Brevet FR3057380A1 — publié le 20180413

« Procédé et système de détection d'une d'adhérence rail-roue réduite, et véhicule muni d'un tel système » La présente invention concerne un procédé de détection d'une adhérence du contact rail-roue réduite sur une voie ferrée. Elle concerne également un système mettant en oeuvre un tel procédé, et une voie ferrée équipée d'un tel système Le domaine de l'invention est le domaine des dispositifs de caractérisation de l'adhérence rail-roue d'une voie ferrée. Etat de la technique Le monde ferroviaire est confronté depuis l'origine à la variation de l'adhérence du contact rail-roue en fonction des saisons, de conditions particulières d'environnement. Il est important de pouvoir caractériser l'adhérence rail-roue car cette dernière impacte le comportement du véhicule ferroviaire et de son conducteur, et en particulier la distance de freinage dudit véhicule ferroviaire. Actuellement, il existe des dispositifs statiques permettant de vérifier manuellement la valeur de l'adhérence au niveau d'une zone, par exemple suite à des travaux de maintenance. Ces dispositifs sont inadaptés à la surveillance de l'adhérence le long d'une voie ferrée, sont chronophages et nécessitent une intervention humaine. Il n'existe actuellement aucun dispositif pour la caractérisation dynamique ou automatisée de l'adhérence du contact rail-roue d'une voie ferrée. Un but de la présente invention est de remédier à ces inconvénients. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé et un système de caractérisation dynamique ou automatique de l'adhérence du contact rail-roue, en particulier pour détecter des zones où ladite adhérence est réduite. Il est aussi un autre but de l'invention de proposer un procédé et un système de caractérisation de l'adhérence du contact rail-roue, moins 3057380 -2 chronophage, plus ergonomique et nécessitant peu, voire pas, d'intervention humaine. Encore un autre but de l'invention est de proposer un procédé et un système de caractérisation de l'adhérence du contact rail-roue pouvant être 5 utilisés avec le matériel ferroviaire roulant actuel avec peu de, voire aucune, modification dudit matériel. Exposé de l'invention 10 L'invention permet d'atteindre au moins l'un de ces buts par un procédé, en particulier dynamique ou statique, de détection d'une adhérence rail-roue réduite sur une voie ferrée, caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération des étapes suivantes : - acquisition d'au moins une image multispectrale, ou hyperspectrale, 15 dite image spectrale, d'au moins une file de rail de ladite voie ferrée, et - détection de la présence ou non d'un dépôt polluant sur ladite file de rail pouvant réduire ladite adhérence rail-roue, à partir de ladite au moins une image spectrale. 20 Ainsi, l'invention propose de réaliser une ou des images spectrales de la ou des file(s) de rail d'une voie ferrée et de détecter la présence ou non de dépôt pouvant réduire l'adhérence du contact rail-roue à partir de ladite image spectrale. Un tel procédé selon l'invention permet de réaliser une caractérisation 25 dynamique de l'adhérence du contact rail-roue d'une voie ferrée, en particulier pour détecter des zones d'adhérence réduites, et ce avec moins, voire pas, d'intervention humaine par rapport aux dispositifs et procédés de l'état de la technique. De plus, le procédé selon l'invention est moins chronophage, plus ergonomique que les dispositifs de caractérisation de 30 l'état de la technique. Par exemple, le procédé selon l'invention permet de caractériser l'adhérence du contact rail-roue sur la totalité d'une voie ferrée pendant une 3057380 -3 durée correspondant à la circulation d'un véhicule ferroviaire sur ladite voie ferrée, ce qui est impossible avec les dispositifs manuels actuels. De plus, le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre avec les matériels ferroviaires roulants existants avec peu de, voire aucune, 5 modification desdits matériels. Préférentiellement, la ou les images spectrales d'une, ou de chaque, file de rail peu(ven)t être acquise(s) en éclairant ladite file de rail, ou du moins la zone à imager de ladite file de rail, par une source lumineuse. 