FR3059137A1

FR3059137A1 - Procede et systeme de detection d'un objet en relief dans un parking

Info

Publication number: FR3059137A1
Application number: FR1760980A
Authority: FR
Inventors: Felix Hess; Andreas Lehn; Stefan Nordbruch
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2016-11-23
Filing date: 2017-11-21
Publication date: 2018-05-25
Anticipated expiration: 2037-11-21
Also published as: DE102016223094A1; FR3059137B1

Abstract

Procédé de détection d'un objet en relief (501) dans un parking (301) en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de manière répartie dans l'espace du parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411). Le procédé consiste à : - prendre (101) les images vidéo de la zone de chevauchement (411) à l'aide des caméras vidéo (203), - analyser (103) les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace et, - effectuer (105) une analyse de flux optique des images prises pour qu'à la détection d'un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises, vérifier l'objet en relief détecté, qui se déplace, en utilisant l'analyse du flux optique.

Description

INSTITUT NATIONAL DE LA PROPRIÉTÉ INDUSTRIELLE

COURBEVOIE © Int Cl⁸ : G 08 G 1/16 (2017.01), G 06 T 7/174, B 60 W30/06

DEMANDE DE BREVET D'INVENTION A1

(© Date de dépôt : 21.11.17.	© Demandeur(s) : ROBERT BOSCH GMBH— DE.
© Priorité : 23.11.16 DE 102016223094.8.
	@ Inventeur(s) : HESS FELIX, LEHN ANDREAS et
	NORDBRUCH STEFAN.
(43) Date de mise à la disposition du public de la
demande : 25.05.18 Bulletin 18/21.
(© Liste des documents cités dans le rapport de
recherche préliminaire : Ce dernier n'a pas été
établi à la date de publication de la demande.
(© Références à d’autres documents nationaux	© Titulaire(s) : ROBERT BOSCH GMBH.
apparentés :
©) Demande(s) d’extension :	© Mandataire(s) : CABINET HERRBURGER.

?4) PROCEDE ET SYSTEME DE DETECTION D'UN OBJET EN RELIEF DANS UN PARKING

FR 3 059 137 - A1 (67) Procédé de détection d'un objet en relief (501) dans un parking (301) en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de manière répartie dans l'espace du parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411).

Le procédé consiste à:

- prendre (101 ) les images vidéo de la zone de chevauchement (411 ) à l'aide des caméras vidéo (203),

- analyser (103) les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace et,

- effectuer (105) une analyse de flux optique des images prises pour qu'à la détection d'un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises, vérifier l'objet en relief détecté, qui se déplace, en utilisant l'analyse du flux optique.

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Domaine de l’invention

La présente invention a pour objet un procédé de détection d’un objet en relief dans un parking, par exemple, un immeuble de parkings, notamment dans un chemin de circulation d’un parking.

L’invention a également pour objet un système de détection pour l’application de ce procédé et un programme d’ordinateur mettant en œuvre le 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 attribué dans l’espace de stationnement / parking. Le système connu comporte un système de surveillance du parking avec au moins une unité de capteurs à poste fixe. Le système de surveillance du parking localise les véhicules dans l’espace de stationnement ou parking, prédéfini.

But de l’invention

La présente invention a pour but de développer des moyens de détection efficaces d’un objet en relief qui se trouve dans un parking, par exemple un immeuble de parkings, notamment dans le 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’u objet en relief dans un parking en utilisant au moins deux caméras vidéo installées de manière répartie dans l’espace du parking et dont les plages de vision respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement, ce procédé étant caractérisé par les étapes suivantes consistant à :

a) prendre les images vidéo de la zone de chevauchement à l’aide des caméras vidéo, analyser les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace,

b) analyser le flux optique des images prises pour qu’à la détection d’un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises,

c) vérifier l’objet en relief détecté, qui se déplace, en utilisant l’analyse du flux optique.

L’invention également pour objet un système de détection d’un objet en relief dans un parking mettant en œuvre le procédé de détection défini ci-dessus.

L’invention a également pour objet un parking équipé d’un système de détection d’un objet en relief dans le parking et en particulier dans le ou les couloirs de circulation du parking, mettant en œuvre le procédé tel que défini ci-dessus.

Suivant une autre caractéristique, l’invention a pour objet un programme d’ordinateur avec un code programme pour mettre en œuvre le procédé de détection tel que défini ci-dessus.

L’invention consiste à analyser des images vidéo prises successivement pour détecter un objet en relief qui se déplace. Il est alors prévu de vérifier, c’est-à-dire de confirmer cet objet en relief, mobile, détecté en se fondant sur l’analyse de flux optique des images vidéo prises. Cela signifie notamment que le résultat fondé sur l’analyse des images vidéo prises indique qu’un objet en relief qui se déplace a été détecté, vérifier par l’analyse de flux optique des images vidéo. L’analyse de flux optique est effectuée pour confirmer l’objet en relief, qui se déplace et a été détecté par l’analyse des images vidéo.

Cela permet de contrôler la plausibilité de manière efficace de l’objet mobile détecté. En effet, en général un objet ne peut pas disparaître brutalement. Dans la mesure où l’objet est effectivement réel, il doit pouvoir se reconnaître dans l’analyse du flux optique.

Dans la mesure où l’objet en relief, en mouvement, a été détecté par l’analyse de flux optique et peut être vérifié, on estime, par exemple, que l’objet détecté est réel.

Dans la mesure où l’objet en relief, mobile détecté n’est pas vérifié par l’analyse de flux optique, on estime, que l’objet détecté n’est pas réel.

Il en résulte l’avantage de réduire ou d’éviter les fausses alarmes, ce qui permet avantageusement une gestion efficace du parking et permet, par exemple, un fonctionnement efficace des véhicules circulant sans conducteur dans le parking.

