ES2279938T3 - Sensor de posicion de la cabeza. - Google Patents

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ES2279938T3 ES03702719T ES03702719T ES2279938T3 ES 2279938 T3 ES2279938 T3 ES 2279938T3 ES 03702719 T ES03702719 T ES 03702719T ES 03702719 T ES03702719 T ES 03702719T ES 2279938 T3 ES2279938 T3 ES 2279938T3
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Abstract

Un sensor de posición de la cabeza para ser usado en un vehículo en combinación con controles para el despliegue de bolsas inflables restrictivas de seguridad, que comprende; una ordenación de 2D de detectores de infrarrojos térmicos pasivos, un sistema de lentes para formar la imagen de un ocupante de asiento y una posición de al menos una bolsa de aire, y un procesador para determinar la existencia de un ocupante en un asiento y la posición de la cabeza del ocupante con relación al menos a una bolsa inflable de una imagen térmica de la ordenación convirtiendo la distancia en píxeles de imagen en una estimación de una distancia real sobre el vehículo mediante un simple multiplicador.

Description

Sensor de posición de la cabeza.
Esta invención se refiere particularmente a un sensor de posición de la cabeza para ser usado en un vehículo, tal como un automóvil, en combinación con controles para el despliegue de bolsas inflables restrictivas de seguridad, y más generalmente a una ordenación de sensores útil en otros sistemas de detección y formación de imágenes y a un método para proporcionar información para controlar bolsas inflables de seguridad en un vehículo.
Los sistemas de bolsas inflables restrictivas de seguridad se despliegan ordinariamente sin conocimiento de si hay un ocupante en el asiento, o de la posición de su cabeza. La legislación es probable que imponga una exigencia sobre la detección de la posición del ocupante. Las tecnologías que se investigan incluyen cámaras de banda visibles con iluminación para trabajar de noche, sensores capacitivos, sensores acústicos, y similares. El sistema ideal sería un sistema similar a una cámara de banda visible pero sin iluminación, y que cueste menos de 20 dólares U.S.A.
El problema de la determinación de una posición de conductor (u otro ocupante de coche) se resuelve, según esta invención, usando un sistema de formación de imágenes térmico además de un tratamiento para determinar la posición de la cabeza del conductor en relación con una o más de las bolsas inflables presentes en el vehículo. La formación de imágenes térmica, que funciona en la banda de 3 a 14 \mum de longitud de onda, usa la radiación natural del cuerpo para detectar sin la necesidad de iluminación, a diferencia de la formación de imágenes de infrarrojos próximas convencional. Los sensores térmicos son pasivos, no son confundidos por las condiciones de iluminación y pueden trabajar en total oscuridad.
Otras técnicas de detección son activas y emiten radiación de una forma u otra, por ejemplo rayos ultravioletas, ondas electromagnéticas, luz infrarroja próxima. Véase por ejemplo el documento EP-1167126 A2 que emplea emisores de infrarrojos para iluminar una persona y seguir la posición de la cabeza usando la detección de imágenes de las características faciales; el documento US-6270116-B1 usa un emisor ultrasónico, electromagnético o de infrarrojos y sensores apropiados para detectar una posición de la persona; el documento US-6254127-B1 emplea un sistema ultrasónico o de capacitancia dentro de un volante para determinar la posición; el documento US-5691693 usa al menos 3 sensores capacitivos para detectar la posición y el movimiento de la cabeza; el documento US-5785347 emite una pluralidad de rayos infrarrojos para determinar el lugar y la posición de un ocupante de asiento; el documento US-6324453-B1 transmite ondas electromagnéticas en el compartimento de pasajeros.
Otra técnica anterior especifica también la utilización de múltiples sensores por el ocupante del vehículo, por ejemplo, el documento US-5330226, usa un sistema ultrasónico e infrarrojo a la vez.
Técnicas que emplean soluciones infrarrojas térmicas pasivas se proporcionan en los documentos DE-19822850 y JP-20011296184.
La patente DE-19822850 especifica la recogida de una imagen térmica del aspecto frontal para generar una imagen de tipo retrato de cabeza y hombros del ocupante y usa dos umbrales de temperatura para clasificar porciones de la imagen como cabeza o cuerpo. Este sistema no proporciona información sobre la proximidad a una bolsa inflable delantera y puede requerir un sensor calibrado capaz de medir temperaturas absolutas. Desafortunadamente, ese tipo de sistema funciona solamente cuando el interior del coche está frío. En los días templados o calurosos, las temperaturas interiores dentro del coche pueden exceder fácilmente las temperaturas de la piel.
La patente JP-20011296184 describe una técnica de compensación de la temperatura que usa un elemento de detección que no recibe la radiación térmica desde la escena. Este elemento enmascarado detecta sobre la temperatura de sustrato del chip de sensor y por tanto constituye una señal de referencia contra la cual pueden ser medidos los cambios en la temperatura de la escena. Esto es necesario para hacer un sistema que pueda medir la temperatura absoluta en la escena más exactamente, y es útil para controlar la calefacción y el aire acondicionado. La patente no describe una invención que permita que el sensor compensado realice la tarea de detectar la posición del
ocupante.
La presente solicitud de patente describe el sistema de sensores y algoritmos requeridos para proporcionar la capacidad de detección de la posición del ocupante a partir de una cámara de infrarrojos térmica pasiva. El sensor descrito no cuantifica la temperatura como el documento JP-20011296184, y no usa umbrales de temperatura como DE-19822850. Asimismo usa un sensor único por ocupante, a diferencia del documento US-5330226.
La invención está definida por las características de la reivindicación 1. En particular, un sensor de posición de la cabeza para ser usado en un vehículo en combinación con controles para desplegar bolsas restrictivas inflables de seguridad comprende:
una ordenación de detectores de infrarrojos térmicos pasivos,
un sistema de lentes para la formación de imágenes de un ocupante de asiento y un lugar de al menos una bolsa inflable,
un procesador para determinar la existencia de un ocupante en un asiento y la posición de la cabeza de ocupante con relación al menos a una bolsa inflable basándose en una imagen térmica de la ordenación, convirtiendo la distancia en píxeles de imagen para estimar la distancia real en el vehículo mediante un simple multiplicador.
