Система управления лифтами и способ автоматизации управления лифтами

Система управления лифтами и способ автоматизации управления лифтами

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Данное изобретение относится, в общем, к управлению лифтами и, более конкретно, к созданию использующей видеоинформацию системы, которая позволяет улучшить диспетчерское управление, управление дверями, управление доступом и может быть интегрирована с системами обеспечения безопасности.

Уровень техники

Эффективность работы лифтовой системы зависит от ряда факторов. Для типичного пассажира лифта наиболее важным фактором является время. При уменьшении значений параметров, связанных со временем обслуживания пассажиров подобной системой с разделением времени, повышается степень удовлетворенности пассажиров качеством обслуживания. Полное время обслуживания, связанное с эффективностью лифтовой системы, можно быть представлено в виде суммы трех интервалов времени.

Первый интервал времени представляет собой время ожидания пассажиром прибытия лифта на данный этаж ("время ожидания"). Обычно время ожидания представляет собой отрезок времени от момента, когда пассажир нажимает кнопку вызова лифта, до момента подачи лифта на этаж, где находится пассажир. Способы сокращения времени ожидания ранее были сосредоточены на поисках путей сокращения времени подачи кабины, либо с применением сложных алгоритмов, способных предсказывать запросы на обслуживание со стороны пассажиров, либо путем уменьшения времени, требуемого для подачи кабины на соответствующий этаж.

Второй интервал времени представляет собой задержку при открытых дверях, то есть время, в течение которого двери кабины лифта остаются открытыми, позволяя пассажирам входить в кабину и выходить из нее. Выгодно было бы сократить время, в течение которого двери лифта остаются открытыми после того, как все выходящие пассажиры вышли из кабины, а ожидающие лифта пассажиры вошли в нее.

Третий интервал времени представляет собой время поездки, то есть время, которое пассажир проводит в кабине лифта. Если в кабине находятся несколько пассажиров, то время поездки будет включать продолжительность остановок на промежуточных этажах.

Для целью сокращения времени ожидания лифта пассажирами, находящимися на этаже, был разработан ряд алгоритмов. Например, в некоторых системах управления лифтами данные о потоке пассажиров используются для определения того, на какие этажи следует подавать кабины или на каких этажах следует, в зависимости от времени суток, парковать кабины.

Обычно вызов лифта путем нажатия кнопки вызова инициализирует подачу одной кабины на этаж, с которого поступил вызов. Если число пассажиров, ожидающих лифта на данном этаже, превышает вместимость кабины, то по крайней мере некоторые пассажиры должны будут дождаться отправления первой кабины, а затем снова вызвать лифт на данный этаж, нажав кнопку вызова. Это ведет к увеличению полного времени ожидания по крайней мере для части пассажиров. В подобной ситуации может оказаться, что данная кабина, число пассажиров в которой уже является максимально допустимым, будет по-прежнему останавливаться на этажах, с которых поступили вызовы. Но так как ни один новый пассажир не может войти в кабину, время поездки пассажиров на лифте бесполезно возрастает, как и время ожидания для пассажиров, находящихся на этажах.

Многие лифтовые системы интегрированы также с системами контроля доступа и системами обеспечения безопасности. Эти системы служат для распознавания не имеющих права доступа, или неавторизованных, пассажиров и, если возможно, предотвращения их доступа к защищенным системой обеспечения безопасности областям. Так как лифт предоставляет точки доступа ко многим областям внутри здания, кабины лифта и его двери могут использоваться как средства контроля доступа. Появился ряд приемов, позволяющих обойти традиционные системы контроля доступа, например прием возврата карты-пропуска и прием проникновения под прикрытием авторизованного пользователя. Прием "возврат карты-пропуска" состоит в том, что имеющий право доступа (авторизованный) пользователь, обычно активизирующий карту ее движением вблизи считывающего устройства, передает ее затем неавторизованному пользователю, что позволяет получить доступ в защищенную область как авторизованному пользователю, так и неавторизованному пользователю. Прием проникновения в систему под прикрытием авторизованного пользователя состоит в том, что неавторизованный пользователь пытается для доступа в защищенную область использовать право доступа, предоставленное авторизованному пользователю (с ведома или без ведома последнего).

