MX2010005149A - Sistemas de seguridad. - Google Patents

Abstract

Un sistema de detección de vehículo para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo en datos de imagen, el sistema comprende: una interfaz configurada para recibir los datos de imagen; un módulo identificador configurado para identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen; un comparador configurado para comparar por lo menos uno de un número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y una salida configurada para emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

Description

SISTEMAS DE SEGURIDAD CAMPO DE LA INVENCIÓN Las modalidades de la presente invención y aspectos descritos se relacionan con un sistema de reconocimiento automático de número de placa, un pre-procesador, un método para procesar datos de imagen, un sistema de detección de vehículo, un método implementado por computadora para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo, un sistema de detección de movimiento de un vehículo, un método implementado por computadora para detectar el movimiento de un vehículo, un sistema de detección del tipo de vehículo, un método implementado por computadora para detectar el tipo de vehículo, un sistema de rastreo y asociación de identidad, un método de rastreo y asociación de identidad, un sistema de identificación de ubicación de muestra de color del vehículo, un método implementado por computadora para la identificación de ubicación de muestra de color del vehículo, un sistema de muestra de color de vehículo, y un método implementado por computadora para el muestreo de color del vehículo.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Los sistemas de reconocimiento automático de número de placas (sistemas ANPR) , también conocidos como sistemas de reconocimiento automático de matrícula (sistemas ALPR) se han utilizado durante años . La creciente amenaza terrorista creada por actividades terroristas intensificadas alrededor del mundo (junto con otros factores) creó una necesidad para sistemas ANPR más avanzados con un mayor grado de precisión.

SUMARIO DE LA INVENCIÓN Los sistemas ANPR tradicionales comprenden los componentes generales representados en la figura 1. Con referencia a la figura 1, un sistema ANPR tradicional comprende una cámara montada en una posición tal que los números de placas (también conocidos como matrículas) de los vehículos que pasen, estén dentro de su campo visual. Normalmente, tales cámaras están montadas sobre plataformas elevadas tales como postes o el lado inferior de puentes. A menudo las cámaras incluyen cámaras infrarrojas.

Por lo regular, cada cámara produce una señal de video análoga a través de una línea de comunicaciones a una computadora local (que puede recibir señales de entrada de una sola cámara o múltiples cámaras) . La computadora local se aloja en una estación ubicada cerca de la cámara; por ejemplo, a lo largo del lado del camino junto a la cámara. Las unidades de aire acondicionado se utilizan para asegurar que la estación no se sobrecaliente durante la operación de la computadora instalada en las misma (es probable almacenar múltiples computadoras en la misma estación, y por ende, el exceso de calor puede ser un problema serio.) La computadora local captura una o más imágenes "fijas" de una señal de video análoga de la cámara a la cual se conecta (a menudo las imágenes fijas se capturan varias veces cada segundo) . Cada imagen se analiza mediante la computadora local para determinar si un número de placas está o no presente dentro de la imagen fija. Cuando se detecta el número de placas, el área que representa el número de placas se aisla y se utilizan las técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para obtener una cadena de texto que representa el número de registro en el número de placas (un número de placas ejemplar con número de registro se muestra en la figura 2) . Este proceso se lleva a cabo por completo dentro de la computadora local . La computadora local puede conectarse a una instalación de almacenamiento local para registrar los resultados del proceso de reconocimiento de número de placas .

Normalmente, la computadora local está conectada a una red de comunicaciones que puede tomar la forma de una línea de comunicaciones de fibra óptica. La red de comunicaciones está conectada a una estación de policía o a la computadora que recibe una cadena de texto que contiene cada número de registro grabado. Además, la red de comunicaciones puede ser operable para comunicar una copia de las imágenes fijas originales utilizadas para capturar el número de registro (por ejemplo, las imágenes fijas capturadas a partir de la señal de video análoga) de la computadora local a la estación de policía. Como se apreciará en esta etapa, las imágenes están en un formato digital y no en el formato original análogo que se recibió de la cámara mediante la computadora local .

La estación de policía o computadora están conectadas a una o más bases de datos que contienen listas de números de registro de interés (referida en la presente como base de datos de búsqueda) y una instalación de almacenamiento para registrar toda la información recibida de las computadoras locales a través de la red de comunicaciones .

Cuando se recibe un número de registro a través de la red de comunicaciones de una computadora local y la estación de policía intenta ubicar ese número en una de las bases de datos de búsqueda; si se localiza el número, el evento se registra mediante la estación y las autoridades de policía pueden estar informadas del evento.

Los sistemas ANPR tradicionales se han adaptado para su uso con cámaras digitales con una disposición estructural similar a la mostrada en la figura 1.

La infraestructura requerida para operar un sistema A PR tradicional es importante. Además de la instalación de las cámaras, también es necesario proporcionar instalaciones de almacenamiento para las computadoras locales. Estas instalaciones de almacenamiento tienen generalmente aire acondicionado para asegurar la operación adecuada de las computadoras locales aún en clima relativamente cálido (como se menciona previamente) .

Además, debido a las ubicaciones expuestas en donde estos sistemas se ubican y a la amenaza de vandalismo, es a menudo necesario asegurar todo el equipo en alojamientos reforzados para asegurar que no sean susceptibles a daños.

Además, las redes grandes de fibra óptica necesitan instalarse a lo largo de la longitud del camino que conecta cada una de las computadoras locales con la estación de policía o computadora. En la actualidad, la instalación de la red de fibra óptica por sí sola puede costar más de £1,000 por cada metro de cable de fibra óptica tendido junto a un camino. De esta manera, aún en distancias relativamente cortas, los costos de infraestructura asociados con la instalación de red de cámara para el sistema ANPR son considerables .

En años recientes, ha habido presión sobre las compañías que producen sistemas ANPR para diseñar la computadora y cámara locales totalmente integradas . De esta manera, la cámara y la computadora local se almacenan en un solo alojamiento que puede montarse sobre, por ejemplo, un poste o el lado inferior de un puente. La cámara está orientada de tal manera que los vehículos que pasan a lo largo del camino en cuestión pasen a través del campo visual de la cámara y se capturen las imágenes de los vehículos de una manera normal. La computadora local (que se aloja en el mismo alojamiento que la cámara) aisla la ubicación de cualquier número de placas en las imágenes capturadas y lleva a cabo el proceso de OCR requerido para determinar el número de registro. Esto reduce la necesidad de una estación a lo largo del lado del camino para alojar las computadoras locales.

En algunos casos, la computadora local (ahora almacenada en el mismo alojamiento que la cámara) se conecta al mismo tipo de redes de comunicaciones (por ejemplo, una red de fibra óptica) como los sistemas tradicionales, como se describe anteriormente. Sin embargo, la computadora local simplemente puede crear una cadena de texto que contenga los números de registro reconocidos que pueden comunicarse sobre un sistema de comunicación inalámbrica tal como GPRS (debido a que únicamente un ancho de banda relativamente bajo es requerido para comunicar esta información) .

Las cámaras y computadoras locales montadas en el mismo alojamiento forman un objeto relativamente grande. El espacio del alojamiento debe ser suficiente para contener la cámara y los componentes de computadora. Por ejemplo, el alojamiento debe ser suficiente para contener una videocámara y una placa madre del sistema micro-ATX para la computadora (junto con el espacio requerido para un procesador) y cualquier controlador asociado (tal como tarjetas de gráficos PCI) .

El tamaño de los alojamientos de computadora local y cámara integrada significa que deben realizarse etapas especiales para asegurar que los alojamientos se conecten de manera segura al poste u otra estructura mediante la cual están soportados. Además, el tamaño excesivo significa que las computadoras locales y cámaras integradas ya no son opciones viables para la colocación en ciertas posiciones donde existe espacio limitado o donde el encubrimiento de la cámara es importante .

Recientemente, hay cámaras digitales de alta definición disponibles. Las imágenes digitales de alta definición son similares a las imágenes digitales estándar; sin embargo, las imágenes de alta definición contienen una densidad considerablemente mayor de pixeles de imagen cuando se compara con las imágenes digitales estándar. De esta manera, un sistema ANPR que utiliza una cámara digital de alta definición debe utilizar una computadora local que sea capaz de procesar un número extremadamente grande de píxeles en un periodo relativamente corto para identificar los números de placas y llevar a cabo los procesos de OCR requeridos. Este periodo se conoce como tiempo de procesamiento en la presente.

En los sistemas con base en cámara digital tradicional y los sistemas con base en cámara digital de alta definición recién propuestos, el tiempo de procesamiento excesivo en la computadora local resulta en una frecuencia de muestreo reducida de la señal de salida de la cámara. Si la frecuencia de muestreo se reduce considerablemente, entonces los vehículos pueden pasar a través del campo visual de la cámara sin capturar una imagen fija del número de registro. De esta forma, los vehículos pueden pasar sin ser detectados. Esto es claramente un resultado no deseado para un sistema de ANPR diseñado para registrar los detalles de cada paso de vehículo.

Los problemas asociados con las cámaras digitales de alta definición en los sistemas de ANPR, y los alojamientos integrados que contienen cámaras y computadoras locales se vuelven aparentes cuando las cámaras digitales de alta definición se integran a un solo alojamiento con la computadora local. Además los problemas anteriores asociados con tales alojamientos integrados y el procesamiento de imágenes digitales de alta definición, el espacio físico requerido para alojar la computadora local es considerablemente mayor debido a que la energía de procesamiento de la computadora puede ser mucho mayor.

De esta manera, la adopción de los sistemas de ANPR con el uso de cámaras integradas y computadoras locales es propensa a suprimirse. Además, el desarrollo de la cámara de alta definición con base en los sistemas de ANPR es propenso a tener dificultades.

Los problemas antes mencionados también son un factor cuando se proporciona un sistema de ANPR para control de acceso o monitoreo de sitio.

Las cámaras en los sistemas de ANPR que pueden pretender capturar una imagen del vehículo (y número de placa) cuando el vehículo alcanza un cierto punto o están diseñadas para intentar identificar números de placas dentro de una cierta región de una imagen capturada (por ejemplo) , puede fallar si el vehículo no está en la posición adecuada (en relación con la cámara) para permitir capturar el número de placas totalmente para el número de registro por determinar automáticamente. De tal forma, existe una necesidad para un sistema que sea capaz de detectar la presencia de un vehículo, de forma confiable como esto podría utilizarse para aumentar las posibilidades de por lo menos una imagen capturada a través de la cámara que permite identificar el número de placas del mismo y determinar el número de registro. Tales sistemas pueden detectar el movimiento de un vehículo en una imagen capturada, series de imágenes o partes del mismo. Los sistemas tradicionales a menudo son incapaces de determinar si un objeto dentro de un cuadro de imagen capturada es un vehículo o algún otro objeto. De tal forma, los sistemas convencionales no son confiables .

Un número de registro de vehículo que se determina con el uso de un sistema de ANPR puede verificarse contra una base de datos de vehículos. Sin embargo, existe una necesidad de determinar información adicional acerca del vehículo, por ejemplo, el nombre del fabricante, modelo, color e identidades de los ocupantes .