Preferiblemente, la ordenación de detectores y el ordenador son integrales.
En otra realización el sensor incluye medios para determinar la posición de las manos del conductor y por tanto una posición del volante de la dirección.
Preferiblemente, el sensor incluye medios para determinar la posición del volante de la dirección y por tanto la posición de una bolsa inflable frontal basándose en las características de una imagen térmica del interior del
coche.
La ordenación de detectores puede ser una ordenación x, y de elementos detectores en la que x e y están en el rango de de 24 a 96 inclusive, preferiblemente de alrededor de 32 ó 64.
El sensor puede ser usado también para controlar las bolsas inflables asociadas, es decir el control de la cronomedición y/o la cantidad de inflado que sigue a un accidente. El sensor puede ser usado para conmutar activando las bolsas inflables solamente cuando un asiento está ocupado; normalmente una bolsa inflable permanece en un estado de conexión independientemente de si un asiento de conductor o pasajero está o no ocupado, lo cual puede originar por ejemplo que una bolsa inflable sea desplegada incluso en la ausencia de un pasajero. El sensor puede ser usado también para mantener en un estado de desconexión una bolsa inflable de pasajero cuando un asiento está ocupado por ejemplo por un asiento de niño o bebé, o equipaje.
El sensor puede estar montado en el soporte "A" adyacente a la cabeza del conductor, o montado cerca de la unidad de iluminación central. Se usan lentes de gran ángulo de apertura, por ejemplo, de alrededor de 90º a 120º para que una cabeza de ocupante y una posición de bolsa inflable estén dentro del campo de visión.
El procesador puede incluir medios para detectar una cabeza de conductor usando información de forma. Por ejemplo, convolucionando filtros simétricos circularmente con porciones seleccionadas de la imagen final. El procesador puede determinar también una masa corporal de los ocupantes de asiento recontando el área de la imagen, aisladamente o en combinación con un sensor de peso en un asiento. Esa información puede ser usada entonces junto con la posición de la cabeza para controlar la presión de inflado de una bolsa inflable.
Sensores adicionales pueden ser proporcionados para otros ocupantes del vehículo. Por ejemplo, un segundo sensor puede estar situado en el lado próximo extremo del tablero de instrumentos del vehículo para detectar un pasajero de asiento delantero, tanto en cuanto a ocupación como a posición. Ambos sensores pueden estar montados en el "soporte B" o el techo para detectar pasajeros de asiento trasero y bolsas inflables asociadas de control.
La distancia entre la cabeza y cualquiera de las bolsas inflables frontal o lateral puede ser calculada basándose en una imagen de sensor única que sitúa las posiciones de la cabeza y la bolsa inflable dentro de una sola imagen, y estimando directamente su separación. Si se usan múltiples sensores entonces se puede usar adicionalmente la triangulación y la corrección estereoscópica.
Según otro aspecto de esta invención, se propone ahora un método que proporciona información para controlar bolsas inflables de seguridad en un vehículo que tiene controles para el despliegue de bolsas inflables restrictivas de seguridad, incluyendo el método las operaciones de la reivindicación 8.
Ventajosamente, el método comprende la operación de estimar la masa corporal del ocupante basándose en el tamaño del ocupante en la imagen térmica. Alternativamente, o en adición, la masa corporal se estima basándose en el tamaño del ocupante en la imagen térmica además de midiendo el peso sobre el asiento de vehículo.
En una realización preferida, la posición de la cabeza se estima en tres dimensiones usando el tamaño de cabeza detectado para estimar la distancia desde el sensor, y usando la posición relativa de la cabeza en la imagen térmica para determinar las otras dos de las tres dimensiones.
En otra realización, la posición de la cabeza se obtiene usando dos ordenaciones de detectores de imágenes térmicas y cálculos de triangulación.
Una forma de la invención se describirá a continuación, solamente a modo de ejemplo, con referencia a los dibujos que se acompañan, en los cuales:
la figura 1 muestra una vista en planta esquemática de un vehículo;
la figura 2 muestra posiciones relativas de una cabeza de conductor, bolsas inflables lateral y delantera dentro de la imagen;
\newpage
la figura 3 muestra imágenes A a F de escenas térmicas del interior de un vehículo caliente, la primera imagen A sin un conductor, luego la imagen B con un conductor, y las imágenes C a F de diversas fases tomadas en el procedimiento de la imagen B para situar y medir la posición de la cabeza con relación a una bolsa inflable en un volante de dirección;
la figura 4 muestra un primer algoritmo para procesar las salidas de cada detector en una ordenación de detectores;
las figuras 5 a 7 muestran una secuencia de imágenes térmicas de una habitación con una persona que entra en la habitación;
la figura 8 muestra la imagen de la figura 7 después del tratamiento del umbral;
la figura 9 muestra la imagen de la figura 7 después del tratamiento de diferenciación de imágenes;
la figura 10 muestra una imagen parcialmente tratada que es la diferencia entre una imagen de referencia y una imagen actual;
la figura 11 muestra una imagen procesada en la que el ruido ha sido eliminado y la máscara resultante usada para codificar una imagen actual;
la figura 12 muestra un segundo algoritmo para procesar las salidas de cada detector en una ordenación de detectores;
la figura 13 muestra una vista en planta esquemática de una ordenación de detectores con circuitos asociados;
la figura 14 muestra una vista en sección de parte de la figura 13;
la figura 15 muestra un diagrama esquemático con conexiones para cada detector;
la figura 16 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 2 x 2 detectores;
la figura 17 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 4 x 4 detectores;
la figura 18 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 8 x 8 detectores;
la figura 19 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 16 x 16 detectores;
la figura 20 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 32 x 32 detectores;
la figura 21 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 64 x 64 detectores;
la figura 22 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 128 x 128 detectores; y
la figura 23 es una vista de una escena tomada con una ordenación de 256 x 256 detectores.