Поэтому имеется потребность в разработке лифтовой системы, позволяющей сократить времени ожидания лифта при одновременном повышении безопасности и улучшении управления доступом.

Раскрытие изобретения

В данном изобретении данные о пассажирах поступают от устройства видеонаблюдения к устройству управления лифтами (контроллеру лифтов). Система видеонаблюдения включает процессор обработки видеоизображений, или видеопроцессор, подключенный таким образом, что он получает на вход видеосигнал от по крайней мере одной видеокамеры, служащей для наблюдения за областью, находящейся снаружи от дверей лифта. Видеопроцессор использует последовательность видеоизображений, поступающих от видеокамеры, для отслеживания объектов, находящихся снаружи от дверей лифта. На основе поступающей видеоинформации видеопроцессор вычисляет значения ряда параметров, сопоставленных каждому из отслеживаемых объектов. Значения параметров поступают в систему управления лифтами, которая использует значения параметров для эффективного диспетчерского управления кабинами и открытием/закрытием дверей лифтов.

Система управления лифтами, использующая видеоинформацию, согласно изобретению, как уже сказано выше, включает видеокамеру для получения видеоизображений дверей лифта и близлежащей области, находящейся в поля зрения видеокамеры, видеопроцессор для обработки видеоинформации, соединенный с видеокамерой с возможностью получения видеоизображений от видеокамеры и обработки их для слежения за объектами и расчета данных о пассажирах, появляющихся в зоне вышеуказанных отслеживаемых объектов, и контроллер лифтовой системы, соединенный с видеопроцессором с возможностью осуществления по крайней мере одной из следующих функций, функции диспетчерского управления и функции управления дверями лифта, на основе данных о пассажирах, получаемых от видеопроцессора.

В системе, согласно изобретению, расчет в видеопроцессоре может производиться на основе по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемых объектов: положение, габариты, направление, ускорение, скорость и класс, которому принадлежит объект.

Видеопроцессор передает параметры объектов контроллеру лифтовой системы.

При этом расчет в видеопроцессоре может производиться на основании данных о пассажирах, передаваемых контроллеру лифтовой системы, включающих по крайней мере один из следующих видов данных: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.

Расчет в видеопроцессоре может производиться также на основании данных о пассажирах при квалификации отслеживаемого объекта в качестве пассажира.

В видеопроцессоре может производиться деление поля зрения видеокамеры на первую область и вторую область, при этом вторая область определяется как область, непосредственно окружающая двери лифта.

Расчет в видеопроцессоре может также производиться на основании количества пассажиров, ожидающих лифта, с учетом количества отслеживаемых объектов, входящих во вторую область.

Система, согласно изобретению, может дополнительно включать устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными отслеживаемого объекта и с передачей статуса авторизации отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.

Видеопроцессор может передавать данные об авторизации, сопоставленные с данными отслеживаемого объекта, устройству контроля доступа.

Система, согласно изобретению, может дополнительно включать вторую видеокамеру для получения видеоизображений внутреннего пространства кабины. Видеопроцессор, при этом, соединен со второй видеокамерой с возможностью отслеживания пассажиров, находящихся в кабине лифта, получения данных об использовании лифта и расчета параметров, относящихся к пассажиру, находящемуся в кабине лифта.

Вышеупомянутые данные об использовании лифта, полученные видеопроцессором, могут включать по крайней мере один из следующих видов данных: количество пассажиров в кабине лифта и площадь свободного пространства в кабине лифта.

Система, согласно изобретению, может включать также устройство контроля доступа, соединенное с видеопроцессором с возможностью передачи ему данных об авторизации, при этом расчет в видеопроцессоре производится с сопоставлением данных об авторизации с данными пассажира, находящегося в кабине лифта, и с передачей статуса авторизации для пассажира, находящегося в кабине, контроллеру лифтовой системы.

