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La presente invención se enmarca dentro de los sistemas de medición de velocidad de vehículos a motor, también denominados cinemómetros, y más concretamente, dentro de los sistemas de medición puntual de velocidad basados en sistemas ópticos, también denominados de visión artificial,

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN En función de la metodología usada para medir la velocidad y en función de ios diversos sistemas comerciales disponibles, ios cinemómetros se suelen categorizar en dos grupos principales: puntuales y de tramo, estos últimos también denominados "de velocidad media". Por un lado, ios cinemómetros puntuales miden la velocidad de un vehículo a motor desde un punto fijo. Para ello, se usan tecnologías basadas en radar (a partir del efecto Doppler), basadas en láser (a partir de la medición del tiempo de vuelo, por ejemplo US6160492} o basadas en sensores, integrados en el firme de la carretera, de tipo inductivo o piezoeléctrico. Estos cinemómetros suelen llevar una o varias cámaras integradas para poder tomar una fotografía del vehículo que comete una infracción e incluso detectar de forma automática la matrícula de dicho vehículo. Sin embargo estas cámaras no se usan para obtener ningún tipo de medida para la detección de la velocidad del vehículo. Por otro lado, los cinemómetros de tramo (de velocidad media, por ejemplo, EP 2360647, EP 2220634, US 8189048) se basan en el uso de dos o más cámaras ubicadas en puntos diferentes de una misma carretera, con una separación conocida del orden de varios cientos de metros o kilómetros, de manera que mediante la identificación del código de matrícula en ubicaciones diferentes, del tiempo global de captura de ambas imágenes y del dato conocido de la distancia, se calcula la velocidad media del vehículo a motor a lo largo del tramo. Para estos casos, cuanto mayor sea la longitud del tramo, menor será el error cometido en el cálculo de la velocidad media, y menor será el impacto del error en la medición de la distancia relativa de! vehículo a cada una de las cámaras. En la práctica, para tramos mayores a un kilómetro, dicha distancia ni siquiera es estimada.

Para lo que compete a ¡a presente patente de invención, el estado de la técnica más relevante es el directamente relacionado con sistemas basados en el uso de cámaras para la detección de la velocidad de los vehículos a motor desde un punto fijo (no en tramos separados por kilómetros o cientos de metros). Esta idea se ha presentado de forma genérica en, por ejemplo, US 20040054513, y WO/2004/100102, pero sin tener en cuenta ningún requerimiento de precisión en la medida de velocidad del sistema, es decir, sin poder ser de aplicación directa para su uso como cinemómetro de precisión. En casi todos los casos previos, los sistemas se han diseñado a partir del uso de una cámara apuntando a una región específica de uno o varios carriles, calculando la velocidad a partir de medidas de distancia entre imágenes sin tener en cuenta ningún requisito relacionado con las distancias que producen un error mínimo en el cálculo de la velocidad. En US-8964Q31 se utiliza algún tipo de característica conocida del vehículo para calcular la distancia relativa a las cámaras. Para ello inicialmente se lleva a cabo una calibración y se almacenan en una tabla las distancias conocidas en función del tamaño en píxeies de alguna característica del vehículo. En el modo normal, se calculan las distancias a partir de la tabla previamente calibrada. En ningún caso se presenta ningún requisito entre las medidas de distancia usadas para calcular la velocidad. En general, casi todos ios sistemas requieren de un proceso de calibración previo para poder calcular una hornografía a partir de elementos conocidos en la carretera (conos, líneas, etc.). Una vez calibrado el sistema, se detectan ios vehículos en las imágenes de las cámaras, normalmente con técnicas de substracción de fondo o de flujo óptico, y se calcula su posición en el espacio métrico dado por la hornografía {por ejemplo, US 8184863, US 2010/0158321 ). Pero de nuevo, no existe ni se aplica ningún mecanismo que garantice que las medidas de distancia usadas para calcular la velocidad de los vehículos cumplen con un requisito de mínimo error en el cálculo de la velocidad. De todas las patentes existentes hasta la fecha, solo se dispone de una que haya generado en un sistema comercial presentado como cinemómetro de precisión, US 7982634 (sistema T-EXSPEED de KRiA S. R. L. http://www.kria.biz/traffic/texspeed/). Se trata de un sistema que combina dos cámaras sensibles al infrarrojo y dos cámaras RGB, dispuestas para ser usadas en modo estereoscópico, y apuntando en todo caso hacia una sola región que cubre varios carriles de la vía sin ningún tipo de restricción que filtre las medidas de distancia entre imágenes que no cumplan con una geometría de mínimo error en el cálculo de la velocidad. En este caso se aplican técnicas de localización de matrícula, técnicas estereoscópicas, de estructura a partir de movimiento, y de flujo óptico, para de forma combinada calcular si ha habido un exceso de velocidad en el tramo de medición. De la descripción y las reivindicaciones de la patente US 7982634 es imposible extraer conclusiones claras acerca del método específico usado para calcular la velocidad y de la precisión obtenida. De todo el estado de la técnica conocido queda perfectamente claro que no hay hasta la fecha ningún sistema de medición puntual de velocidad de vehículos a motor a partir de cámaras que tenga en cuenta la distancia óptima entre medidas de distancia relativa a las cámaras para proporcionar medidas de velocidad con error mínimo, que permita el uso de la tecnología como cinemómetro de alta precisión.

