IT202000016051A1 - Sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona in un’area limitata - Google Patents
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Description
DESCRIZIONE
Annessa a domanda di brevetto per INVENZIONE INDUSTRIALE avente per titolo
?Sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona in un?area limitata?
Campo tecnico dell?invenzione
La presente invenzione riguarda in generale il settore dell?elettronica.
Pi? in particolare, la presente invenzione riguarda un sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona posizionata in prossimit? o all?interno di un?area limitata.
Tecnica nota
Sono noti sistemi di visione che utilizzano le telecamere per rilevare la presenza di una persona in un determinato ambiente.
La Richiedente ha osservato che i sistemi di visione noti non sono in grado di rilevare la presenza di una persona in un?area di un ambiente industriale con sufficiente affidabilit? e con un tempo di reazione sufficientemente ridotto per evitare infortuni alle persone, nel caso di inquadratura dall?alto delle persone da rilevare e nel caso in cui sia l?area da monitorare che si muove, invece delle persone.
Breve sommario dell?invenzione
La presente invenzione riguarda un sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno di un?area di pericolo limitata come definito nella annessa rivendicazione 1 e da sue forme di realizzazione preferite descritte nelle rivendicazioni dipendenti da 2 a 8.
La Richiedente ha percepito che il sistema elettronico in accordo con la presente invenzione pu? rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno di un?area di pericolo limitata di un ambiente industriale in modo affidabile (ovvero riducendo al minimo i falsi allarmi) e consente di generare un allarme per avvisare la persona di una condizione di pericolo con un tempo di reazione sufficientemente ridotto, tale da ridurre sensibilmente il rischio di infortuni alla persona stessa, nel caso di inquadratura dall?alto delle persone da rilevare e nel caso in cui sia l?area di pericolo a spostarsi prevalentemente, invece delle persone.
Forma oggetto della presente invenzione anche una gru, in particolare una gru a carroponte, come definita nella annessa rivendicazione 9 e da una sua forma di realizzazione preferita descritta nella rivendicazione 10.
Breve descrizione dei disegni
Ulteriori caratteristiche ed i vantaggi dell?invenzione risulteranno dalla descrizione che segue di una forma di realizzazione preferita e di sue varianti fornita a titolo esemplificativo con riferimento ai disegni allegati, in cui:
- la Figura 1 mostra uno schema a blocchi di un sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno di un?area di pericolo limitata secondo una forma di realizzazione dell?invenzione;
- le Figure 2A-2B mostrano schematicamente una coppia di immagini acquisite da una coppia di telecamere che inquadrano l?area sottostante il gancio di una gru a carroponte sulla quale ? montato il sistema elettronico dell?invenzione, in due diversi esempi di funzionamento del sistema.
Descrizione dettagliata dell?invenzione
Si osservi che nella descrizione seguente blocchi, componenti o moduli identici o analoghi sono indicati nelle figure con gli stessi riferimenti numerici, anche se sono mostrati in differenti forme di realizzazione dell?invenzione.
Con riferimento alla Figura 1, viene mostrato un sistema elettronico 10 per rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno di un?area di pericolo limitata.
L?area di pericolo ? una porzione limitata di un ambiente ad esempio industriale, come ad esempio l?area sottostante il gancio di una gru o di una gru a carroponte.
L?area di pericolo viene monitorata in tempo reale per verificare se un operatore (addetto a svolgere un determinato compito nell?ambiente industriale considerato) ? posizionato in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, al fine di prendere opportuni provvedimenti come ad esempio generare un allarme sonoro e/o visivo indicativo della presenza di una condizione di pericolo oppure arrestando il funzionamento di una particolare macchina posizionata nell?ambiente industriale considerato.
Il sistema elettronico 10 ? tipicamente montato su una struttura mobile, pertanto in questo caso l?area di pericolo ? mobile, mentre le persone possono anche essere in una posizione ferma nell?ambiente considerato.
L?area di pericolo dipende dal tipo di applicazione in cui ? utilizzato il sistema 10 e pu? avere ad esempio una forma circolare o rettangolare o di un poligono.