Изобретением предлагается также способ автоматизации управления лифтами с использованием видеоинформации, включающий обнаружение объекта, находящегося в лифтовом холле, в области вне дверей лифта, отслеживание объекта, основанное на последовательности видеоизображений, получаемых от по крайней мере одной видеокамеры, вычисление данных о пассажире, связанных с отслеживаемым объектом, и передачу данных о пассажире контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку по крайней мере одной кабины и управление открытием и закрытием дверей лифта на основе полученных данных о пассажирах.

Обнаружение объекта может осуществляться посредством алгоритма детектирования движения при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.

Кроме того, обнаружение объекта может осуществляться посредством устройства для идентификации через радиокарту при его вхождении в поле зрения по крайней мере одной видеокамеры.

Вычисление данных о пассажире, согласно предлагаемому изобретением способу, включает определение по крайней мере одного из следующих параметров отслеживаемого объекта: нахождение, габариты, скорость, направление, ускорение и класс, которому принадлежит объект.

Вычисление данных о пассажире может дополнительно включать определение по крайней мере одного из следующих параметров: оценка времени достижения, вероятность достижения, ковариация и количество пассажиров, ожидающих лифта.

Вычисление количества пассажиров, ожидающих лифта, включает определение количества отслеживаемых объектов, входящих в первую область, окружающую двери лифта, при этом в качестве первой области определяют область, в которой пассажиры лифта обычно ожидают обслуживания лифтовой системой.

Согласно способу в изобретении может дополнительно обеспечиваться доставка кабины лифта на заданный этаж на основании данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы обеспечивают доставку кабины на данный этаж для пассажира, запросившего обслуживание нажатием кнопки вызова.

Управление открытием и закрытием дверей лифта может осуществляться на основе данных о пассажирах, получаемых контроллером лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы оставляют двери лифта открытыми при сигнале от данных о пассажире о приближении нового пассажира к дверям лифта и закрытыми при сигнале от данных о пассажире об отсутствии появления новых пассажиров, приближающихся к дверям лифта.

Согласно способу по изобретению дополнительно осуществляют наблюдение за внутренним пространством кабины лифта посредством видеоизображения, которое получают от второй видеокамеры, установленной внутри кабины, оценивают расчетом свободную площадь, имеющуюся в кабине лифта, на основе видеоизображения, получаемого от второй видеокамеры, и передают рассчитанную оценку свободной площади контроллеру лифтовой системы, при этом посредством контроллера лифтовой системы осуществляют управление лифтом на основании оценки свободной площади и количества пассажиров, ожидающих обслуживания на конкретном этаже.

В способе согласно изобретению дополнительно может определяться статус авторизации для отслеживаемого объекта посредством сопоставления данных об авторизации, получаемых от устройства контроля доступа, с отслеживаемым объектом. Статус авторизации может передаваться для отслеживаемого объекта контроллеру лифтовой системы.

Краткое описание чертежей

На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем управления лифтами и систем контроля доступа, соответствующих данному изобретению.

На фиг.3 показана схема, иллюстрирующая получение оценки среднего времени достижения, вычисление вероятности достижения и ковариации.

На фиг.4 представлен двумерный график ковариации.

На фиг.5 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку параметров видеопроцессором.

На фиг.6 представлена блок-схема реализации способов контроля доступа, соответствующих данному изобретению.

На фиг.7 представлена принципиальная функциональная схема другого варианта использующей видеоинформацию системы управления лифтами и устройства контроля доступа, соответствующих данному изобретению.

Осуществление изобретения

На фиг.1 и 2 представлены принципиальные функциональные схемы использующих видеоинформацию систем 10а и 10b управления лифтами и устройств контроля доступа, соответствующих данному изобретению. На фиг.1 лифтовая система 10а включает видеокамеру 12, устройство 14 контроля доступа, видеопроцессор 16, кабину 18, двери 20 лифта, кнопку 22 вызова лифта, панель 23 управления в кабине лифта и систему 24 управления, от которой управляющие сигналы поступают к системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и устройству 30 обеспечения безопасности. Первоначально видеокамера 12 может составлять часть устройства 30 обеспечения безопасности; в таком случае для целей данного изобретения видеопроцессор 16 может использовать уже установленную видеокамеру 12. На фиг.2 лифтовая система 10b включает также вторую видеокамеру 32, находящуюся в кабине 18 и передающую видеопроцессору 16 видеоинформацию о внутреннем пространстве кабины 18. Как и видеокамера 12, видеокамера 32 может первоначально предназначаться для целей, отличных от целей данного изобретения; в таком случае видеопроцессор 16 данного изобретения может использовать уже существующую камеру.

