Resumen
Method and system to represent the presence of objects in binaural acoustic information, which comprises capturing images from the video signals taken in the scene analyzed; selecting a subset of characteristics from the images captured by the video signals and from the signals picked up by a presence sensors (3) located in the scene; segment each of the captured images; detect by pattern recognition the type of each object; estimate the size of each of the objects; estimate the distance to which each of the objects is located; locate each of the objects in the scene; generate binaural acoustic signals with varying frequency and amplitude; capture acoustic signals in the scene through omnidirectional microphones (15); combine the binaural acoustic signals generated with the acoustic signals captured in the scene; and emit the combined acoustic signals. (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)
Reivindicaciones
1. 1. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, caracterizadoporque comprende las siguientes etapas: 2. 2. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según la reivindicación 1, caracterizado porque los sensores de presencia se seleccionanentre: 3. 3. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones anteriores, caracterizado porque laextracción de un conjunto de características de las señales captadaspor los sensores de presencia (3) , comprende la extracción delretardo de la señal de eco, de la potencia de la señal de eco y lapresencia o ausencia de la señal infrarroja en el caso de que lossensores de presencia comprendan infrarrojos. 4. 4. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones anteriores, caracterizado porque laselección de un subconjunto de características se realiza medianteLDA (Linear Discriminant Analysis) a partir de las característicasextraídas en las etapas d y e. 5. 5. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones anteriores, caracterizado porque elreconocimiento de patrones comprende calcular la distancia entre elsubconjunto de características seleccionadas y cada patrónalmacenado en la base de datos del sistema, obteniéndose como tipode objeto detectado aquel cuyo patrón ofrezca una menor distanciacon el subconjunto de características. 6. 6. Sistema para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, caracterizadoporque comprende: 7. \circ 8. \circ 9. \circ 10. \circ 11. \circ 12. \circ 13. \circ 14. \circ 15. \circ 16. 7. Sistema para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según la reivindicación 6, caracterizado porque los sensores de presencia (3) seseleccionan entre: 17. 8. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones 6-7, caracterizado porque elmódulo de extracción de características de los sensores de presencia (5) comprende la extracción de un conjunto de características de lasseñales captadas por los sensores de presencia (3) , comprendiendo laextracción del retardo de la señal de eco, de la potencia de laseñal de eco y la presencia o ausencia de la señal infrarroja en elcaso de que los sensores de presencia comprendan infrarrojos. 18. 9. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones 6-8, caracterizado porque elmódulo de selección de características (6) está configurado pararealizar la selección del subconjunto de características medianteLDA (Linear Discriminant Analysis) a partir de las característicasextraídas de las secuencias de vídeo y de los sensores de presencia (3) . 19. 10. Método para representar la presencia deobjetos en información acústica binaural, según cualquiera de lasreivindicaciones anteriores 6-9, caracterizado porque el módulo de segmentación yclasificación del tipo de objetos presentes en la escena (8) estáconfigurado para realizar un reconocimiento de patrones, comprendiendo dicho reconocimiento, calcular la distancia entre elsubconjunto de características seleccionadas y cada patrónalmacenado en la base de datos del sistema, obteniéndose como tipode objeto detectado aquel cuyo patrón ofrezca una menor distanciacon el subconjunto de características.