Per esempio, il sistema elettronico 10 ? utilizzato per monitorare un?area di pericolo sottostante il gancio di una gru a carroponte installata in un magazzino in cui sono presenti diverse bobine di acciaio (coil) che sono particolarmente pesanti, ad esempio aventi un peso maggiore di 10 tonnellate.
E? noto che una gru a carroponte comprende una coppia di binari paralleli situati in alto sopra i lati di un edificio (per esempio, un magazzino), attraverso i quali scorre un ponte di metallo mobile (detta trave), sul quale ? montato un carrello con un argano ed un organo di presa, come ad esempio un gancio per il sollevamento di oggetti pesanti.
Il carroponte ? utilizzato ad esempio per spostare materiali semilavorati o prodotti finiti fra un reparto e l?altro di un magazzino, oppure verso l?area di carico o scarico delle merci.
In questo caso il sistema elettronico 10 ? montato sul carrello della gru a carroponte e l?area di pericolo ha la forma di un cerchio centrato sul gancio di sollevamento pesi, con un raggio dell?ordine dei 3-7 metri.
Pi? in generale, la forma dell?area di pericolo dipende dal fattore di forma del carico della gru a carroponte o della gru.
Il sistema elettronico 10 comprende un dispositivo di elaborazione 1 e una coppia di telecamere 2, 3 elettricamente collegate all?unit? di elaborazione 1.
La coppia di telecamere 2, 3 ? posizionata in modo da inquadrare dall?alto almeno una porzione dell?area di pericolo da monitorare, pertanto anche le persone che si trovano in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo sono inquadrate dall?alto.
La coppia di telecamere 2, 3 ? quindi configurata per acquisire ciascuna un flusso I1, I2 di immagini in tempo reale rappresentative di una rispettiva porzione dell?area di pericolo da monitorare, in cui le due porzioni si sovrappongono almeno in parte ed insieme coprono l?intera area di pericolo; in particolare, le immagini acquisite dalla coppia di telecamere contengono una vista dall?alto delle persone che si trovano in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo definita.
Le telecamere 2, 3 sono ad esempio HWIN@ Dahua HAC-HDBW2220R-Z, che hanno una risoluzione di 2.4 Megapixel ed una frequenza di acquisizione di 30 immagini al secondo.
Il dispositivo di elaborazione 1 ? realizzato ad esempio con il PC industriale Neousys Nuvo serie 5000, in particolare 5000E/P.
L?utilizzo di due (o pi? di due) telecamere ha il vantaggio di permettere di ottenere una visione stereoscopica dell?area di pericolo monitorata, consentendo anche di rilevare la presenza di una persona vista dall?alto posizionata in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, anche quando la persona inquadrata ? parzialmente nascosta da altri oggetti presenti nell?area di pericolo stessa.
Inoltre nel caso dell?applicazione della gru a carroponte, ? presente una zona d?ombra sotto il carico stesso che potrebbe coprire (almeno parzialmente) una persona che si trova all?interno la zona d?ombra, con il rischio di non riuscire a rilevare correttamente la sua presenza: l?utilizzo di due (o pi?) telecamere consente di migliorare la visibilit? nella zona sottostante il carico, riducendo il rischio di una mancata rilevazione della presenza di una persona nella zona sottostante il carico.
Con riferimento alla Figura 2A, viene mostrata l?applicazione in cui l?area di pericolo ? quella sottostante la gru di un carro-ponte, le due telecamere 2, 3 sono posizionate sul carrello del carroponte ai due lati opposti e sostanzialmente equidistanziate rispetto alla direzione definita dal gancio di sollevamento pesi ed il dispositivo elettronico di elaborazione 1 ? montato sul carrello.
In questo caso la prima telecamera 2 ? tale da acquisire una prima immagine I1.1 (del primo flusso di immagini I1) rappresentativa di una vista dall?alto di un lato dell?area sottostante il gancio della gru a carroponte in cui sono posizionate una pluralit? di bobine 16, mentre la seconda telecamera 3 ? tale da acquisire una seconda immagine I2.1 (del secondo flusso di immagini I2) rappresentativa di una vista dall?alto dell?altro lato dell?area sottostante il gancio in cui sono posizionate la stessa pluralit? di bobine 16 ed ulteriori bobine 18.