На каждой из фиг.1 и 2 система 24 управления передает управляющие сигналы системе 26 диспетчерского управления, устройству 28 управления дверями и системе 30 обеспечения безопасности; эти сигналы вырабатываются на основе входных сигналов, получаемых из кабины 18, от кнопки 22 вызова лифта и видеопроцессора 16. Хотя система 24 управления на фиг.1 и 2 показана как единый блок, в других вариантах система диспетчерского управления, устройство управления дверями и/или устройство обеспечения безопасности могут представлять собой независимые контроллеры. Управляющие сигналы, поступающие к системе 26 диспетчерского управления, определяют, на какой этаж (этажи) должна подаваться кабина 18. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 28 управления дверями, определяют, когда двери 20 будут открыты или закрыты. Управляющие сигналы, поступающие к устройству 30 обеспечения безопасности, предупреждают систему обеспечения безопасности о присутствии неавторизованного пассажира или объекта или о других ситуациях, имеющих отношение к безопасности, распознаваемых видеопроцессором 16.

Входной сигнал от кнопки 22 вызова лифта информирует систему 24 управления о присутствии ожидающего обслуживания пассажира у дверей 20 лифта. Такие входные сигналы типичны для большинства лифтовых систем, при пользовании которыми пассажир подходит к дверям 20 лифта и нажимает наружную кнопку 22 вызова, запрашивая обслуживание лифтовой системой этажа, где находится пассажир. В ответ на вызов система 24 управления направляет кабину лифта 18 на соответствующий этаж. Когда пассажир заходит в кабину 18, он нажимает кнопку 23 на панели управления, указывая этаж назначения, и система 24 управления обеспечивает доставку кабины 18 на этот этаж.

Видеопроцессор 16 передает данные о пассажирах системе 24 управления, давая системе 24 управления дополнительную информацию о пассажирах лифта. Всюду в данной заявке термин "объект" является общим термином для любых объектов, которые видеопроцессор отличает от окружения. Обычно работа алгоритмов, разработанных для обработки видеоинформации и служащих для извлечения полезной информации из изображений в поле зрения видеокамеры, сосредоточена на обработке информации об объектах. Термин "пассажир" является общим термином для объектов (включая людей, тележки, багаж, и т.д.), которые являются или потенциально могут являться пассажирами лифта или другими объектами перевозки. Чаще всего "пассажиры" являются обычными пассажирами. Однако, как обсуждается при рассмотрении фиг.3, в некоторых случаях видеопроцессор 16 может решить, что объект не является потенциальным пассажиром, и классифицировать его соответствующим образом. В одном варианте видеопроцессор 16 передает системе 24 управления данные (данные о пассажирах), относящиеся только к объектам, классифицированным как "пассажиры". В других вариантах данные о пассажирах рассчитываются и поступают в систему 24 управления независимо от того, классифицирован ли объект как "пассажир" или нет.

Система 24 управления использует данные о пассажирах, поступающие от видеопроцессора 16, в сочетании с данными, поступающими из кабины 18 и от кнопки вызова 22, для увеличения эффективности работы лифтовой системы 10 (например, для уменьшения времени ожидания, времени задержки при открытых дверях и времени поездки). Например, достаточно раннее обнаружение пассажира видеопроцессором 16 позволяет системе 24 управления направить кабину 18 на данный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22.

