29 mai 2025
Découvrez comment la vision par ordinateur dans les opérations ferroviaires améliore la sécurité, la maintenance et l'efficacité grâce à la surveillance en temps réel et aux inspections automatisées.
Les chemins de fer sont un élément essentiel des systèmes de transport terrestre. S'étendant sur plus d'un million de kilomètres de voies dans le monde, les réseaux ferroviaires relient les villes, les industries et les communautés sur de vastes distances. À mesure que ces systèmes se développent et que la demande augmente, assurer la sécurité et l'efficacité nécessite plus que de simples contrôles et surveillances manuels.
Les solutions de pointe deviennent de plus en plus essentielles. Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui traite du traitement des données visuelles, est utilisée pour rationaliser diverses opérations ferroviaires.
Les systèmes basés sur la vision utilisent des caméras et des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 pour donner aux opérateurs ferroviaires une connaissance en temps réel des opérations. Grâce à des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances, des modèles comme YOLO11 peuvent intervenir pour analyser les voies, les quais, les tunnels et l'intérieur des trains afin de détecter des objets, des personnes ou des dangers.
Prenons l'exemple d'une personne qui se tient trop près du bord du quai ou de débris qui apparaissent sur la voie. La vision par l'IA peut le détecter en temps réel et envoyer une alerte, ce qui permet aux équipes de la station de réagir rapidement et d'éviter que des risques potentiels ne se transforment en retards ou en accidents. Elle aide également le personnel en surveillant les zones difficiles à surveiller en permanence.
À mesure que l'adoption de l'IA et de la vision par ordinateur se développe, de plus en plus de villes commencent à utiliser la Vision AI pour rendre les opérations ferroviaires plus sûres et plus efficaces. Dans cet article, nous allons explorer comment la Vision AI dans les flux de travail du transport ferroviaire est appliquée dans le monde entier. Commençons !
Les réseaux ferroviaires impliquent de nombreuses pièces mobiles qui doivent être surveillées en temps réel. Ce qui était traditionnellement fait par le personnel de la gare peut maintenant être automatisé grâce à l'IA. Les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11 peuvent aider les opérateurs de gare à surveiller de plus près les fonctions ferroviaires et à réagir rapidement en cas de problème.
En particulier, les tâches de vision par ordinateur désignent les fonctions spécifiques pour lesquelles ces modèles peuvent être entraînés en utilisant l'entrée visuelle des caméras. Voici quelques tâches clés qui peuvent être utilisées pour surveiller les opérations ferroviaires :
Segmentation d'instance : Elle se concentre sur la classification de chaque pixel d'une image en catégories prédéfinies. Dans la surveillance de l'infrastructure ferroviaire, elle peut être utilisée pour évaluer l'état des voies, des quais et d'autres surfaces en identifiant des éléments tels que les fissures, la corrosion ou l'usure.
Bien que la surveillance basée sur la vision soit généralement associée à la sécurité et à la surveillance, les systèmes ferroviaires utilisent la Vision IA pour bien plus que de simples tâches de sécurité de base. Elle joue également un rôle dans l'amélioration des opérations, le renforcement de la sécurité et le soutien de la gestion globale du système sur l'ensemble du réseau.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de l'IA de vision dans les transports publics est sa capacité à fonctionner en temps réel, offrant au personnel des gares des informations utiles et opportunes pour anticiper les problèmes potentiels.
Examinons quelques exemples concrets de la manière dont la vision par ordinateur aide les chemins de fer à fonctionner avec plus de précision et de contrôle.
Alors que le trafic ferroviaire continue de croître en Europe, le besoin d'une surveillance fiable des infrastructures est devenu crucial. Les voies doivent être régulièrement inspectées pour détecter l'usure, les dommages et le désalignement afin de faciliter des opérations sûres et fluides. Cela implique de vérifier des milliers de kilomètres de rails pour détecter les premiers signes de défauts avant qu'ils n'entraînent des perturbations ou des accidents coûteux. La Vision AI offre un moyen efficace d'automatiser et d'améliorer ce processus d'inspection.
Par exemple, aux Pays-Bas, où le réseau ferroviaire s'étend sur des milliers de kilomètres, la surveillance et l'entretien constants des voies sont une tâche énorme. Bien que les inspections manuelles soient toujours importantes, elles peuvent être lentes, nécessiter beaucoup de main-d'œuvre et souvent perturber le service. Pour résoudre ce problème, un système de vision par ordinateur a été introduit pour inspecter l'état des voies ferrées en temps réel.
Des caméras montées sur des trains en mouvement capturent un flux continu d'images haute résolution. Ces visuels sont ensuite analysés par des modèles de Vision IA entraînés pour détecter les défauts d'alignement des voies, les composants usés ou endommagés et les pièces manquantes.