EXPLICACIÓN DE LA INVENCIÓN

La invención se refiere a un procedimiento para la medición puntual, esto es, desde un punto fijo, de la velocidad de los vehículos a motor que transitan por los carriles de una vía, mediante el uso de al menos dos cámaras, ubicadas en un mismo punto, ya sea sobre un poste o sobre un pórtico, apuntando cada una de las cámaras a dos regiones diferentes de un mismo carril. Los rangos de distancia entre ambas regiones deben cumplir con un criterio específico de error mínimo de velocidad. Para ello, la altura, la orientación y la distancia focal de las cámaras deberán configurarse de forma concreta, para que sean adecuados a dicha restricción geométrica que garantiza errores mínimos en el cálculo de la velocidad. La geometría de mínimo error en velocidad se consigue de la siguiente forma: supongamos que una o varias cámaras toman imágenes de un vehículo en diversos instantes de tiempo 7 y T ₂ y calculan la distancia relativa del vehículo a la s cámara/s. Para el cálculo de la distancia relativa se pueden seguir diversos procedimientos (punto de contacto de las ruedas con el suelo, anchura del coche conocida, etc.), pero vamos a considerar en este caso el cálculo de la distancia a partir de la localización precisa de las esquinas de la matrícula, con conocimiento previo de las dimensiones reales de ésta. Es decir, para cada instante de tiempo, las cámaras son capaces de obtener las distancias relativas Z _t y Z ₂ , que configuran un tramo de dimensión S = Z ₂ — Z . La velocidad media del vehículo a lo largo de dicho tramo vendrá dada por la expresión: v = (Z ₂ - Z ₁ )/(T ₂ - T ₁ ) = S/A T siendo ΔΤ— T¿ — T _t . Ahora bien, teniendo en cuenta los errores de localización o errores en la estimación de la distancia Z _lerr y Z _2err , propios de un sistema basado en cámaras, en el peor de los casos se tendrá una estimación errónea de la velocidad v' = (S + Z _2err + Z _lerr )/(T ₂ - 7 ), siendo el error en velocidad igual a: zlerr + zlerr

siendo el error de velocidad relativo:

, _ Z"¿err ^lerr

V _err /V — A modo de ejemplo, podemos considerar que para un tramo de S = I km, aún teniendo errores en la estimación de distancia de 15 m en cada uno de los puntos, el error relativo de velocidad sería del 3%. Esta es una de las razones por las que los cinemómetros de tramo no requieren de una gran precisión a la hora de estimar la distancia relativa de los vehículos a las cámaras en cada uno de los puntos de medición, siempre que los tramos sean del orden de varios kilómetros. El problema viene en los casos de medición puntual donde los tramos son muy pequeños. Así, por ejemplo, para un tramo de S = 6 m, los errores de estimación de distancia deberían ser menores a 9 cm para poder obtener un error relativo de velocidad interior al 3%. Este hecho pone en tela de juicio la precisión de los sistemas de medición de velocidad basados en una sola cámara (por ejemplo, US 8184863, US 2010/0158321 ), ya que el rango de medición que puede cubrir una sola cámara es limitado. El caso más extremo es el de los sistemas basados en el cálculo instantáneo de velocidad, es decir, en el cálculo de la velocidad utilizando para ello imágenes consecutivas. En estos casos, la distancia del tramo sobre el que se está midiendo, que dependerá de la velocidad del vehículo y del número de imágenes por segundo que se esté tomando por la cámara, será una distancia muy pequeña que, en algunos casos, puede ser del mismo orden de magnitud que los propios errores de estimación de distancia relativa. Estas metodologías son, por lo tanto, poco adecuadas para ser usadas como cinemómetros de precisión.