L?area di pericolo ha la forma di un cerchio centrato sul gancio e le telecamere 2, 3 hanno l?obiettivo orientato in modo tale da inquadrare l?area sottostante il gancio della gru a carroponte; in particolare, nella Figura 2A viene mostrata a sinistra (considerando l?orientamento di lettura) la prima area di pericolo 15-1 associata alla prima telecamera 2 ed avente la forma di un cerchio, e viene mostrata a destra la seconda area di pericolo 15-2 associata alla seconda telecamera 3 ed avente anch?essa la forma di un cerchio.
In questo modo viene generata una immagine stereoscopica di una vista dall?alto di entrambi i lati del gancio della gru a carro-ponte.
E? possibile osservare in Figura 2A che la seconda telecamera 3 acquisisce una vista dall?alto di una porzione dell?area sottostante il gancio della gru che ? parzialmente sovrapposta alla porzione acquisita dalla prima telecamera 2, pertanto una parte che risulta esterna al cerchio associato alla prima telecamera 2 ? invece interna al cerchio associato alla seconda telecamera 3 (vedere le bobine 18 che sono presenti solo nel cerchio della seconda immagine I2.1 associata alla seconda telecamera 3).
Le precedenti osservazioni relative alla Figura 2A sono applicabili in modo analogo alla Figura 2B, con la differenza che la telecamera 2 acquisisce un?altra immagine I1.2 (del primo flusso di immagini I1) rappresentativa di una vista dall?alto di un lato dell?area sottostante il gancio della gru a carroponte, mentre la telecamera 3 acquisisce un?altra immagine (del secondo flusso di immagini I2) rappresentativa di una vista dall?alto dell?altro lato dell?area sottostante il gancio in cui sono posizionate una pluralit? di bobine 19, in cui la seconda immagine I2.2 ? parzialmente sovrapposta alla prima immagine I1.2, pertanto una parte che risulta esterna al cerchio associato alla prima telecamera 2 ? invece interna al cerchio associato alla seconda telecamera 3 (vedere le bobine 19 che sono presenti solo nel cerchio della seconda immagine I2.2 associata alla seconda telecamera 3).
Si osservi per? che la presenza di entrambe le telecamere 2, 3 non ? essenziale, ovvero sono possibili applicazioni in cui ? sufficiente anche una sola telecamera.
Inoltre ? possibile utilizzare pi? di due telecamere, al fine di aumentare l?affidabilit? del sistema 10 a riconoscere la presenza di persone dall?alto.
Il dispositivo di elaborazione 1 ? un dispositivo elettronico, che a sua volta comprende:
- una unit? di elaborazione dati 1-1;
- una unit? di elaborazione grafica 1-2;
- una memoria 1-5.
L?unit? di elaborazione grafica 1-2 ? collegata da un lato alle due telecamere 2, 3 e dall?altro lato con l?unit? di elaborazione dati 1-1.
L?unit? di elaborazione grafica 1-2 (comunemente indicata con GPU= Graphics Processing Unit) ? un circuito elettronico dedicato alla elaborazione delle immagini in modo efficiente e veloce, per mezzo dell?utilizzo di strutture che effettuano in parallelo l?elaborazione delle immagini e per mezzo dell?utilizzo di circuiti di elaborazione specializzati per effettuare un particolare tipo di elaborazione, come calcoli geometrici, rendering di poligoni, texture mapping, sovracampionamento, interpolazione, calcoli vettoriali e matriciali, compensazione del movimento, ecc.
L?unit? di elaborazione grafica 1-2 ? ad esempio il modello Nvidia GTX 1050 Ti.
L?unit? di elaborazione grafica 1-2 ha la funzione di ricevere in parallelo i due flussi di immagini I1, I2 acquisiti rispettivamente per mezzo delle telecamere 2, 3, in cui le immagini acquisite dei due flussi I1, I2 sono rappresentative di una vista dall?alto dell?area di pericolo e della vista dall?alto della eventuale presenza di una o pi? persone che si trovano in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, in particolare una vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona.