Existen sistemas que son capaces de determinar el nombre del fabricante y modelos de un vehículo al comparar las imágenes capturadas del vehículo con los modelos de computadora de varios vehículos que están almacenados en una base de datos. El color de un vehículo es, sin embargo, difícil de determinar debido a que un solo vehículo puede comprender componentes de varios colores diferentes, por ejemplo, una defensa de vehículo puede ser negra, las luces indicadoras naranja, la decoración del vehículo puede ser roja pero el color del panel principal de la carrocería puede ser blanco. Un color de vehículo que se determina mediante un sistema de ANPR u otro sistema de seguridad que además está configurado para intentar determinar el color del vehículo puede no ser el color del panel principal de la carrocería. Además, existen problemas debido a que, por ejemplo, tales sistemas pueden incluso muestrear de forma inadvertida el color de un objeto que rodea el vehículo en vez de hacerlo con el mismo vehículo.

Los sistemas de ANPR y otros sistemas de seguridad pueden configurarse para capturar y almacenar o transmitir una imagen del vehículo. Esta imagen puede incluir una imagen de por lo menos parte de uno o más ocupantes del vehículo. A partir de estas imágenes, es a menudo imposible determinar la identidad de los ocupantes del vehículo, por ejemplo, debido a que las imágenes son de baja calidad, las imágenes únicamente capturan una parte del ocupante que es común para varios posibles ocupantes del vehículo o las imágenes de parte del ocupante del vehículo, pueden distorsionarse o bloquearse mediante las partes del vehículo. Por ende, existe una necesidad de poder determinar los ocupantes de un vehículo o posibles ocupantes de un vehículo.

Las modalidades de la presente invención buscan mejorar algunos de los problemas asociados con la técnica anterio .

Por consiguiente, un aspecto de la presente invención proporciona un sistema de detección de vehículo para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo en datos de imagen, el sistema comprende: una interfaz configurada para recibir los datos de imagen; un módulo identificador configurado para identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen; un comparador configurado para comparar por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y una salida configurada para emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

En una modalidad, el sistema además comprende una cámara configurada para generar los datos de imagen.

En una modalidad, el sistema además comprende un módulo de división configurado para dividir los datos de imagen y secciones y determinar si cada sección contiene una región lineal.

En una modalidad, el sistema además comprende un módulo de análisis configurado para analizar, independientemente, las regiones lineales verticales y las regiones lineales horizontales identificadas.

En una modalidad, el módulo de análisis además está configurado para ubicar, con base en por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales verticales y regiones lineales horizontales identificadas, por lo menos uno de la parte frontal y la parte posterior de un vehículo.

En una modalidad, el sistema además comprende un sistema de reconocimiento automático del número de placas en donde el sistema de reconocimiento automático del número de placas se acopla a la salida y se adapta para activarse mediante la señal que indica la detección de un vehículo.

En una modalidad, el comparador además está configurado para comparar por lo menos uno del tamaño cumulativo, número y densidad de las regiones lineales identificadas con respecto a los valores de umbral predeterminados para cada uno o más de los tipos diferentes de vehículo; y la salida además está configurada para emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado en la dependencia de la comparación.

En una modalidad, el sistema además comprende un módulo de rastreo, configurado para rastrear el movimiento de por lo menos una de las regiones lineales identificadas en una secuencia de datos de imagen, de tal manera que el movimiento de vehículo detectado sea rastreado.

En una modalidad, el sistema además comprende una antena configurada para recibir una señal de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación; una fuente de información de identidad configurada para determinar la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario del sistema de radiocomunicación; y una base de datos adaptada para almacenar la información determinada por la fuente de información de identidad en asociación con el identificador único o sustancialmente único recibido por la antena.

En una modalidad, el sistema además comprende un módulo de correlación configurado para correlacionar la información almacenada en la base de datos para identificar los patrones en la información.

En una modalidad, el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada por la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único, y para recopilar la información que es común para una pluralidad de registros para el primer identificador único o sustancialmente único.

En una modalidad, el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada mediante la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único, y para comparar la información con la información recopilada en relación con un segundo identificador único o sustancialmente único .

En una modalidad, la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario comprende un identificador único o sustancialmente único que forma parte de una señal de otro sistema de radiocomunicación.

En una modalidad, el sistema además comprende: una base de datos que contiene información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más paneles de carrocería del o de cada vehículo; un procesador configurado para comparar por lo menos parte de los datos de imagen con información almacenada en la base de datos para determinar la identidad de un vehículo representado en los datos de imagen, y determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o con cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de imagen de tal manera que la o cada ubicación de muestra de color, sea para representar el color del panel de la carrocería del vehículo; y una salida configurada para emitir una señal representativa de la o de cada ubicación muestra.

En una modalidad, el sistema además comprende: un módulo de aprendizaje de ubicación de muestra de color configurado para identificar por lo menos una ubicación de muestra de color dentro de los datos de imagen con el uso de un color esperado para la muestra de color; un procesador configurado para utilizar la o por lo menos una ubicación de muestra de color para obtener de los datos de imagen una muestra de color de una parte de un vehículo representada mediante los datos de imagen; y una salida configurada para emitir una señal representativa del color de por lo menos una muestra de color.

En una modalidad, el sistema además comprende un pre-procesador que incluye el módulo identificador y un procesador que incluye el comparador, en donde el pre-procesador y el procesador son remotos entre ellos.

Otro aspecto de la presente invención proporciona un método implementado por computadora para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo en los datos de imagen, el método comprende: recibir datos de imagen; identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen; comparar por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

Otro aspecto de la invención proporciona un medio legible por computadora que incluye instrucciones de programa que cuando se ejecutan mediante una computadora, hacen que la computadora lleve a cabo el método.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de reconocimiento automático del número de placas operable para recibir los datos de imagen que incluyen datos que se relacionan con uno o más números de placas y procesa los datos de imagen para obtener uno o mas números de registro asociados con el uno o más números de placas, el sistema comprende: un pre-procesador de datos de imagen operable para recibir los datos de imagen y crear los datos de imagen pre-procesada; y un procesador principal operable para recibir los datos de imagen pre-procesados del pre-procesador de datos de imagen y crear uno o más números de registro asociados con uno o más números de placas, en donde los datos de imagen pre-procesada incluyen una información de ubicación para uno o más números posibles de placas dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe cualquier número posible de placas en los datos de imagen.

En un aspecto descrito, los datos de imagen se incluyen en los datos de imagen pre-procesada.

Un aspecto descrito además comprende por lo menos una cámara operable para capturar los datos de imagen y crear los datos de imagen para el pre-procesador de datos de imagen .

En un aspecto descrito, una o más de las cámaras es una cámara infrarroja.

En un aspecto descrito, una o más de las cámaras es una cámara de alta definición.

En un aspecto descrito, el pre-procesador de datos de imagen y el procesador principal se ubican en el mismo revestimiento .

En un aspecto descrito, una salida del procesador principal es una salida inalámbrica.

En un aspecto descrito, una salida del pre-procesador de datos de imagen es una salida inalámbrica.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además está configurado para detectar la presencia de datos de imagen relacionados con por lo menos parte de un vehículo en los datos de imagen recibidos al identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparando por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y emitir una señal que indica la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además está configurado para detectar el movimiento de un vehículo por lo menos representado parcialmente en los datos de imagen recibida mediante la identificación de una región lineal en los datos de imagen recibidos; rastrear la ubicación de la región lineal identificada en además los datos de imagen recibidos; y emitir una señal que indique la detección de movimiento vehicular si la ubicación de la región lineal identificada cambia sustancialmente la ubicación.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además está configurado para determinar un tipo de vehículo por lo menos representado parcialmente en los datos de imagen recibidos al identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparar por lo menos uno del tamaño cumulativo, número, y densidad de las regiones lineales identificadas con los valores de umbral predeterminados respectivos para cada uno o más tipos diferentes de vehículo; y emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de la comparación.

Un aspecto descrito además comprende una antena configurada para recibir una señal de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación, en donde el sistema está configurado para asociar el identificador recibido con el o cada número de registro.

Un aspecto descrito, además comprende una base de datos en donde la información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más paneles de la carrocería o del o cada vehículo se almacena, en donde el sistema además está configurado para comparar por lo menos parte de los datos de imagen con la información almacenada en la base de datos, determinar la identidad de un vehículo representada en los datos de imagen, y determinar por lo menos una ubicación de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de imagen de manera que las ubicaciones de muestra de color sean propensas a representar el color del panel de la carrocería del vehículo.

Otro aspecto descrito proporciona un pre-procesador para utilizar en un sistema de reconocimiento automático del número de placa, el pre-procesador comprende: una entrada operable para recibir los datos de imagen que incluye los datos relacionados con uno o más números de placas, un procesador para procesar los datos de imagen para los datos relacionados con posibles números de placas; y una salida operable para crear datos de imagen pre-procesados, en donde los datos de imagen pre-procesados incluye la información de ubicación para uno o más números de placas posibles dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe o no cualquier número posible de placas en los datos de imagen.

En un aspecto descrito, se incluye los datos de imagen en los datos de imagen pre-procesados.

En un aspecto descrito, el pre-procesador está en el mismo revestimiento que un procesador principal que es operable para procesar los datos de imagen pre-procesados.

En un aspecto descrito, la salida del pre-procesador es una salida inalámbrica.

En un aspecto descrito, la salida del pre-procesador es una salida alámbrica.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además es operable para detectar la presencia de datos de imagen relacionados con por lo menos parte de un vehículo en los datos de imagen recibidos al identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparando por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones identificadas con un valor de umbral; y emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además es operable para detectar el movimiento de un vehículo por lo menos representado parcialmente en los datos de imagen recibidos al identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; rastrear la ubicación de la regiones lineales identificadas en además datos de imagen recibidos; y emitir una señal que indique la detección de movimiento de vehículos, si la ubicación de las regiones lineales identificadas cambia sustancialmente la ubicación.

En un aspecto descrito, el pre-procesador además opera para determinar un tipo de vehículo por lo menos representado parcialmente en los datos de imagen recibidos al identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparar uno o más del tamaño cumulativo o número de las regiones lineales identificadas con valores de umbral predeterminados respectivos para cada uno o más de diferentes tipos de vehículo; y emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de la comparación.

En un aspecto descrito, la entrada del pre-procesador además opera para recibir una señal de una antena, en donde la señal es de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación y el pre-procesador es operable para asociar el o cada identificador recibido con los datos de imagen pre-procesados .