Cela se traduit par l’avantage de pouvoir reconnaître efficacement les objets et d’éviter une collision avec de tels objets. Il en ré3059137 suite également l’avantage d’un concept de détection efficace d’un objet en relief dans un parking.

Selon un développement, dans l’étape c) on vérifie s’il y a un flux optique aux endroits des images vidéo prises là où, en fonction de l’analyse selon l’étape b) on n’a pas détecté d’objet en relief.

Il en résulte l’avantage de pouvoir détecter efficacement les éventuelles erreurs de l’analyse selon l’étape b).

Selon un développement, si la vérification consistant à déterminer si dans un flux optique aux endroits des images vidéo prises, et en se fondant sur leur analyse selon l’étape b) on n’a pas détecté d’objet en relief, a montré qu’à un tel emplacement il y a un flux optique on commande une ou plusieurs des actions suivantes consistant à :

- arrêter de tous les véhicules circulant sans conducteur dans le parking,

- envoyer du personnel de service aux caméras vidéo,

- effectuer un contrôle de fonctionnement des caméras vidéo,

- adapter la trajectoire de consigne respective que doit parcourir les véhicules circulant sans conducteur dans le parking pour contourner le segment du parking comprenant la zone de chevauchement,

- fermer le segment du parking contenant la zone de chevauchement,

- fermer l’étage du parking avec la zone de chevauchement, et

- envoyer un message d’erreur à un opérateur par le réseau de communication.

Cela permet d’augmenter efficacement la sécurité dans le parking.

La base de ce mode de réalisation consiste ainsi non seulement à vérifier des objets mobiles, en relief, mais notamment de vérifier si aux endroits où, selon l’analyse des images vidéo on n’a détecté aucun objet en relief qui se déplace, on a un flux optique. Il doit s’y trouver un objet mobile qui n’a pas été reconnu par l’analyse. Ce défaut de détection déclenche, par exemple, une ou plusieurs des actions précédentes, c’est-à-dire, en particulier, le non arrêt de véhicules circulant sans conducteur.

Selon une forme de réalisation, pour détecter un objet en relief dans les images vidéo prises, selon l’analyse de l’étape b) on effectue les étapes suivantes :

- on rectifie les images vidéo prises,

- on compare entre elles les images vidéo rectifiées respectives pour reconnaître une différence dans les plages de chevauchement prises, et

- détecter un objet en relief, mobile, en se fondant sur la comparaison.

Avant la comparaison des images vidéo il faut notamment prévoir de transformer des images vidéo en perspective aérienne, c’està-dire rectifier. Les images vidéo rectifiées peuvent ensuite être comparées entre elles.

Si toutes les images vidéo rectifiées de la zone de chevauchement ne présentent, par exemple, aucune différence, c’est-à-dire si ces images sont égales ou identiques ou ont des différences qui diffèrent au maximum d’une tolérance prédéfinie, on peut supposer qu’il n’y a pas d’objet en relief sur Taxe de vision respectif entre la zone de chevauchement et les caméras vidéo. Dans ces conditions, selon l’analyse des images vidéo on ne détecte aucun objet mobile. On obtient ainsi le résultat qu’aucun objet mobile en relief n’a été détecté.

Mais, dans la mesure où un objet en relief se trouve à portée de vue entre la zone de chevauchement et Tune des caméras vidéo, cette caméra vidéo ne voit pas la même chose que l’autre caméra vidéo. L’image vidéo rectifiée, correspondante diffère alors de l’image vidéo rectifiée fournie par l’autre caméra vidéo, d’une différence supérieure à la tolérance prédéfinie. Alors, par l’analyse des images vidéo, on considère qu’il y a détection d’un objet en relief. On en conclut notamment, comme résultat, qu’un objet en relief, mobile a effectivement été détecté.

Cela permet ainsi de détecter efficacement un objet en relief sur un objet mobile, en utilisant pour l’analyse au moins deux caméras vidéo.

Un parking au sens de la description est notamment un parking de véhicule. Le parking, par exemple, est sous la forme d’un immeuble de parkings ou d’un garage. L’objet à détecter se trouve, par exemple, dans le couloir de circulation du parking.

Un objet en relief est notamment un objet dont la hauteur par rapport au sol du parking est d’au moins 10 cm.

L’objet en relief se trouve, par exemple, sur le sol du parking, par exemple sur une voie de circulation ou dans une zone de circulation ou par exemple dans un couloir de circulation du parking. L’objet en relief se trouve ainsi, par exemple, dans un couloir de circulation du parking.

Rectifier les images vidéos prises est notamment une transformation des images vidéos prises en perspective aérienne. Cela signifie également que les images vidéos prises sont transformées en perspective aérienne, ce qui permet ensuite une comparaison particulièrement efficace.

La formulation « même information d’image » ou « information d’image identique » ou « mêmes images vidéo » ou «images vidéo identiques » au sens de la présente description s’applique également si les informations d’images ou les images vidéo diffèrent au maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie. Seules des différences supérieures à cette tolérance prédéfinie se traduisent par la détection d’un objet. Cela signifie notamment que l’on accepte de faibles différences de luminosité et/ou d’informations de couleur pour considérer que les informations d’images ou les images vidéo sont égales ou identiques dans la mesure où les différences sont inférieures à la tolérance prédéfinie.

Cela signifie notamment que selon l’analyse des images vidéo on détecte un objet en relief, par exemple, seulement si les images vidéo diffèrent d’une différence supérieure à la tolérance prédéfinie. Cela signifie également notamment que l’on détecte seulement un objet en relief si, par exemple, une zone de chevauchement diffère d’une autre zone de chevauchement d’une différence supérieure à la tolérance prédéfinie.

Selon un développement, dans l’étape c) on détermine des vecteurs de flux optique associé à la détection de l’objet en relief et on vérifie la plausibilité des vecteurs de flux optique pour vérifier l’objet en relief détecté par l’analyse de flux optique de sorte que cette vérification se fera efficacement.