Como se ve en la figura 1, un vehículo 1 tiene un asiento 2 de conductor, un asiento 3 de pasajero delantero, y un volante 4 de dirección. Una bolsa inflable 5 delantera está montada dentro del volante 4 de dirección, y una bolsa inflable 6 lateral está situada en el lado del vehículo adyacente al asiento del conductor. La cabeza de conductor se indica en 7.
Un sensor 8 de imagen térmico está situado en el soporte A del vehículo enfrente de, y en el lado, del asiento de conductor. Una posición alternativa para el sensor de imagen es en el centro del vehículo 1 cerca de su espejo retrovisor. Este sensor 8 de imagen tiene una lente gran angular para cubrir un campo de visión de alrededor de 90º, que incluya el conductor 7, el volante 4 de la dirección y el lado del vehículo.
Sensores 9 adicionales pueden ser colocados en el lado próximo del soporte A para cubrir un pasajero de asiento delantero. Los sensores 8 y 9 pueden estar colocados en el espejo retrovisor 10 si la medición de la proximidad de los ocupantes a las bolsas inflables laterales no se requiere.
En un coche a la temperatura normal, por ejemplo 22 grados centígrados, un conductor o pasajero aparenta estar mucho más caliente pues las temperaturas de la piel miden típicamente 32ºC. En condiciones de equilibrio la ropa estará a una temperatura dentro de este margen, por ejemplo, a 27ºC.
Es posible por lo tanto usar simples algoritmos de umbral de nivel gris para definir la parte de la imagen que corresponde al coche, vestidos y piel, véase la técnica anterior de ZEXEL (de 19822850).
En la práctica esto no se hace fácilmente pues a menudo el coche puede estar más caliente que los ocupantes si ha estado aparcado al sol o a temperaturas muy próximas a la temperatura de la piel simplemente debido al efecto de invernadero de las ventanillas del coche que elevan la temperatura interior, incluso en un día nublado.
A medida que un coche caliente se enfría existe un momento en el que la temperatura media del ocupante iguala la temperatura media del coche.
En esta condición, una cámara térmica ha de tener suficiente resolución espacial para ser capaz de distinguir lugares más fríos y más calientes dentro de la escena y bastante resolución térmica para detectar las pequeñas diferencias de temperatura. Un simple algoritmo basado en el umbral es improbable que funcione satisfactoriamente.
La imagen A de la figura 3 muestra una imagen térmica de un asiento de conductor en un vehículo. En este caso el sensor fue situado en el centro del tablero de instrumentos. Esta no es una posición ideal, pero sirve para indicar la información detallada disponible de un sensor térmico. Procesando la imagen térmica, como se indica más adelante, se supone que el sensor está colocado como se muestra en las figuras 1, 2 en un soporte A.
Como el ocupante 7 y las posiciones de las bolsas inflables 5, 6 están contenidos en la imagen, cualquier cálculo basado en la imagen compensa el ajuste de la inclinación/alcance de la dirección y la posición de asiento efectuada para diferentes conductores.
En algunas realizaciones es conveniente ignorar las salidas de algunos detectores en la ordenación. Por ejemplo, puede ser necesario excluir el tratamiento de otros ocupantes o partes del coche. En este caso el sensor puede ser programado para que ignore algunos de los detectores en las salidas de la ordenación durante el tratamiento de las imágenes térmicas. De este modo un sensor 8 de visión de ángulo de abertura estándar puede ser personalizado para que cubra un área más restrictiva sin la necesidad de enmascaramiento físico de lentes, ajuste de sensores de posición o cambio de componentes.
La imagen A de la figura 3 muestra un interior de coche a una temperatura radiométrica media de aproximadamente 32 grados centígrados, y la imagen B muestra el coche con un ocupante en el asiento de conductor. Los algoritmos descritos en la técnica anterior no serán capaces de segmentar el ocupante así como su vestido que están más fríos que el coche. Puede ser posible segmentar la cabeza, pero oras áreas más calientes del coche interferirán y el resultado será muy malo.
El algoritmo descrito con referencia a la figura 4 calcula primero el módulo de la diferencia entre la imagen A de fondo y la imagen B de ocupante. La imagen A puede ser capturada a medida que el coche es desbloqueado, por ejemplo.
El resultado, C, es una imagen estructurada que muestra una imagen fantasma del ocupante y un fondo ruidoso.
Las técnicas de segmentación basadas en la estructura (tales como operaciones morfológicas y de filtración) pueden ser empleadas entonces para eliminar el ruido y considerar el ocupante como una entidad única. Una máscara es generada por el procedimiento que simplemente define el área dentro de la imagen en la que se cree que está el ocupante, y esta se muestra en la imagen D.
Cálculos tales como el del tamaño corporal pueden estar basados en esta imagen de máscara solamente, pero puede obtenerse más información multiplicando esta máscara binaria con la imagen B de la fuente para generar una imagen E, recortada, del ocupante.
Las técnicas de formación de umbrales pueden ser usadas ahora para identificar la cabeza sin que interfieran los objetos calientes del fondo, pero esto funcionará bien solamente si el ocupante está vestido. Una solución mejor consiste en estimar primero la masa de cuerpo de la máscara en la imagen D y entonces definir una fracción del tamaño, por ejemplo, 1/8 asignado a la cabeza, y por tanto investigar para un objeto circular de este tamaño en la porción superior de la imagen E enmascarada.
La situación frontal de la bolsa inflable (volante de la dirección o tablero de instrumentos) puede ser hallada fácilmente usando una mirada de aproximación de la fase para las características de imagen extendidas dentro de una posición y un margen de orientación dados. Alternativamente, esta posición si se fija puede ser preprogramada dentro del sensor.