Otro aspecto descrito proporciona un método de procesamiento de datos de imagen en un sistema de reconocimiento automático del número de placas para determinar los números de registro de uno o más números de placas en los datos de imagen, el método que comprende: recibir los datos de imagen que incluye los datos relacionados con uno o más números de placa; pre-procesar los datos de imagen para los datos relacionados con posibles números de placas y para crear datos de imagen pre-procesados que incluyen información de ubicación para uno o más números posibles de placas dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe o no cualquier número posible de placas en los datos de imagen; comunicar los datos de imagen pre-procesados a un procesador principal; y procesar los datos de imagen pre-procesados en un procesador principal para determinar los números de registro de uno o más números de placas.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de detección de movimiento de vehículo para detectar el movimiento de un vehículo en una secuencia de imágenes presentadas por lo datos de imagen, el sistema comprende: una interfaz configurada para recibir los datos de imagen que representan la primera imagen en una secuencia de imágenes; un identificador configurado para identificar regiones lineales en los datos de imagen recibidos; un módulo de rastreo configurado para rastrear la ubicación de una o más regiones lineales identificadas en los datos de imagen recibidos que representan una segunda imagen en la secuencia de imágenes; y una salida configurada para emitir una señal que indica la detección de un movimiento de vehículo, si la ubicación de una o más regiones lineales cambia sustancialmente la ubicación.

Un aspecto descrito además comprende una cámara configurada para generar los datos de imagen.

Un aspecto descrito además comprende un módulo de división configurado para dividir los datos de imagen en secciones y determinar si cada sección contiene o no una región lineal.

Un aspecto descrito además comprende un sistema de reconocimiento automático del número de placa, en donde el sistema de reconocimiento automático del número de placas se acopla a la salida y se adapta para activarse mediante la señal que indica el movimiento de un vehículo .

Un aspecto descrito además comprende un calculador de límite configurado para calcular un límite de las regiones lineales identificadas y para comparar el tamaño del límite con por lo menos un tamaño del vehículo esperado para determinar un tipo de vehículo detectado.

Un aspecto descrito además comprende un módulo de rastreo configurado para rastrear un límite de las regiones lineales identificadas.

Otro aspecto descrito proporciona un método implementado por computadora para detectar el movimiento de un vehículo en una secuencia de imágenes presentada por los datos de imágenes, el método comprende: recibir los datos de imagen que representan una primera imagen en una secuencia de imágenes; identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; rastrear la ubicación de una o más de las regiones lineales identificadas en los datos de imagen recibidos que representan una segunda imagen en la secuencia de imágenes; y emitir una señal que indica la detección de movimiento de vehículos y la ubicación de una o más regiones lineales, cambian sustancialmente la ubicación.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de detección de tipo de vehículo para detectar el tipo de un vehículo que está por lo menos representado parcialmente por los datos de imagen, el sistema comprende: una interfaz configurada para recibir los datos de imagen; un identificador configurado para identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; un comparador configurado para comparar por lo menos uno del tamaño cumulativo, número, y densidad de las regiones lineales identificadas con valores de umbral predeterminados respectivos para cada uno o más tipos diferentes de vehículo; y una salida configurada para emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de la comparación.

Un aspecto descrito además comprende una cámara configurada para generar los datos de imagen.

Un aspecto descrito además comprende un módulo de división configurado para dividir los datos de imagen en secciones y determinar si cada sección contiene o no una región lineal .

Un aspecto descrito además comprende un sistema de reconocimiento automático del número de placas en donde el sistema de reconocimiento automático del número de placas se adapta para activarse mediante la señal representativa del tipo de vehículo detectado.

En un aspecto descrito, el comparador está configurado para comparar un límite que representa el tamaño cumulativo de las regiones lineales.

Un aspecto descrito además comprende un módulo de rastreo configurado para rastrear un límite de las regiones lineales identificadas.

Otro aspecto descrito proporciona un método implementado por computadora para detectar el tipo de un vehículo que está representado por lo menos parcialmente por los datos de imagen, el método comprende: identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparar por lo menos uno del tamaño cumulativo, número, y densidad de las regiones lineales identificadas con valores de umbral predeterminados respectivos para cada uno o más tipos diferentes de vehículo; y emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de la comparación.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de rastreo y asociación de identidad que comprende: una antena configurada para recibir un señal desde un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación; una fuente de información de identidad configurada para determinar la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario del sistema de radiocomunicación; y una base de datos adapta para almacenar la información determinada por la fuente de información de identidad en asociación con el identificador único o sustancialmente único recibido por la antena.

En un aspecto descrito, la fuente de información de identidad comprende por lo menos uno de un sistema de reconocimiento automático del número de placas, un dispositivo de grabación de espacio, una cámara, un sistema de reconocimiento facial, y un sistema de reconocimiento de iris .

En un aspecto descrito, el sistema de radiocomunicación tiene un intervalo que es sustancialmente igual a un intervalo de la fuente de información de identidad.

En un aspecto descrito, una señal del sistema de radiocomunicación se descarga si la intensidad de la señal es tal que la información de identidad no es probablemente relevante para el usuario del sistema de radiocomunicación.

En un aspecto descrito, el sistema de radiocomunicación tiene un intervalo típico de menos de 100 metros .

En un aspecto descrito, el sistema de radiocomunicación tiene un intervalo típico de menos de 50 metros.

En un aspecto descrito, el sistema de radiocomunicación tiene un intervalo típico de menos de 10 metros .

En un aspecto descrito, el sistema de radiocomunicación tiene un intervalo típico de menos de 1 metro .

En un aspecto descrito, además comprende un módulo de correlación configurado para correlacionar información almacenada en la base de datos para identificar los patrones en la información.

En un aspecto descrito, el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada por la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único y para recopilar la información que es común para una pluralidad de registros para el primer identificador único o sustancialmente único.

En un aspecto descrito, el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada por la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único y para comparar la información con la información recopilada en relación con un segundo identificador único o sustancialmente único .

En un aspecto descrito, la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario comprende un identificador único o sustancialmente único que forma parte de una señal de otro sistema de radiocomunicación .

Otro aspecto descrito proporciona un rastreo y método de asociación de identidad que comprende: recibir en una antena una señal de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación; determinar la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario del sistema de radiocomunicación desde una fuente de información de identidad; y almacenar en una base de datos la información determinada por la fuente de información de identidad en asociación con el identificador único o sustancialmente único recibido por la antena.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de identificación de ubicación de muestra de color de vehículo que comprende: una base de datos que contiene información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más paneles de la carrocería del o cada vehículo; una interfaz configurada para recibir los datos de imagen que representan por lo menos parte de un vehículo; y un procesador configurado para comparar por lo menos parte de los datos de imagen con la información almacenada en la base de datos para determinar la identidad de un vehículo representado en los datos de imagen, y determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de -imagen de tal manera que la o cada ubicación de muestra de color probablemente presenta el color del panel de la carrocería del vehículo; y una salida configurada para emitir una señal representativa de la o cada ubicación de muestra.

En un aspecto descrito, la base de datos contiene información representativa de la apariencia externa que incluye la ubicación de una pluralidad de los paneles de la carrocería del o cada vehículo, y el procesador además está configurado para determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con cada una de la pluralidad de los paneles de la carrocería.

En un aspecto descrito, además comprende un sistema de reconocimiento automático del número de placas para determinar el número de placas de un vehículo de por lo menos parte de lo que se representa mediante los datos de imagen; un muestreador de color configurado para mostrar el color representado por los datos de imagen en la o cada ubicación de muestra de color asociada con un panel de la carrocería; y un comparador configurado para recibir la información con respecto al color esperado del panel de la carrocería del vehículo con base en el número de placas y para comparar el color esperado con el color mostrado por el muestreador de color.

Otro aspecto descrito proporciona un método implementado por computadora para la identificación de ubicación de muestra de color del vehículo, el método comprende: recibir los datos de imagen que representa por lo menos parte de un vehículo, y comparar por lo menos parte de los datos de imagen con información almacenada en una base de datos, que contienen la información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más paneles de la carrocería del o cada vehículo, determinar la identidad de un vehículo representado de los datos de imagen, determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de imagen de tal manera que la o cada ubicación de muestras de color probablemente represente el color del panel de la carrocería del vehículo; y emitir una señal representativa de la o cada ubicación de muestra.

Otro aspecto descrito proporciona un sistema de muestra de color del vehículo que comprende: un módulo de aprendizaje de ubicación de muestra de color configurado para identificar por lo menos una ubicación de muestra de color dentro de los datos de imagen recibidos con el uso de un color esperado para la muestra de color; una interfaz configurada para recibir los datos de imagen que representa por lo menos parte de un vehículo; y un procesador configurado para usar por lo menos una ubicación de muestra de color para obtener de los datos de imagen una muestra de color de una parte del vehículo representado por los datos de imagen y crear una señal representativa del color de la muestra del color.

Otro aspecto descrito proporciona un método implementado por computadora para el muestreo de color de vehículo que comprende: identificar por lo menos una de las ubicaciones de muestra de color dentro de los datos de imagen recibidos con el uso de un color esperado para la muestra del color; una interfaz configurada para recibir datos de imagen que representa por lo menos parte de un vehículo; y un procesador configurado para utilizar por lo menos una ubicación de muestra de color para obtener a partir de los datos de imagen una muestra de color de una parte del vehículo representada mediante los datos de imagen y crear una señal representativa del color de la muestra de color.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Para que pueda entenderse por completo la presente invención, los ejemplos de la misma se describirán con referencia a los dibujos anexos en donde: La Figura 1 muestra un sistema de ANPR tradicional; la Figura 2 muestra un número de placas estándar; y la Figura 3, la Figura 4, la Figura 5, la Figura 6, la Figura 7, la Figura 8 y la Figura 9 muestran modalidades ejemplares.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN La referencia se hace con respecto a la Figura 3. Esta figura describe un sistema de reconocimiento automático del número de placas de acuerdo con una modalidad de la presente invención. En breve, el sistema comprende una cámara 1 conectada a un pre-procesador 2 que está enlazado a una computadora 3. Una computadora 3 está, en una modalidad, conectada a una estación de policía o computadora 5 a través de una red 4 de comunicaciones. Los registros 6, 7 de almacenamiento están, en una modalidad, conectados respectivamente a la computadora 3 y a la estación de policía o a la computadora 5. Una base de datos 8 está, en una modalidad, conectada a la estación de policía o computadora 5 y contiene, por ejemplo, números de registro de interés.

La cámara 1 puede ser una cámara análoga o digital y también puede ser una cámara de alta definición. Como se utiliza en la presente, el término "alta definición" pretende hacer referencia a los estándares actuales para las cámaras y televisiones de alta definición. Sin embargo, se prevé que las modalidades de la presente invención sean capaces de utilizarse con imagen digital aún no prevista y formatos de imagen digital de alta definición. En general la diferencia más significativa por notar entre las imágenes estándar y de alta definición es el número de píxeles que definen una imagen de un sitio determinado. En una imagen de alta definición, existen considerablemente más píxeles que definen la misma área de imagen (es decir, existe una mayor densidad de píxeles) . Las imágenes de alta definición que tienen un número mayor de píxeles que una imagen de definición estándar. Ejemplos de los tamaños de imagen de definición estándar (en píxeles) puede ser 720x576, 704x576, 720x480, 720x486, o 704x480. Ejemplos de los tamaños de imagen de alta definición (en píxeles) puede ser 1024x768, 1280x720, 1366x768, 1920x1080, 1780x956, 1888x1062, 1440x1080, o superiores .