10 Dans ce cas, chaque image spectrale acquise est une image spectrale en réflectance de la file de rail. Préférentiellement, chaque file de rail peut être imagée par-dessus. Autrement dit, l'étape d'acquisition d'image(s) spectrale(s) réalise une ou 15 des images spectrale(s) du champignon de la file de rail par-dessus, et en particulier de la table de roulement de ladite file de rail. La ou les images spectrales peuvent être réalisée(s) par une ou plusieurs caméras multi ou hyperspetcrale(s), embarquées sur un véhicule 20 circulant sur la voie ferrée, pendant que le véhicule est en mouvement. Ainsi, la caractérisation de l'adhérence du contact rail-roue peut être réalisée de manière rapide, à la volée et dynamique. Alternativement ou en plus, la ou les images spectrales peuvent être réalisée(s) par une ou plusieurs caméras installées à demeure le long de la 25 voie ferrée. Cette version permet de surveiller l'adhérence du contact rail- roue de manière continue au niveau d'au moins une zone de la voie ferrée. Suivant un mode de réalisation, l'étape de détection de la présence ou non d'un dépôt polluant peut être réalisée par : 30 comparaison de l'image spectrale de la file de rail à au moins une image spectrale, dite de référence, d'une file de rail ne comportant pas de polluant et préalablement mémorisée ; ou 3057380 -4 - analyse des informations spectrales contenues dans ladite image spectrale. Par exemple, il est possible de prendre une image spectrale d'une file de rail, dite « propre », c'est-à-dire d'une file de rail ne comportant pas de 5 dépôt. Cette image spectrale peut être mémorisée comme image de référence. Partant de là, l'étape de détection de la présence ou non d'un dépôt peut comprendre une comparaison de l'image spectrale de la file de rail à l'image de la file de rail propre pour détecter si la file de rail comporte ou non un dépôt polluant pouvant réduire l'adhérence du contact rail roue. 10 Alternativement, la détection de la présence ou non d'un dépôt polluant peut être réalisée par analyse des informations spectrales contenues dans l'image spectrale prise, sachant que le spectre de la file de rail est différent de celui des dépôts polluants, tels que des feuilles mortes, de la mousse, etc., pouvant se trouver sur la file de rail. Autrement dit, les 15 signatures spectrales des différents produits et supports soumis à un éclairage donné sont propres à la scène analysée. Avantageusement, lorsqu'un dépôt polluant a été détecté sur la file de rail, l'étape de détection peut en outre comprendre une caractérisation dudit 20 dépôt polluant. La caractérisation peut par exemple comprendre une détermination de la nature du polluant, telle que par exemple des feuilles mortes, de la mousse, etc. Une telle caractérisation peut être réalisée par : 25 - comparaison de l'image spectrale de la file de rail à une ou plusieurs images de référence, en particulier formant une base d'images, et correspondant chacune à un dépôt polluant de nature différente, tel que des feuilles mortes, de la mousse, etc. ; ou 30 - analyse des informations spectrales contenues dans l'image spectrale, sachant que chaque dépôt polluant présente un spectre différent. 3057380 -5 Ainsi, il sera possible de caractériser plus précisément l'adhérence, ou la diminution de l'adhérence, sur une file de rail. La caractérisation d'un dépôt polluant peut fournir au moins une 5 donnée relative à la nature du dépôt polluant et/ou au moins une donnée relative à une valeur d'adhérence diminuée, préalablement mémorisée pour ledit dépôt polluant ou la classe dudit dépôt polluant. Plus généralement, pour au moins une image : 10 - la détection de la présence ou non d'un dépôt polluant, et - la caractérisation d'un dépôt polluant ; peu(ven)t être réalisée(s), en particulier lors d'une même étape, par classification supervisée, ou par classification non-supervisée. La classification non-supervisée met en oeuvre un algorithme ayant 15 subi un apprentissage non-supervisé, par exemple un algorithme de type K- mean ou un algorithme par analyse discriminante linéaire, à partir d'une base de données d'apprentissage. La classification supervisée met en oeuvre un algorithme obtenu par apprentissage supervisé. Dans ce cas, pour chaque classe, il est nécessaire 20 d'avoir un échantillon d'images, ou de caractéristiques spectrales, relatives à ladite classe et permettant d'entrainer le classifieur utilisé. Suivant une caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention peut comprendre plusieurs itérations des étapes d'acquisition et de détection 25 pour plusieurs emplacements le long de la voie ferrée, en particulier plusieurs emplacements consécutifs ou adjacents, ledit procédé comprenant en outre une étape de détermination de la longueur du dépôt à partir desdites images spectrales. En