Как показано на фиг.1, видеопроцессор 16 принимает видеоизображения от видеокамеры 12 и данные для контроля доступа от устройства 14 контроля доступа. Видеокамера 12 направлена так, чтобы наблюдать за перемещением объектов в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта. Направление видеокамеры 12 может быть определено исходя из положения дверей 20 лифта и направления движения объекта к дверям или от дверей 20 лифта. Как показано на фиг.1, предпочтительно, чтобы видеокамера 12 была установлена напротив дверей 20 лифта таким образом, что она может вести наблюдение за объектами, находящимися в поле зрения видеокамеры 12. Альтернативно, если имеется только одна видеокамера 12 (как на фиг.1), то эта она может находиться внутри кабины 18 и иметь поле зрения, подобное, в общих чертах, полю зрения R1, показанному на фиг.1, но которое в данном случае просматривается только тогда, когда двери лифта 20 открыты. Видеоинформация, полученная видеокамерой 12, поступает к видеопроцессору 16 для анализа. Могут применяться несколько способов анализа видеоинформации. Например, программное обеспечение IntelligentVideo(tm) компании IntelliVision выполняет такой анализ содержания видеоинформации, который позволяет видеопроцессору 16 отслеживать и классифицировать объекты, находящиеся в поле зрения видеокамеры 12. Функция отслеживания определяется как способность идентифицировать объект и сопоставлять объекту, обнаруженному в первый момент времени, объект, обнаруженный во второй момент времени. Возможность отслеживать объекты позволяет видеопроцессору 16 рассчитывать такие параметры, как направление и скорость конкретного объекта. Для каждого отслеживаемого объекта видеопроцессор 16 вычисляет значения ряда переменных, таких как положение, скорость, направление и ускорение. Функция классификации определяется как способность идентифицировать класс объекта, например определять, является ли объект человеком, животным, коробкой и т.п. Видеопроцессор 16 использует эти параметры, чтобы определить, является ли отслеживаемый объект потенциальным "пассажиром", и рассчитать данные о пассажирах, относящиеся к объектам, классифицированным как "пассажиры".

Как показано на фиг.2, дополнительная видеокамера 32, расположенная в кабине 18, обеспечивает поступление входной видеоинформации, относящейся к внутреннему пространству кабины 18, к видеопроцессору 16. На основе поступающей на вход видеоинформации видеопроцессор 16 вычисляет ряд связанных с использованием лифта параметров, которые затем передаются системе 24 управления. Например, видеопроцессор 16 может определять число пассажиров в кабине и другие параметры, относящиеся к функционированию кабины 18, а также оценку свободного пространства в кабине, которое может быть использовано для размещения новых пассажиров. Система 24 управления использует эти параметры, чтобы принимать решения относительно диспетчерского управления кабиной 18, а также управления дверями 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 решит, что в кабине 18 отсутствует свободное пространство для новых пассажиров, то система 24 управления не позволит кабине 18 остановиться на этаже, на котором находятся ожидающие пассажиры. Это предотвратит ситуации, в которых максимально заполненная кабина делает ненужные остановки, увеличивающие время поездки пассажиров, находящихся в кабине, а также увеличивающие время ожидания для пассажиров, ожидающих лифт, так как последние будут ожидать подачи на данный этаж другой кабины.

Как показано на фиг.1 и 2, видеопроцессор 16 делит поле зрения видеокамеры 12 на две области R1 и R2. Область R1 почти совпадает с полем зрения видеокамеры 12 и представляет собой область, в которой видеопроцессор 16 отслеживает объекты. Область R2 определяется как область вокруг дверей 20 лифта, приблизительно совпадающая с областью, в которой пассажиры находятся во время ожидания прибытия конкретной кабины 18. Видеопроцессор 16 скорее не отслеживает объекты в поле R2, а определяет, что любой объект, который входит в поле R2 по соответствующей траектории, не изнутри кабины 18, вероятно, является пассажиром, который будет ожидать лифта. Это позволяет видеопроцессору 16 вести точный подсчет числа пассажиров, ожидающих кабину 18.