L?unit? di elaborazione grafica 1-2 ha quindi la funzione di elaborare opportunamente i due flussi di immagini acquisite I1, I2 per mezzo di una architettura di elaborazione di tipo parallelo e ha la funzione di generare un segnale di posizionamento S_pos indicativo della posizione (all?interno dell?immagine analizzata) di almeno una porzione di immagine rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona.
In altre parole, l?unit? di elaborazione grafica 1-2 ? in grado sia di identificare in una immagine una porzione rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di una persona, sia di localizzare detta porzione all?interno dell?immagine analizzata, fornendo quindi la posizione (ad esempio espressa in coordinate di pixels) all?interno dell?immagine della porzione di immagine identificata rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di una persona.
Le Figure 2A-2B mostrano con un quadrato 20 la posizione della testa e/o corpo (vista dall?alto) che ? stata identificata per mezzo della unit? di elaborazione grafica 1-2.
L?utilizzo di una unit? di elaborazione grafica 1-2 (separata dall?unit? di elaborazione dati 1-1) ha il vantaggio di ridurre sensibilmente il tempo di elaborazione delle immagini acquisite, per mezzo di una elaborazione in parallelo di porzioni distinte pi? piccole di una stessa immagine.
L?unit? di elaborazione dati 1-1 (ad esempio un microprocessore o una unit? logica programmabile) ha la funzione di effettuare il confronto fra la posizione delle viste dall?alto di una o pi? persone (identificate per mezzo della unit? di elaborazione grafica 1-2) ed il perimetro della zona di pericolo, al fine di determinare se una o pi? persone si trova in prossimit? o all?interno del perimetro dell?area di pericolo.
L?unit? di elaborazione dati 1-1 ? configurata per generare, in funzione del segnale di posizionamento S_pos, un segnale di allarme S_al indicativo della presenza o assenza di una condizione di pericolo, in particolare indicativo della presenza di una persona posizionata in prossimit? o all?interno del perimetro dell?area di pericolo oppure indicativo della assenza della persona dall?area di pericolo (cio? la persona ? lontana dall?area di pericolo).
In particolare, l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? configurata per generare il segnale di allarme S_al avente un primo valore (per esempio, un valore logico alto) rappresentativo della presenza di almeno una persona in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, quando l?unit? di elaborazione ? tale da rilevare che una vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo di una persona ? posizonata in prossimit? o all?interno del perimetro dell?area di pericolo; viceversa, l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? configurata per generare il segnale di allarme S_al avente un secondo valore (per esempio, un valore logico basso) rappresentativo della assenza di persone in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo (cio? le persone sono lontane dall?area di pericolo).
Con riferimento nuovamente alla Figura 2A, l?immagine I1.1 comprende una vista dall?alto della testa, delle spalle e di una parte del tronco di una persona 12 (un lavoratore) che indossa un casco e che si trova nel magazzino in cui ? installata la gru a carroponte sul quale ? montato il sistema 10: ? possibile osservare che il lavoratore 12 si trova parzialmente all?interno della prima area di pericolo 15-1 associata alla prima telecamera 2, pertanto in questo caso l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da generare il segnale di allarme S_al avente un primo valore (per esempio, un valore logico alto) rappresentativo della presenza della persona 12 che si trova parzialmente all?interno della prima area di pericolo 15-1.
Inoltre in Figura 2A ? possibile osservare che nella seconda immagine I2.1 (acquisita dalla seconda telecamera 3) non ? presente alcuna vista dall?alto della testa e/o corpo del lavoratore 12, n? di altre persone, in quanto la seconda telecamera 3 acquisisce una vista dall?alto di una porzione dell?area sottostante il gancio della gru che ? parzialmente sovrapposta alla porzione acquisita dalla prima telecamera 2: pertanto il lavoratore 12 che non viene inquadrato dalla seconda telecamera 3, risulta invece inquadrato dalla prima telecamera 2, quindi per mezzo dell?area inquadrata dalla prima telecamera 2 ? possibile rilevare la vicinanza della persona 12 all?area di pericolo 15-1 a forma di cerchio associata alla prima telecamera 2.