El pre-procesador 2 es operable para recibir los datos de imagen de la cámara 1 ; los datos de imagen representan la información asociada con los píxeles de una imagen capturada por la cámara 1. Esta información puede ser en un formato digital o análogo. El pre-procesador 2 incluye una unidad de procesamiento que es operable para llevar a cabo el pre-procesamiento de los datos de imagen transmitidos al pre-procesador 2 mediante la cámara 1. El pre-procesamiento incluye pero no se limita a identificar si los datos de imagen contienen o no la imagen de un número de placas, identificar si los datos de imagen contienen o no una imagen de un número de placas suficiente para permitir el reconocimiento, identificar la ubicación de posibles números de placas dentro de los datos de imagen, identificar y aislar las imágenes de números de placas dentro de los datos de imagen, o cualquier combinación de las mismas.

El pre-procesamiento puede utilizar un número de diferentes técnicas que incluye el aislamiento de áreas sustancialmente rectangulares dentro de los datos de imagen, el aislamiento de áreas sustancialmente rectangulares que cumple con ciertos parámetros (por ejemplo, tamaño o color) , o el aislamiento de áreas de los datos de imagen que cumple con ciertos parámetros . Las técnicas pueden incluir el aislamiento de áreas en los datos de imagen donde tienen sustancialmente la misma forma que la forma del número de placas esperada (que puede no ser rectangular si, por ejemplo, el número de placas en una ubicación de una jurisdicción particular no son regularmente rectangulares o existen algunos números de placas que no son rectangulares .

La ubicación de posibles números de placas puede representarse mediante coordenadas que indican por lo menos un punto dentro de, o una distancia conocida lejana de, un posible número de placas. La ubicación podría, por ejemplo, determinarse como un par de valores de coordenadas que representan las distancias del punto de un origen de la imagen a lo largo de dos ejes. La ubicación de los posibles números de placas puede representarse mediante las coordenadas (con respecto a un origen) de primera y segunda esquina de cada número de placas posible, la primera y segunda esquinas pueden ser esquinas diagonalmente opuestas (por ejemplo, esquinas izquierda superior y derecha inferior, o esquinas derecha superior e Í2quierda inferior) . La ubicación de posibles números de placas puede representarse mediante las coordenadas de por lo menos un punto dentro o una distancia conocida lejana de cada posible número de placas junto con un indicador que representa el área en donde se detectó el posible número en relación con el o cada punto (el indicador puede ser un indicador estándar que aplica a todas las coordenadas o puede ser específico de imagen) .

El pre-procesador 2 crea datos de imagen pre-procesados para la computadora 3. Los datos de imagen pre-procesados comprenden los resultados del pre-procesamiento . Por ejemplo, el pre-procesador 2 puede crear los datos de imagen junto con una serie de coordenadas que identifican la posible ubicación de números de placas dentro de los datos de imagen. De forma alterna, el pre-procesador 2 puede crear datos pre-procesados en la forma de secciones de los datos de imagen original que el pre-procesador 2 identificó como posibles imágenes de número de placas.

La salida del pre-procesador 2 se alimenta en una entrada de la computadora 3 (a través de una línea 9 de comunicaciones) que lleva a cabo las etapas finales de procesamiento para crear una cadena de texto que representa un número de placas identificado de los datos 1 de imagen originales, esto puede incluir los procesos de OCR y/o verificaciones para confirmar que una cadena de texto particular representa probablemente un número de placas (por ejemplo, con base en el número de caracteres y/o disposición de caracteres) . Se apreciará que el pre-procesador 2 reduce considerablemente la cantidad de energía de procesamiento requerida por la computadora 3 para lograr el resultado deseado (es decir, una cadena de texto que representa un número de registro identificado) . Por ejemplo, si el pre-procesador 2 únicamente crea los datos pre-procesados que representan las imágenes que pueden ser números de placas, entonces la computadora 3 no necesita llevar a cabo un proceso inicial para determinar las áreas en los datos 2 de imagen que representan probables números de placas. En vez de eso, la computadora 3 simplemente tiene que procesar los datos pre-procesados aislados para determinar el número de registro (o número) de cualquier número de placas detectado contenido en los datos de imagen originales .

También se apreciará que el enlace 9 de comunicación que conecta el pre-procesador con la computadora 3 puede, de acuerdo con modalidades de la presente invención, comunicar considerablemente menos datos de lo que lo haría en un sistema tradicional. Por ejemplo, si el pre-procesador 2 descarta los datos de imagen de la cámara 1 que no contienen cualquier número probable de placas, entonces estos datos de imagen no necesitan transmitirse a la computadora 3.

La computadora 3 puede conectarse al registro 6 que es operable para almacenar los resultados del reconocimiento del número de placas que se lleva a cabo mediante la computadora 3. La computadora 3 puede conectarse a una red 4 de comunicación para permitir la comunicación entre la computadora 3 y una estación de policía o computadora 5. La estación de policía o computadora pueden ser operables para recibir una cadena simple de texto de la computadora 3 o una cadena de texto y datos de imagen. La cadena de texto recibida por la estación de policía o computadora 5 puede ser el número de registro identificado, una entrada de hora, una entrada de fecha, u otra información asociada (o cualquier combinación de las mismas) . Los datos de imagen transmitidos por la computadora 3 a la estación de policía o computadora 5 pueden ser una serie de datos de imagen reducida. La serie de datos de imagen reducida puede comprender, por ejemplo, la sección de los datos de imagen originales que representan el número de placas o una sección de los datos de imagen que representan el número de placas y una o más secciones adicionales de los datos de imagen. Específicamente, en algunas modalidades, un sistema se proporciona en donde la computadora 3, al recibir los datos pre-procesados del pre-procesador 2, lleva a cabo el reconocimiento del número de placas con respecto a cualquier número de placas identificado y aisla un área de los datos de imagen pre-procesados que rodea el número de placas identificado. Esto puede ser posible para utilizar el sistema de personificación para capturar, pre-procesar, procesar, y transmitir a una estación de policía o computadora 5, los datos de imagen que contienen no sólo el número de placas de un vehículo sino también los datos que representan por lo menos parte del vehículo.

En algunas modalidades, la cámara 1 está ubicada en el mismo alojamiento físico, revestimiento, o contenedor que el procesador 2 (véase figura 6) . Este alojamiento está ubicado en una posición tal que la cámara sea operable para ver el paso de los vehículos que incluye el número de placas asociado con los vehículos. En tal modalidad, el pre-procesador 2 está conectado a la computadora 3 ya sea mediante un enlace de comunicaciones inalámbricas (por ejemplo, Bluetooth o WiFi) o mediante un enlace de comunicaciones alámbricas (tal como Ethernet o G-Ethernet) . La computadora 3 puede ubicarse en una estación que está separada (es decir, remota) del alojamiento en donde están contenidos la cámara 1 y el pre-procesador 2.

En modalidades alternas (tal como la modalidad representada en la Figura 5) , el pre-procesador 2 está ubicado dentro del mismo alojamiento, revestimiento, o contenedor de la computadora 3. La cámara 1 y el pre-procesador 2 están enlazados ya sea vía inalámbrica (por ejemplo, a través de Bluetooth o WiFi) o a través de una conexión alámbrica (por ejemplo, Ethernet o G-Ethernet) . En otras palabras, en esta modalidad, el pre-procesador 2 está separado (es decir remoto) de la cámara 1.

En otras modalidades, debido a la considerable reducción en los datos que se transmiten mediante el pre-procesador 2 (en la forma de los datos pre-procesados) , es posible conectar el pre-procesador 2 directamente a una red 4 de comunicaciones que está, a su vez conectada a una estación de policía o computadora 5. La estación de policía o computadora 5, en esta modalidad, también llevará a cabo el proceso de reconocimiento que se llevó a cabo previamente por la computadora 3 en sistemas más tradicionales (véase figura 4) .

La red 4 de comunicaciones puede comprender una red de comunicaciones alámbrica o inalámbrica. Ejemplos de redes de comunicación inalámbrica y alámbrica se han proporcionado anteriormente e incluyen Bluetooth, WiFi, GPRS, Ethernet, G-Ethernet, y redes de comunicación de fibra óptica. Además, la red 4 de comunicaciones también puede lograrse a través del uso de señales de microondas . También se prevé el uso de otros métodos de comunicación.

Algunas modalidades de la presente invención comprenden un pre-procesador 2 que incluye un canal de comunicaciones de entrada y salida. El canal de comunicaciones de entrada es operable para recibir datos de imagen de una cámara 1 y el canal de comunicaciones de salida es operable para crear datos de imagen pre-procesados . La salida del pre-procesador 2 es regularmente una salida digital. Sin embargo, la entrada al pre-procesador 2 puede ser digital o análoga. Los procesos descritos anteriormente que se llevan a cabo a través del pre-procesador 2, pueden utilizar técnica de pre-procesamiento de imágenes análogas o digitales .

De preferencia, los canales de comunicaciones de entrada y salida del pre-procesador 2 son canales de comunicaciones de G-Ethernet y el pre-procesador 2 incluye una o más unidades de control de red operables para controlar la entrada y salida de G-Ethernet.

En algunas modalidades de la presente invención (no representadas) el pre-procesador 2 está asociado con una videograbadora digital (no se muestra) . En tales modalidades, la cámara 1 se conecta al pre-procesador 2 y el pre-procesador 2 está conectado a la videograbadora digital. La cámara 1 es una cámara análoga, entonces el pre-procesador puede mostrar la señal análoga, llevar a cabo una conversión digital de la señal y procesar la información asociada con la imagen (es decir, los datos de imagen) . El pre-procesador 2 puede crear (para la videograbadora digital) una video señal digital producida como un resultado de la conversión análoga a digital o el pre-procesador 2 puede crear la señal análoga original para la videograbadora digital (que entonces lleva a cabo la conversión análoga a digital) . El pre-procesador 2 también operable para crear datos de imagen procesados (como se mencionó anteriormente) para la videograbadora digital que puede ser operable para almacenar esta información junto con una copia digital de la salida de datos de imagen mediante la cámara 1; por supuesto, la operación similar es posible si la cámara 1 es una cámara digital que produce una señal digital .

Las modalidades de la presente invención pueden utilizar una variedad de diferentes cámaras 1. De hecho, tanto las cámaras digitales como análogas se prevén para el uso con modalidades de la presente invención. En algunos casos, la salida de la cámara 1 puede ser una salida digital en la forma de una salida de G-Ethernet o salida de Ethernet. La cámara 1 puede tener una dirección de protocolo de Internet (IP) asociada que permite que otros dispositivos conectados a la salida de la cámara 1 se comuniquen entre ellos (es decir, la denominada "cámara IP" ) .

El pre-procesador 2 de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención comprende una unidad de procesamiento central, memoria (por ejemplo, en la forma de RAM, ROM, EPROM, almacenamiento magnético, o almacenamiento óptico o cualquier combinación de los mismos) , por lo menos una entrada, por lo menos una salida, una unidad controladora (para controlar la interacción de las partes del pre-procesador) y uno o más buses (para conectar las partes del pre-procesador) . La forma de las entradas y salidas se mencionó por lo general previamente.