На фиг.1 и 2 показано, что устройство 14 контроля доступа подает на вход видеопроцессора 16 информацию, связанную с идентификацией и статусом доступа объекта или пассажира. Для контроля доступа может применяться ряд способов, включая дистанционную идентификацию и определение статуса доступа, авторизацию в дверях лифта и авторизацию в кабине лифта. Для дистанционной идентификации могут применяться идентификационные радиокарты, позволяющие устройству 14 контроля доступа идентифицировать пассажира при его приближении к дверям 20 лифта. Авторизация в дверях лифта определяет статус авторизации пассажира при прохождении через двери 20 лифта, до входа пассажира в кабину 18. Авторизация в кабине лифта определяет статус авторизацию пассажира, находящегося в кабине 18. Авторизация может осуществляться одним или несколькими хорошо известными способами, включая использование информации, которой располагает данное лицо, например пароль, предмет, который имеет при себе данное лицо, например считываемую некоторым устройством идентификационную карту, или особенности, присущие данному лицу, например биометрические данные, дактилоскопические данные, голос, черты лица. Распознавание по чертам лица может оказаться особенно выгодным, так как видеопроцессор 16 может дополнительно осуществлять функции распознавания, выполняемые системой 14 контроля доступа. Как показано на фиг.2, видеокамера 32 позволяет видеопроцессору 16 однозначно сопоставить авторизацию с некотором пассажиром, находящимся в кабине 18 (в отличие от системы, показанной на фиг.1, в которой видеопроцессор 16 сопоставляет авторизацию пассажиру, ожидающему в области, внешней по отношению к дверям 20 лифта). Видеопроцессор 16 передает идентификационные данные, относящиеся к каждому пассажиру лифта, системе 24 управления. На основе данных авторизации система 24 управления может обнаруживать и, возможно, предотвращать нарушение режима безопасности, что будет более подробно изложено ниже при рассмотрении фиг.4.

На основе входного видеосигнала, поступающего от видеокамеры 12 (и видеокамеры 32, что показано на фиг.2), и данных авторизации, поступающих от устройства 14 контроля доступа, видеопроцессор 16 формирует данные о пассажирах (для каждого отслеживаемого объекта, классифицированного как пассажир) и передает их системе 24 управления.

Перечень параметров, входящих в данные о пассажирах (не являющийся исчерпывающим), передаваемых видеопроцессором 16 системе 24 управления включает:

(1) Оценку времени достижения

(2) Вероятность достижения

(3) Ковариацию

(4) Класс объекта (человек, багаж, инвалидное кресло)

(5) Габариты объекта (площадь, занимаемая объектом)

(6) Число "пассажиров", ожидающих лифта

(7) Статус авторизации объекта

Чтобы проиллюстрировать возможность использования каждого из этих параметров, они описаны ниже для пассажиров Р1, Р2, и Р3, показанных на фиг.1. В данном примере предполагается, что пассажир Р1 ожидает лифта в области вне дверей 20 лифта, находясь в поле R2, пассажир Р2 направляется к дверям лифта 20, находясь в поле R1, и пассажир Р3 направляется от дверей 20 лифта, находясь в поле R1. Для каждого объекта, классифицированного как "пассажир", видеопроцессор 16 формирует и передает набор данных о "пассажире" системе 24 управления. Как обсуждалось выше, в другом варианте видеопроцессор 16 может формировать и передавать данные о пассажирах (а также параметрах объектов, таких как положение, скорость, направление, ускорение и т.д.) системе 24 управления независимо оттого, классифицирован ли объект как "пассажир".

Оценка времени достижения, вероятность достижения и ковариация

Оценка времени достижения представляет собой ожидаемое значение времени, которое потребуется, чтобы идентифицированный объект достиг конкретного места, например дверей 20 лифта. Вероятность достижения представляет собой вероятность того, что идентифицированный объект достигнет конкретного места, например дверей 20 лифта. Ковариация является статистической мерой взаимозависимости между оценкой времени достижения и вероятностью достижения. Все три перечисленных параметра тесно связаны друг с другом и поэтому описываются совместно.