Los resultados se muestran en la imagen F en la que se ha usado un octógono para marcar la posición de la cabeza 7, una línea gruesa indica la posición del volante 4 de la dirección y una línea fina 11 mide la distancia entre la cabeza y la bolsa inflable dentro del volante de la dirección.
Un simple multiplicador puede ser entonces usado para convertir la distancia en píxeles de imagen para una estimación de la distancia real en el coche.
Esta estimación puede ser mejorada estimando además la variación de la distancia del sensor a la cabeza vigilando la aparente expansión/contracción del tamaño de la cabeza en la imagen a medida que la cabeza se mueve hacia y se separa del sensor de amplio campo de visión.
Esta forma directa de medición desde dentro de la imagen identificando el ocupante, su tamaño y posición de la cabeza y la situación de la bolsa inflable, todo ello desde el interior de la misma imagen (obtenido mediante la nueva selección de la combinación de la tecnología de sensor, situación de sensor, y tratamiento de la imagen) significa que sensores secundarios, por ejemplo, de posición de asiento e inclinación y alcance de la dirección, no se requieren. Esto proporciona economía y simplifica grandemente el cableado requerido en el vehículo.
Un primer algoritmo para procesar la imagen mostrada en las imágenes A-F de la figura 3, se muestra en la figura 4, y tiene las operaciones siguientes:
Operación 1: La imagen Iref de referencia (imagen A) es cualquiera calculada promediando un cierto número de cuadros durante un periodo de tiempo, o es tomada de un almacén de memoria. Por ejemplo, en una aplicación de control de la bolsa inflable, puede ser tomada una serie de imágenes durante un corto periodo de tiempo, por ejemplo, una fracción de un segundo, cuando el conductor acciona la cerradura de puerta al aproximarse al vehículo. En el caso de una escena en la que hay objetos que se mueven, por ejemplo, gente en una zona sombreada de compras, el efecto de cualquier movimiento individual se reduce si el promedio se efectúa, por ejemplo, durante un periodo de varios minutos.
Operación 2: Toma Inow'' (imagen B) de la imagen actual. Este es el punto de entrada en un bucle infinito que puede ser roto mediante una señal de restablecimiento que debe ser desarrollado exento de errores, en cuyo caso el algoritmo debería ser reiniciado. La imagen actual no se proporciona fuera del dispositivo sino que es usada solamente por el algoritmo de pretratamiento interno.
Operación 3: Calcula el módulo de la imagen'' diferencia (imagen C). La última imagen de la cámara es sustraída, píxel por píxel, de la imagen de referencia, y cualquiera de los resultados negativos es convertido en números positivos multiplicando por -1. El resultado es una imagen positiva que es ruido a excepción de donde se han movido objetos en la escena.
Operación 4: El ruido en el fondo se identifica como formas no estructuradas de baja amplitud. Las formas de estructura con señal más alta representan áreas en las que está presente un objeto. Los algoritmos de detección de la estructura y el ruido pueden ser usados para crear una imagen de máscara binaria (imagen D) que etiqueta cada píxel en la imagen de la operación 3 como cualquier objeto o fondo. El presente algoritmo es aplicable también cuando se usa en dicha zona sombreada de compra en la que pueden estar un cierto número de áreas separadas, en vez de tratarse de un área contigua única formada, por ejemplo, por un ocupante de asiento. Las imágenes de la máscara pueden ser producidas mediante el sensor después de la operación 4 para proporcionar información de la silueta. Esto puede ser útil si es necesario preservar la privacidad, por ejemplo, en un sistema de detección de intrusos con vigilancia mediante un personal de seguridad. Las imágenes de la máscara pueden ser usadas para estimar la masa corporal del ocupante del área de la imagen ocupada, por ejemplo, contando píxeles en la imagen de la máscara. El sensor puede ser usado en combinación con el sensor de peso en el asiento de vehículo 
\hbox{para mejorar la exactitud en la estimación de
la masa corporal.}
Operación 5: Son creadas subimágenes (imagen E) enmascarando la imagen de entrada Inow con la imagen de máscara, y se calculan las coordenadas de posición de cada subimagen. Estas subimágenes y sus coordenadas pueden ser ahora comunicadas por el dispositivo a los sistemas de tratamiento posteriores.
Operación 6: La imagen Iref (imagen A) de referencia de fondo necesita ser actualizada regularmente. Un modo de conseguirlo es calculando un promedio a largo plazo de las imágenes Inow.
Otros métodos, más complejos, pueden ser empleados también para mejorar el comportamiento en medios que cambian más dinámicamente.
El algoritmo anterior de la figura 4 puede ser escrito fácilmente en código de ordenador por un experto en la técnica y almacenado en un medio adecuado, por ejemplo, en un chip de memoria, o integralmente con la ordenación de las figuras 13 y 14.
El algoritmo de la figura 4 puede ser usado en otras ordenaciones detectoras; las ordenaciones pueden estar en cualquier tipo de cámara convencional que genere una imagen de 2D y pueda funcionar en las bandas de ondas visible, infrarroja o térmica. Esto proporciona un producto mejorado por las siguientes razones:
Los sistemas de cámara normales proporcionan imágenes de cuadro completo del área que se ve, independientemente de la escena que se observa. Un dispositivo según un aspecto de esta invención comprende una cámara y el algoritmo de de preprocedimiento que en vez de generar imágenes de la manera normal proporciona solamente una secuencia de subimagenes que muestran nuevos objetos en la escena y su posicionamiento dentro de la escena.
Por ejemplo, ese tipo de dispositivo puede ser usado para vigilar una oficina. En una oficina vacía la cámara no genera salida alguna. Cuando una persona entra en la oficina, el dispositivo genera una secuencia de subimágenes de la persona que se mueve en la oficina, junto con información de posicionamiento
Este dispositivo proporciona las siguientes ventajas: cuando ningún nuevo objeto está en el área observada, ningún dato es generado por la cámara, por tanto ni se procesan datos generales ni se consume energía mediante el proceso posterior de imágenes o los sistemas de codificación. Asimismo, cuando un nuevo objeto está en el área observada, la única salida de datos es la posición (x, y) del objeto en el sistema de coordenadas de la imagen, y una subimagen, o "recorte" del objeto. Este recorte no altera los niveles de gris, o niveles de color, de la imagen original y por tanto cualquier reconocimiento de imágenes posterior o procedimiento de modelado puede ser usado para reconocer o clasificar y explorar el objeto. Asimismo, el recorte no contiene fondo alguno.
