L'Intelligence Artificielle pour la détection de personnes dans les rames de train

Dans la série d'articles étiquetés "R&D" nous vous proposons de découvrir un peu plus en détails les projets de recherche que nous développons chez Altametris. Dans cet article, découvrez le projet de recherche autour de la détection automatique de personnes dans les rames de train grâce à l'Intelligence Artificielle.

L'enjeu autour de la détection automatique de personnes dans les rames de train

En fin de service, les équipes de SNCF Transilien sont tenues de visiter chaque rame en gare avant qu’elles ne soient envoyées vers le dépôt ou la zone de garage.

Ces visites sont longues et pénibles pour les agents qui les réalisent, et les organiser requiert d’y affecter de nombreuses ressources humaines, pour une valeur ajoutée à l’exploitation qui n’est finalement pas encore bien garantie.

Ces visites sont pourtant nécessaires car elles ont pour objectif de vérifier qu’aucun voyageur conscient ou non ne soit resté à bord d’un train n’effectuant plus de marche commerciale avec retour à vide ou stationnement à quai, et ne se retrouve ainsi conduit accidentellement vers un établissement industriel de maintenance ou de service.

L'objectif d'Altametris

SNCF Transilien et Altametris se sont associés dans le but de développer et déployer un système d'analyse d'images capable de détecter automatiquement la présence de voyageurs dans une rame transilienne.

Les techniques, technologies et méthodes déployées

Ce système repose sur des algorithmes d’intelligence artificielle et plus précisément sur des algorithmes de

Le domaine de la Computer Vision regroupe de multiples techniques issues de divers champs d’ingénierie et d’informatique. Les différentes méthodes ont pour but de reproduire la vision humaine afin de comprendre le contenu des images.

Dans le cadre de cette solution, nous avons utilisé la détection d’objets qui est une technique d’apprentissage profonde permettant de détecter la présence d’une instance (reconnaissance d’un objet) ou d’une classe d’objets dans une image numérique ou dans un flux vidéo.

Les résultats et perspectives de développement 

Lors de cette phase de R&D, nous avons conçu un système constitué d’un boitier serveur connecté directement au flux des données de la rame, qui traite ce flux à la demande. Une fois la présence d’une personne détectée dans la rame, celle-ci est trackée tout au long du scan et une notification de sa présence et de sa localisation est envoyée à l’agent de conduite de la rame.

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