Para poder definir una geometría de mínimo error, necesitamos obtener la distancia óptima del tramo S que proporcione el error mínimo en la estimación de la velocidad. Para ello, es necesario estudiar los errores de estimación de la distancia. Para el caso concreto de las cámaras, es conocido que el error crece al cuadrado con la distancia. En este caso partimos del cálculo de la distancia relativa usando para ello dimensiones conocidas de la matrícula, por ejemplo, su ancho. Para un eje de coordenadas con eje Z paralelo al sentido de avance del vehículo, sea X¿ la coordenada X de, por ejemplo, la esquina superior derecha de la matrícula, y X ₁ la coordenada X de la esquina superior izquierda. El ancho de la matrícula en coordenadas 3D vendrá dado por ΔΧ = X¿— X . Tras la calibración intrínseca de la cámara se conoce la distancia focal en píxeles f _x = f/d _x (siendo / la distancia focal en milímetros, y d _x el tamaño del píxel del sensor CCD o CMOS de la cámara). Tras aplicar un método de localización de matrícula (por ejemplo, [H. Bai et al. "A fast license píate extraction method on complex background", IEEE Intell. Trans. Sys. 2003]) se calcula el ancho en píxeles de la matrícula en la imagen Διι = u ₂ —u _t . Considerando el caso simple en el que el vector normal de la matrícula se mueve paralelo al eje Z de la cámara, la distancia relativa de la matrícula y por ende del vehículo, a la cámara será Z = f _x (A Χ/Δ u). En el caso de que el error de localización de los límites de la matrícula en la imagen fuera de valor cero, el propio proceso de discretización de la imagen supone un error de localización que viene dado por el tamaño de cada píxel a la distancia específica, esto es, D _x = (Z/ )d _x = Z/f _x . Si tomamos n como el error pixélico de localización de un punto en la imagen (siendo n = 1 para el caso de error cero), la estimación de la distancia relativa más alejada del valor real vendrá dada por la expresión Z' = f _x (ΔΧ + nD _x ) / Δ u. De esta forma, el error relativo en la estimación de distancia será: Si tenemos en cuenta que los errores pixélicos en la localización de los puntos en las imágenes son n _t y n ₂ para las distancias Z _t y Z ₂ respectivamente, el error en la estimación de la velocidad vendrá dado por la siguiente expresión:

Esta ecuación puede adaptarse para el caso en el que las distancias Z _x y Z ₂ sean estimadas cada una con una cámara diferente, con distancias focales f _xl y f _x2 , esto es:

Si observamos la representación del error en la estimación de velocidad usando la ecuación anterior, para un caso hipotético en el que se fija la distancia del primer punto (por ejemplo, Z _x = 3 m), para diversos valores de velocidad real, en función de la distancia del segundo punto Z ₂ , se obtienen unas curvas que representan la geometría de mínimo error. Lo que sucede en esta geometría para el cálculo de la velocidad y el análisis de su error es que, por un lado, se tiene que el error en velocidad decrece linealmente con la longitud del tramo (Z ₂ - Zj). Pero por otro lado, el error crece al cuadrado con la distancia de cada uno de los puntos del tramo. Por ejemplo, para el caso de Z _x — 3 m para valores de 3 m < Z ₂ < 6 m, el error en velocidad decrece al cuadrado hasta un mínimo a partir del cual el error crece prácticamente de forma lineal con la distancia Z¿ . Dichas curvas describirían, por lo tanto, la geometría de mínimo error en velocidad para distintos valores de velocidad. En efecto, si bien el error en velocidad crece linealmente con la misma velocidad, el valor mínimo de error (para Z-, = 3 m dicho valor está en torno a Z ₂ = 8 m) es independiente de dicha velocidad. El valor óptimo de distancia se puede obtener derivando la expresión del error en velocidad respecto del valor de Z ₂ , igualando dicha expresión a cero y resolviendo. Para el caso de una sola cámara se tiene que la distancia óptima sería:

n ₂

Para el caso de dos cámaras con distinta distancia focal, la distancia óptima sería:

¿I ( 2/ l + ⁿ 2Í.x ^¿ l + ^{n n} 2fxlfxz )

xl Dado que el error en la estimación de la distancia a partir de cámaras decrece linealmente con la distancia focal en píxeles, es importante que la distancia focal de las cámaras para estos sistemas sea lo más alta posible. Sin embargo, a mayor distancia focal, menor ángulo de apertura. Esto implica que, en la práctica, es casi imposible diseñar un sistema de medición de velocidad de vehículos a motor de alta precisión a partir de una sola cámara apuntando a una región, y cumpliendo con el requisito de distancia óptima entre medidas para la minimización del error en el cálculo de velocidad. Es decir, la región máxima abarcable por una sola cámara de gran distancia focal no sería lo suficientemente grande, y si se usan distancias focales más bajas, el error se vería incrementado linealmente. La solución planteada en esta patente de invención, se basa en el uso de al menos dos cámaras apuntando a dos regiones distintas de la vía con el mayor número de pares óptimos de distancias posibles entre ambas regiones, esto es, distancias entre ambas regiones que sean óptimas para la minimización del error en la estimación de velocidad. De esta forma, cada cámara puede disponer de una distancia focal lo más elevada posible, minimizando el error en el cálculo de la distancia y la velocidad.

La geometría planteada entre las cámaras y el plano de la vía, y usada para obtener las ecuaciones anteriores, se puede generalizar para el caso en el que las cámaras estén a una altura superior y con un ángulo de elevación específico, introduciendo las matrices de rotación y traslación que relacionan el origen de coordenadas de las cámaras respecto del plano principal de la carretera. Si bien las expresiones son más complejas, la forma de las curvas que definen el error en velocidad son equivalentes, de manera que es posible calcular igualmente el punto t¿ óptimo y poder configurar una geometría de mínimo error para el cálculo de la velocidad. Para poder llevar a cabo mediciones de alta precisión es necesario que las cámaras sean cámaras de alta resolución, y que las ópticas sean de distancia focal lo más larga posible, de manera que la proyección del vehículo en el plano imagen sea lo más grande posible, siempre y cuando el vehículo se capture y sea visible de forma completa. El procedimiento es igualmente válido para medir velocidades de vehículos a partir de elementos traseros, (vehículos que se alejan), que para el caso de velocidades de vehículos a partir de elementos obtenidos de su parte delantera (vehículos que se acercan), debido a que existen elementos estructurales, como son las matrículas, que aparecen tanto en la parte delantera como en la parte trasera del vehículo. La geometría de mínimo error en velocidad es válida independientemente del sentido de la marcha de los vehículos respecto de las cámaras.

En condiciones de baja iluminación, se activarán uno o varios sistemas de iluminación artificial, que puede ser de espectro visible y/o infrarrojo, para mejorar el contraste de las imágenes, en especial para mejorar el contraste de las matrículas, cuya superficie es altamente reflectante. Tanto las cámaras como la iluminación artificial están sincronizadas gracias a una tarjeta electrónica de sincronismo. Tanto la captura como el procesamiento de las imágenes, y el almacenamiento de éstas y los resultados obtenidos, son tareas llevadas a cabo en el procesador. El procesador se adapta para proporcionar la orden de captura al hardware de sincronismo, para capturar imágenes de las cámaras, para procesarlas y para almacenar las imágenes y los resultados. Cada imagen dispondrá de una marca de tiempo de alta precisión gracias al uso de sistemas GPS con proceso GPSD. Para poder resolver el problema de la estimación de distancia relativa a las cámaras a partir de elementos estructurales conocidos del vehículo, en este caso a partir de las dimensiones de la matrícula, y teniendo en cuenta que las cámaras tienen distinta distancia focal y que deben estar ubicadas a alturas y orientaciones diferentes entre sí, es necesario aplicar un proceso previo de calibración. Este proceso se puede hacer en gran medida en entorno de laboratorio para obtener los parámetros intrínsecos de las cámaras, así como la orientación de éstas respecto de un plano principal horizontal y la relación extrínseca entre ellas (rotación y traslación). Para ello las cámaras deben mantener la misma estructura en el laboratorio y en el punto de funcionamiento real. En la instalación del sistema únicamente será necesario aportar el dato de la altura final a la que se instalen las cámaras y calcular de forma automática el ángulo de dirección a partir del cálculo mediante flujo óptico o similar de la dirección principal de avance de los vehículos. Si es posible parar el tráfico de forma momentánea, también se puede hacer uso de patrones de calibración específicos tipo tablero de ajedrez, o de cualquier otra índole, para obtener los parámetros extrínsecos (rotación y traslación) de las cámaras respecto del plano principal de la vía, y siempre con el ángulo de dirección definido por el sentido de avance de los vehículos.