Le precedenti considerazioni relative alla Figura 2A sono applicabili in modo analogo alla Figura 2B, con la differenza che la stessa persona 13 ? presente sia nella immagine I1.2 acquisita dalla prima telecamera 2 (in questo caso ? stata indicata con 13-1), sia nella immagine I2.2 acquisita dalla seconda telecamera 3 (in questo caso ? stata indicata con 13-2): in questo caso la persona 13-1, 13-2 ? all?esterno sia dell?area di pericolo 15-1 a forma di cerchio, sia all?esterno dell?area di pericolo 15-2 a forma di cerchio ed inoltre la persona 13-1, 13-2 ? sufficientemente lontano dal perimetro dell?area di pericolo 15-1 e 15-2, pertanto l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da generare il segnale di allarme S_al avente un secondo valore (per esempio, un valore logico basso) rappresentativo della assenza della persona 13-1, 13-2 all?interno o in prossimit? dell?area di pericolo 15-1 e 15-2.
Preferibilmente, l'area di pericolo ? suddivisa in due o pi? aree concentriche, ciascuna associate ad un livello di pericolo diverso, in cui l?area pi? esterna ? associata al livello di pericolo pi? basso e l?area di pericolo pi? interna ? associata ad un livello di pericolo pi? alto.
Per esempio, l?area di pericolo ? suddivisa in due aree di pericolo concentriche (ad esempio, due cerchi concentrici), in cui l?area di pericolo pi? esterna ? associata ad un livello di pericolo basso e l?area di pericolo pi? interna ? associata ad un livello di pericolo elevato.
In questo esempio l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? configurata per generare il segnale di allarme S_al avente due possibili valori, in funzione del livello di pericolo basso o elevato rilevato:
- il segnale di allarme S_al ha un primo valore di preavviso (warning) indicativo di una condizione di imminente pericolo, quando l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da rilevare la presenza di almeno una persona posizionata all?interno del perimetro dell?area di pericolo esterna, ma ancora all?esterno dell?area di pericolo interna (per esempio, ad una distanza inferiore a 1 metro dal perimetro di quest?ultima);
- il segnale di allarme S_al ha un secondo valore di allarme indicativo di una condizione attuale di pericolo (alarm), quando l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da rilevare la presenza di almeno una persona posizionata all?interno del perimetro dell?area di pericolo interna.
L?unit? di elaborazione dati 1-1 ? ad esempio il microprocessore Intel Core i5-6500TE (Skylake) 2.3 GHz Processor.
Il segnale di allarme S_al pu? essere uno oppure una combinazione fra i seguenti segnali:
- un segnale sonoro generato da una sirena 4 (cio? un altoparlante) collegato con il dispositivo di elaborazione 1 (e quindi con l?unit? di elaborazione dati 1-1);
- un segnale luminoso (ad esempio lampeggiante) generato da una sorgente luminosa 5;
- una indicazione grafica e/o testuale di uno schermo collegato con il dispositivo di elaborazione 1 (e quindi con l?unit? di elaborazione dati 1-1) per mezzo di un collegamento cablato o per mezzo di un segnale senza fili a corta distanza (per esempio, di tipo Bluetooth o WiFi);
- una indicazione grafica e/o testuale di uno schermo di un dispositivo elettronico mobile (per esempio, uno smartphone, tablet o computer portatile) collegato con il dispositivo di elaborazione 1 (e quindi con l?unit? di elaborazione dati 1-1) per mezzo di un segnale senza fili a corta distanza (per esempio, di tipo Bluetooth o WiFi).
Considerando l?applicazione in cui l?area di pericolo ? quella sottostante la gru di un carro-ponte, la sirena 4 e/o la sorgente luminosa 5 sono montate sul carrello del carroponte, in modo che il fascio luminoso emesso dalla sorgente luminosa 5 sia visibile dalle persone che sono posizionate in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo ed in modo che l?onda sonora generata dalla sirena 4 sia ricevuta dalle stesse persone.