Contrôler la plausibilité des vecteurs de flux optique au sens de la description signifie notamment que l’on détermine si les vecteurs de flux optique peuvent correspondre à l’objet en relief détecté, c’est-à-dire si les vecteurs de flux optique s’adaptent à l’objet en relief détecté.

Selon un autre développement, le contrôle de plausibilité des vecteurs de flux optique consiste à vérifier si les vecteurs de flux optiques sont différents et dans l’affirmative, on détermine la différence entre les vecteurs de flux optique et on vérifie l’objet en relief détecté à partir de la différence ainsi obtenue, ce qui permet une vérification efficace.

Selon cette forme de réalisation, des parties séparées telles que des pixels et/ou des zones de l’objet en relief détecté ne présentent pas de vecteur de flux optique différent ou du moins qui peuvent se distinguer par une différence. A titre d’exemple, une partie d’un objet ne peut se déplacer vers la gauche alors qu’une autre partie de l’objet se déplace à la fois vers la droite et vers le haut.

Cela signifie, par exemple, que pour certains ou pour plusieurs ou pour tous les pixels de l’objet on détermine chaque fois un vecteur de flux optique et ces différents vecteurs de flux optique seront comparés, par exemple, deux à deux pour déterminer une différence.

Une différence correspond, par exemple, à une différence de direction pour l’orientation des vecteurs de flux optiques. Une différence réside, par exemple, dans une amplitude différente par laquelle se distinguent les vecteurs de flux optiques.

Vérifier si les vecteurs de flux optiques sont différents consiste également, par exemple, à vérifier si les vecteurs de flux optiques sont orientés dans des directions différentes et/ou si les vecteurs de flux optiques diffèrent en amplitude.

Selon un développement, on compare la différence obtenue à un seuil de différence prédéfini et en fonction de cette comparaison, on constate que l’objet en relief détecté est un objet réel ou un objet non réel. Le seuil de différence est, par exemple, un seuil angulaire ou un seuil d’amplitude.

Si la différence déterminée est supérieure ou égale au seuil de différence prédéfinie, on estime que l’objet en relief détecté n’est pas réel, c’est-à-dire qu’il est irréel.

Si, par exemple, la différence déterminée est inférieure ou égale au seuil de différence prédéfinie, on estime que l’objet en relief détecté est un objet réel.

Selon un développement, si le contrôle de plausibilité des vecteurs de flux optique indique qu’au moins deux des vecteurs de flux optique sont orientés dans des directions opposées, on estime que l’objet en relief détecté n’est pas réel si bien que l’objet en relief détecté ne sera pas vérifié par l’analyse du flux optique.

Selon un développement, l’étape c) consiste à déterminer la vitesse de l’objet en se fondant, par exemple sur l’analyse de flux optique et la vitesse ainsi obtenue pour l’objet est comparée à un seuil de vitesse d’objet, prédéfini pour déterminer en fonction de cette comparaison si l’objet en relief détecté est un objet réel.

Il en résulte l’avantage de déterminer de manière efficace si l’objet en relief détecté est un objet réel. En effet, pour les objets réels dans le parking on s’attend, en général à certaines vitesses. Par exemple, une vitesse de 150 km/h n’est pas plausible pour un objet. Dans de telles conditions l’objet détecté sera considéré comme non réel.

Cela signifie en particulier que l’on estime que l’objet en relief détecté est un objet réel si sa vitesse est inférieure ou égale au seuil de vitesse d’objet, prédéfini ; on estime que l’objet en relief détecté n’est pas réel si la vitesse déterminée de l’objet est supérieure ou égale au seuil de vitesse-objet prédéfini.

Le seuil de vitesse de l’objet est, par exemple, fixé à 60 km/h, notamment à 50 km/h et en particulier à 40 km/h.

Cela repose sur la considération qu’un objet ne peut se déplacer dans le parking qu’à une vitesse inférieure à une vitesse maximale.

Selon ce développement, on vérifie la plausibilité de la vitesse déterminée de l’objet.

Selon un développement, dans l’étape c) on détermine le mouvement de l’objet en relief détecté en se fondant, par exemple, sur l’analyse de flux optique et on détermine si le mouvement de l’objet en relief, détecté, est plausible pour estimer si l’objet en relief détecté est un objet réel.

Il en résulte l’avantage de pouvoir déterminer efficacement si l’objet en relief détecté est un objet réel. En effet, pour des objets réels se déplaçant dans le parking, on s’attend, en général, à certains types de mouvements. Des objets ayant les dimensions d’un véhicule ne peuvent pas se déplacer vers le haut ou changer brusquement d’orientation à 90°. Pour des objets plus petits, on ne peut utiliser de tels critères, car par exemple, un être humain peut sauter. On détermine la plausibilité du mouvement en fonction de la taille de l’objet détecté. Les objets d’une certaine taille de l’ordre de grandeur de celle d’un véhicule sont, par exemple soumis aux limitations de mouvement énoncées ci-dessus. Ainsi, selon cette forme de réalisation, on détermine la plausibilité du mouvement détecté.

Selon un développement, l’étape c) consiste à déterminer, par exemple, en s’appuyant sur l’analyse du flux optique, si et dans l’affirmative, à quel endroit des images vidéo, l’objet en relief détecté se déplace dans l’image vidéo respective pour en sortir ou y entrer. En particulier, on estime que l’objet en relief détecté est un objet réel si l’objet détecté au bord comme emplacement de l’image vidéo respective, se déplace en rentrant ou si au bord de l’emplacement de l’image vidéo, l’objet sort. En particulier, on estime que l’objet en relief, détecté n’est pas réel si l’objet détecté apparaît dans une image vidéo et s’il en disparaît sans avoir traversé le bord de l’image vidéo.

