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 au cœur des systèmes de transport terrestre. Avec 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, il ne suffit pas de procéder à des vérifications et à des contrôles manuels pour garantir la sécurité et l'efficacité.
Les solutions de pointe deviennent de plus en plus indispensables. Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui traite les données visuelles, est utilisée pour rationaliser diverses opérations ferroviaires.
Les systèmes de vision utilisent des caméras et des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 pour permettre aux opérateurs ferroviaires d'avoir une vision 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 analyser les voies, les quais, les tunnels et l'intérieur des trains pour détecter des objets, des personnes ou des dangers.
Prenons l'exemple d'une personne qui se tient trop près du bord du quai ou d'un débris qui apparaît sur la voie. L'IA Vision peut le détecter en temps réel et envoyer une alerte, ce qui permet aux équipes de la gare 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 à tout moment.
Alors que l'adoption de l'IA et de la vision par ordinateur se développe, de plus en plus de villes commencent à utiliser l'IA de vision pour rendre les opérations ferroviaires plus sûres et plus efficaces. Dans cet article, nous allons voir comment l'IA de vision est appliquée aux flux de travail du transport ferroviaire dans le monde entier. C'est parti !
Les réseaux ferroviaires comportent de nombreuses pièces mobiles qui doivent être surveillées en temps réel. Ce qui était traditionnellement fait par le personnel des gares peut désormais être automatisé grâce à l'IA. Des modèles de vision par ordinateur tels que 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 font référence aux fonctions spécifiques que ces modèles peuvent être entraînés à exécuter en utilisant les données visuelles provenant de caméras. Voici quelques tâches clés qui peuvent être utilisées pour surveiller les opérations ferroviaires :
Segmentation des instances : Elle consiste à classer chaque pixel d'une image dans des catégories prédéfinies. Dans le cadre de la surveillance des infrastructures ferroviaires, elle peut être utilisée pour évaluer l'état des voies, des plates-formes et d'autres surfaces en identifiant des caractéristiques telles que les fissures, la corrosion ou l'usure.
Alors que la surveillance basée sur la vision est généralement associée à la sécurité et à la surveillance, les systèmes ferroviaires utilisent Vision AI pour bien plus que des tâches de sécurité de base. Elle joue également un rôle dans l'amélioration des opérations et de la sécurité, ainsi que dans la gestion globale du système sur l'ensemble du réseau.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de Vision AI dans les transports publics est sa capacité à travailler en temps réel, ce qui permet au personnel des stations de disposer d'informations opportunes et utiles 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 une précision et un contrôle accrus.
Alors que le trafic ferroviaire continue de croître en Europe, la nécessité d'une surveillance fiable de l'infrastructure est devenue cruciale. Les voies doivent être régulièrement inspectées pour détecter l'usure, les dommages et les défauts d'alignement afin de garantir la sécurité et la fluidité des opérations. Il s'agit 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. L'IA Vision offre un moyen efficace d'automatiser et d'améliorer ce processus d'inspection.
Aux Pays-Bas, par exemple, où le réseau ferroviaire s'étend sur des milliers de kilomètres, la surveillance et l'entretien constants des voies constituent une tâche énorme. Si les inspections manuelles restent 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 mis en place pour inspecter l'état des voies ferrées en temps réel.
Les caméras montées sur les trains en mouvement capturent un flux continu d'images haute résolution. Ces images sont ensuite analysées par des modèles d'intelligence artificielle formés 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 donner la priorité aux zones qui nécessitent le plus d'attention, réduisant ainsi les vérifications inutiles. En conséquence, les opérateurs ont pu réduire les risques opérationnels, les retards et améliorer la sécurité générale, sans interrompre le service quotidien.
Dans les projets ferroviaires de grande envergure, le maintien de la sécurité sur le site est l'un des défis les plus persistants. Cela a été particulièrement vrai lors de la construction du réseau ferroviaire urbain de Wuhan en Chine, où les chantiers actifs et les conditions changeantes ont nécessité 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 se soit produit. Afin d'améliorer les temps de réponse et de réduire les risques, les chercheurs ont introduit un système de surveillance de la sécurité en temps réel basé sur la vision par ordinateur.
Plus de 240 caméras haute définition ont été installées sur les sites de construction pour enregistrer les activités en continu. Les séquences vidéo ont été traitées sur place à l'aide de modèles d'intelligence artificielle capables de détecter non seulement lorsque des personnes pénètrent dans des zones dangereuses, mais aussi si l'équipement à proximité est immobile 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 des inspections de maintenance et de sécurité, la vision par ordinateur est également utilisée pour surveiller les voies ferrées en temps réel afin de détecter les intrusions. Il s'agit d'un problème grave, puisque 995 accidents mortels liés aux chemins de fer ont été signalés aux États-Unis pour la seule année 2023. Bon nombre de ces incidents impliquent un accès non autorisé aux voies, un domaine dans lequel les méthodes de surveillance traditionnelles sont souvent limitées.
Pour y remédier, les chemins de fer américains commencent à adopter des solutions de vision par ordinateur. Ces systèmes utilisent des flux vidéo en direct, analysés par des modèles d'intelligence artificielle, pour détecter des événements tels que les intrusions, les obstructions sur les voies et les violations potentielles des signaux. En identifiant ces problèmes au moment où ils se produisent, le système aide les équipes à réagir rapidement, avant que le service ne soit interrompu ou que la sécurité ne soit mise en péril.
Contrairement aux inspections manuelles, qui ont lieu à intervalles réguliers, les systèmes de vision par ordinateur permettent une surveillance continue et en temps réel du réseau. Lorsqu'une menace est détectée, des alertes sont immédiatement envoyées aux opérateurs, ce qui permet de réagir rapidement et de manière ciblée. Il en résulte une meilleure connaissance de la situation, une intervention plus rapide et une réduction des 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 permanente de chaque cuisine. Pour rendre les choses plus efficaces et plus fiables, l'IRCTC a introduit un système Vision AI qui garde un œil sur les pratiques de sécurité alimentaire en temps réel.
Le système se connecte aux caméras de télévision en circuit fermé installées dans les cuisines et les zones de préparation des aliments. Il utilise des modèles d'intelligence artificielle formés pour repérer les problèmes d'hygiène courants, comme le fait que le personnel ne se lave pas les mains, qu'il manque des gants ou des filets à cheveux, ou que les postes de travail ne sont pas propres.
Depuis sa mise en place, le système a contribué à améliorer les normes d'hygiène et a permis au personnel de rester au fait de la sécurité alimentaire, tout en consacrant plus de temps à la préparation des repas qu'à la vérification des procédures.
La vision par ordinateur offre une série d'avantages lorsqu'il s'agit d'améliorer la sécurité, la maintenance et les opérations quotidiennes dans les systèmes ferroviaires. Voici quelques-uns de ces avantages :
Malgré les nombreux avantages que Vision AI apporte au transport ferroviaire, le déploiement et la maintenance de ces systèmes posent encore des problèmes. Voici quelques inconvénients à prendre en compte :
Avec le développement des réseaux ferroviaires, 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 de sécurité. Au fur et à mesure que ces outils s'améliorent, l'IA est appelée à jouer un rôle important pour rendre les systèmes ferroviaires plus efficaces, plus réactifs et plus sûrs.
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