L?unit? di elaborazione dati 1-1 esegue un opportuno programma software che elabora opportunamente il segnale di posizionamento S_img_pr, rileva la presenza di una o pi? persone posizionate in prossimit? e/o all?interno dell?area di pericolo e quindi genera il segnale di allarme S_al per pilotare la sirena 4 e/o la sorgente luminosa 5 e/o uno schermo di visualizzazione.
La memoria 1-5 ? di tipo non volatile ed ha la funzione di memorizzare una pluralit? di immagini acquisite per mezzo delle telecamere 2, 3, quando viene rilevata la presenza di almeno una persona in prossimit? e/o all?interno dell?area di pericolo definita.
In particolare, la memoria 1-5 ? configurata per memorizzare una sequenza di immagini rappresentative di una vista dall?alto dell?area di pericolo comprendente una persona posizionata in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, a partire dall?istante in cui l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da rilevare la presenza di una persona posizionata in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, fino all?istante in cui l?unit? di elaborazione dati 1-1 ? tale da rilevare che la persona si ? allontanata dall?area di pericolo (oppure ? uscita dall?area di pericolo).
Vantaggiosamente, l?unit? di elaborazione grafica 1-2 utilizza tecniche di Intelligenza Artificiale al fine di rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, in particolare utilizzando una rete neurale profonda (Deep Learning) implementata nella unit? di elaborazione grafica 1-2, ancora pi? in particolare una rete neurale convoluzionale.
In questo caso la rete neurale profonda (eventualmente convoluzionale) viene prima addestrata utilizzando un training set di immagini che contengono almeno una persona vista dall?alto in diverse possibili posizioni, come ad esempio in un ambiente industriale le seguenti viste dall?alto:
- immagini rappresentative di un ambiente industriale che comprende una vista dall?alto di una persona in piedi che indossa un casco di protezione;
- immagini rappresentative dell?ambiente industriale che comprende una vista dall?alto di una persona in piedi che non indossa il casco di protezione;
- immagini rappresentative dell?ambiente industriale che comprende una vista dall?alto di una persona sdraiata;
- immagini rappresentative dell?ambiente industriale che comprende una vista dall?alto di una persona accovacciata che indossa il casco di protezione.
Inoltre nel caso dell?applicazione della gru a carroponte, nella fase di addestramento viene determinata l?altezza di partenza dal binario in quota del gancio della gru a carroponte, in modo da calcolare l?altezza del carico trasportato rispetto a terra e/o rispetto ad un punto definito della gru (per esempio, il suo vertice superiore): in questo modo ? possibile migliorare la precisione con la quale viene rilevata una situazione di pericolo.
Al termine della fase di addestramento sono stati quindi determinati i parametri della rete neurale profonda (eventualmente convoluzionale): viene quindi generato un modello matematico della rete neurale profonda che ? in grado di riconoscere una vista dall?alto di almeno una porzione della testa e/o del corpo di una persona, sia di viste dall?alto comprese nel training set, sia di viste dall?alto di nuove immagini acquisite durante la fase di normale funzionamento successivo.
Detta rete neurale profonda (eventualmente convoluzionale) addestrata viene quindi implementata nei circuiti elettronici dell?unit? di elaborazione grafica 1-2.
Durante il funzionamento viene migliorata continuamente la capacit? di riconoscimento di una vista dall?alto di almeno una porzione della testa e/o corpo di una persona, aggiornando continuamente i parametri della rete neurale profonda (eventualmente convoluzionale).
Si osservi che l?utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale consente di individuare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo per mezzo dell?analisi di una singola immagine, ovvero senza richiedere il confronto fra due o pi? immagini successive vicine temporalmente, come viene invece effettuato nelle tecniche di visione note per il riconoscimento di persone inquadrate orizzontalmente (cio? di fronte).
Vantaggiosamente, la rete neurale profonda ? tale da identificare non solo la presenza o assenza di una vista dall?alto di almeno una porzione della testa e/o corpo di una persona, ma (nel caso di presenza) ? tale da fornire la posizione (ovvero la localizzazione) all?interno dell?immagine analizzata della vista dall?alto della porzione identificata della testa e/o corpo della persona.