El error en la localización de los elementos estructurales del vehículo en la imagen, como por ejemplo en la localización de la matrícula, conlleva errores en la estimación de la velocidad. A menor resolución de la imagen, mayor error se comete por cada error pixélico en la localización. Es decir, las cámaras deberán ser de alta resolución para reducir al máximo los errores. Así también, los procedimientos de localización de elementos estructurales, en este caso de la matrícula, deberán ser exactos y precisos. Una vez detectada la posición de los puntos pertenecientes a los límites de la matrícula, e incluso los puntos que definen los límites de los caracteres alfanuméricos en la matrícula, se aplica un procedimiento para estimar la distancia relativa de la matrícula a cada una de las cámaras. Para ello, se puede formular el problema a partir de la resolución de un sistema de ecuaciones en la que se conocen las dimensiones en el plano de la matrícula de los puntos pertenecientes a ella, o mediante la estimación de una homografía formada entre los puntos de la matrícula relativos a un origen de coordenadas situado en la propia matrícula con eje Z normal a la matrícula, y dichos puntos proyectados en el plano imagen. A partir de la homografía se puede obtener la rotación y la traslación del origen de coordenadas situado en la matrícula respecto de las cámaras (ver por ejemplo, [R. Hartley & A. Zisserman. "Múltiple View Geometry in Computer Vision", Cambridge University Press 2004]). Estos valores se pueden utilizar para calcular la distancia relativa de algún punto de la matrícula con respecto a las cámaras. Para cada una de las imágenes capturada por las cámaras, se estima la distancia relativa de la matrícula respecto de la posición de las cámaras, y se asocia una marca de tiempo de alta precisión. Para ello se utiliza la marca de tiempo generada por el propio procesador estando éste sincronizado con un servicio de tiempo GPSD (Global Positioning System Daemon) a partir de un servidor NTP (Network Time Protocol) que recibe una señal precisa de 1 PPS (1 Pulse Per Second) de un GPS conectado ai procesador. Todas las distancias relativas y su correspondiente marca de tiempo se almacenan para ser filtradas en un proceso posterior. El proceso de filtrado hace uso de la geometría de mínimo error. Se combinan todas las medidas de distancia relativa de ambas cámaras que cumplan con la distancia óptima previamente calculada para obtener un error mínimo en la estimación de la velocidad del vehículo a motor. En este caso, cumplir con la distancia óptima implica que la distancia del vehículo a motor o su matrícula respecto de la cámara que apunta a la región más alejada del punto de medición menos la distancia del vehículo a motor o su matrícula de la cámara que apunta a la región más cercana del punto de medición, sea igual a la distancia óptima de mínimo error más-menos un porcentaje que no debe ser mayor al 20%. Todas las medidas que cumplan con dicho criterio se utilizarán para, en una última fase, estimar la velocidad del vehículo calculando para ello la media de todas las velocidades calculadas a partir de las medidas de distancia que hayan pasado el proceso de filtrado de mínimo error y sus correspondientes marcas de tiempo.

RRFVF nF*5PRIPf ION DF I Γ)*ϊ D1RI 1 ΙΟ*ϊ

La Figura 1 muestra una vista lateral del esquema general de funcionamiento. En esta figura se representa un mismo vehículo en dos instantes de tiempo diferentes.

La Figura 2 muestra una vista lateral de una geometría simplificada en la que solo se usa una cámara situada a la misma altura que la propia matrícula del vehículo. De igual forma, se representa un mismo vehículo en dos instantes de tiempo diferentes. Esta figura se utiliza para ilustrar la explicación de la geometría de mínimo error para el cálculo de la velocidad.

La Figura 3 muestra una vista desde arriba, también denominada vista de pájaro (en este caso, del plano XZ) de una cámara y la matrícula de un vehículo. En este caso se muestra el detalle y la nomenclatura de la proyección en la imagen de los puntos que conforman las esquinas superiores izquierda y derecha de la matrícula. Esta figura se utiliza para ilustrar la explicación de la geometría de mínimo error para el cálculo de la velocidad. La Figura 4 muestra la representación de las curvas de error en la estimación de velocidad en función de la distancia a la que se obtienen la segunda medida Z¿, considerando que la primera medida Z ₁ se ha tomado a 3 m respecto de las cámaras, para diferentes velocidades.

La Figura 5 muestra los elementos fundamentales necesarios para poder estimar la velocidad de los vehículos a motor.

La Figura 6 muestra el procedimiento general para estimar la velocidad de los vehículos a motor.

La Figura 7 ilustra un esquema genérico para el cálculo de la distancia relativa de la matrícula a cada una de las cámaras para dos instantes de tiempo diferentes. Esta figura se utiliza para exponer la nomenclatura y los elementos necesarios para exponer un modo concreto de realización para el cálculo de la distancia relativa del vehículo a las cámaras, así como para el cálculo de la velocidad.