Cette forme de réalisation est fondée sur la considération que des objets en relief dans une scène (ici les images vidéo) ne peuvent se déplacer au-delà du bord de la scène, c’est-à-dire ne peuvent que quitter de nouveau la scène par le bord. Au milieu de la scène, c’est-àdire dans la scène, un objet ne peut pas simplement apparaître puis disparaître. Il en résulte l’avantage de pouvoir déterminer efficacement si un objet en relief détecté est un objet réel.

Selon une forme de réalisation, l’étape c) de classement d’un objet en relief détecté consiste, par exemple, à s’appuyer sur l’analyse de flux optique et en fonction du classement, on détermine si l’objet en relief, détecté, est un objet réel.

Cela permet de déterminer efficacement si l’objet en relief détecté est réel car dans un parking on ne s’attend, en général, qu’à certains types d’objets. De plus, on peut efficacement utiliser la connaissance du type d’objet ou de la nature de l’objet pour savoir si l’objet détecté est un objet réel. Selon cette forme de réalisation on détermine ainsi si le classement est plausible.

L’étape c) consiste, par exemple, à vérifier si le classement change en fonction du temps en s’appuyant sur l’analyse de flux optique et on estime que l’objet est réel en fonction de cette vérification. En particulier, si on constate une variation, on estime que l’objet n’est pas réel. Notamment si l’on ne détermine pas de variation, on estime que l’objet est réel.

Le classement consiste, par exemple, à déterminer une dimension, notamment une longueur et/ou une hauteur et/ou une largeur de l’objet détecté.

Selon une forme de réalisation, l’étape c) de détermination d’une propriété dynamique de l’objet détecté se fait, par exemple, en se fondant sur l’analyse de flux optique consistant à comparer la propriété dynamique déterminée de l’objet détecté à une valeur de référence prédéfinie et en fonction de la comparaison, on détermine si l’objet en relief détecté est réel.

On peut ainsi déterminer efficacement si l’objet en relief, détecté, est réel car, en général, les objets habituels ont certaines propriétés dynamiques dans un parking.

Selon cette forme de réalisation, il est également prévu de contrôler la plausibilité de la propriété dynamique déterminée.

La propriété dynamique est, par exemple, une vitesse, une accélération ou un sens de déplacement.

Par exemple, on détermine chaque fois plusieurs propriétés dynamiques, on peut également envisager de façon analogue plusieurs propriétés dynamiques et réciproquement.

ίο

Selon un développement, en fonction du classement on prédéfinit un seuil de vitesse spécifique à l’objet comme seuil de vitesse servant à la comparaison. On a ainsi l’avantage que le fait de constater que l’objet détecté est un objet réel peut, se faire de manière spécifique à l’objet.

Selon une forme de réalisation, en fonction du classement, on prédéfinit une valeur de référence spécifique à l’objet pour comparer à la propriété dynamique obtenue.

Selon un développement, on détermine si le mouvement obtenu pour l’objet classifié est plausible de sorte que la détermination de la réalité de l’objet détecté peut se faire de façon spécifique à l’objet.

Cette caractéristique repose sur le fait que des objets différents se déplacent différemment. Une personne se déplace, en général, différemment d’un véhicule automobile. Par exemple, une personne peut tourner sur place, ce qu’en général un véhicule ne peut pas faire. Les personnes ont, par exemple, d’autres profils de mouvement que sur les véhicules. Cela permet de vérifier efficacement si le mouvement déterminé correspond à des images vidéo prises successivement et à les associer au même type d’objet.

Un objet en relief ne peut être d’abord un véhicule automobile, puis, ensuite, un piéton.

L’objet détecté est, par exemple, classé dans les catégories d’objets suivantes : véhicule utilitaire, piéton, cycliste, animal, chariot latéral, etc.

Selon un développement, si l’objet en relief détecté n’a pu être contrôlé par l’analyse de flux optique, on peut commander une ou plusieurs des actions suivantes : arrêt d’un véhicule circulant sans conducteur dans un emplacement de stationnement, envoyer du personnel de service aux caméras vidéo, contrôler le fonctionnement des caméras vidéo, adapter un véhicule circulant sans conducteur dans le parking pour l’adapter à la trajectoire de consigne respective, pour contourner un segment du parking comprenant la zone de chevauchement, fermer le segment du parking comprenant la zone de chevauchement, bloquer l’étage du parking avec la zone de chevauchement, envoyer un message de défaut à un opérateur par le réseau de communication.

On a ainsi, par exemple, l’avantage technique d’augmenter, de manière significative, la sécurité du parking.

Selon un développement, on utilise au moins (n) caméras vidéo, (n) étant supérieur ou égal à 3 et on détecte un objet si, en se fondant sur la comparaison on détermine qu’une zone de chevauchement diffère d’une autre zone de chevauchement prise et en ce qu’au moins (m) zones de chevauchement diffère d’autres zones de chevauchement, (m) étant supérieur à 1 et inférieur à (n) ou encore si toutes les (n) zones de chevauchement diffèrent. Plus on a de caméras et plus les zones de chevauchement diffèrent et plus précis sera le concept de l’invention, notamment, le procédé selon l’invention pour délimiter l’emplacement de l’objet en relief.

Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée différemment par rapport à au moins une caméra vidéo lorsqu’on la compare aux autres caméras vidéo.

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

Si la zone de chevauchement est éclairée différemment par rapport à une caméra vidéo, par comparaison aux autres caméras vidéo, cela signifie, par exemple, que l’on a une source lumineuse dans le parking qui éclaire la zone de chevauchement dans la direction d’au moins une caméra vidéo. A partir des directions des autres caméras vidéo, on peut, par exemple, ne pas prévoir d’éclairage, c’est-à-dire pas d’autre source lumineuse ou encore prévoir des éclairages différents, par exemple, des sources lumineuses d’intensités lumineuses différentes.