La máscara binaria generada puede estar invertida también de modo que el recorte resultante muestre solamente el fondo y no los individuos dentro de la habitación. Esto puede ser útil para tareas tales como la vigilancia de una celda de prisión en la que el operador desea ver que la habitación está intacta y los prisioneros están en las posiciones normales, pero protege su privacidad.
Otra aplicación es un sistema de vigilancia de intrusos en una vivienda, en el que un centro que recibe una alarma puede necesitar ver las actividades dentro de una habitación para confirmar que se está robando, pero el abonado desea proteger su privacidad.
Otro algoritmo para obtener la posición de una cabeza de persona de la salida colectiva de cada detector en la ordenación se detalla en la figura 12. Las operaciones 1 a 15 están listadas. La salida después de la operación 3 puede ser usada en el establecimiento del sensor para excluir áreas en un coche no requeridas para ser tratadas. La operación 3 de salida puede ser observada, por ejemplo, sobre una presentación de cristal líquido de un ordenador que se usa entonces para desconectar selectivamente algunos de los detectores en la ordenación. En el caso de la detección de la posición de la cabeza, la salida potencial después de la operación 13 es innecesaria; solamente la salida de la operación 15 se usa para comunicar, por ejemplo, a un controlador de bolsa inflable la posición de la cabeza que necesita conocer para calcular la proximidad a una abertura de bolsa inflable.
Las operaciones de tratamiento del algoritmo, figura 12, son las siguientes:
El propósito del algoritmo siguiente es identificar objetos de interés de una imagen térmica. Las áreas de aplicación primarias son probablemente la detección de la posición de la cabeza para el control de la bolsa inflable, que requiere la detección de la posición de la cabeza, y la detección de intrusos para alarmas contra robos que requieren discriminación entre personas, animales domésticos y arañas e insectos, así como la supresión de objetos inanimados.
Operación 1: Fija la ganancia de la cámara y los ajustes de nivel; esto permite que el operador ajuste automáticamente la ganancia de la cámara para que proporcione detalles de suficiente contraste dentro de la imagen y establezca el nivel que garantice que el nivel medio de gris en la imagen tiene aproximadamente un valor medio. Hay un cierto número de maneras de establecer automáticamente la exposición, pero es importante señalar aquí que una vez calculados el nivel y la ganancia estos valores se fijan Esto significa que los niveles de gris de la escena solamente cambiarán si sus temperaturas cambian, en vez de cómo un resultado de la variación del control de la ganancia y el nivel. La fijación de la ganancia y el nivel permite que la imagen aritmética sea obtenida posteriormente sin la introducción de errores no controlados.
Operación 2: Calcular la imagen Iref de referencia promediando un número de cuadros durante un corto periodo de tiempo. Esta operación permite que la unidad calcule una imagen de referencia, que es baja de ruidos. Promediando un número de cuadros durante un periodo de tiempo dado se reduce el ruido independiente de los píxeles que varían con el tiempo. Las operaciones aritméticas se beneficiarán más adelante del nivel de ruido reducido en la imagen de referencia. Por ejemplo, en una aplicación de control de una bolsa inflable de seguridad, una serie de imágenes puede ser tomada durante un corto periodo de tiempo, por ejemplo, en 1 segundo, cuando el conductor acciona la cerradura de puerta al aproximarse al vehículo. En el caso de una escena en la que el objeto se mueve, por ejemplo, en una zona sombreada de compras, el efecto de cualquier individuo se reduce si el promedio se obtiene durante un periodo de 1 minuto, por ejemplo, no importa que el individuo no se mueva, pues el resto del algoritmo corregirá tales casos.
Operación 3: Toma la imagen actual Inow. Este es el punto de entrada en el bucle infinito que puede ser roto mediante una señal de restablecimiento que puede ser desarrollada a partir de errores. El restablecimiento puede ser activado por una tecla (por ejemplo, una cerradura de puerta de automóvil, el establecimiento de alarma de robo) o mediante un circuito de vigilancia que supervisa el comportamiento del sistema, o simplemente al acelerar. El bucle puede funcionar a alrededor de regímenes de cuadros de TV normales, por ejemplo, de 25 a 30 Hz, o a cualquier otra frecuencia deseada que depende de las necesidades de la aplicación. La frecuencia máxima del sistema está determinada por constantes de tiempo térmicas de la ordenación de detectores, y podría ser de varios cientos de hertzios. No hay un límite de baja frecuencia. Una formación de imágenes viva puede ser proporcionada en esta etapa a un dispositivo de presentación a través de un puerto de salida. Esa formación de imágenes puede ser requerida, por ejemplo, para propósitos de verificación manual en la industria de alarmas de intrusos. La imagen es pequeña, 64\times64 píxeles, 8 bits = 32768 bits. Podría estar muy comprimida, por ejemplo en una relación de 20:1, dando 1,6 kbits/segundo. A 30 cuadros por segundo, el régimen de datos total es de 49 kbits por segundo. La formación de imágenes vivas con resolución espacial completa podría ser, por lo tanto, transmitida mediante una línea telefónica convencional (capacidad 56 kbits/seg) a un centro de recepción de alarmas.
Operación 4: Calcula la imagen diferencia Idiff=Inow-Iref. La última imagen de la ordenación es sustraída de la imagen de referencia. Si una persona ha entrado en el campo de visión y está más caliente que el fondo (como ocurre típicamente), entonces la imagen diferencia mostrará un objeto caliente contra el ruido de fondo. Si un objeto inanimado se ha movido, por ejemplo, una puerta, entonces la imagen mostrará un cambio estático, que persistirá durante un periodo de tiempo. Esta operación ha identificado la ubicación del movimiento o cambio de objetos.
