La caméra Blaxtair, qui aide à sécuriser le chantier Eole en Île-de-France, est une application de la technologie de reconnaissance visuelle basée sur l’intelligence artificielle, également mise à profit dans la gestion des flux de transports.

©Blaxtair

Trop souvent, le conducteur d’un engin de chantier débranche le système de sécurité en marche arrière, agacé par la sonnerie intempestive du radar de recul qui ne fait pas de différence de nature entre les obstacles. Un geste à proscrire quand on connaît cette inquiétante statistique américaine : un chariot élévateur a une chance sur deux de heurter une personne en dix années de fonctionnement.

Franck Gayraud, qui rapporte ces éléments(1), est le promoteur d’une « caméra intelligente » destinée à sécuriser les engins de chantier plus efficacement que les radars de recul. La caméra Blaxtair fabriquée par la société Arcure s’appuie sur l’intelligence artificielle pour apprendre à reconnaître les différentes formes et les types de mouvements qui se produisent dans le dos d’un engin. En signalant de cette façon au conducteur une présence humaine.

Cette caméra équipe les véhicules du chantier exigu de la gare de la « cathédrale du CNIT » à La Défense, dans l’ouest de Paris, sur le chantier de l’extension de la ligne E du RER, Eole. Précieuse en matière de sécurité, la reconnaissance d’images à l’aide des algorithmes trouve des applications dans de très nombreux domaines.

Actemium Paris Transport (VINCI Energies) met à la disposition de ses clients industriels cette technologie en continuelle évolution. Au nombre des cas d’usage portés par Actemium, François de Vecchi, responsable d’affaires, cite la surveillance des tunnels routiers dans lesquels la caméra intelligente va détecter et catégoriser les incidents.

Actemium réalise ce type de comptage en temps réel à partir de la vidéo en s’appuyant sur les travaux de plateformes très impliquées dans la reconnaissance d’images comme Google ou Facebook.

Plusieurs villes l’utilisent pour recueillir des données sur l’usage de leurs infrastructures. En détectant et classifiant les véhicules, puis en les dénombrant, les gestionnaires peuvent visualiser les pics de charge et décider des aménagements à effectuer.

Des images lues par l’IA

Installées au bord des routes ou en surplomb, les caméras envoient des images qui vont être « lues » par l’intelligence artificielle. Celle-ci va pouvoir nommer les types de véhicules, distinguer les motos, les voitures et les camions – voire les piétons et les animaux –, avant de remonter ces informations sous forme de données exploitables par un logiciel de gestion des flux de circulation.

Actemium réalise ce type de comptage en temps réel à partir de la vidéo en s’appuyant sur les travaux de plateformes très impliquées dans la reconnaissance d’images comme Google ou Facebook. « On vient s’interfacer sur des systèmes de traitement vidéo en exploitant les dernières technologies, comme les réseaux de neurones utilisés dans le machine learning », précise François de Vecchi.

(1) https://www.lesechos.fr/pme-regions/actualite-des-marches-publics/eole-un-chantier-sous-surveillance-825348

10/10/2019

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