Selon une forme de réalisation, la zone de chevauchement est une zone de circulation de véhicules. On a ainsi l’avantage que la zone de circulation sera surveillée efficacement.

Selon un développement, la comparaison consiste à comparer la luminosité des images vidéo réfléchies pour reconnaître les différences de luminosité comme constituant une différence qui se détectera d’une manière efficace dans les zones de chevauchement prises.

Selon un développement, le parking est conçu ou réalisé pour exécuter le procédé de détection d’un objet en relief dans le parking. Cette forme de réalisation prévoit le procédé de détection d’un objet en relief qui se trouve dans le parking à l’aide du système de détection de l’objet en relief.

Les fonctionnalités techniques du système découlent de façon analogue des fonctionnalités techniques du procédé et réciproquement. Cela signifie notamment que les caractéristiques du système découlent de caractéristiques de procédé et réciproquement.

Selon une forme de réalisation, les (n) caméras vidéo prévues sont notamment telles que n>3.

Selon une forme de réalisation, les étapes b) et/ou c) sont exécutées par une installation de traitement de données : cela signifie notamment que, selon une forme de réalisation, il est prévu une installation de traitement de données pour exécuter l’étape b) et/ou l’étape c).

L’installation de traitement de données comporte, par exemple, un ou plusieurs processeurs avec au moins l’un des éléments suivants : une ou des caméra(s) vidéo et/ou une unité de calcul qui est différente des caméras vidéo.

Selon un développement au moins l’une des étapes exécutées en liaison avec l’installation de traitement de données, sera effectué à l’aide d’au moins l’une des caméras vidéo et/ou à l’aide d’une unité de calcul différente des caméras vidéo.

L’unité de calcul permet de créer efficacement une redondance. Lorsque la caméra vidéo exécute des étapes, cela signifie que la caméra vidéo est utilisée efficacement.

Selon une forme de réalisation, il est prévu une installation d’éclairage pour éclairer différemment la zone de chevauchement vis-à-vis d’au moins une caméra vidéo par comparaison avec l’éclairage des autres caméras vidéo.

L’installation d’éclairage comporte, par exemple, une ou plusieurs sources lumineuses qui sont réparties dans l’espace dans le parking. Les sources lumineuses sont, par exemple, installées pour que la zone de chevauchement soit éclairée différemment à partir de directions différentes.

Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée ponctuellement dans une direction préférentielle, par exemple, à l’aide de l’installation d’éclairage.

Selon un développement, la zone de chevauchement est éclairée dans une seule direction.

Les sources lumineuses sont installées par exemple sur un élément de couverture ou une colonne ou un mur et de façon générale, sur un élément de structure du parking.

Selon un développement, il y a au moins (n) caméras vidéo tel que n>3.

Selon un développement, la zone de chevauchement respective est surveillée précisément par trois ou précisément par quatre caméras vidéo dont les zones de chevauchement respectives se chevauchent dans la zone de chevauchement.

Selon une forme de réalisation, on a plusieurs caméras vidéo ou on prévoit plusieurs caméras vidéo dont les plages de vision se chevauchent dans une zone de chevauchement. Cela signifie notamment que plusieurs zones de chevauchement sont saisies par plusieurs caméras vidéo, c’est-à-dire que l’on surveille d’une manière particulière. L’expression non réel signifie irréel.

Selon une forme de réalisation, on a une ou toutes les caméras vidéo installées à une hauteur d’au moins 2 m, notamment 2,5 m par rapport au sol du parking.

Il en résulte l’avantage que la zone de chevauchement sera efficacement prise en vue.

Dessins

La présente invention sera décrite ci-après, de manière plus détaillée, à l’aide d’exemples de réalisation, représentés dans les dessins annexés dans lesquels :

la figure 1 est un ordinogramme d’un procédé de détection d’un objet en relief se trouvant dans un parking, la figure 2 montre un système de détection d’un objet en relief situé dans un parking, la figure 3 montre un parking, la figure 4 montre deux caméras vidéo surveillant le sol d’un parking, la figure 5 montre deux caméras vidéo de la figure 4 saisissant un objet en relief.

Par convention, les différentes caractéristiques portent les mêmes références dans toutes les figures.

Description d’un mode de réalisation

La figure 1 montre l’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 à l’intérieur de l’emplacement de stationnement et dont les plages de vue se chevauchent dans une zone de chevauchement.

Le procédé comprend les étapes suivantes consistant à : prendre 101 des images vidéo respectives de la zone de chevauchement à l’aide des caméras vidéo, analyser 103 les images vidéo prises pour détecter un objet mobile, en relief dans les caméras vidéo, effectuer 105 une analyse de flux optique des images vidéo prises pour qu’à la détection d’un objet en relief, mobile dans les images vidéo prises permettent de vérifier que l’objet mobile détecté, en relief est vérifié à l’aide de l’analyse de flux optique.

Effectuer l’analyse de flux optique consiste notamment à calculer ou déterminer le flux optique entre deux images vidéo différentes dans le temps.

Selon un développement, on effectue l’analyse de flux optique en vérifiant le flux optique de plusieurs ou de tous les pixels des images vidéo et/ou en vérifiant le flux optique de plusieurs ou de tous les pixels des images vidéo associées à l’objet en relief détecté et/ou on contrôle le flux optique de certaines parties partielles des images optiques respectivement de l’objet détecté. Cela signifie notamment que le flux optique des pixels ou les zones ou les positions de l’objet détecté sont vérifiées à partir des images vidéo pour détecter si l’objet est avant tout possible, c’est-à-dire si l’objet détecté est réel.

Si on ne peut vérifier l’objet en relief détecté par l’analyse de flux optique, il faut, par exemple, prévoir la commande d’une ou plusieurs actions futures.

Un objet en relief détecté peut notamment se classer comme suit : véhicule, piéton, cycliste, animal, poussette.