effet, il est possible de déterminer la longueur d'un dépôt polluant 30 en détectant la présence de ce dépôt polluant sur plusieurs images acquises en plusieurs emplacements adjacents, en fonction : 3057380 -6 - des positions du premier et du dernier de ces emplacements, déterminées par exemple par un module de géolocalisation de type GPS ; ou - de la vitesse de déplacement entre le premier et le dernier de 5 ces emplacements et de la durée séparant la prise d'image entre ces premier et dernier emplacements. De plus, pour une vitesse donnée d'un véhicule ferroviaire, l'étape d'acquisition peut être itérée à une fréquence telle que deux images 10 consécutives comportent au moins une zone de recouvrement. Ainsi, il est possible de déterminer une réponse spectrale d'une file de rail de manière continue le long de la voie ferrée. La zone de recouvrement entre deux images consécutives peut être utilisée pour détecter la position d'un objet d'intérêt sur chaque image, tel qu'une file de rail, et de 15 positionner correctement l'une des images par rapport à l'autre de manière précise. Lorsque les deux images sont correctement positionnées, il est possible par exemple de détecter la présence ou non d'un dépôt polluant sur l'une, l'autre ou les deux images spectrales. 20 Suivant une caractéristique particulièrement avantageuse, lorsque l'étape de détection signale la présence d'un dépôt polluant, le procédé selon l'invention peut en outre comprendre une étape de signalisation d'au moins une donnée relative à ladite détection vers au moins un véhicule ferroviaire circulant sur ladite voie ferrée, et/ou un site distant de ladite voie ferrée. 25 L'au moins une donnée peut être signalée sous la forme d'un message. L'au moins une donnée peut être signalée au travers d'un réseau de communication, en particulier sans fil, par exemple le réseau de téléphonie mobile. 30 L'au moins une donnée peut comprendre : - une valeur relative à l'adhérence réduite, - une donnée relative à la nature du dépôt, 3057380 -7 une consigne de conduite, telle qu'une valeur de vitesse maximale, etc. une position géographique de l'emplacement ou de la zone, dans ladite voie ferrée, concerné(e) par la diminution de l'adhérence 5 du contact rail-roue, une longueur de la zone d'adhérence réduite, - etc. Le véhicule ferroviaire vers lequel le message est émis peut être le véhicule ferroviaire servant à la prise d'image, appelé véhicule équipé. Ainsi, 10 il est possible d'adapter le comportement du véhicule équipé en temps réel et de manière dynamique, en fonction de l'adhérence du contact rail-roue, en particulier tout au long de la voie ferrée. Alternativement ou en plus, le message peut être émis vers au moins un véhicule circulant sur la voie ferrée, après le véhicule équipé. Ainsi, il est 15 possible d'avertir le(s) véhicule(s) suivant(s) de la diminution de l'adhérence du contact rail-roue pour qu'il(s) adapte(nt) son(leurs) comportement(s). L'au moins un message peut également être émis vers un site distant, pour par exemple déclencher une opération de maintenance en vue rétablir l'adhérence du contact rail-roue. 20 Pour au moins une, en particulier chaque, image spectrale, l'analyse de ladite image spectrale peut en outre comprendre l'une au moins des étapes suivantes : filtrage de bruits dans ladite image spectrale, en particulier par 25 application d'un algorithme de type analyse factorielle des correspondances (AFC), ou analyse en composantes principales (ACP), réduction de la taille de ladite image spectrale, en particulier par application d'un algorithme de type analyse factorielle des 30 correspondances (AFC), ou analyse en composantes principales (ACP) ou encore un algorithme de type « maximum noise fraction », 3057380 -8 segmentation spectrale, en particulier par une approche par Factorisation en matrices Non-Négatives (NMF), et segmentation spatiale, par exemple par une détection de contour. 5 En particulier, l'analyse d'au moins une, en particulier de chaque, image spectrale peut comprendre une étape préliminaire de réduction de la taille de l'image spectrale par une détection de contour visant à détecter les files de rail dans l'image spectrale. Lorsque les files de rail sont identifiées dans l'image spectrale, les 10 parties de l'image ne comportant pas les files de rail peuvent être éliminées. Autrement dit, seule la zone de l'image spectrale comportant les files de rail peut être conservée pour être analysée lors de l'étape de détection. 