Inoltre nel caso dell?applicazione della gru a carroponte, la rete neurale profonda ? tale da calcolare automaticamente l?altezza del carico trasportato rispetto a terra e/o rispetto ad un punto definito della gru (per esempio, il suo vertice superiore).
Per esempio, la rete neurale profonda ? realizzata utilizzando la libreria Yolo (You Only Look Once) che fornisce le funzioni necessarie per effettuare il riconoscimento di oggetti per mezzo della analisi di una singola immagine, utilizzando una singola rete neurale per l?intera immagine, generando in uscita informazioni indicative non solo della presenza di una persona, ma anche dove ? posizionata la persona all?interno dell?immagine analizzata.
E? utile osservare che la libreria Yolo non ? specifica per il riconoscimento di persone dall?alto, ma ? utilizzata per il riconoscimento e localizzazione di oggetti visti orizzontalmente (cio? di fronte): pertanto la Richiedente ha utilizzato una libreria di Intelligenza Artificiale nota per creare un nuovo modello di rete neurale profonda funzionante per il riconoscimento e localizzazione di persone inquadrate dall?alto.
Claims (10)
1. Sistema elettronico (10) per rilevare la presenza di una persona, il sistema comprendente un dispositivo di elaborazione (1) e una telecamera (2) collegata con il dispositivo di elaborazione, il dispositivo di elaborazione comprendente una unit? di elaborazione grafica (1-2) ed una unit? di elaborazione dati (1-1) collegate fra di loro, l?unit? di elaborazione grafica (1-2) essendo ulteriormente collegata alla telecamera,
in cui la telecamera ? configurata per acquisire un flusso di immagini (I1) rappresentative di una vista dall?alto di un?area di pericolo definita (15-1), ed in cui l?unit? di elaborazione grafica (1-2) ? configurata per:
- ricevere il flusso di immagini acquisite (I1);
- analizzare in successione una singola immagine del flusso di immagini ricevuto ed identificare, per almeno una delle immagini analizzate, almeno una porzione comprendente una vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona;
- generare un segnale di posizionamento (S_pos) indicativo della posizione di detta porzione di immagine rappresentativa di una vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo all?interno dell?immagine analizzata;
ed in cui l?unit? di elaborazione dati (1-1) ? configurata per:
- ricevere il segnale di posizionamento (S_pos) indicativo della posizione di detta porzione di immagine rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo;
- confrontare la posizione di detta porzione di immagine rispetto al perimetro dell?area di pericolo;
- generare un segnale di allarme rappresentativo della presenza di almeno una persona in prossimit? o all?interno dell?area di pericolo, in funzione del confronto fra la posizione di detta porzione di immagine ed il perimetro dell?area di pericolo.
2. Sistema elettronico secondo la rivendicazione 1, comprendente una ulteriore telecamera (3) collegata con l?unit? di elaborazione grafica (1-2), in cui l?ulteriore telecamera ? configurata per acquisire un ulteriore (I2) flusso di immagini rappresentative di una ulteriore vista dall?alto dell?area di pericolo, in cui la vista dall?alto e l?ulteriore vista dall?alto sono almeno parzialmente sovrapposte,
in cui l?unit? di elaborazione grafica ? ulteriormente configurata per:
- ricevere il flusso di immagini (I1) e l?ulteriore flusso di immagini (I2) acquisite;
- analizzare in successione una singola immagine del flusso di immagini ricevuto ed una singola immagine dell?ulteriore flusso di immagini ricevute ed identificare, per almeno una delle immagini analizzate del flusso di immagini ricevuto e/o dell?ulteriore flusso di immagini ricevuto, almeno una porzione comprendente una vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona;
- generare il segnale di posizionamento (S_pos) indicativo della posizione di detta porzione di immagine rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo all?interno dell?immagine analizzata e/o all?interno dell?ulteriore immagine analizzata.