La figure 2 montre un système 201 de détection d’un objet en relief 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 comprend, par exemple : au moins deux caméras vidéo 203 réparties dans l’espace du parking et dont les plages de vision se chevauchent dans une zone de chevauchement pour prendre l’image vidéo respective de la zone de chevauchement, et l’installation de traitement de données 205 est réalisée pour analyser les images vidéo prises ou analyser le flux optique.

L’installation de traitement de données 205 calcule ou détermine le flux optique entre deux images qui se suivent dans le temps.

La figure 3 montre un parking 301. Le parking 301 est équipé du système 201 de la figure 2.

La figure 4 montre une première caméra vidéo 403 et une seconde caméra vidéo 405 surveillant une zone de liaison 401 d’un parking. Les deux caméras vidéo 403, 405 sont, par exemple, fixées au plafond (situation non représentée).

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

Directement à gauche à côté de la seconde caméra vidéo 405, une source lumineuse 413 éclaire la zone de chevauchement 411 de la direction de la seconde caméra vidéo 405.

S’il n’y a pas d’objet en relief sur le sol 401, cela signifie 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 reconnaissent 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 rectifiées. S’il n’y a pas d’objet en relief dans la zone de chevauchement 411 entre les caméras vidéo 403 et 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 donnée (tolérance prédéfinie). Dans ce cas, on ne constate aucune différence si bien que l’on ne détecte aucun objet en relief.

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

La figure 5 montre les deux caméras vidéo 403, 405 qui saisissent un objet en relief 501. L’objet en relief 501 a des côtés opposés 503, 505 : le côté 503 est appelé ci-après côté droit (en se référant à la feuille du papier de la figure). Le côté 505 sera appelé ci-après, côté gauche (toujours en se référant à l’orientation de la feuille de papier).

En général, les objets en relief sont différents selon les côtés. Cela signifie également que l’objet en relief 501 apparaît différemment sur le côté droit 503 et sur le côté gauche 505.

L’objet en relief 501 se trouve 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 diffèrent, ce qui permet de détecter une différence et cela signifie que l’on détecte un objet en relief 501. Les différences dépassent ici la tolérance prédéfinie.

Comme il y a la source lumineuse 413, le côté droit 503 est éclairé plus fortement que le côté gauche 505. Il en résulte l’avantage que les images vidéo prises et rectifiées diffèrent en luminosité. On peut détecter efficacement les différences de luminosité, ce qui permet de reconnaître efficacement cette différence et permet ainsi 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 le côté droit et le côté gauche.

Si un objet non en relief, c’est-à-dire un objet plat ou à deux dimensions se trouve sur le sol 401, les images vidéo rectifiées ne diffèrent pas l’une de l’autre en général à l’intérieur de la plage de tolérance. Un tel objet à deux dimensions est par exemple une feuille de papier ou une feuille de végétation. Dans ce cas il s’agit certes d’un objet même si cet objet n’est pas en relief et qui se trouve sur le sol 401 ; cet objet ne sera pas détecté dans les images vidéo rectifiées à cause du manque de différences (les différences sont inférieures ou égales à la tolérance prédéfinie). Ainsi, cela n’est pas déterminant pour la sécurité, car, en général les véhicules peuvent passer sur de tels objets sans relief. Les véhicules peuvent passer sur une feuille de papier ou une feuille de végétation sans que cela ne constitue une situation dangereuse ou un risque de collision contrairement à un objet en relief qui est, par exemple, un piéton ou un cycliste ou un animal ou un véhicule. En effet, le véhicule ne doit pas entrer en collision avec un tel objet. Les caméras vidéo 403, 405 permettent de prendre des images vidéo qui sont analysées selon les explications données ci-dessus pour permettre de détecter un objet en relief dans les images vidéo.

On vérifie un objet en relief en utilisant l’analyse du flux optique des images vidéo. Si cela n’est pas possible on considère que l’objet en relief tel que détecté n’est pas un objet réel.

Par exemple, on prévoit un ou plusieurs critères qui, s’ils sont remplis, permettent de considérer que, selon l’analyse, on a détecté un objet dans les images vidéo.

L’un des critères est, par exemple, qu’une image vidéo rectifiée, différente d’une unique caméra vidéo suffit déjà pour détecter un objet en relief indépendamment de ce que les autres caméras vidéo prennent des images vidéo différentes ou identiques.

Un autre critère prévoit, par exemple, que toutes les caméras vidéo doivent prendre une image vidéo différente pour détecter un objet en relief.

Un autre critère est, par exemple, le fait que pour (n) caméras vidéo (n étant > 3), il faut que (m) caméras vidéo prennent des images vidéo différentes (m>l et <n) pour pouvoir détecter un objet en relief indépendamment de ce que les autres caméras vidéo prennent des images vidéo identiques ou différentes.

L’information selon laquelle un objet a été détecté, est envoyée ou signalée au système de gestion du parking. 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 s’appuyant sur cette information.

Cette information peut être utilisée pour la télécommande d’un véhicule dans le parking. Cela signifie que le système de gestion du parking s’appuyant sur le ou les objets détectés, télécommande un véhicule dans le parking.

Cette information est transmise dans le parking au véhicule circulant en mode autonome par un réseau de communication sans fil.

L’invention repose notamment sur l’idée d’analyser les images vidéo prises successivement dans le temps par les caméras vidéo et en cas de détection d’un objet, vérifier l’objet en relief, détecté par l’analyse de flux optique des images vidéo prises. Les caméras vidéo sont réparties dans le parking qui est, par exemple, un immeuble de parkings ou un garage, selon une répartition dans l’espace pour que, par exemple, chaque point d’une zone de circulation soit surveillée par au moins deux et de préférence au moins trois caméras vidéo. Cela signifie que les plages de vision 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 d’être comparées.