15 Suivant un autre aspect de l'invention, il est proposé un système de détection d'une zone d'adhérence rail-roue réduite sur une voie ferrée, caractérisé en ce qu'il comprend : - au moins une caméra multispectrale ou hyperspectrale, dite caméra spectrale, pour acquérir au moins une image spectrale d'au moins une 20 file de rail de ladite voie ferrée, et - au moins une unité d'analyse spectrale de ladite au moins une image hyperspectrale ; configurées pour mettre en oeuvre toutes les étapes du procédé selon l'invention. 25 Suivant un premier mode de réalisation, l'ensemble des composants du système peuvent être disposés au niveau d'un véhicule ferroviaire circulant sur la voie ferrée, appelé véhicule équipé. Suivant un mode de réalisation alternatif, la ou les, caméra(s) 30 peu(ven)t être fixée(s) à un véhicule ferroviaire et l'une au moins des unités d'analyse peut être disposée au niveau d'un site distant, appelé site central, en communication avec ledit véhicule, ou au moins avec la ou les caméra(s) 3057380 -9 spectrale(s) au travers d'un réseau de communication sans fil, tel que le réseau de téléphonie mobile (3G, 4G, etc.). Suivant une autre alternative, la ou les caméras peuvent être disposées de manière statique le long d'une voie ferrée, et en 5 communication filaire ou sans fil avec l'unité d'analyse, qui peut être disposée sur un site distant ou dans un véhicule ferroviaire circulant sur la voie ferrée. Suivant un mode de réalisation, le système selon l'invention peut 10 comprendre une unique caméra spectrale pour imager les deux files de rails de la voie ferrée. Suivant un autre mode de réalisation, le système selon l'invention peut comprendre une caméra spectrale pour chaque file de rail de la voie ferrée. 15 Préférentiellement, le système selon l'invention peut comprendre une ou plusieurs sources lumineuses pour éclairer la ou les files de rail de la voie ferrée, lors de l'acquisition de l'image spectrale par la ou les caméra(s) spectrale(s). 20 Chaque source lumineuse peut être une source lumineuse, par exemple à base de LEDs, laser, etc. Suivant encore un autre aspect de l'invention, il est proposé un 25 véhicule ferroviaire, tel qu'une locomotive, un boggie, un train, un tram, équipé d'un système selon l'invention, ou de moyens agencés pour mettre en oeuvre toutes les étapes du procédé selon l'invention. Le système peut être disposé à l'avant dudit véhicule, dans le sens de circulation dudit véhicule, pour évaluer l'adhérence rail-roue sur une voie 30 ferrée. Alternativement, ou en plus, le système peut être disposé à l'arrière dudit véhicule, dans le sens de circulation dudit véhicule, pour évaluer l'influence du passage dudit véhicule sur l'état de surface de la (ou des) file(s) de rail, et donc sur l'adhérence. 3057380 - 10 - Ainsi, le véhicule ferroviaire peut être équipé : d'un système selon l'invention placé à l'avant dudit véhicule, dans le sens de circulation, pour caractériser l'adhérence rail-roue avant le passage dudit véhicule, et/ou 5 d'un système selon l'invention placé à l'arrière dudit véhicule, dans le sens de circulation, pour caractériser l'influence du passage dudit véhicule sur l'adhérence rail-roue, après le passage dudit véhicule. 10 Description des figures et modes de réalisation D'autres avantages et caractéristiques apparaîtront à l'examen de la description détaillée d'exemples de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : 15 - la FIGURE 1 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un procédé selon l'invention ; et - les FIGURES 2a et 2b sont des représentations schématiques d'un exemple de réalisation non limitatif d'un système selon l'invention ; et 20 - la FIGURE 3 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un véhicule ferroviaire selon l'invention. Il est bien entendu que les modes de réalisation qui seront décrits par la suite ne sont nullement limitatifs. On pourra notamment imaginer des 25 variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites, par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à de l'état de la technique antérieur. Cette sélection comprend au moins une caractéristique 30 de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels, si cette partie est uniquement suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieur. 3057380 Sur les figures, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence. 5 La FIGURE 1 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif du procédé selon l'invention. Le procédé 100 de la FIGURE 1 comprend une étape 102 d'acquisition d'une image multispectrale ou hyperspectrale, dite image spectrale, de chaque file de rail d'une voie ferrée par une ou plusieurs caméras 10 multispectrale(s) ou hyperspectrale(s), dite(s) caméra(s) spectrale(s). En particulier, lors de cette étape 102, la ou les caméras spectrales réalisent une image spectrale de la table de roulement de chaque file de rail, par-dessus, en un emplacement le long de la voie ferrée. 