3. Sistema elettronico secondo le rivendicazioni 1 o 2, in cui l?unit? di elaborazione dati (1-1) ? configurata per:
- generare un segnale di preavviso indicativo di una imminente condizione di pericolo, in caso di rilevazione che detta porzione di immagine della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo ? posizionata in prossimit? del perimetro dell?area di pericolo ed esterna ad essa;
- generare un segnale di allarme indicativo di una condizione attuale di pericolo, in caso di rilevazione che detta porzione di immagine della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo ? posizionata all?interno del perimetro dell?area di pericolo.
4. Sistema elettronico secondo una qualunque delle precedenti rivendicazioni, in cui l?unit? di elaborazione grafica (1-2) ? configurata per effettuare detta analisi di ciascuna singola immagine del flusso di immagini ricevuto e/o dell?ulteriore flusso di immagini ricevuto utilizzando una rete neurale profonda.
5. Sistema elettronico secondo la rivendicazione 4, in cui la rete neurale profonda ? configurata per:
- identificare detta porzione di immagine comprendente la vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona;
- generare il segnale di posizionamento rappresentativo della posizione, all?interno dell?immagine analizzata, della almeno una porzione comprendente detta vista dall?alto di almeno parte della testa e/o del corpo di almeno una persona.
6. Sistema elettronico secondo la rivendicazione 4, in cui la rete neurale profonda ? implementata nella unit? di elaborazione grafica utilizzando la libreria You Only Look Once, YOLO.
7. Sistema elettronico secondo una qualunque delle precedenti rivendicazioni, comprendente ulteriormente una sirena (4) e/o una sorgente luminosa (5) collegati con l?unit? di elaborazione dati (1-1), in cui l?unit? di elaborazione dati ? configurata per generare il segnale di allarme per:
- pilotare la sirena per generare un segnale sonoro indicativo della condizione imminente o attuale di pericolo, in caso di rilevazione che la porzione identificata della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo ? posizionata in prossimit? o all?interno del perimetro dell?area di pericolo ed esterna ad essa; e/o
- pilotare la sorgente luminosa (5) per generare un segnale luminoso indicativo della condizione imminente o attuale di pericolo, in caso di rilevazione che la porzione identificata della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo ? posizionata in prossimit? o all?interno del perimetro dell?area di pericolo ed esterna ad essa.
8. Sistema elettronico secondo una qualunque delle precedenti rivendicazioni, in cui la posizione di detta porzione di immagine rappresentativa della vista dall?alto di almeno parte della testa e/o corpo ? espressa in coordinate di pixels.
9. Gru, in particolare gru a carroponte, comprendente un sistema elettronico per rilevare la presenza di una persona in prossimit? o all?interno di un?area di pericolo limitata secondo una qualunque delle precedenti rivendicazioni,
il carroponte comprendente un carrello mobile sul quale ? montato il dispositivo di elaborazione e l?almeno una telecamera configurata per inquadrare dall?alto l?area di pericolo,
in cui l?area di pericolo ? l?area sottostante il gancio della gru a carroponte ed ha una forma sostanzialmente di un cerchio o di un poligono centrata in corrispondenza del gancio.
10. Gru secondo la rivendicazione 9, comprendente una prima ed una seconda telecamera montate a lati opposti e sostanzialmente equidistanziati rispetto alla direzione definita dal movimento del gancio di sollevamento pesi, in cui la prima telecamera ? configurata per inquadrare dall?alto un primo lato rispetto al gancio e la seconda telecamera ? configurata per inquadrare dall?alto un secondo lato al gancio opposto al primo lato.
Priority Applications (3)
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Family Applications (1)
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| JP2010241548A (ja) * | 2009-04-03 | 2010-10-28 | Kansai Electric Power Co Inc:The | クレーンの安全確認装置 |
| WO2019151876A1 (en) * | 2018-02-02 | 2019-08-08 | Digital Logistics As | Cargo detection and tracking |
| CN110745704A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-02-04 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种塔吊预警方法及装置 |
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2020
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-
2021
- 2021-06-30 EP EP21746145.8A patent/EP4176379A1/en active Pending
- 2021-06-30 WO PCT/IB2021/055860 patent/WO2022003589A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Also Published As
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