На фиг.2 и 3 показан вариант способа вычисления видеопроцессором 16 ковариации, оценки времени достижения и вероятности достижения. На фиг.3 показаны двери 33 лифта, положение которых определено в системе координат XY. Положения объекта были определены в системе координат XY для четырех моментов времени; эти положения показаны ограничивающими прямоугольниками 34_t, 34_t-i, 34_t-2 и 34_t-3. Каждый ограничивающий прямоугольник определен так, что отслеживаемый объект находится внутри ограничивающего прямоугольника. В одном варианте каждый ограничивающий прямоугольник формируется так, что он включает все пиксели данного кадра, которые видеопроцессор 16 идентифицирует как пиксели, для которых наблюдается скоординированное движение. В центре каждого ограничивающего прямоугольника 34_t, 34_t-i, 34_t-2 и 34_t-3 определены соответственно центроиды (центральные точки или оси) 35_t, 35_t-i, 35_t-2, и 35_t-3. Определение центроид в центре каждого ограничивающего прямоугольника задает точку, используемую для вычисления параметров объекта, например положения, скорости, направления и т.д. Вычисление параметров объекта с использованием центроид уменьшает ошибки в определении фактического положения объекта в поле зрения. Проблема уменьшения ошибок имеет наиболее важное значение при отслеживании движения людей.

На основе значений параметров объектов (например, положения, скорости, направления и т.д.), вычисленных относительно центроид 35_t, 35_t-i, 35_t-2, и 35_t-3, видеопроцессор 16 предсказывает ожидаемую траекторию объекта, показанную как линия 36. Предсказанная траектория, показанная как линия 36, определяет наиболее вероятные положения отслеживаемого объекта в будущие моменты времени. Исходя из значений параметров объекта, включающих текущее положение отслеживаемого объекта (то есть, центроиды 35_t) и расстояния до положения, определяемого по предсказанной траектории, видеопроцессор 16 дает оценку времени, за которое отслеживаемый объект достигнет конкретной точки в системе координат XY.

Для оценки времени достижения могут использоваться более сложные модели, описывающие ожидаемое движение объектов и учитывающие, например, ожидаемое замедление движения объекта при его приближении к кнопке 22 вызова или к двери 20 лифта. Таким образом, оценка времени достижения представляет собой наиболее вероятное время, за которое отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено. Аналогично, вероятность достижения представляет собой вероятность того, что отслеживаемый объект достигнет двери 33 лифта, положение которой в системе координат XY определено.

На фиг.4 показано двумерное представление ковариации, связанной с отслеживаемым объектом, приближающимся к дверям 33 лифта (как показано на фиг.3). Ось 38 определена в системе координат XY таким образом, что она занимает то же положение, что и дверь 33 лифта. Ось 39 определяется в системе координат XY по предсказанной траектории пассажира, показанной как линия 36 на фиг.3. Ковариация является мерой достоверности, с которой видеопроцессор 16 вычисляет вероятность достижения и дает оценку времени достижения.

В одном варианте распределение ковариации рассчитывается с использованием обобщенного калмановского фильтра исходя из ряда факторов, включающих: динамику цели, оценки состояния, распространение неопределенности и статистическую стационарность процесса. Динамика цели опирается на модель допустимых для отслеживаемого объекта перемещений с учетом физических ограничений, накладываемых на перемещения отслеживаемого объекта окружением (например, отслеживаемый объект не может пройти через колонну, находящуюся в поле зрения). Оценки состояния включают параметры объекта (например, положение, скорость, направление), связанные с состоянием объекта в предшествующие моменты времени. Это означает, что если отслеживаемый объект неоднократно менял направление движения, определенное по параметрами состояния в предшествующие моменты, достоверность того, что отслеживаемый объект переместится в конкретное положение, уменьшается. Распространение неопределенности учитывает известные неопределенности, возникающие в процессе измерений, а также вариации данных. Статистическая стационарность процесса предполагает, что статистические допущения об основном случайном процессе будут оставаться неизменными.

Диаграмма распределения ковариации наглядно показывает, какова достоверность, связанная с расчетными предсказаниями положения, в которое переместится отслеживаемый объект, а также времени, когда отслеживаемый объект достигнет данного положения. Сечение распределения ковариации, взятое по оси 38, показывает плотность вероятности положений отслеживаемого объекта в будущем. Наиболее вероятное положение отслеживаемого объекта определяется вершиной (точкой максимума) на графике распределения ковариации. Когда предсказываемая траектория отслеживаемого объекта изменяется (как показано на фиг.3), вершина на графике распределения ковариации перемещается. Сечение распределения ковариации, взятое вдоль оси 39, показывает вероятность или достоверность, связанную с оценкой времени достижения отслеживаемым объектом дверей 33 лифта. Пик распределения ковариации указывает наиболее вероятное значение времени, за которое отслеживаемый объект достигнет дверей 33 лифта.