15 L'étape 102 est suivie d'une étape 104 de traitement préliminaire pour traiter chaque image spectrale de chaque file de rail. Cette étape 104 peut comprendre, pour chaque image, une combinaison quelconque des opérations suivantes : une opération 1041 de filtrage de bruits dans ladite image 20 spectrale par analyse factorielle des correspondances (AFC), ou analyse en composantes principales (ACP), une opération 1042 de réduction de la taille de ladite image spectrale, par analyse factorielle des correspondances (AFC) ou analyse en composantes principales (ACP) ou encore par 25 « maximum noise fraction », une opération 1043 de segmentation spectrale, par Factorisation en matrices Non-Négatives (NMF), et une opération 1044 de segmentation spatiale, par détection de contour. 30 En particulier, dans l'exemple décrit sur la FIGURE 1, l'étape 104 fournit une image spectrale comprenant uniquement les files de rail. Autrement dit, les autres parties de l'image ne correspondant pas aux files de rail sont éliminées, par exemple par détection de contour. 3057380 - 12 - L'étape 104 est ensuite suivie d'une étape 106 de détection d'un dépôt polluant sur les files de rail et de caractérisation du dépôt polluant, en particulier de la nature du dépôt polluant. 5 Dans l'exemple décrit sur la FIGURE 1, la détection de présence et la caractérisation sont réalisées lors d'une même étape par classification de l'image fournie par l'étape 104 dans une ou plusieurs classes prédéterminées comprenant : une classe « rail propre » correspondant à une portion de deux 10 files de rail qui ne comporte pas de dépôt polluant, et une classe pour chaque type de dépôt polluant que l'on souhaite détecter, telle qu'une classe « feuille d'arbre », une classe « mousse », une classe « gel ou neige », etc. Cette classification peut être une classification supervisée, ou non-15 supervisée. Les notions de classification supervisée et de classification non- supervisée sont bien connues dans la littérature et ne seront par détaillées ici, pour éviter d'alourdir la demande. L'étape 106 peut fournir une donnée binaire de type « présence 20 dépôt » ou « absence dépôt ». Alternativement, l'étape 106 peut fournir au moins une donnée relative à : - la nature du dépôt, - une valeur d'adhérence réduite, et/ou 25 - une consigne de conduite, telle que par exemple une vitesse maximale autorisée, etc. ; lorsqu'un dépôt est présent sur l'une et/ou l'autre des deux files de rail. Lorsque l'étape 106 classifie l'image spectrale dans la classe rail propre » alors l'image peut être supprimée ou conservée pour constituer un 30 historique. Lorsque l'étape 106 classifie l'image spectrale dans une classe signalant un dépôt polluant alors, le résultat de l'étape 106 peut être 3057380 - 13 - mémorisé avec une donnée de géolocalisation de l'emplacement où l'image spectrale a été prise le long de la voie ferrée, lors d'une étape 108. Une étape 110 peut émettre un message signalant une adhérence réduite, vers un conducteur du véhicule ferroviaire réalisant l'acquisition des 5 images spectrale, et/ou vers un ou plusieurs véhicules suivants circulant sur la voie ferrée, pour le(s) prévenir de la réduction de l'adhérence rail-roue. Le message peut comprendre : des données de localisation géographique de l'emplacement de prise d'image, fournies par un module de géolocalisation de 10 type GPS ; la nature du dépôt et/ou une grandeur relative à l'adhérence réduite préalablement mémorisée en association avec la nature du dépôt détecté. Le message peut être émis directement, ou par l'intermédiaire d'un 15 site central distant de la voie ferrée. Le message peut être émis au travers d'un réseau de communication sans fil, tel que le réseau de téléphonie mobile. Les étapes 102 à 108 sont réitérées pour une multitude 20 d'emplacements le long de la voie ferrée, et en particulier des emplacements qui sont consécutifs ou adjacents. Lorsqu'un même dépôt polluant est présent au niveau de plusieurs emplacements consécutifs de la voie ferrée, alors une étape 112 peut déterminer la longueur du dépôt en fonction des données de géolocalisation 25 du premier et du dernier desdits plusieurs emplacements. Cette information peut être communiquée vers le ou les véhicules ferroviaires, ou vers un site distant, tel que décrit plus haut en référence à l'étape 110. 