Applications de la vision par ordinateur dans les opérations ferroviaires

Détection d'objets dans les systèmes ferroviaires pour les tâches de maintenance

Face à la croissance continue du trafic ferroviaire en Europe, la nécessité d'une surveillance fiable des infrastructures est devenue cruciale. Les voies doivent être régulièrement inspectées pour détecter toute trace d'usure, de dommages et de désalignement afin de garantir la sécurité et la fluidité des opérations. Cela implique de vérifier des milliers de kilomètres de voies ferrées afin de détecter les premiers signes de défauts avant qu'ils n'entraînent des perturbations ou des accidents coûteux. Vision AI offre un moyen efficace d'automatiser et d'optimiser ce processus d'inspection.

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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 colossale. Si les inspections manuelles restent importantes, elles peuvent être lentes, laborieuses et perturber le service. Pour y remédier, un système de vision par ordinateur a été mis en place pour inspecter l'état des voies en temps réel.

Des caméras installées sur des trains en mouvement capturent un flux continu d'images haute résolution. Ces images sont ensuite analysées par des modèles d'IA Vision entraînés à 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 prioriser les zones nécessitant une attention particulière, réduisant ainsi les contrôles inutiles. Ainsi, les opérateurs ont pu réduire les risques opérationnels, limiter les retards et améliorer la sécurité globale, sans interrompre le service quotidien.

Des opérations plus sûres grâce à l'IA dans les infrastructures ferroviaires

Dans les projets ferroviaires de grande envergure, le maintien de la sécurité sur site constitue 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 une observation manuelle, ce qui signifiait souvent que les risques n'étaient identifiés qu'après un incident. Pour améliorer les délais de réponse et réduire les risques, les chercheurs ont mis en place 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 chantiers pour enregistrer l'activité en continu. Les images vidéo ont été traitées sur place grâce à des modèles d'IA capables de détecter non seulement l'entrée de personnes dans des zones dangereuses, mais aussi l'immobilisation ou le mouvement des équipements à proximité, un facteur important pour évaluer les risques en temps réel. En cas de comportement dangereux, le système pouvait immédiatement alerter les responsables du chantier.

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Un aperçu de la surveillance ferroviaire à l'aide de Vision AI

Outre l'amélioration de la maintenance et des inspections 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'une préoccupation majeure : 995 décès liés aux voies ferrées ont été signalés aux États-Unis rien qu'en 2023. Nombre de ces incidents impliquaient des accès non autorisés aux voies, un domaine où les méthodes de surveillance traditionnelles sont souvent limitées.

Pour y remédier, les compagnies ferroviaires américaines 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 de voie et les violations potentielles de signalisation. En identifiant ces problèmes dès leur apparition, le système permet aux équipes d'intervenir rapidement, avant que le service ne soit perturbé ou que la sécurité ne soit compromise.

Contrairement aux inspections manuelles, effectuées à intervalles réguliers, les systèmes de vision par ordinateur assurent une surveillance continue et en temps réel du réseau. Lorsqu'une menace est détectée, des alertes sont immédiatement envoyées aux opérateurs, permettant des réponses rapides et ciblées. Cela permet une meilleure connaissance de la situation, des interventions plus rapides et une réduction des retards dus à des incidents évitables.

Surveillance de la sécurité alimentaire avec Vision AI

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 continue de chaque cuisine. Pour optimiser l'efficacité et la fiabilité, l'IRCTC a mis en place un système d'IA Vision qui surveille en temps réel les pratiques de sécurité alimentaire .

Le système se connecte aux caméras de vidéosurveillance installées dans les cuisines et les zones de préparation des aliments. Il utilise des modèles d'IA entraînés à détecter les problèmes d'hygiène courants, comme le fait que le personnel ne se lave pas les mains, qu'il manque des gants ou des charlottes, ou que les postes de travail soient sales.

Depuis son lancement, le système a contribué à améliorer les normes d’hygiène et a permis au personnel de rester plus facilement au courant de la sécurité alimentaire , tout en passant plus de temps à se concentrer sur la préparation des repas, et pas seulement sur la vérification des procédures.