Достоверность, связанная с конкретной оценкой (например, с вероятностью достижения, временем достижения), определяется крутизной (градиентом) распределения ковариации. Так, малая крутизна распределения указывает на низкую достоверность рассматриваемой оценки, тогда как "крутой пик" указывает на высокий уровень достоверности оценки. Например, как показано на фиг.1, когда пассажир Р2 движется к дверям 20 лифта, распределение ковариации становится более крутым; при этом увеличивается как достоверность оценки достижения пассажиром Р2 дверей 20 лифта, так и достоверность оценки времени, за которое пассажир Р2 достигнет дверей лифта за конкретное время. Для пассажиров, движущихся от дверей 20 лифта, например для пассажира Р3, распределение ковариации, связанное с достижением пассажиром Р3 дверей 33 лифта, показывает снижение достоверности (распределение становится менее крутым) того, что пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта 20, а также уменьшение достоверности оценки времени, за которое пассажир Р3 достигнет дверей 20 лифта. Когда пассажир (например, пассажир Р1) достигает дверей 20 лифта, он обычно останавливается. Так как ковариация оценки времени достижения исходит из данных о положении, скорости и направлении, остановка пассажира (его скорость в этом случае равна нулю, а направление не определено) может привести к тому, что вычисление ковариации покажет потерю достоверности (уменьшается крутизна) для оценки времени достижения. Для решения этой проблемы определяется область R2 вблизи дверей 20 лифта 20, как показано на фиг.1. Видеопроцессор 16 считает, что все отслеживаемые объекты, которые входят в поле R2, в самом деле могут стать пассажирами лифта. Видеопроцессор 16 идентифицирует их как ожидающих обслуживания "пассажиров" с оценкой времени достижения, равной нулю. Видеопроцессор 16 отслеживает число ожидающих пассажиров и передает системе 24 управления лифтами этот параметр в качестве составляющей данных о пассажирах.

Располагая данными об оценке среднего времени достижения, вероятности достижения и ковариации оценки времени достижения, система 24 управления имеет возможность отправлять кабину 18 на нужный этаж до момента нажатия пассажиром кнопки 22 вызова (например, исходя из оценки для данного пассажира Р2 времени достижения, вероятности достижения и подсчитанных значений ковариации). Кроме того, система 24 управления может решить, когда следует закрыть двери 20 лифта исходя из того, ожидается ли достижение новыми пассажирами дверей 20 лифта. Например, если видеопроцессор 16 с высоким уровнем достоверности определит, что пассажир (например, пассажир Р2) достигнет дверей 20 лифта за определенное время, то система 24 управления может увеличить промежуток времени, в течение которого двери 20 лифта будут оставаться открытыми. И наоборот, если видеопроцессор 16 определит, что с высоким уровнем достоверности значение оценки времени достижения дверей лифта другими пассажирами (например, пассажиром Р3) слишком велико, то система 24 управления произведет закрытие дверей 20 лифта, что уменьшит задержку при открытых дверях и время ожидания для пассажиров, уже находящихся в кабине 18.

Более подробно способы предсказания будущего расположения движущихся объектов описаны, например, в следующих публикациях: Madhaven R. and Schlendoff С. "Предсказание положения движущегося объекта при автономном передвижении внедорожной сети", SPIE Aerosense Conf., April 21-25, 2003., Орландо, Флорида и Ferryman, J.M., Maybank S.J. and Worral A.D. "Визуальное наблюдение за движущимися транспортными средствами", Intl. J. of Computer Vision, v.37, n.2, pp.187-197, June 2000. В указанных работах описываются способы предсказания будущего состояния (времени достижения и положения) объектов, а также связанных с этими оценками значений неопределенности (ковариации) с использованием таких алгоритмов, как обобщенный фильтр Калмана и скрытая марковская модель

Классификация объектов

Видеопроцессор 16 передает системе 24 управления т