Les images vidéo rectifiées fournies par les caméras vidéo sont comparées entre elles. Il est prévu que si toutes les caméras vidéo dans la plage de circulation fournissent la même information d’images à un endroit déterminé ou à un point déterminé, cela signifie que dans la ligne de visée respective entre les emplacements déterminés et les caméras vidéo, il n’y a aucun objet. Ainsi, aucun objet n’est détecté. Si toutefois, par exemple, l’information d’image d’une caméra vidéo à un endroit, diffère de celle de l’autre caméra vidéo, il est clair que dans la ligne de visée de cette caméra vidéo, il y a un objet en relief et ainsi on détecte un objet en relief.

Les formules telles que « même information d’image » ou « information d’image identique » au sens de la présente description concernent notamment le cas d’information d’image qui diffèrent au maximum d’une valeur de tolérance prédéfinie. Ce ne sont que des différences supérieures à la valeur de tolérance (ou plus simplement la tolérance) prédéfinie, que cela correspond à la détection d’un objet. Cela signifie également notamment que de faibles différences de luminosité et/ou d’informations de couleur sont acceptables pour considérer que les informations d’images sont égales ou identiques dans la mesure où les différences sont inférieures à la tolérance prédéfinie.

Cela signifie également notamment que, par exemple, on prédéfinit une tolérance pour pouvoir distinguer des images vidéo rectifiées sans que cela ne corresponde à la détection d’un objet en relief. Ce n’est que si les différences sont plus grandes que la tolérance prédéfinie que l’on considère que l’on détecte un objet.

Cela signifie également notamment que selon une forme de réalisation, on détecte seulement un objet si les différences des images vidéo rectifiées sont supérieures à une tolérance prédéfinie ou à une tolérance fixée au préalable. Il est prévu qu’un véhicule circulant en mode autonome ou en mode télécommandé dans le parking se déplace sur des surfaces fixées au préalable, c’est-à-dire la zone de circulation. Les caméras vidéo sont installées pour que leur plage de vision se chevauche dans la zone de circulation. Ce chevauchement est choisi pour que chaque point des surfaces limites (par exemple le sol et les murs ou parois) dans la zone de circulation soient vus par au moins trois caméras vidéo ou soient surveillés ainsi. En particulier, la disposition est choisie de façon que chaque point de la surface limite soit considéré selon des perspectives différentes ou surveillé dans de telles conditions.

Cela signifie également notamment que la zone de chevauchement sera saisie ou prise par les caméras vidéo à partir de directions différentes.

A partir de chaque point de la surface limite on peut ainsi suivre les directions de visée, par exemple, vers trois caméras vidéo qui voient ce point. Dans la mesure où l’on dispose de plus de caméras vidéo, il est, par exemple, prévu de sélectionner parmi cet ensemble de caméras, trois caméras vidéo ayant des perspectives aussi différentes que possible.

Si aucun objet en relief ne se trouve dans les directions de visée des caméras vers ce point, toutes les caméras vidéo voient la même information d’images ou les mêmes informations d’images qui diffèrent au maximum d’une tolérance prédéfinie (voir figure 4).

Mais si, par exemple, la luminosité ou la couleur de la surface du sol change, par exemple, si le sol est humide, cela ne perturbe pas la détection de la surface limite dans la mesure où toutes les caméras vidéo voient la même luminosité modifiée ou la même couleur. Si un objet a deux dimensions telles qu’une feuille de papier ou qu’une feuille de végétation se trouve sur le sol, cet objet n’est, en général, pas détecté car non en relief selon le principe de l’invention puisque toutes les caméras vidéo voient la même information d’image ou les mêmes informations d’image qui ne diffèrent au maximum que de la tolérance prédéfinie. Cela n’est pas critique pour des raisons de sécurité puisque de tels objets à deux dimensions peuvent être traversés sans difficulté par les véhicules.

Mais, si un objet en relief se trouve dans la plage de circulation (voir par exemple la figure 5) les directions de vue des caméras vidéo ne se rencontrent plus comme cela est prévisible sur la surface limite (zone de chevauchement) mais les caméras voient des vues 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. Une caméra vidéo voit ainsi la face avant de l’objet alors que l’autre caméra vidéo verra le dos de l’objet. En général, les deux côtés diffèrent de manière significative et l’objet en relief peut ainsi se détecter dans la mesure où les images vidéo prises diffèrent l’une de l’autre. Cet effet pourra résulter d’un éclairage plus clair d’un côté de la scène, c’est-à-dire de la zone de chevauchement, ce qui exclut efficacement l’oubli d’objet en relief. L’éclairage différent des divers côtés d’un objet fait apparaître cet objet plus clair sur le côté le plus éclairé que sur le côté faiblement éclairé si bien que les caméras vidéo auront des informations d’images différentes. Cela est vrai même pour des objets monochromes.

Le concept de l’invention (répartition spatiale des caméras vidéo avec des zones de chevauchement correspondantes, éclairage, par exemple de la scène d’analyse et exécution d’une analyse de flux optique des images vidéo prises) permet avantageusement de déterminer efficacement si un objet en relief détecté est un objet réel ; cela conduit, en résumé, à ce que l’objet en relief sera détecté efficacement et ainsi reconnu. Le concept de l’invention est notamment très solide visà-vis des variations de luminosité ou des variations ponctuelles de luminosité, par exemple, du fait de l’éclairage solaire.

Le concept selon l’invention prévoit notamment le déroulement suivant :

1. déterminer l’objet en relief (analyse selon l’étape (b))

2. déterminer les informations de flux optique (étape (c))

3. vérifier le résultat selon l’invention par le résultat selon 2.

Le concept selon l’invention a notamment l’avantage d’augmenter efficacement la sécurité à cause du contrôle propre effectué dans le temps.