30 Les FIGURE 2a et 2b sont des représentations schématiques d'un exemple de réalisation non limitatif d'un système selon l'invention. 3057380 - 14 - Sur la FIGURE 2a, le système 200 est représenté selon la direction définie par une file de rail et sur la FIGURE 2b le système est représenté selon une direction perpendiculaire aux files de rail. Le système 200, représenté sur les FIGURES 2a et 2b, comprend pour 5 une file de rail 202, une caméra 204 multispectrale ou hyperspectrale, positionnée au-dessus de la file de rail 202, et dirigée de sorte à imager la table de roulement de la file de rail 202. Le système 200 comprend en outre un ensemble de six lampes 206 éclairant la table de roulement de la file de rail 202. Les lampes 206 sont 10 disposées de sorte que trois lampes 206 sont positionnées, alignées, d'un côté de la zone imagée par la caméra 204 et trois autres lampes 206 sont positionnées, alignées, de l'autre côté de la zone imagée par la caméra 204. Le système 200 comprend en outre une unité de traitement 208 reliée à la caméra 204 pour recevoir les images spectrales acquises par la caméra 15 204 et les traiter en vue de fournir au moins une donnée relative à la présence ou non d'un dépôt polluant pouvant dégrader l'adhérence rail-roue. En particulier, l'unité de traitement 208 est agencée pour réaliser les étapes 104-112 du procédé 100 de la FIGURE 1. Le système 200 comprend en outre, de manière optionnelle : 20 un module GPS 210 pour fournir des données de localisation de chaque emplacement de prise d'image le long de la voie ferrée ; un module de communication 210 avec un site distant, ou avec un ou plusieurs véhicules ferroviaires, pour transmettre vers ledit site ou lesdits véhicules ferroviaires, des données suite à la 25 détection d'un dépôt polluant sur la file de rail 202, au travers d'un réseau de communication sans fil ; et/ou un moyen de mémorisation 214. Dans l'exemple représenté sur les FIGURES 2a et 2b, l'unité de 30 traitement 208 est représentée à proximité de la caméra 204. Alternativement, l'unité de traitement 208 peut être disposée sur un site distant de la caméra 204 et en communication avec la caméra au travers d'un réseau de communication sans fil. 3057380 - 15 - Tel que représenté sur les FIGURES 2a et 2b, une caméra 204 et une unité de traitement 208 sont utilisées pour chaque file de rail de la voie ferrée. Bien entendu, il est possible d'utiliser une unique caméra, et/ou une unique unité de traitement, commune(s) aux deux files de rail d'une voie 5 ferrée. Préférentiellement, la caméra et les lampes 206 peuvent être disposées sur un véhicule ferroviaire, en particulier en partie avant dudit véhicule, à l'aide de poutres 216. 10 La FIGURE 3 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un véhicule ferroviaire selon l'invention. Le véhicule ferroviaire 300 est en circulation sur une voie ferrée 302. Le sens de circulation est donné par la flèche 304. 15 Le véhicule est muni d'un ou de deux systèmes selon l'invention, tel que par exemple le système 200 des FIGURES 2a et 2b pour chaque file de rail de la voie ferrée. Chaque système est disposé en partie avant du véhicule ferroviaire 300, et en particulier devant les roues avant dudit véhicule 300, à l'aide des 20 poutres 216. Une ou plusieurs nappes de protection 306, en particulier en caoutchouc, peuvent être disposées devant et/ou derrière l'ensemble formé par la caméra 204 et les lampes 206 pour les protéger contre les projections. 25 L'unité de traitement 208 ainsi que les modules 210-214 sont disposés à l'intérieur du véhicule 300. Le véhicule ferroviaire 300 peut être un train ou une locomotive. 30 Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux exemples détaillés ci- dessus. REVENDICATIONS1. Procédé (100) de détection d'une adhérence rail-roue réduite sur une voie ferrée (302), caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération des étapes suivantes : - acquisition (102) d'au moins une image multispectrale, ou hyperspectrale, dite image spectrale, d'au moins une file de rail (202) de ladite voie ferrée (302), - détection (106) de la présence ou non d'un dépôt polluant sur ladite file de rail (202) pouvant réduire ladite adhérence rail- roue, à partir de ladite au moins une image spectrale. 