Una modalidad de la presente invención incluye una cámara 1 y un pre-procesador 2 que están acoplados a un sistema de A PR convencional. Por ejemplo, una cámara 1 y un pre-procesador 2 generalmente descritos anteriormente pueden configurarse para identificar las ubicaciones de uno o más números posibles de placas en una serie de imágenes. El pre-procesador puede crear una imagen para cada número posible de placa únicamente o una serie de imágenes para cada número de placa únicamente. Ésta u otras imágenes pueden canalizarse a un sistema de ANPR convencional que determine el número de registro del o cada número de placa. Como se apreciará, el acondicionamiento de un sistema de ANPR existente con una cámara 1 y un pre-procesador 2 puede mejorar la precisión de un sistema de ANPR convencional que tiene un número relativamente bajo de capacidades de detección de número de placas. Además, el pre-procesador 2 puede llevar a cabo los métodos del mejoramiento de imagen (tales como mejoramiento de punta, ajuste de color, y similares) en las imágenes antes de pasar las imágenes pre-procesadas al sistema ANPR de convención. De esta forma, las capacidades de un sistema de ANPR existente pueden mejorarse mediante la adición de una cámara 1 y un pre-procesador 2 generalmente como se describe sin la necesidad de reemplazar todo el sistema de ANPR. En tales modalidades, la cámara 1 y el pre-procesador 2 pueden alojarse en el mismo alojamiento.

Con referencia a la figura 7, una modalidad comprende un sistema 10 para detectar la presencia de un vehículo en una secuencia de video (que comprende una secuencia de imágenes) . El sistema 10 comprende una cámara 11 y un procesador 12. La cámara 11 está configurada para capturar una secuencia de imágenes, estas pueden ser imágenes de parte de un camino o entrada al sitio (por ejemplo) . La secuencia de imágenes pasa al procesador 12, la cámara 11 puede compensar la secuencia de imágenes y canalizar toda o parte de la secuencia al procesador 12 en un bloque de datos o puede canalizar cada imagen al procesador de forma individual a medida que se capturen o poco después de la misma (se preverá y apreciará otras disposiciones adecuadas) .

En la operación, la cámara 11 está ubicada en una posición de tal manera que se espera que uno o más vehículos pasen a través de su campo visual . Se apreciará que la cámara 11 y el procesador 12 del sistema 10 puedan ser remotos entre cada uno de ellos o pueden alojarse en el mismo alojamiento. En una modalidad, la cámara 11 puede ser una cámara 1 del sistema descrito anteriormente y el procesador 10 puede ser el pre-procesador 2 antes descrito.

El sistema 10 está configurado para realizar un método que es similar a un método para detectar la ubicación de un número de placa dentro de una imagen. En particular, el método para detectar la presencia de un vehículo que el sistema 10 (y, en particular, el procesador 12 del sistema 10) emplea, comprende detectar las regiones lineales en una imagen. Una región lineal puede comprender una línea recta entre dos partes de un vehículo, de manera tal que la parte superior del parabrisas o una línea recta entre las dos áreas del vehículo que son visualmente distintas (o en su defecto distinguibles, por ejemplo, distinto en el espectro infrarrojo si la cámara 11 es una cámara infrarroja) . Las regiones lineales pueden ser sustancialmente líneas rectas o líneas que son aproximadamente rectas o sustancialmente líneas rectas. Por ejemplo, una región lineal con un grado de curvatura que es menor que un umbral predeterminado puede ser aproximadamente una línea sustancialmente recta. En una modalidad, este umbral predeterminado puede ser ajustable por el usuario. El umbral predeterminado también puede aplicarse a otras regiones sustancialmente lineales.

Las regiones lineales pueden formar áreas rectangulares en la imagen pero esto no se requiere que sea el caso. La apariencia externa de un vehículo comprende regularmente un número grande de regiones lineales (aún vehículos modernos con bordes redondos y curvos) . De esta manera, a medida que un vehículo se acerca al sistema 10 y se mueve hacia el campo visual de la cámara 11, una o más regiones lineales se detectarán en las imágenes que se capturan mediante la cámara 11, regularmente se detectará una pluralidad de regiones lineales.

El procesador 12 puede estar configurado para rastrear/identificar la ubicación, el número, el tamaño, el tamaño cumulativo, y/o la densidad de cualquier región lineal que haya sido detectada en una imagen en una secuencia de imágenes o cualquier combinación de tales métodos de rastreo/identificación. Esta información puede crearse mediante el procesador 12 o puede utilizarse dentro del procesador 12 para activar otro evento.

En una modalidad, las ubicaciones de las regiones lineales detectadas no se rastrean de manera individual. En ves de eso, el procesador rastrea la ubicación de las regiones lineales al rastrear un promedio de ubicaciones de las regiones lineales detectadas. Esto permite que el sistema compense a las regiones lineales que cambian, aparecen, o desaparecen entras las imágenes en la secuencia (por ejemplo, debido a que los vehículos se mueven en relación con la cámara 1) . La ubicación promedio puede calcularse en un número de diferentes maneras. En una modalidad, la ubicación promedio es un promedio de media, mediana, moda de las coordenadas de las ubicaciones de las regiones detectadas con respecto a un origen. En una modalidad, el movimiento del vehículo se rastrea al rastrear el movimiento de una o más regiones lineales o un grupo de regiones lineales (el grupo puede ser un grupo particularmente denso, por ejemplo) entre las imágenes en una secuencia de imágenes.

En una modalidad, el procesador 12 está configurado para rastrear/identificar el número y/o tamaño de regiones lineales que se han detectado. El procesador 12 puede configurarse para indicar que un vehículo se ha detectado únicamente si el número y/o tamaño cumulativo y/o densidad de las regiones lineales detectadas excede (o es menor) a un umbral predeterminado. Por lo regular, el número o tamaño cumulativo de regiones lineales detectadas en una imagen de un vehículo generalmente será proporcional al tamaño del vehículo en la imagen (aunque las variaciones serán inevitables debido a las diferentes apariencias de los vehículos diferentes) . De esta manera, el número y/o información del tamaño puede permitir que el procesador 12 determine un tamaño de vehículo predicho o tipo general (por ejemplo, un carro, una van, un camión, etc.) o simplemente que haya presencia de un vehículo. Por ejemplo, la información de densidad puede también utilizarse para distinguir entre los diferentes tipos de vehículo.

Como se apreciará, puede ser que el sistema 10 sea un movimiento, un vehículo, un tipo de vehículo general, o un sistema de detección de tamaño de vehículo (o cualquier combinación de los mismos) .

En una modalidad, el sistema está pre-configurado para ignorar ciertas regiones lineales detectadas en una imagen que puede ser, por ejemplo, común para todas las imágenes capturadas de esa cámara 11 (por ejemplo, tales regiones pueden relacionarse con un objeto que tiene una relación fija con la cámara 11, tales sujetos pueden ser una construcción, letreros, alumbrado en calles o similares).

Aunque un sistema de detección de número de placa puede ignorar regiones lineales o rectángulos de tamaños que no son propensos a ser parte de los números de placa de un vehículo, el sistema 10 de detección de movimiento de vehículo puede configurarse para detectar una gran diversidad de regiones lineales. Puede ser que no todas estas regiones lineales formen rectángulos o parte de rectángulos (como puede ser el caso en un sistema detección de número de placas) .

Como se apreciará, el sistema 10 puede ser parte de un sistema de ANPR y la cámara 11 y el procesador 12 pueden ser la misma cámara y procesador que se utilicen en un sistema de ANPR, el ejemplo más específico de la cámara 11 siendo la cámara 1 y el procesador 12 siendo el pre-procesador 2 de las modalidades antes descritas, ya se han mencionado .

De esta manera, se entenderá que puede ser posible adaptar un sistema de ANPR existente para detectar la presencia, movimiento, tamaño y/o tipo general de un vehículo en una imagen o una secuencia de imágenes capturadas mediante el sistema sin cambios considerables al hardware que se utilice en el sistema. Esta información puede utilizarse para complementar la información obtenida por el sistema de ANPR o puede utilizarse para determinar qué imagen en una secuencia de imágenes debe utilizarse para detectar el número de placas de un vehículo y determinar el número de registro. Si la presencia de un vehículo se detecta pero no se determina el número de registro, esto puede causar que el sistema 10 emita un error y alarma para llamar la atención de un operador.

Las modalidades del sistema 10 buscan reducir el número de vehículos detectados de forma incorrecta que puede suceder con el uso de sistemas y métodos de detección de movimiento convencionales. Por ejemplo, las modalidades para descartar objetos detectados que sean demasiado pequeñas para ser un vehículo o que contengan muy pocas regiones lineales de manera que no sea probable que el objeto sea un vehículo.

En una modalidad, una imagen (que puede ser un cuadro de video u otra secuencia de imagen o parte de un cuadro) se divide en un número predeterminado de filas y columnas. De esta manera, la imagen se divide en una rejilla de rectángulos (o cuadrados) , que puede cubrir toda la imagen o una sección objetivo. Un proceso de detección de borde se aplica a cada rectángulo para identificar las líneas verticales y/u horizontales o las regiones lineales que son indicativas de bordes afilados de un vehículo (por ejemplo, la carrocería de un vehículo) .

Las líneas horizontales y/o verticales identificadas o las regiones lineales que están identificadas, entonces se analizan para determinar el número de rectángulos que contienen las líneas y/o el número de líneas o regiones lineales en cada rectángulo y/o ubicación de los rectángulos que contienen las líneas o regiones lineales con respecto a la otra. Esta información entonces se procesa para determinar si hay presencia o no de un objeto tipo vehículo al comparar los resultados con los umbrales predeterminados respectivos (que pueden ser ajustables por el usuario) . Por ejemplo, un gran número de rectángulos que contiene líneas identificadas o regiones lineales puede implicar la presencia de un objeto largo con regiones lineales en la imagen; un gran número de líneas o regiones lineales identificados en un rectángulo o grupo de rectángulos puede indicar un objeto con características lineales de un tamaño correspondiente al tamaño del rectángulo o grupo de rectángulos; un rectángulo aislado con un número de líneas identificadas o regiones lineales puede implicar que el objeto sea relativamente pequeño.

En una modalidad, el número de líneas verticales y el número de líneas horizontales o regiones lineales identificadas se analizan de forma independiente. En una modalidad, una prioridad se determina en la identificación de líneas horizontales o regiones lineales sobre líneas verticales, o viceversa. Esta información puede utilizarse para diferenciar la parte delantera y la parte trasera de un vehículo (particularmente de un vehículo grande tal como un camión) a medida que se mueva a través del campo visual de la cámara 11. La parte posterior de un vehículo puede tener menos líneas verticales o regiones lineales que la parte frontal del vehículo (que tiene mayor detalle visible de la carrocería) . Esto puede permitir una reducción en el número de vehículos detectados falsamente o la incidencia de múltiples detecciones para un solo vehículo. Esta información también puede utilizarse, en una modalidad, para determinar la longitud aproximada del vehículo, con base en la longitud de tiempo entre la detección de la parte frontal y posterior del vehículo y la velocidad de recorrido de una parte del vehículo a través de una secuencia de imágenes.