Operación 5: Calcula el nivel de ruido en el fondo de Idiff. El bajo nivel de ruido en el fondo debe ser eliminado, pero como los ajustes y características de ganancia del medio pueden ser desconocidos, antes de establecer umbrales, es beneficioso caracterizar el ruido. Esto puede hacerse usando soluciones estadísticas estándar, y se establece un umbral óptimo para eliminar todo el ruido de fondo.
Operación 6: Establece el umbral Tn de ruidos justamente por encima del nivel de ruido. Este es autoexplicativo.
Operación 7: Calcula Imask=1 si {|Idiff|>Tn}, de lo contrario es igual a 0. Viendo en cada píxel I la imagen diferencia a su vez y considerando si el tamaño (o módulo) del nivel de gris es mayor que el umbral establecido, el píxel correspondiente en Imask puede ser establecido igual a 1 ó 0. Las áreas en la máscara I que son iguales a 1 representan por tanto lugares en los que ha habido movimiento, o un cambio de alguna clase, por ejemplo, han sido calentados.
Operación 8: Si se desea, subdivide manchas en la imagen de la máscara usando un umbral más alto, Th, para situar la cara/cabeza. Para un sistema de detección de la posición de cabeza, no es suficiente situar el cuerpo completo. La utilización de un umbral más alto permite que los objetos más calientes en la imagen estén separados entre sí. Esto ocurrirá normalmente en lugares de piel desnuda en vez de en áreas de vestidos.
Operación 9: Las manchas de etiquetas en la máscara con números, calculan y almacenan su etiqueta, hora, tamaño, posición, aspecto, etc. Cada área etiquetada separadamente en la imagen de máscara, ha de ser identificada y explorada entre cuadros. Una etiqueta numérica sirve para identificar la mancha y las mediciones efectuadas sobre la mancha son almacenadas para posterior recuperación y comparación.
Operación 10: Crea una subimagen de cada mancha multiplicando Inow por Imask. Las manchas caracterizadas en la operación 9 fueron eficazmente, siluetas. Esta operación toma los niveles de gris de la imagen Inow de entrada y los copia sobre el área enmascarada. Visualmente, esto proporciona imágenes que son fragmentos de la imagen Inow original, pero la imagen contiene solamente el detalle de los niveles grisas, por tanto el objeto puede ser reconocido.
Operación 11: Explora cada mancha buscando similitudes en los parámetros medidos, características dentro de la subimagen, y el modelo de movimiento. Para determinar si un objeto se ha movido a través de la imagen, esta ha de ser explorado entre cuadros sucesivos.
Operación 12: Si una mancha caliente se mueve significativamente a través de la imagen a lo largo del tiempo, se etiqueta como "viva" y se ignoran las manchas frías. Los objetos que se mueven calientes (personas y animales) son de particular interés; por consiguiente se usa una etiqueta adicional para identificar a estos. Manchas frías pueden ser creadas por insectos y arañas o muebles que se mueven, etc., los cuales no tienen interés y por tanto pueden ser ignorados.
Operación 13: Si una mancha "viva" tiene una relación de aspecto vertical intensa durante una proporción de tiempo dada, activará el relé de la alarma. La información ya reunida y analizada puede ser usada para obtener una indicación de que un intruso ha entrado en una habitación si la invención se usa como un detector de intrusos. Un pasador de salida dedicado se proporciona para activar un transistor o circuito de relé lo cual permite el uso inmediato de la invención como un detector de intrusos en instalaciones de alarma existentes.
Operación 14: Si una mancha no etiquetada como "viva" permanece estática durante un largo periodo de tiempo, se añade su subimagen a Iref, y también se corrige cualquier desplazamiento en Iref. Objetos tales como puertas abiertas generan una diferencia en la imagen de referencia pero no son de interés. Si tales manchas permanecen estáticas durante un largo periodo de tiempo, por ejemplo, muchos minutos, entonces pueden ser eliminadas de todo proceso adicional incorporando su subimagen en la imagen de referencia mediante la adición. El nivel de dc del área de la imagen de fondo es vigilado para seguir los cambios en la temperatura de la habitación, por ejemplo, y un dc puede ser aplicado para corregir por estos.
Operación 15: Salida de formación de imágenes y datos para el algoritmo de cálculo de posición de la cabeza, decisión sobre intrusos, compresión, reconocimiento, algoritmos de etiquetado, etc. Se proporciona un puerto de datos para comunicar resultados de los algoritmos incorporados en procesadores externos o electrónicos. Estos pueden ser de valor, por ejemplo, para un controlador de la bolsa inflable que necesita conocer la posición de la cabeza para calcular la distancia a la abertura de la bolsa inflable.
El algoritmo anterior puede ser escrito fácilmente en código de ordenador por los expertos en la técnica y almacenado en un medio adecuado, por ejemplo, en un chip de memoria, o integral con la ordenación de las figuras 13 y 14.
La potencia del procedimiento de la figura 12 para detectar una cabeza de persona se ilustra mediante el examen de las figuras 5 a 11 que son imágenes térmicas del interior de una habitación.
Las figuras 5 a 7 muestran tres cuadros de la secuencia de tiempos diferente de imágenes térmicas en una oficina típica. Comunes a las tres son diversos objetos calientes, por ejemplo, ordenadores radiadores, etc. Las figuras 6 y 7 muestran una persona que entra en la habitación. Los algoritmos convencionales para detectar una persona que entra en una habitación deberán usar un umbral de nivel gris para hallar objetos calientes y detectar movimiento diferenciando cuadros secuenciales. La figura 8 muestra el efecto del umbral de nivel gris simple; el nivel de umbral usado para separar el individuo del fondo local es demasiado bajo ara eliminar los objetos de ecos parásitos. Si el umbral se eleva entonces la persona será gradualmente separada del objeto más caliente en la habitación que es el radiador.