2. Procédé (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de détection (106) de la présence ou non d'un dépôt polluant peut être réalisée par : - comparaison de l'image spectrale de la file de rail (202) à au moins une image spectrale, dite de référence, d'une file de rail ne comportant pas de polluant et préalablement mémorisée ; ou - analyse des informations spectrales contenues dans ladite image spectrale. 3. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, lorsqu'un dépôt polluant a été détecté sur la file de rail (202), l'étape de détection (106) comprend en outre une caractérisation dudit dépôt polluant par : comparaison de l'image spectrale de la file de rail (202) à une ou plusieurs images de référence correspondant chacune à un dépôt polluant de nature différente ; ou analyse des informations spectrales contenues dans ladite image spectrale. 4. Procédé (100) selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que, pour au moins une image spectrale : - la détection de la présence ou non d'un dépôt polluant, et 3057380 -17- - la caractérisation d'un dépôt polluant peu(ven)t être réalisée(s), en particulier lors d'une même étape, par classification supervisée, ou non supervisée. 5 5. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend plusieurs itérations des étapes d'acquisition et de détection pour plusieurs emplacements le long de la voie ferrée (302), en particulier consécutifs ou adjacents, ledit procédé (100) comprenant en outre une étape (112) de détermination de la longueur du dépôt à partir 10 desdites images spectrales. 6. Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que, pour une vitesse donnée d'un véhicule ferroviaire (300), l'étape d'acquisition (102) est itérée à une fréquence telle que deux images consécutives 15 comportent au moins une zone de recouvrement. 7. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, lorsque l'étape de détection (106) signale la présence d'un dépôt polluant, ledit procédé (100) comprend en outre une étape de 20 signalisation (110) d'une donnée relative à ladite détection vers au moins un véhicule ferroviaire circulant sur ladite voie ferrée (302), et/ou un site distant de ladite voie ferrée (302). 8. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, 25 caractérisé en ce que, pour au moins une image spectrale, l'analyse de ladite image spectrale comprend l'une au moins des étapes suivantes : - filtrage (1041) de bruits dans ladite image spectrale, - réduction (1042) de la taille de ladite image spectrale, - segmentation (1043) spectrale, et 30 - segmentation (1044) spatiale. 9. Système (200) de détection d'une zone d'adhérence rail-roue réduite sur une voie ferrée (302), caractérisé en ce qu'il comprend : 3057380 -18- - au moins une caméra (204) multispectrale ou hyperspectrale, dite caméra spectrale, pour acquérir au moins une image hyperspectrale d'au moins une file de rail (202) de ladite voie ferrée (302), et - au moins une unité (208) d'analyse spectrale de ladite au moins une 5 image hyperspectrale ; configurées pour mettre en oeuvre toutes les étapes du procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes. 10. Système (200) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il 10 comprend : - une unique caméra (204) spectrale pour imager les deux files de rails de la voie ferrée (302) ; ou - une caméra (204) spectrale pour chaque file de rail de la voie ferrée (302). 15 11. Système (200) selon l'une quelconque des revendications 9 ou 10, caractérisé en ce qu'il comprend une ou plusieurs sources lumineuses (206) pour éclairer la ou les files de rail (202) de la voie ferrée (302). 20 12. Véhicule ferroviaire (300), tel qu'une locomotive, un boggie, un train, un tram, équipé d'un système (200) selon l'une quelconque des revendications 9 à 11. 13. Véhicule ferroviaire (300) selon la revendication précédente, caractérisé 25 en ce qu'il comprend : un système (200) selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, placé à l'avant dudit véhicule (300) dans le sens de circulation (304) dudit véhicule (300), pour caractériser l'adhérence rail-roue avant le passage dudit véhicule (300), 30 et/ou un système selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, placé à l'arrière dudit véhicule (300) dans le sens de circulation (304) dudit véhicule (300), pour caractériser l'influence du 3057380 - 19 - passage dudit véhicule (300) sur l'adhérence rail-roue, après le passage dudit véhicule (300).