Le concept selon l’invention a en particulier l’avantage d’augmenter efficacement la sécurité par des profils de mouvements réalistes / possibles des objets en relief, détectés.

L’information indiquant qu’un objet en relief a été détecté peut être transmise à un système de régulation principal. Ce système de régulation peut alors arrêter un véhicule télécommandé ou envoyer un signal d’arrêt à un véhicule circulant en mode autonome pour que ce véhicule puisse 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 dans le domaine des voituriers automatiques (système AVP) et peut être appelé manœuvre de parking automatique. Dans le cadre d’une telle opération AVP il est notamment prévu de ranger automatiquement les véhicules dans un emplacement de stationnement et à la fin de la durée de stationnement, de conduire automatiquement les vé5 hicules de leur emplacement de stationnement à un emplacement de récupération, où le conducteur pourra récupérer le véhicule.

NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX

	101-105 201	Etapes du procédé Système de détection d’un objet en relief dans un parking
5	203	Caméra vidéo
	205	Installation de traitement de données
	301	Parking
	401	Sol du parking
	403	Première caméra vidéo
10	405	Seconde caméra vidéo
	407	Première plage de vision
	409	Seconde plage de vision
	411	Zone de chevauchement des plages de vision
	413	Source lumineuse
15	501	Objet en relief
	503, 505	Côtés de l’objet

Claims

REVENDICATIONS

1°) Procédé de détection d’u objet en relief (501) dans un parking (301) en utilisant au moins deux caméras vidéo (203) installées de manière répartie dans l’espace du parking (301) et dont les plages de vision (407, 409) respectives se chevauchent dans une zone de chevauchement (411), procédé caractérisé par les étapes suivantes consistant à :

a) prendre (101) les images vidéo de la zone de chevauchement (411) à l’aide des caméras vidéo (203),

b) analyser (103) les images vidéo prises pour détecter dans ces images vidéo, un objet en relief qui se déplace, et

c) effectuer (105) une analyse de flux optique des images prises pour qu’à la détection d’un objet en relief qui se déplace dans les images vidéos prises, vérifier l’objet en relief détecté, qui se déplace, en utilisant l’analyse du flux optique.
2°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape c) consiste à vérifier s’il y a un flux optique aux endroits des images vidéo prises, et auxquelles, en se fondant sur l’analyse selon l’étape b), on n’a détecté aucun objet en relief.
3°) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’étape c) (105) consiste à déterminer les vecteurs de flux optique associés à l’objet en relief détecté en vérifiant la plausibilité des vecteurs de flux optique pour vérifier l’objet en relief, détecté à l’aide de l’analyse de flux optique.
4°) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la vérification en plausibilité des vecteurs de flux optique consiste à vérifier si les vecteurs de flux optiques sont différents et dans l’affirmative, déterminer une différence correspondante entre les vecteurs de flux op3059137 tique et en fonction de la différence ainsi déterminée, vérifier l’objet en relief détecté.
5°) Procédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce que si la vérification de la plausibilité des flux optiques montre qu’au moins deux des vecteurs de flux optique sont orientés dans des directions opposées, on estime que l’objet en relief détecté n’est pas réel de sorte que l’objet en relief, détecté n’est pas ensuite vérifié par l’analyse de flux optique.
6°) Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape c) (105) comprend la détermination de la vitesse de l’objet, cette vitesse d’objet, déterminée étant comparée à un seuil de vitesse d’objet prédéfini et en fonction de cette comparaison, on constate que l’objet en relief détecté est un objet réel.
7°) Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que dans l’étape c) (105) consiste à déterminer le mouvement d’un objet en relief détecté et déterminer si le mouvement de l’objet en relief détecté est plausible et en fonction de cette vérification de plausibilité, estimer que l’objet en relief détecté est réel.
8°) Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape c) (105) comprend le classement de l’objet en relief détecté et en fonction de ce classement on constate que l’objet en relief détecté est un objet réel.
9°) Procédé selon l’une des revendications précédentes rattaché à la revendication 6 ou à la revendication 8, caractérisé en ce qu’ en fonction du classement on prédéfinit un seuil de vitesse spécifique à l’objet comme seuil de vitesse prédéfini pour la comparaison.
10°) Procédé selon l’une des revendications précédentes rattaché à la revendication 7 et à la revendication 8, procédé caractérisé en ce qu’ on détermine si le mouvement déterminé est plausible pour l’objet classé.
11°) Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que si l’objet en relief détecté n’a pas été vérifié par l’analyse de flux optique, on commande une ou plusieurs des actions suivantes consistant à :

arrêter tous les véhicules circulant sans conducteur dans le parking (301), attribuer un personnel de service aux caméras vidéo (203), effectuer un contrôle de fonctionnement des caméras vidéo (203), adapter une trajectoire de consigne respective aux véhicules circulant sans conducteur dans le parking (301) pour contourner le segment du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), fermer le segment du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), fermer le niveau du parking (301) comprenant la zone de chevauchement (411), et envoyer un message de défaut à un opérateur par un réseau de communication.
12°) 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 de l’étape b) (103) on effectue les étapes suivantes consistant à :

rectifier les images vidéo prises, comparer entre elles les images vidéo rectifiées respectives pour reconnaître la différence dans les zones de chevauchement (411) prise, et détecter un objet en relief qui se déplace en se fondant sur la comparaison.
13°) Procédé selon l’une des revendications précédentes,

5 caractérisé en ce que la zone de chevauchement (411) contient une zone de circulation des véhicules.
14°) Système (201) pour détecter un objet en relief (501) qui se trouve io sur un emplacement de stationnement (301), le système (201) étant réalisé pour appliquer le procédé selon l’une quelconque des revendications

1 à 13.
15°) Parking (301) comportant le système (201) selon la revendication 14.
16°) Programme d’ordinateur comportant un code programme pour appliquer le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque le programme d’ordinateur est appliqué par un ordinateur.

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