La figura 9 muestra el efecto de la diferenciación de imágenes. La solución de diferenciación de imágenes es muy eficaz al eliminar objetos estáticos tales como los radiadores, pero, desafortunadamente, afecta a la imagen del intruso. En vez de ser visto el intruso como un conjunto, la operación de diferenciación crea un efecto extraño.
El algoritmo de la figura 12 no padece estos problemas, sino que proporciona una clara "separación" del objeto pretendido permitiendo que sea reconocido desde la firma térmica como se muestra en la figura 11. También rechaza los objetos que se mueven en el área vigilada pero que son claramente inanimados.
La imagen intermedia mostrada en la figura 10 es el resultado de la sustracción del fondo.
La imagen de la figura 10 es la diferencia entre la imagen de referencia y la imagen actual, y la imagen de la figura 11 es una en la que el ruido ha sido eliminado con el umbral y la máscara resultante usada para codificar la imagen actual.
La imagen de la figura 11 es claramente una persona y la medición de la altura y la anchura para calcular la relación de aspecto es trivialmente fácil. Otra información de la forma, es claramente visible, y la información dentro de la forma está disponible también para que los algoritmos de reconocimiento la utilicen.
Detalles de una ordenación de cámaras térmicas adecuadas son como se muestran en las figuras 13 y 14. Una ordenación 21 de formación de imágenes térmicas comprende una placa 22 de base de silicio sobre la cual se extiende el circuito 23 con puertas de amplificadores, etc. La ordenación 21 tiene 4096 detectores dispuestos en una ordenación de 64\times64. Cada detector 24 tiene asociados con el dos electrodos 25, 26 de la fila y un electrodo 27 de la columna para aplicar tensiones a y leer la salida de cada detector 24. Toda la fila de electrodos es accionada a través de un controlador 29 de la fila, y todos los electrodos 27 de la columna son accionados a través de un controlador 28 de la columna. Ambos controladores están controlados por un circuito 30 de control que comunica con un circuito exterior no mostrado.
Cada detector 24 puede ser fabricado como se describe en el documento WO/GB00/03243. En ese tipo de dispositivo un microbolómetro 34está configurado como un micropuente 35 en el que una capa, por ejemplo, de titanio está espaciada alrededor de 1 a 2 \mum de una superficie 36 de sustrato mediante finos pies 37, 38. Típicamente el titanio es de alrededor de 0,1 a 0,25 \mum en un intervalo de 0,05 a 0,3 \mum con una resistencia de la hoja de alrededor de 3,3 \Omega/sq, en un intervalo de 1,5 a 6 \Omega/sq. El micropuente 35 de detector está soportado bajo una capa 39 de óxido de silicio que tiene un espesor de alrededor de \lambda/4 donde \lambda es la longitud de onda de la radiación que se ha de detectar. El detector de titanio absorbe la radiación infrarroja incidente (longitud de onda de 8 a 14 \mum) y cambia su resistencia con la temperatura. Por consiguiente, midiendo la resistencia del detector proporciona un valor de la amplitud de la radiación incidente.
Los detectores 34 están todos contenidos dentro de un recipiente hermético al aire con paredes 40 y una tapa 41 que constituye una ventana o una lente. Las paredes 40 pueden ser de óxido de silicio y la ventana 41 de germanio, silicio o un vidrio calcogenado. Típicamente, la presión dentro del recipiente es menor que 10 Pa.
La figura 15 muestra como cada detector puede ser leído. Se muestran dos líneas. Una primera línea de detectores está indicada por las resistencias R_{1-1} a R_{1-64} conectada cada una por un extremo a un electrodo 51 de polarización +V. Los otros extremos de las resistencias pueden ser conectados por medio de conmutadores S_{1} - S_{64} a un electrodo de lectura conectado por medio de un conmutador S1 a un extremo de una resistencia R1 de referencia y a un amplificador 54 de condensador de integración. La resistencia R1 de referencia está conectada a una tensión de polarización negativa de igual amplitud a la polarización +V.
Similarmente, la segunda línea de detectores tiene las resistencias R_{2-1} a R_{2-64} conectadas por medio de conmutadores S_{2-1} a S_{2-64}, y S2 a un amplificador 55 de condensador de integración; y la resistencia R2 de referencia. Además los conmutadores S3 y S4 permiten diferentes combinaciones de conexiones.
Una escena térmica se lee permitiendo que cada detector 34 sea iluminado por la escena a través de la ventana o lente 41. Esta radiación térmica aumenta la temperatura de cada detector y por consiguiente varía su valor de la resistencia. Cada detector en la primera línea se conecta entonces a su vez, mediante conmutadores S_{1} a S_{64}, al amplificador 64 durante un tiempo de integración. La tensión de salida del amplificador es por tanto proporcional a la temperatura de cada detector. Similarmente se leen las otras líneas. La salida colectiva de todos los detectores proporciona una imagen eléctrica de la escena térmica.
La ordenación x,y es preferiblemente una ordenación de 64\times64 aunque otros valores de x e y en el margen de 24 a 96 pueden ser escogidos. Con la máxima preferencia x e y tienen los valores 32, o 64, de modo que pueden usarse circuitos binarios simples. Típicamente x e y son alrededor de 64, aunque, por ejemplo, 62 puede ser usado con dos líneas redundantes dejadas para otros propósitos tales como marcadores de cronomedición o resistores de referencia.
El uso de ordenaciones de 64 por 64 casa bien con la fóvea humana. La trayectoria de alta resolución en el ojo (la fóvea) cubre alrededor de 2 grados del centro del campo de visión. En esta trayectoria de alta resolución, la resolución es de alrededor de 1 minuto de arco; la resolución de 1 minuto de arco representa visión de 20:20. Por tanto para la visión de 20:20, la fóvea podría ser llenada mediante una imagen de 120\times120 píxeles, digamos 128\times128 (por conveniencia) cuando la presentación está a una distancia cómoda de un observador. Se esta se reduce a 64\times64 píxeles para representar menos que la visión perfecta, entonces la presente invención puede ser observada como un presentación que puede ser mejorada. Moviendo imágenes, no obstante, que contienen información adicional, y pueden ser reconocible en 32\times32, pero justa solamente.