La Figura 8 muestra, a modo de ejemplo, los diversos puntos de una matrícula, que pueden ser utilizados para el cálculo de la distancia relativa de ésta respecto de las cámaras.

REALIZACION PREFERENTE DE LA INVENCION

El dispositivo necesario para implementar el procedimiento para la medición puntual (1 ) de velocidad (2) de vehículos (3) a motor en tramo corto (12) con geometría de mínimo error consta de al menos dos cámaras (4, 5) digitales integradas sobre una misma estructura mecanizada que mantenga fija la posición relativa de las cámaras (4, 5), e instaladas en pórtico, poste o pared. Las cámaras (4, 5) pueden ser en color o monocromo, con una resolución mínima de 1280 x 960, siendo la resolución recomendable de al menos 1900 x 1200, de alta velocidad, con al menos capacidad para capturar 60 imágenes por segundo, siendo recomendable una capacidad para capturar entre 120-160 imágenes por segundo. Las cámaras (4, 5) llevan incorporadas unas ópticas con una distancia focal que habrá que configurar de manera que los rangos de distancia relativa entre las regiones de las cámaras (4, 5) donde aparecerán los vehículos (3) a motor capturados por dichas cámaras (4, 5), se encuentren a una distancia óptima que minimice el error en el cálculo de la velocidad. Teniendo en cuenta que las cámaras (4, 5) se ubican en un mismo punto, ya sea paralelas entre sí a la misma altura, o una encima de otra, pero orientadas de forma diferente, y que en la geometría de mínimo error habrá una primera cámara (5) de las dos cámaras (4, 5) apuntando a una región más alejada que una segunda cámara (4) de las dos cámaras (4, 5), la distancia focal de la primera cámara (5) que apunta a la región más alejada será superior a la de la segunda cámara (4) que apunta a la región más cercana. Una posible instalación que cumple con los criterios de geometría de mínimo error dispone de una óptica de 75 mm para la primera cámara (5) y otra de 50 mm para la segunda cámara (4), a una altura de 4 m respecto del suelo y con distintos ángulos de orientación. Las cámaras (4, 5) pueden contener sensores de estado sólido, tanto CCD como CMOS. Para condiciones de baja iluminación, el dispositivo incorpora uno o varios iluminadores (13) infrarrojos o visibles, ya sea en estructura tipo anillo alrededor de las ópticas de las cámaras (4, 5), o como iluminador independiente tipo Raymax o similar. Los iluminadores (13) vienen dispuestos con célula fotosensible para encendido automático. Tanto los iluminadores (13) como las cámaras (4, 5) están sincronizados mediante una tarjeta electrónica de sincronismo (14), también denominada "hardware sincronismo". El modo de captura y disparo de las cámaras (4, 5) se lleva a cabo vía disparo externo mediante señal de hardware, incluyendo el tiempo de exposición. Esta señal viene proporcionada por la tarjeta electrónica de sincronismo (14) y será también esta señal la encargada de accionar los iluminadores (13). Las cámaras (4, 5) se conectan con un procesador (15) a través de interfaz tipo USB 3.0. o Firewire. o GigE Vision. El procesador (15) también está conectado con la tarjeta electrónica de sincronismo (14) para poder configurar tanto el tiempo de exposición de las cámaras (4, 5) como la velocidad de captura de dichas cámaras (4, 5). La conexión se llevará a cabo cada segundo de forma sincronizada con una señal 1 PPS proveniente de un GPS (16) conectado al procesador (15). El GPS (16) soporta el protocolo NMEA-0183 y, mediante una conexión serie con el procesador (15), proporciona una señal de alta precisión de un pulso por segundo que permite configurar un servidor NTP (Network Time Protocol) en el procesador (15) mediante la corrección proporcionada por un servicio GPSD (GPS daemon). De esta forma, la marca de tiempo (timestamp) del procesador (15) será de una precisión de nivel 1 (stratum 1 ). Todas las imágenes provenientes de las cámaras (4, 5) y capturadas por el procesador (15) tendrán almacenada la marca de tiempo precisa en la que dichas imágenes fueron tomadas. Estas marcas de tiempo permiten medir el tiempo entre imágenes con una gran precisión.