Grâce à une surveillance continue et automatisée, les inspections sont non seulement plus rapides, mais aussi plus précises. Les équipes de maintenance peuvent hiérarchiser les zones qui nécessitent le plus d'attention, réduisant ainsi les contrôles inutiles. Par conséquent, les opérateurs ont pu réduire les risques opérationnels, réduire les retards et améliorer la sécurité globale, sans interrompre le service quotidien.
Dans les projets ferroviaires de grande envergure, le maintien de la sécurité sur site est l'un des défis les plus persistants. Cela s'est avéré particulièrement vrai lors de la construction du réseau ferroviaire urbain de Wuhan en Chine, où les chantiers actifs et les conditions changeantes nécessitaient une surveillance constante.
Traditionnellement, les contrôles de sécurité reposaient sur l'observation manuelle, ce qui signifiait souvent que les risques n'étaient identifiés qu'après qu'un incident s'était produit. Pour améliorer les temps de réponse et réduire les risques, les chercheurs ont introduit un système de surveillance de la sécurité en temps réel alimenté par la vision par ordinateur.
Plus de 240 caméras haute définition ont été installées sur les chantiers de construction afin d'enregistrer l'activité en continu. Les séquences vidéo ont été traitées sur place à l'aide de modèles d'IA capables de détecter non seulement quand des personnes pénétraient dans des zones dangereuses, mais aussi si l'équipement à proximité était à l'arrêt ou en mouvement, un facteur important dans l'évaluation des risques en temps réel. Lorsqu'un comportement dangereux était détecté, le système pouvait envoyer des alertes immédiates aux superviseurs du site.
Outre l'amélioration de la maintenance et des inspections de sécurité, la vision par ordinateur est également utilisée pour surveiller en temps réel les voies ferrées afin de détecter les intrusions. Il s'agit d'une préoccupation sérieuse, avec 995 décès liés au chemin de fer signalés aux États-Unis en 2023 seulement. Bon nombre de ces incidents impliquaient un accès non autorisé aux voies, un domaine où les méthodes de surveillance traditionnelles sont souvent limitées.
Pour résoudre ce problème, les compagnies ferroviaires aux États-Unis commencent à adopter des solutions de vision par ordinateur. Ces systèmes utilisent des flux vidéo en direct, analysés par des modèles d'IA, pour détecter des événements tels que les intrusions, les obstructions des voies et les violations potentielles de la signalisation. En identifiant ces problèmes dès qu'ils surviennent, le système aide les équipes à réagir rapidement, avant que le service ne soit interrompu ou que la sécurité ne soit compromise.
Contrairement aux inspections manuelles, qui ont lieu à intervalles fixes, les systèmes de vision par ordinateur assurent une surveillance continue et en temps réel sur l'ensemble du réseau. Lorsqu'une menace est détectée, des alertes sont immédiatement envoyées aux opérateurs, ce qui permet des interventions rapides et ciblées. Cela se traduit par une meilleure connaissance de la situation, une intervention plus rapide et moins de retards causés par des incidents évitables.
Chaque jour, des millions de repas sont préparés et servis dans les trains et les gares, où l'hygiène est une priorité absolue. En Inde, l'Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC) gère l'un des plus grands réseaux de restauration ferroviaire au monde.
Jusqu'à récemment, les contrôles d'hygiène étaient effectués manuellement, ce qui rendait difficile la surveillance constante de chaque cuisine. Pour rendre les choses plus efficaces et fiables, IRCTC a introduit un système de Vision IA qui surveille les pratiques de sécurité alimentaire en temps réel.
Le système se connecte aux caméras de surveillance existantes dans les cuisines et les zones de préparation des aliments. Il utilise des modèles d'IA entraînés pour repérer les problèmes d'hygiène courants, comme le personnel qui ne se lave pas les mains, l'absence de gants ou de filets à cheveux, ou les postes de travail sales.
Depuis son déploiement, le système a contribué à améliorer les normes d'hygiène et a permis au personnel de mieux maîtriser la sécurité alimentaire, tout en consacrant plus de temps à la préparation des repas et moins à la vérification des procédures.
La vision par ordinateur offre une gamme d'avantages en ce qui concerne l'amélioration de la sécurité, de la maintenance et des opérations quotidiennes dans les systèmes ferroviaires. Voici quelques-uns des principaux avantages :
Malgré les nombreux avantages que la Vision IA apporte au transport ferroviaire, le déploiement et la maintenance de ces systèmes posent encore des problèmes. Voici quelques inconvénients à prendre en compte :
À mesure que les réseaux ferroviaires se développent, la demande de systèmes en temps réel fournissant des informations fiables augmente. Les systèmes de vision par ordinateur utilisent la détection d'objets, les contrôles structurels et les alertes en temps réel pour aider les opérateurs à réagir rapidement et avec précision aux problèmes.
Les outils d'IA améliorent les opérations quotidiennes et réduisent également les coûts de maintenance à long terme et les risques pour la sécurité. Au fur et à mesure que ces outils s'améliorent, l'IA est appelée à jouer un rôle important en rendant les systèmes ferroviaires plus efficaces, plus réactifs et plus sûrs.
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