El valor de la elección de ordenaciones de alrededor de 64\times64 se explica con referencia a las figuras 16 a 23 que muestran imágenes de una escena térmica. Minimizando el tamaño de la ordenación se reducen los costes de los materiales básicos y los circuitos de tratamiento de imágenes proporcionando por tanto un producto muy competitivo.
La figura 16 muestra una imagen de la escena térmica tomada mediante una ordenación de 2 \times 2 detectores; nada útil se puede observar.
La figura 17 muestra una imagen de la escena térmica tomada mediante una ordenación de 4 \times 4 detectores; a excepción de dos áreas iluminadas en la parte superior y fondo, nada útil puede ser observado.
La figura 18 muestra una imagen de una escena térmica tomada mediante una ordenación de 8 \times 8 detectores; pueden ser distinguidas áreas separadas de luz y oscuridad con poca información útil que pueda ser observada.
La figura 19 muestra una imagen de una escena térmica tomada mediante una ordenación de 16 \times 16 detectores; esta es una mejora con respecto a la ordenación de 8 \times 8 pero no se pueden distinguir los detalles.
La figura 20 muestra una imagen de la escena térmica tomada mediante una ordenación de 32 \times 32 detectores. En esta hay suficiente detalle para mostrar un operador sentado en un coche usando un cinturón de asiento, pero la cara es borrosa.
La figura 21 muestra una imagen de la escena térmica tomada mediante una ordenación de 64 \times 64 detectores. En esta la imagen es suficientemente clara para identificar las características faciales del operador y detalles de su vestido.
A modo de comparación, las figuras 22 y 23 muestran una imagen de la escena térmica tomada mediante ordenaciones de 128 \times 128 y 256 \times 256 detectores, respectivamente. Ambas muestran más detalle que la ordenación de 64 \times 64 pero la mejora es marginal y no compensa la complejidad y el coste añadidos.
Usando la información de la ordenación de 64 \times 64 de la figura 21 se puede determinar la posición de la cabeza del operador con relación al volante de la dirección. Como se ve el operador está sentado mientras conduce en vez de, por ejemplo, apoyándose delante para ajustar una radio. En el primer caso el funcionamiento normal de la bolsa inflable del volante de la dirección es seguro, mientras que en el segundo caso el funcionamiento completo de la bolsa inflable del volante de la dirección es inseguro.

Claims (13)

1. Un sensor de posición de la cabeza para ser usado en un vehículo en combinación con controles para el despliegue de bolsas inflables restrictivas de seguridad, que comprende;
una ordenación de 2D de detectores de infrarrojos térmicos pasivos,
un sistema de lentes para formar la imagen de un ocupante de asiento y una posición de al menos una bolsa de aire, y
un procesador para determinar la existencia de un ocupante en un asiento y la posición de la cabeza del ocupante con relación al menos a una bolsa inflable de una imagen térmica de la ordenación convirtiendo la distancia en píxeles de imagen en una estimación de una distancia real sobre el vehículo mediante un simple multiplicador.
2. El sensor de la reivindicación 1, en el que el procesador calcula una masa corporal aproximada del ocupante del asiento basándose en un área ocupada de la imagen.
3. El sensor de la reivindicación 1, en el que el procesador determina la posición de la cabeza del ocupante con relación a una bolsa inflable frontal.
4. El sensor de la reivindicación 1, en el que el procesador está integrado con la ordenación.
5. El sensor de la reivindicación 1 y los medios que incluye para determinar la posición de las manos del conductor y por consiguiente una posición del volante de dirección.
6. El sensor de la reivindicación 1 y los medios que incluye para determinar la posición del volante de dirección y por consiguiente la posición de la bolsa inflable delantera basándose en una imagen térmica del interior del coche.
7. El sensor de la reivindicación 1, en el que el sensor tiene una ordenación x, y de detectores en la que al menos uno de x, y está en el intervalo de 24 a 96, ambos inclusive.
8. Un método para proporcionar información que controle las bolsas inflables de seguridad en un vehículo que tiene controles para el despliegue de bolsas inflables restrictivas de seguridad, incluyendo el método las operaciones de:
proporcionar una ordenación de 2D de detectores de imagen térmicos pasivos y un sistema de lentes;
proporcionar una imagen térmica de un ocupante de vehículo y una posición de al menos una bolsa inflable;
determinar la posición de la cabeza del ocupante con relación a partes del vehículo que contienen una bolsa inflable a partir de una imagen térmica de la ordenación convirtiendo la distancia en píxeles de imagen en la estimación de una distancia real en el vehículo mediante una simple multiplicación, proporcionando una señal de salida que representa la posición de la cabeza del ocupante, por lo que, en uso, los controles del vehículo ajustan el despliegue de al menos una de las bolsas inflables.
9. El método de la reivindicación 8, que incluye la operación de determinar la posición del volante de la dirección basándose en la posición de las manos del conductor en la imagen térmica.
10. El método de la reivindicación 8, que comprende la operación de estimar la masa corporal del ocupante basándose en el tamaño del ocupante en la imagen térmica.
11. El método de la reivindicación 10, en el que la masa corporal se estima basándose en el tamaño del ocupante en la imagen térmica junto con una medición del peso obtenida del asiento de vehículo.
12. El método de la reivindicación 8, en el que la posición de la cabeza en la imagen térmica se estima en tres dimensiones usando el tamaño de cabeza detectado para estimar la distancia desde el sensor, y usando la posición relativa de la cabeza en la imagen térmica para determinar las otras dos de las tres dimensiones.
13. El método de la reivindicación 8, en el que la posición de la cabeza se obtiene usando dos ordenaciones de detectores de la imagen térmica y cálculos de triangulación.
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