Los rectángulos que contienen líneas o regiones lineales pueden, en una modalidad, agruparse en un cuadro delimitador. El cuadro delimitador puede ser cuadrado o rectangular o puede tener otra forma (que puede no ser una forma uniforme) . El cuadro delimitador puede describirse generalmente como un límite. Las referencias elaboradas en la presente a un cuadro delimitador deberán interpretarse como referencia para un cuadro delimitador o un límite más general. El tamaño (es decir, una o más dimensiones o el área) de este cuadro delimitador puede utilizarse para determinar una categoría o tipo general del vehículo (por ejemplo, un carro, van, o camión/vagoneta) . En otras palabras, el tamaño del cuadro delimitador puede compararse con el tamaño esperado de vehículos de varias categorías/tipos de vehículos diferentes dentro de la imagen. El tamaño esperado entonces puede ser un promedio del tamaño del vehículo. En una modalidad, el tamaño esperado se calcula con base en los vehículos detectados y confirmados dentro del campo visual de la cámara 11, por ejemplo, el sistema 10 puede ser parte de un sistema de ANPR y el número de placas detectado podría utilizarse para determinar la categoría esperada del vehículo; sobre un periodo de aprendizaje predeterminado, un sistema 10 puede entonces aprender el promedio esperado (que puede ser un valor de media, mediana y moda) del cuadro delimitador para la o cada categoría/tipo de vehículo. El periodo de aprendizaje predeterminado puede ser antes de un periodo de detección (en donde la categoría/tipo de vehículo se determina con base en el tamaño del cuadro delimitado por sí solo, y probablemente comparado con el tamaño de vehículo esperado con base en el número de placas para confirmación) o puede ser un proceso continuo.

El movimiento del vehículo detectado puede lograrse al rastrear el movimiento de la caja delimitadora entre las imágenes en una secuencia de imágenes.

Estos procesos pueden, en una modalidad, formarse mediante el procesador 12.

Como se menciona anteriormente, existe un deseo en proporcionar un sistema que sea capaz de determinar el color de un vehículo.

Las modalidades de la presente invención buscan proporcionar un sistema y método para determinar el color de un vehículo. Algunas modalidades se describen con referencia a la figura 8.

El sistema 20 puede comprende una cámara 21 conectada a un procesador 22. El procesador 22 está conectado a una primera base de datos 23 y puede conectarse a una segunda base de datos 24.

En uso, la cámara 20 puede localizarse de manera que uno o más vehículos esperen pasar a través de su campo visual .

La primera base de datos 23 es una base de datos de información que es representativa de la configuración externa y apariencia de uno o más vehículos. Esta información puede comprender un modelo tridimensional y un modelo bidimensional de cada uno o más de los vehículos. Si la información está en la forma de uno o más modelos de vehículo bidimensionales , entonces estos modelos pueden representar vehículos respectivos como se visualiza desde el mismo ángulo que el ángulo en donde se espera que los vehículos actuales se aproximen a la cámara 21 (en uso) .

Puede ser que los modelos de los vehículos almacenados en la primera base de datos incluyan información que sea representativa de los modelos de los vehículos, por ejemplo, la primera base de datos 23 puede contener los resultados de una operación de Transformada de Fourier de un modelo bidimensional de un vehículo. La primera base de datos 23 de preferencia incluye información que se relaciona con una pluralidad de diferentes vehículos pero puede contener información relacionada con un solo vehículo de interés en particular .

La segunda base de datos 24 puede ser una lista de tipos y modelos y fabricantes de vehículos asociados y colores de vehículo. Por ejemplo, la segunda base de datos 24 puede ser una base de datos de los colores del vehículo que se utilizaron por cada uno o más fabricantes y pueden contener una lista de colores de vehículos en donde un modelo/tipo particular de vehículo de ese fabricante puede proporcionarse. Se apreciará que la primera base de datos 23 y la segunda base de datos 24 puedan comprender una sola base de datos .

En operación, cuando la presencia de un vehículo en el campo visual de la cámara 20 se detecta, una imagen capturada por la cámara 21 se procesa mediante el procesador 22 para detectar los bordes de diferentes partes del vehículo. Esta información entonces se compara con la información en la primera base de datos 23 o la información derivada de la misma. Por ejemplo, una operación de Transformada de Fourier puede realizarse en los bordes detectados de las partes del vehículo capturado en la imagen mediante la cámara 21. Esta información puede correlacionarse con la información en primera base de datos 23. Los resultados de la correlación pueden proporcionar una indicación con respecto al tipo/modelo de vehículo o fabricante o ambos del vehículo detectado capturado en la imagen mediante la cámara 21. Puede ser que varios fabricantes o tipos/modelos diferentes de vehículos se determinen para posibles coincidencias con la imagen de vehículo capturada.

La información en la primera base de datos 23, que está de preferencia en la forma de dos o tres modelos dimensionales, asociada con el o cada vehículo de acoplamiento se utiliza mediante el procesador 22 para determinar una ubicación dentro de la imagen capturada que representa una parte del vehículo del cual se extrae la información de color. Por ejemplo, el procesador 22 puede seleccionar un panel de puerta o área de la tapa del motor a partir de la cual se muestra el color del vehículo. De preferencia, el procesador 22 identifica una pluralidad de puntos o ubicaciones de muestra a partir de lo cual se obtienen las muestras de color. El procesador 22 puede entonces promediar los valores de color muestreados para determinar un color del vehículo. Si se han determinado múltiples tipos de ondas modelo de vehículos posibles y fabricantes que coincidan, entonces los puntos de muestra puede determinarse con base en uno del modelo para uno de estos vehículos o puede determinarse de tal manera que los puntos de muestra sean adecuados para todos o la mayoría de los modelos de vehículos que coinciden almacenados en la primera base de datos 23.

Se apreciará que algunos vehículos tienen diferentes colores de panel de puerta para los colores del área de la tapa del motor, por ejemplo. Por lo tanto, el procesador 22 puede determinar un color separado para el o cada área del vehículo a partir de lo cual se obtienen las muestras de color, por ejemplo, una o más muestras pueden obtenerse a partir del área de la tapa del motor y promediarse para determinar un color de área de la tapa del motor y una o más muestras pueden obtenerse para un panel de puerta y promediarse para determinar un color de panel de puerta. De esta forma, puede determinarse el color de panel del vehículo para uno o más paneles.

La segunda base de datos 24 puede utilizarse mediante el procesador 22 para determinar el color de una muestra .

En una modalidad, la segunda base de datos 24 se utiliza para coincidir el color determinado o colores de un vehículo para un color o colores de pintura de vehículo lo más cercano conocido. En una modalidad, el color o colores determinados pueden compararse con los colores de pintura (almacenados en la segunda base de datos 24) que se utilizan mediante un fabricante específico (el fabricante específico puede ser el fabricante determinado por el procesador 22 con el uso de la primera base de datos 23) . El modelo/tipo de vehículo también puede utilizarse. De esta forma, la información de color puede utilizarse para verificar el fabricante determinado y/o modelo/tipo de vehículo. La información de color puede utilizarse para elegir entre dos coincidencias cercanas diferentes identificadas durante el proceso de correlación anteriormente descrito. Debe apreciarse que los vehículos pueden volver a pintarse con un color diferente al proporcionado por el fabricante y que por lo tanto, esta verificación o selección con base en el color pueda no ser precisa en cada caso. El sistema 20 de preferencia crea una advertencia si un fabricante, o tipo/modelo de vehículo se determinó que utiliza información o si la información de color no coincide con la información de color almacenada en la segunda base de datos 24 para el fabricante o tipo/modelo del vehículo.

La cámara 21 y el procesador 22 de este sistema 20 pueden formar parte de un sistema de A PR. Se apreciará que la cámara 21 y el procesador 22 del sistema 20 pueden ser remotos entre ellos .

Se apreciará que esta información (que incluye número de registro) deberá canalizarse a la computadora oficial (o similar) para la comparación con otros registros accesibles mediante la computadora oficial para ese vehículo.

La información determinada por el sistema 20 puede reunirse en una base de datos 25. Esta base de datos 25 puede indexarse mediante el número de registro (por ejemplo) y puede permitir que las agencias de policía (y similares) monitoreen el historial del vehículo que está asociado con un número de registro particular. Por ejemplo, un número de placa (que tiene un número de registro) puede intercambiarse desde un primer vehículo a un segundo vehículo diferente que es un modelo/tipo diferente de vehículo. Si se detectó el primer vehículo mediante el sistema 20, entonces puede almacenarse un registro del modelo/tipo de vehículo, fabricante y color en una base de datos 25. Si el segundo vehículo (con el mismo número de placa) se detecta mediante el sistema 20, entonces puede compararse el modelo/tipo, fabricante del vehículo y color con la información almacenada en la base de datos 25. Las discrepancias pueden resaltarse mediante una computadora de la oficina de policía que realiza la comparación para la investigación. De forma alterna, o además, los nuevos detalles (para el segundo vehículo) pueden anexarse a los detalles para el primer vehículo ya asociado con ese número de registro en la base de datos 25. De esta forma, un registro cronológico total de cambios en detalles con respecto al vehículo podrá generarse.

En una modalidad, el sistema 20 es parte de un sistema de A PR. En esta modalidad, un vehículo se detecta y la cámara 21 captura una imagen de todo o parte de ese vehículo; la imagen capturada se crea como datos de imagen. El sistema de ANPR detecta el número de placa del vehículo. El número de placa del vehículo se utiliza mediante el sistema 20 para interrogar a la base de datos 25 que, en esta modalidad, comprende por lo menos un número de registro del vehículo asociado con el tipo de vehículo, modelo, y/o elaboración, junto con el color de vehículo esperado. El sistema 20 se configura para aprender (por ejemplo, a través el uso de una red neural) la ubicación dentro de los datos de imagen, en donde una muestra de color puede obtenerse que coincida más de cerca con el color esperado del vehículo. El proceso de aprendizaje puede tomar en cuenta la hora del día, la época del año, el ángulo de acercamiento del vehículo, y alteraciones en la iluminación debido a, por ejemplo, la construcción de un nuevo edificio adyacente al campo visual de la cámara. El proceso de aprendizaje puede tomar en cuenta el tipo de vehículo esperado, modelo y/o fabricación con base en un número de placa detectado y la información en la base de datos 25.

De esta manera, las ubicaciones de muestra de diferente color pueden almacenarse para cada uno de por lo menos un tipo de vehículo, modelo y fabricación.

El proceso de aprendizaje puede ocurrir durante un periodo de aprendizaje que es distinto a un periodo operativo o el periodo de aprendizaje puede superponerse parcial o totalmente con un periodo operativo. Las diferentes ubicaciones de muestra de color pueden seleccionarse mediante el sistema 20 para diferentes tipos de vehículo (o diferentes fabricaciones y/o modelos de vehículo) .

