Parking 401 Sol du parking 403 Première caméra vidéo 405 Seconde caméra vidéo 407, 409 Plages de visée 411 Zone de chevauchement 413 Source lumineuse 501 Objet 503, 505 Côtés de l’objet 601 Parking 602 Couloir de circulation 603 Emplacement de stationnement 605 Premier véhicule 607 Second véhicule 611 Flèche 613 Caméra vidéo

Claims (2)

1. REVEND I C AT I ON S 1°) Procédé de détection d’un objet en relief (501) dans un parking (301) en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de façon répartie dans le parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411), procédé caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes consistant à prendre (101) des images vidéo respectives de la zone de chevauchement (411) à l’aide des caméras vidéo (203), analyser (103) les Images vidéo prises pour détecter un objet en relief (501) dans les images vidéo prises, l’analyse (103) étant effectuée de façon externe aux caméras vidéo exclusivement à l’aide de plusieurs unités de calcul (205) différentes des caméras vidéo (203), et consistant à ee que les unités de calcul (205) analysent, indépendamment l’une de l’autre les Images vidéo prises, les résultats respectifs des analyses indépendantes les unes des autres étant comparés pour une vérification, et si en se fondant sur la comparaison on constate que l’une des unités de calcul (205) a émis un résultat erroné, on coupe cette unité de calcul (205) ou on ne l’utilise plus pour effectuer l’analyse pour la détection d’un objet en relief (501).
2. 2°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour plusieurs unités de calcul (205), effectuer l’analyse consiste à effectuer l’analyse des images vidéo prises, en parallèle sur les unités de calcul (205), 3°) Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises selon l’analyse, on effectue les étapes suivantes consistant à : rectifier les images vidéo prises, compare!* entre elles les images vidéo rectifiées pour détecter une différence dans les zones de chevauchement (411) prises, et détecter un objet en relief (501) en se fondant sur la comparaison. 4e) Système (201) de détection d’un objet en relief (501) qui se trouve dans un parking (301), le système (201) étant réalisé pour exécuter le procédé selon l’une des revendications 1 à 3, en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de façon répartie dans le parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement. (411), ce procédé consistant â : prendre (101) des images vidéo respectives de la zone de chevauchement (411) à l’aide des caméras vidéo (203), analyser (103) les images vidéo prises pour détecter un objet en relief (501) dans les images vidéo prises, analyser (103) de façon externe aux caméras vidéo, exclusivement à l’aide d’une unité de calcul (205) différente des caméras vidéo (203). 5°) Parking (301) comportant le système (201) de la revendication 4» 6°) Programme d’ordinateur comportant un code programme pour la mise en œuvre du procédé selon l une des revendications 1 à 3 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par un ordinateur.