El proceso de instalación implica conocer la geometría de mínimo error en el cálculo de la velocidad. Para ello es necesario formular el error en velocidad en función de las distancias focales y las distancias relativas de la posición del vehículo (3) respecto a ambas cámaras (4, 5). Para el caso simplificado en el que el eje óptico de las cámaras (4, 5) es paralelo al plano de la carretera y paralelo al sentido de avance del vehículo (3) (ver Figura 2), y la distancia del vehículo (3) a las cámaras (4, 5) se calcula a partir de detección de matrícula (9) y medición del ancho de dicha matrícula (9) en píxeles (Figura 3), dicho error sería el siguiente:

Para el caso genérico en el que las cámaras (4, 5) no se encuentran orientadas de forma paralela al plano de la vía (8) (Figura 1 ), la expresión anterior llevaría incorporados los elementos de las matrices de rotación y traslación de las cámaras (4, 5) relativas al plano de la vía (8). Estas matrices de rotación y traslación deben calcularse mediante algún proceso de calibración (17), que puede llevarse a cabo en el mismo escenario de aplicación mediante el uso de patrones de calibración tipo tablero de ajedrez o mediante un proceso mixto en el que se calculen los ángulos de elevación (pitch) y alabeo, también denominado escora (roll), en laboratorio y midiendo la traslación (altura) en el escenario de aplicación, y obteniendo un ángulo de dirección (yaw) adaptativo según el paso de cada vehículo (3) mediante técnicas de flujo óptico o similar. Una vez definida la expresión del error de la velocidad, se debe fijar la primera zona de medición más cercana, segunda cámara (4), lo que define un rango de primeras posiciones (6) para la variable Z _x . Derivando la expresión general del error en velocidad respecto de la posición tomada Z ₂ por la primera cámara (5) e igualando a cero, para los valores previos de la variable Z ₁ se obtiene el rango de segundas posiciones (7) para la variable Z ₂ que optimizan el error en el cálculo de la velocidad. Así, por ejemplo, para el caso simplificado (Figura 2) con unas distancias focales de 50 mm para la segunda cámara (4) y de 75 mm para la primera cámara (5), para un rango de primeras posiciones (6) relativo a la segunda cámara (4) entre 2-4 m, el rango de segundas posiciones óptimas (7) relativas a la primera cámara (5) para obtener medidas con mínimo error en velocidad deberá hallarse entre 5-10 m aproximadamente (en función del tamaño de píxel del sensor), siguiendo la expresión siguiente: Para poder calcular la distancia (20) del vehículo (3) al punto de referencia donde se sitúan las cámaras (4, 5) se puede optar por varios procedimientos. Una posible solución consiste en utilizar elementos estructurales del vehículo (3) de los cuales se conoce de forma previa variables tales como el tamaño, posiciones relativas, etc. El elemento más estándar es la propia matrícula (9). Tanto su ancho (Figura 3) como la posición relativa de los caracteres (Figura 8) puede ser conocida de forma previa. Para obtener estas posiciones, es necesario implementar un mecanismo de localización precisa (19) de la matrícula (9), incluyendo también la localización de los caracteres. Para ello existen múltiples tecnologías ya disponibles para la localización y el reconocimiento de los caracteres de las matrículas (9), denominadas sistemas LPR (License Píate Recognition Systems). Consideremos que se ha implementado un mecanismo de localización de matrícula (9) (ver por ejemplo, [H. Bai et al. "A fast license píate extraction method on complex background", IEEE Intell. Trans. Sys. 2003]), y que se dispone de, por ejemplo, tal y como se muestra en la Figura 7, de la localización en las imágenes de las esquinas izquierda y derecha de la matrícula (9) (ya sean las superiores o las inferiores) para las dos cámaras. Tras el proceso de calibración, se conocen las matrices de rotación y los vectores de traslación para las dos cámaras (4, 5) respecto de dos sistemas localizados en el plano de la vía (8) T¡] siendo el índice "i" el indicativo de la primera cámara (5) o la segunda cámara (4) ("B" y "A" siguiendo la nomenclatura de la Figura 7). El proceso de calibración (17) se lleva a cabo asegurándose que la rotación entre ambos sistemas de referencia en la vía es la matriz identidad. Siguiendo el esquema de la Figura 7, consideramos que se han detectado las esquinas inferiores de la matrícula (9) del mismo vehículo (3) en la imagen en los puntos p¡ = (u¡, v¡, l) izquierdo y pf = (uf, vf, l) derecho, en coordenadas homogéneas. Consideramos que la altura de estos puntos respecto del plano de la vía es la misma Y _wi , y que además se conoce la anchura de la matrícula (9) respecto del eje de coordenadas colocado en el plano de la vía (8). esto es ΔΧ = X? _vi - X _vi . Por otro lado, tras el proceso de calibración (17) se conocen los parámetros intrínsecos de las cámaras (4, 5), incluyendo la distancia focal en los dos ejes, y el centro óptico, y por lo tanto se puede formar la matriz de intrínsecos K¡ de cada cámara (4, 5). Usando coordenadas homogéneas, la proyección de cada punto 3D P _wi relativo al origen de coordenadas situado en el plano de la vía (8), en el plano imagen viene dado por la siguiente expresión:

A partir de esta expresión se puede generar el siguiente sistema de ecuaciones: sp¡ = MiP i

sp¡ M P ^¿ ■

ΔΧ— X^i X ¹ ■ que puede ordenarse en una forma lineal de tipo Ax — b siendo A una matriz de 5x5, b un vector de 5x1 , y x = (¾,·, X^, Y _wi , Z,^, Z ₍ ). Dado que la matriz A es cuadrada y tiene rango completo, el sistema tiene una única solución dada por x = A ^{~ l} b. Para utilizar un único punto, se calcula el punto medio ubicado en el centro de la matrícula (9), esto es, el punto final será:

Finalmente, las coordenadas de los puntos capturadas por las dos cámaras (4, 5) se trasladan al eje de coordenadas de las cámaras (4, 5), el punto fijo de medición, pero manteniendo la orientación relativa dada por los ejes de coordenadas situados en el plano de la vía (8), esto es:

P'cB ⁼ P wB + RB ' ^ fí

La distancia final D entre los puntos se corresponde con la distancia final recorrida por el vehículo (1 2) y vendrá dada por la expresión :

Este valor D ' se calcula y se almacena (21 ) para todas las combinaciones posibles entre imágenes provenientes de la primera cámara (5) y la segunda cámara (4) y se le asocia la correspondiente marca de tiempo (22). Posteriormente, en una etapa de filtrado (23), se calculan para todas las distancias relativas obtenidas en la primera cámara (5) P' _C ^J _B las distancias óptimas relativas que se requerirían en la segunda cámara {A)P' _cA , esto es,Ú ^] = \\P' _C ' _/X - P' _C ^J _B \\ según la expresión de la geometría de mínimo error en velocidad. En esta etapa de filtrado (23) solo se aceptan aquellas distancias D 'que sean igual a la correspondiente distancia óptima Ú' más-menos un porcentaje que no debe ser mayor al 20%. Si consideramos j = 1. . . N el número de medidas de distancia que han pasado la etapa de filtrado (23), en la etapa final (24) se estima la velocidad media del vehículo como la media de todas las velocidades que han pasado por la etapa de filtrado y que son, por lo tanto, estimaciones de velocidad de error mínimo, esto es:

N

_ 1 y D >

y _— j _

j=l A ^L B

Para comprobar la precisión del sistema se equipa un vehículo con un GPS diferencial de gama alta (alta precisión y frecuencia de 20 Hz), que proporciona medidas de posición con errores menores a los 2.5 cm (para un tramo de 6 m implica errores de velocidad relativos menores a 0.83%). Los datos del GPS diferencial se sincronizan de igual forma a partir de un servicio GPSD con un cliente NTP ejecutado en un procesador embarcado en el vehículo (3). De esta forma se pueden asociar las medidas de posición absolutas dadas por el GPS diferencial con las medidas obtenidas desde las cámaras (4, 5). Se pide a un conductor experimentado que pase cuatro veces por el punto de medición, a unas velocidades de {10, 20, 30. 40, 50, 60, 70, 80} kilómetros por hora aproximadamente. Se calculan los errores de velocidad tras aplicar el procedimiento anteriormente descrito, y comparándolos con las velocidades calculadas usando para ello el GPS diferencial de alta precisión. Los resultados para todas las velocidades se muestran en la Tabla I.

TABLA I

Como se puede observar los errores máximos siempre están por debajo de los 3 km/h, requisito imprescindible para poder obtener el certificado de examen de modelo por el Centro Español de Metrología. Así también el error medio absoluto es de 1 .44 km/h. Aplicación industrial

La patente objeto de esta invención tiene su campo de aplicación en ¡a industria de ¡os sistemas inteligentes de transporte, y más concretamente, en ¡as empresas encargadas de ¡a comercialización y mantenimiento de cinemómetros de precisión para la detección de velocidad de vehículos a motor en distintos tipos de vías. La ventaja fundamental de la tecnología propuesta viene dada por el coste asociado que es mucho menor que el coste relativo de ios cinemómetros puntuales basados en radar o láser.