En una modalidad, el sistema 20 no es parte de un sistema de ANPR. En esta modalidad, el proceso de aprendizaje puede implementarse con el uso de un vehículo de color conocido. Este color se inserta en el sistema 20 y el sistema reconoce las ubicaciones de muestra de color que se acercan más al color conocido de los datos de imagen que representan ese vehículo en el campo visual de la cámara. Pueden seleccionarse diferentes ubicaciones de muestra de color para diferentes horas del día o del año. Además, el sistema 20 puede ser operable además para detectar el tipo (y/o fabricación o modelo) del vehículo y para utilizar una o más ubicaciones de muestra de color que son específicas de ese tipo (y/o elaboración y/o modelo) del vehículo y diferente a las ubicaciones de muestra de color para un tipo diferente (y/o fabricación y/o modelo) del vehículo.

La o cada ubicación de muestra de color puede determinarse mediante la referencia a un origen de los datos de imagen o, por ejemplo, por referencia a un punto en una posición predeterminada con respecto a un número de placa detectado.

Estos procesos pueden, en una modalidad, llevarse a cabo mediante el procesador 22.

Existe un deseo de rastrear a los ocupantes de los vehículos al igual que los mismos vehículos . Esto puede ser difícil, por ejemplo, debido a que a menudo es difícil identificar a los ocupantes de un solo vehículo a partir de imágenes capturadas mediante cámaras laterales en el camino.

El uso de sistemas digitales personales de radiocomunicación está* en aumento. Tales sistemas son a menudo de intervalo relativamente bajo y se utilizan, por ejemplo, para enlazar un teléfono móvil (un teléfono celular) con un auricular (que tiene un micrófono y altavoz) , o para enlazar un teléfono móvil con una computadora para vehículo, o para enlazar un sistema de navegación con una computadora para vehículo. Ejemplos de tales sistemas incluyen sistemas Bluetooth (Marca Registrada) y sistemas WiFi (Marca Registrada) . Tales sistemas a menudo se utilizan para formar redes de área local e incluyen un identificador único o identificador sustancialmente único (tal como una dirección de hardware, por ejemplo, una dirección de Control de Acceso a Medios (MAC) ) .

Los dispositivos que pueden tener tales sistemas incluyen teléfonos móviles, sistemas de navegación, computadoras portátiles y vehículos.

Se describe un sistema 30 para reunir información con respecto a los sistemas digitales personales de radiocomunicación con referencia a la figura 9.

El sistema 30 comprende una antena 31 configurada para recibir señales del dispositivo 32 capaz de transmitir señales digitales personales de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único (en lo sucesivo un identificador) .

El sistema 30 puede adaptarse para ignorar las señales que están sobre y/o por debajo del umbral o umbrales de intensidad de señal particular, que indican, por ejemplo, que el transmisor de esas señales es una larga trayectoria lejos de la antena 31. Esto puede lograrse mediante el procesador 32 o un elemento (no se muestra) de la antena 31. El umbral o umbrales de intensidad de señal también pueden configurarse a diferentes niveles dependiendo del tipo de señal. Por ejemplo, el sistema 30 puede configurarse para ignorar las señales de una intensidad que indica que el transmisor que produce la señal está más allá del campo visual de una cámara asociada con el sistema 30 (como se describirá posteriormente) .

Las señales recibidas por la antena 31 se canalizan a un procesador 33. El procesador 33 está enlazado con una base de datos 34. La base de datos 34 puede ser remota desde el procesador 33 y está enlazada con el procesador mediante una línea de comunicaciones. El procesador 33 está configurado para extraer el o cada identificador de las señales recibidas. El o cada identificador entonces se almacena en la base de datos 34 junto con un registro de fecha y hora. Si la base de datos 34 va a utilizarse para almacenar la información asociada con las señales recibidas mediante la antena 31 múltiple que está cada una en una ubicación geográfica diferente, entonces la base de datos 34 también puede almacenar un registro de ubicación con el identificador . Se apreciará que una sola base de datos 34 puede asociarse con cada antena 31; en tal modalidad, si múltiples antenas 31 se proporcionan en varias ubicaciones geográficas, entonces las bases de datos 34 múltiples pueden enlazarse con una sola base de datos maestra (no se muestra) que almacena una copia de cada una de las bases de datos 34. De hecho, puede ser que las bases de datos 34 sean bases de datos locales (con respecto a sus antenas 31) que actúan como memorias internas, el contenido de lo cual se actualiza de forma periódica a la base de datos maestra y por consiguiente se depura de las bases de datos locales para proporcionar espacio de almacenamiento libre adicional para más entradas en las bases de datos 34.

Si está disponible un registro de los propietarios de los dispositivos asociados con cada identificador, entonces la base de datos 34 proporciona una ubicación de ese dispositivo 32 de la persona en un momento determinado o en una fecha determinada (y por ende una ubicación probable de esa persona) . Esta información puede utilizarse para rastrear un dispositivo 32 (y al propietario asociado) .

El sistema 30 puede asociarse con un sistema de ANPR u otro sistema de recopilación de información (tal como un sistema de reconocimiento de rostro) de manera que la antena 31 se ubique generalmente cerca o adyacente a una cámara de ANPR u otro sistema de recopilación de información. Cada número de registro (u otra información) determinada por el sistema ANPR (u otro sistema de recopilación de información) puede asociarse con una serie correspondiente de identificadores detectados que se reciben en la ubicación general de la cámara de un sistema de ANPR (u otro sistema de recopilación de información) . El sistema 30 puede configurarse para procesar únicamente aquellas señales que probablemente hayan venido de un transmisor que está dentro del campo visual de la cámara. Esta información puede almacenarse en una base de datos que puede asociarse con el sistema de ANPR (u otro sistema de recopilación de información) . De forma alterna, o además, cada entrada en la base de datos 34 puede incluir un número de registro asociado o números de registro (u otra información, tal como una impresión o impresiones faciales) .

Una pluralidad de tales sistemas 30 podría proporcionarse en una red. Cada sistema 30 en una red puede asociarse con uno o más sistemas de recuperación de información (por ejemplo, un sistema de ANPR o un sistema de reconocimiento facial, o un lector de huella digital o un lector de iris o similares) .

En el caso de un sistema 30 asociado con un sistema de ANPR, al estudiar la información reunida con el uso del sistema 30, es posible realizar algunas predicciones e hipótesis acerca de los números de registro que están asociados con un dispositivo particular y viceversa.

Por ejemplo, una disposición puede proporcionarse para clasificar y procesar la información reunida mediante uno o más sistemas 30 (es decir, correlacionar) . La disposición puede identificar patrones en la información de registro tal como la presencia de un identificador particular en la misma ubicación y al mismo tiempo que otro identificador en una pluralidad de ocasiones. La disposición también puede detectar los patrones en los identificadores e información adicional asociada (tal como números de registro de vehículos, registro facial, huellas digitales, escaneo de iris y similares) .

Para dar un ejemplo práctico, si la agencia de policía detiene a un criminal en custodia, la agencia de policía puede examinar un dispositivo de ese criminal que incluya un sistema digital personal de radiocomunicación.

Pueden determinar un identificador de ese sistema. Podrá examinarse la información recopilada por uno o más sistemas 30.

Si el identificador del dispositivo del criminal es uno de un número de tales identificadores que se registran dentro de un periodo determinado en diversas ubicaciones diferentes, entonces puede ser que los dispositivos asociados con esos identificadores se asocien entre ellos (y por ende que los propietarios de esos dispositivos se asocien entre ellos) . Un identificador puede ser el identificador asociado con el vehículo del criminal, otro puede ser el identificador de un dispositivo que pertenece a un miembro de la familia del criminal y otro puede ser el identificador de un dispositivo que pertenece a otro criminal que ayudó al criminal capturado durante el crimen investigado.

La agencia de policía puede utilizar la información reunida mediante el sistema 30 o sistemas 30 para localizar la última ubicación grabada del vehículo del criminal (con respecto a una antena 31 o de un sistema 30) . Entonces una búsqueda para el vehículo puede emprenderse alrededor de esa ubicación.

La agencia de policía puede identificar al miembro de la familia antes mencionado y decidir que el miembro de la familia no está asociado con el crimen. La identificación del miembro de la familia podría realizarse mediante por ejemplo, examinar los registros que se reunieron cuando ese miembro de la familia solicitó un nuevo pasaporte y se le tomó la huella digital. Al momento de tomar la huella digital, el identificador asociado con ese miembro de la familia pudo haber sido detectado y almacenado en una base de datos 34. La huella digital de ese miembro de la familia también pudo haberse detectado en una fecha posterior como parte de una medida de seguridad bancaria (por ejemplo) y nuevamente el mismo identificador pudo haber detectado (que indica una asociación entre la huella digital, y por ende el miembro de la familia, y el identificador) . El patrón de información pudo haberse detectado mediante la disposición utilizada por la agencia de policía.

La agencia de policía también puede identificar al criminal antes mencionado, por ejemplo, la agencia de policía puede notar que el identificador asociado con ese criminal ha sido identificado en un número de diferentes ocasiones en asociación con un número de registro de vehículo particular y que este vehículo está registrado en el nombre de este otro criminal.

La agencia de policía puede investigar la información que el sistema o sistemas 30 hayan reunido con respecto al identificador del criminal . Puede ser que el identificador del criminal esté enlazado con varios otros criminales que están involucrados en el crimen, cada uno de los cuales se asocia con un identificador y cada uno de los cuales puede investigarse y así sucesivamente.

De esta forma, la información que puede reunirse mediante el sistema o sistemas 30 (junto con cualquier otro sistema de recopilación de información asociada) puede extraerse para crear asociaciones entre los individuos con base en los dispositivos con cada uno de los usos del individuo .

Los sistemas 30 pueden proporcionarse en varias ubicaciones diferentes. Los sistemas 30 pueden ubicarse en posiciones en donde también está disponible otra información, siendo una imagen de una cámara, datos de un formulario de solicitud (por ejemplo, un formulario de solicitud de visa o pasaporte) , o cualquier otra información relacionada con la identidad .

Debe apreciarse que son posibles varias combinaciones de las modalidades antes mencionadas, aspectos y sistemas y que cada sistema tiene un método asociado y que cada parte de cada método puede llevarse a cabo mediante un módulo o componente del sistema. El o cada módulo puede ser parte de un sistema unificador y puede ser un programa de computadora o una parte del mismo comprendido en un medio legible por computadora, que puede ser un disco óptico o disco magnético, por ejemplo. Los elementos de los sistemas pueden implementarse en hardware o en software como sean aparentes .

Las modalidades y aspectos descritos pueden formar parte de un sistema de entrada para un sitio, tal como una base militar, puerto, puerto aéreo, estacionamiento o similar, y una parte del sistema de seguridad más general.

También se apreciará que el pre-procesador 2 descrito anteriormente puede utilizarse como parte de otros sistemas descritos en la presente.

Cuando se utiliza en esa especificación y reivindicaciones, los términos "comprende" y "que comprende" y variaciones de la misma, significa que las características especificadas, etapas o números enteros se incluyen. Los términos no deben interpretarse como excluyentes de la presencia de otras características, etapas o componentes.

Las características descritas en la descripción anterior, o las siguientes reivindicaciones, o las figuras anexas, expresados en sus formas específicas o en términos de un medio para realizar la función descrita, o un método o proceso para realizar el resultado descrito, según sea apropiado, pueden, por separado, o en cualquier combinación de tales características, utilizarse para darse cuenta de la invención en diversas formas de la presente .

Claims (29)

NOVEDAD DE LA INVENCIÓN Habiendo descrito la presente invención se considera como novedad y por lo tanto se reclama como propiedad lo descrito en las siguientes: REIVINDICACIONES Estas reivindicaciones reclaman la prioridad parcial de acuerdo con el artículo 41 de la Ley de la Propiedad Industrial .

1. Un sistema de detección de vehículo para detectar la presencia de por lo menos parte del vehículo en datos de imagen, el sistema caracterizado porque comprende: una interfaz configurada para recibir datos de imagen; un módulo de identificador configurado para identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen; un comparador configurado para comparar por lo menos uno del número de tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y una salida configurada para emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en el resultado de la comparación.

2. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, se caracteriza además porque comprende una cámara configurada para generar los datos de imagen.

3. El sistema de conformidad con la reivindicación 1 ó 2, se caracteriza además porque comprende un módulo de división configurado para dividir los datos de imagen en secciones y determinar si cada sección contiene una región lineal .

4. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, se caracteriza además porque comprende un módulo de análisis configurado para analizar, independientemente, las regiones lineales horizontales y las regiones lineales verticales identificadas.

5. El sistema de conformidad con la reivindicación 4, se caracteriza porque el módulo del análisis además está configurado para ubicar, con base en por lo menos uno del número, tamaño cumulativo y densidad de las regiones lineales horizontales y verticales identificadas, por lo menos una de la parte frontal y la parte posterior de un vehículo.

6. El sistema de conformidad con las reivindicaciones 1 a 5, se caracteriza además porque comprende un sistema de reconocimiento automático del número de placa en donde el sistema de reconocimiento automático y el número de placa está acoplado a la salida y adaptado para activarse mediante la señal que indica la detección de un vehículo.

7. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, se caracteriza porque el comparador está además configurado para comparar por lo menos uno del tamaño cumulativo, número, y densidad de las regiones lineales identificadas con valores de umbral predeterminados respectivos para cada uno o más tipos diferentes de vehículo; y la salida además está configurada para emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de la comparación.

8. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, se caracteriza además porque comprende un módulo de rastreo, configurado para rastrear el movimiento de por lo menos una de las regiones lineales identificadas en la secuencia de datos de imagen, de tal manera que se rastree el movimiento del vehículo detectado.

9. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, se caracteriza además porque comprende : una antena configurada para recibir una señal de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación; una fuente de información de identidad configurada para determinar la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario del sistema de radiocomunicación; y una base de datos adaptada para almacenar la información determinada por la fuente de información de identidad en asociación con el identificador único o sustancialmente único recibido por la antena.

10. El sistema de conformidad la reivindicación 9, se caracteriza además porque comprende un módulo de correlación configurado para correlacionar información almacenada en la base de datos para identificar los patrones en la información.

11. El sistema de conformidad la reivindicación 10, se caracteriza porque el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada por la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único y para recopilar la información que es común para una pluralidad de registros para el primer identificador único o sustancialmente único.

12. El sistema de conformidad la reivindicación 10 u 11, se caracteriza porque el módulo de correlación está configurado para analizar la información determinada por la fuente de información de identidad en relación con un primer identificador único o sustancialmente único y para comparar la información con la información recopilada en relación con un segundo identificador único o sustancialmente único.

13. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 9 a 12, se caracteriza porque la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario comprende un identificador único o sustancialmente único que forma parte de una señal de otra sistema de radiocomunicación .

14. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 13, se caracteriza además porque comprende : una base de datos que contiene información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más paneles de la carrocería del o cada vehículo; un procesador configurado para comparar por lo menos parte de los datos de imagen con la información almacenada en la base de datos para determinar la identidad de un vehículo representada en los datos de imagen, y determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de imagen, de tal manera que la o cada ubicación de muestra de color probablemente represente el color del panel de la carrocería del vehículo; y una salida configurada para emitir una señal representativa de la o cada ubicación de muestra.

15. El sistema de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 14 , se caracteriza además porque comprende : un módulo de aprendizaje de ubicación de muestra de color configurado para identificar por lo menos una ubicación de muestra de color dentro de los datos de imagen con el uso de un color esperado para la muestra de color; un procesador configurado para utilizar por lo menos una ubicación de muestra de color para obtener a partir de los datos de imagen una muestra de color de una parte de un vehículo representado mediante los datos de imagen; y una salida configurada para emitir una señal representativa del color de por lo menos una muestra de color.

16. El sistema de conformidad con cualquier reivindicación precedente, se caracteriza además porque comprende un pre-procesador que incluye el módulo identificador y un procesador que incluye el comparador, en donde el pre-procesador y el procesador son remotos el uno del otro.

17. Un método implementado por computadora para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo en los datos de imagen, el método caracterizado porque comprende : recibir datos de imagen; identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen; comparar por lo menos uno del número, tamaño cumulativo, y densidad de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y emitir una señal que indique la detección de un vehículo con base en los resultados de la comparación.

18. Un medio legible por computadora que incluye instrucciones de programa que cuando se ejecutan mediante una computadora, provocan que la computadora lleve a cabo el método de la reivindicación 17.

19. Un sistema como se describe en la presente con referencia a la figura 3, la figura 4, la figura 5, la figura 6, la figura 7, la figura 8 y la figura 9.

20. Un método como se describe en la presente con referencia a la figura 3, la figura 4, la figura 5, la figura 6, la figura 7, la figura 8 y la figura 9.

21. Un método implementado por computadora como se describe en la presente con referencia a la figura 3, la figura 4, la figura 5, la figura 6, la figura 7, la figura 8 y la figura 9. Estas reivindicaciones reclaman la prioridad de las solicitudes GB 0907937.7 del 8 de mayo de 2009 y GB 0918766.7 presentada el 27 de octubre de 2009.

22. Un sistema de detección de vehículo para detectar la presencia de por lo menos parte de un vehículo en los datos de imagen, el sistema caracterizado porque comprende un procesador configurado para: recibir datos de imagen; identificar una pluralidad de regiones lineales en una imagen representada por los datos de imagen,- comparar por lo menos uno del número y tamaño cumulativo de las regiones lineales con un valor de umbral respectivo; y emitir una señal que indique la detección de un vehículo si se excede el valor de umbral.

23. Un sistema de detección de movimiento de vehículo para detectar el movimiento de un vehículo en una secuencia de imágenes representadas mediante datos de imagen, el sistema caracterizado porque comprende un procesador configurado para: identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos que representan una primera imagen en una secuencia de imágenes; rastrear la ubicación de las regiones lineales identificadas en los datos de imagen recibidos que representan una segunda imagen en la secuencia de imágenes; y emitir una señal que indique la detección del movimiento de vehículo si la ubicación de las regiones lineales identificadas cambian sustancialmente de ubicación.

24. Un sistema de detección de tipo de vehículo para detectar el tipo de un vehículo que está por lo menos parcialmente representado mediante datos de imagen, el sistema caracterizado porque comprende un procesador configurado para: identificar las regiones lineales en los datos de imagen recibidos; comparar uno o más del tamaño cumulativo y número de las regiones lineales identificadas con respecto a los valores de umbral predeterminados para uno o más tipos diferentes de vehículo; y emitir una señal representativa del tipo de vehículo detectado dependiendo de cuál de uno o más valores de umbral respectivos se haya excedido.

25. Un sistema de rastreo y asociación de identidad, caracterizado porque comprende: una antena configurada para recibir una señal de un sistema de radiocomunicación que incluye un identificador único o sustancialmente único asociado con el sistema de radiocomunicación; una fuente de información de identidad configurada para determinar la información de relevancia potencial para la identidad de un usuario del sistema de radiocomunicación; y una base de datos adaptada para almacenar la información determinada por la fuente de información de identidad en asociación con el identificador único o sustancialmente único recibido por la antena.

26. Un sistema de identificación de ubicación de canal de muestra de color de vehículo, caracterizado porque comprende : una base de datos que contiene la información representativa de la apariencia externa de uno o más vehículos que incluye la ubicación de uno o más canales de la carrocería del o cada vehículo; un procesador configurado para recibir datos de imagen que representan por lo menos parte de un vehículo y compara por lo menos parte de esos datos de imagen con la información almacenada en la base de datos para determinar la identidad de un vehículo representado en los datos de imagen, y determinar una o más ubicaciones de muestra de color en los datos de imagen asociados con el o cada panel de la carrocería del vehículo identificado en los datos de imagen, de tal manera que las ubicaciones de muestra de color probablemente representen el color del panel de la carrocería del vehículo.

27. Un sistema de reconocimiento automático del número de placas operable para recibir los datos de imagen que incluye datos relacionados con uno o más números de placas y procesa los datos de imagen para obtener uno o más números de registro asociados con uno o más números de placas, el sistema caracterizado porque comprende: un pre-procesador de datos de imagen operable para recibir los datos de imagen y crear datos de imagen pre-procesados ; y un procesador principal operable para recibir los datos de imagen pre-procesados del pre-procesador de datos de imagen y crear uno o más números de registro asociados con uno o más números de placas, en donde los datos de imagen pre-procesados incluyen la información de ubicación para uno o más números de placas posibles dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe cualquier número posible de placas en los datos de imagen.

28. Un pre-procesador para uso en el sistema de reconocimiento automático del número de placas, el pre-procesador caracterizado porque comprende: una entrada operable para recibir los datos de imagen que incluye datos relacionados con uno o más números de placas; un procesador para procesar los datos de imagen para los datos relacionados con posible número de placas; y una salida operable para crear datos de imagen pre-procesados, en donde los datos de imagen pre-procesados incluyen información de ubicación para uno o más números de placas posibles dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe o no cualquier número posible de placas en los datos de imagen.

29. Un método para procesar datos de imagen en un sistema de reconocimiento automático del número de placas para determinar los números de registro de uno o más números de placas en los datos de imagen, el método caracterizado porque comprende: recibir datos de imagen que incluyen datos relacionados con uno o más números de placas; pre-procesar los datos de imagen para los datos relacionados con posibles números de placas y crea datos de imagen procesados que incluyen información de ubicación para uno o más números posibles de placas dentro de los datos de imagen, o secciones aisladas de los datos de imagen que representan uno o más números posibles de placas, o una indicación con respecto a si existe o no cualquier número posible de placas en los datos de imagen; comunicar los datos de imagen pre-procesados a una procesador principal; y procesar los datos de imagen pre-procesados en el procesador principal para determinar los números de registro de uno o más números de placas .