Brevet FR3137779A1 — publié le 20240112

SYSTEME ET PROCEDE DE SURVEILLANCE D’ENCEINTES DE COLLECTE DE DECHETS EN VRAC . L’invention concerne un système de surveillance d’une enceinte (30) de collecte de déchets en vrac comprenant : une caméra d’acquisition d’images ; une unité de traitement (100) des images; caractérisé en ce que ladite unité de traitement comprend au moins un module de détection de chaque enceinte de collecte présente au sein desdites images acquises à partir d’un premier modèle d’apprentissage automatique entraîné ; un module de détermination du type de déchets présents dans chaque partie d’image détectée comme étant une enceinte de collecte à partir d’un deuxième modèle d’apprentissage automatique entraîné ; un module de calcul d’un taux de remplissage de chaque enceinte de collecte par analyse desdites images d’enceinte détectées par ledit module de détection d’enceintes. Figure pour l’abrégé : figure 1 SYSTEME ET PROCEDE DE SURVEILLANCE D’ENCEINTES DE COLLECTE DE DECHETS EN VRAC Domaine technique de l’invention Le domaine de l’invention est celui de la gestion des déchets industriels et commerciaux, en particulier celui de la surveillance et du suivi des enceintes de collecte de déchets industriels et commerciaux. L’invention concerne tout particulièrement un système et un procédé de surveillance d’enceintes de collecte de déchets en vrac, en particulier des déchets industriels et commerciaux. Arrière-plan technologique Les activités économiques et industrielles génèrent chaque minute dans le monde plus de 59 400 tonnes de déchets, ce qui représente plus de 90% des déchets générés. La problématique de collecte et de gestion de ces déchets industriels et commerciaux présente donc un enjeu majeur, à la fois économique et environnemental, et les défis opérationnels de collecte sont nombreux. Il ressort d’études de terrain que 80% des bennes de collecte des déchets industriels ou commerciaux sont surchargées ou sous-chargées, ce qui présente dans les deux cas des problèmes spécifiques, en particulier liés au transport de ces bennes. En effet, les réglementations en vigueur imposent des tonnages au transport des déchets, qui sont en pratique souvent dépassés lorsque les bennes sont surchargées. Lorsque les bennes sont sous-chargées, leur transport génère un déplacement inutile, ce qui contribue à augmenter les couts et le bilan carbone de leurs collectes. Indépendamment des problèmes de transport des bennes surchargées ou souschargées, il ressort des études de terrain que 50% des déchets collectés sont mal triés ou contaminés par d’autres matériaux. Il existe donc un besoin de disposer d’une solution permettant de surveiller les zones de collecte de déchets industriels et commerciaux de manière à pouvoir solliciter les véhicules de transport uniquement lorsque les bennes sont remplies à leur niveau nominal de collecte et/ou à pouvoir détecter les éventuels défauts de tri au niveau de la zone de collecte. Dans toute la suite, on désigne par enceinte de collecte de déchets, un espace de stockage de déchets en vrac, avant leur transport vers un centre de retraitement, de recyclage ou d’incinération. Ces enceintes de collecte sont en général agencées au voisinage du site de production ou de collecte des déchets (usine, entrepôt, atelier, déchetterie ; etc.). A titre d’exemple non limitatif, une enceinte de collecte au sens de l’invention est un conteneur de déchets, une benne de collecte, une alvéole d’une déchetterie, une fosse de collecte d’un centre de stockage de déchets, etc. dont le contenu (et éventuellement le contenant) doit être ramassé par un véhicule de transport lorsque cette enceinte est remplie. Une enceinte de collecte de déchets est donc un espace délimité et destiné à recevoir des déchets. Dans tout le texte, on désigne par zone de collectes de déchets, une zone géographique comprenant une ou plusieurs enceintes de collecte de déchets au sens de l’invention. Il existe d’ores et déjà des solutions qui permettent de surveiller le niveau de remplissage d’un conteneur de déchets. L’une de ces solutions connues met en œuvre un capteur à ultrason agencé sur le conteneur et orienté vers le fond du conteneur de manière à pouvoir mesurer la distance qui sépare le capteur des déchets logés dans le conteneur. Dès que la distance mesurée est inférieure à une distance prédéterminée, le conteneur est considéré comme rempli et son ramassage est organisé. Cette solution n’est pas adaptable aux zones de collecte ouvertes, du type alvéole de déchetterie ou benne ouverte. En outre, cette solution ne permet pas de détecter le type de déchets collectés et donc de détecter des éventuels défauts de collecte. Cette solution s’avère également peu efficace si le conteneur n’est pas rempli de manière uniforme. En particulier, si un déchet imposant est logé sous le capteur, le système va considérer que le conteneur est rempli alors que le reste du conteneur peut être libre de déchets. Enfin, cette solution nécessite d’équiper tous les contenants, ce qui peut s’avérer couteux et peu réalisable, notamment lorsque le producteur de déchets loue des bennes de collecte à un prestataire extérieur, ce dernier n’ayant pas nécessairement prévu d’équiper toutes ces bennes avec une telle solution. Le document US10943356 décrit une autre solution connue mettant en œuvre une caméra d’acquisition d’images en lieu et place du capteur à ultrason. Cette caméra est logée dans un conteneur et associée à un logiciel d’analyse et de traitement d’images. A l’instar de la solution précédente, l’un des inconvénients de cette solution est qu’elle n’est pas adaptable aux zones de collecte du type alvéole de déchetterie ou benne ouverte. En outre, cette solution ne permet pas de détecter le type de déchets collectés et donc de détecter des éventuels défauts de collecte. Enfin, cette solution nécessite d’équiper tous les contenants, ce qui peut s’avérer couteux et peu réalisable, notamment lorsque le producteur de déchets loue des bennes de collectes à un prestataire extérieur, ce dernier n’ayant pas nécessairement prévu d’équiper toutes ces bennes avec une telle solution. Les inventeurs ont donc cherché à développer une nouvelle solution permettant de pallier au moins certains des inconvénients des solutions connues. Objectifs de l’invention L’invention vise à fournir un système et un procédé de surveillance des enceintes de collecte de déchets en vrac, tels que des déchets industriels ou commerciaux. L’invention vise en particulier à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent de détecter automatiquement le niveau de remplissage des enceintes de collecte. L’invention vise en particulier à fournir un système et un procédé qui permettent de détecter automatiquement le niveau de remplissage des enceintes de collecte de tous types, telles que des conteneurs ouverts de déchets, des bennes ouvertes de collecte, des alvéoles de déchetterie, des fosses de collecte. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent de surveiller simultanément une zone de collecte comprenant plusieurs enceintes de collecte. L’invention vise en particulier à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent de détecter automatiquement le type de déchets collectés et leurs proportions dans l’enceinte de collecte. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent d’alerter les opérateurs sur le terrain en cas de défauts de collecte. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent de prédire les moments propices au transport des déchets d’une enceinte de collecte. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui permettent d’améliorer l’empreinte carbone d’une activité industrielle ou commerciale générant des déchets. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et un procédé qui soient faciles à installer et à utiliser. Pour ce faire, l’invention concerne un système de surveillance d’une enceinte de collecte de déchets en vrac, telle qu’une benne, une alvéole, une fosse, comprenant : une caméra d’acquisition d’images configurée pour pouvoir faire, à intervalle de temps prédéterminé, une acquisition d’images d’une zone dans laquelle est agencée ladite enceinte de collecte, une unité de traitement des images acquises par ladite caméra. Le système selon l’invention est caractérisé en ce que ladite unité de traitement comprend au moins les modules suivants : un module de détection de chaque enceinte de collecte présente au sein desdites images acquises à partir d’un premier modèle d’apprentissage automatique entraîné pour pouvoir détecter des enceintes de collecte, ce premier module d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dites banques d’enceintes, qui comportaient des parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte et des parties d’images étiquetées comme reflétant l’absence d’une enceinte de collecte, un module de détermination du type de déchets présents dans chaque partie d’image détectée par ledit module de détection d’enceintes comme étant une enceinte de collecte, dites images d’enceintes, à partir d’un deuxième modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce deuxième module d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de déchets, qui comprend des images de plusieurs types de déchets susceptibles d’être collectés dans une enceinte de collecte, un module de calcul d’un taux de remplissage de chaque enceinte de collecte par analyse desdites images d’enceinte détectées par ledit module de détection d’enceintes. Le système selon l’invention comprend donc principalement une caméra et une unité de traitement des images acquises. La caméra est configurée (champ de vue et orientation) de telle sorte qu’elle puisse imager une zone qui englobe au moins l’enceinte surveillée. L’unité de traitement comprend au moins trois modules distincts d’analyse d’images. Le premier module est un module de détection des enceintes présentes dans les images acquises par la caméra. Ce module est donc configuré pour extraire des images acquises par la caméra des sous-images limitées chacune à une enceinte de collecte. Ces sous-images sont désignées dans tout le texte par la terminologie d’image d’enceinte. Une zone de collecte peut comprendre une ou plusieurs enceintes et l’image acquise par la caméra peut donc comprendre une ou plusieurs enceintes. Ainsi, le premier module peut fournir plusieurs images d’enceintes à partir d’une seule image acquise par la caméra du système selon l’invention. Ce premier module met en œuvre un premier modèle d’apprentissage automatique entrainé pour détecter les enceintes de collecte au sein des images. Ce modèle d’apprentissage a été entrainé à partir d’une banque d’images d’entrainement (aussi désignée dans le texte par la terminologie de banque d’enceintes). Cette banque d’enceintes est constituée d’images de différents types d’enceintes (bennes, alvéoles, fosses, etc.) et chaque image de cette banque d’enceintes comprend des parties d’images étiquetées (ou labellisées) comme contenant ou non une enceinte. Les parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte comprennent de préférence les limites des enceintes de collecte. Le modèle d’apprentissage automatique mis en œuvre par ce premier module peut mettre en œuvre un réseau de neurones supervisé. Les images d’enceintes détectées par le module de détection d’enceintes (aussi désigné par la terminologie de premier module dans le texte) sont ensuite traitées par le deuxième module de l’unité de traitement. Ce deuxième module est un module de détermination du type de déchets présents dans chaque image d’enceinte. Ce module est donc configuré pour déterminer le type de déchets présent dans l’enceinte imagée par l’image d’enceinte traitée par ce module. Ces déchets sont par exemple formés de gravats, plastiques, bois, cartons, etc. Ce deuxième module met en œuvre un deuxième modèle d’apprentissage automatique entraîné pour déceler le type de déchets présents dans l’image. Ce deuxième module d’apprentissage a été entrainé à partir d’une banque d’images d’entrainements (aussi désignée dans le texte par la terminologie de banque de déchets) qui comprend une pluralité d’images de plusieurs types de déchets susceptibles d’être collectés dans une enceinte de collecte. Chaque image de la banque de déchets est étiquetée avec le(s) déchet(s) visible(s) sur l’image. Le modèle d’apprentissage automatique mis en œuvre par ce deuxième module peut mettre en œuvre un réseau de neurones supervisé. Ce deuxième module fournit donc une indication des déchets présents dans chaque image d’enceinte. Le troisième module est un module de calcul du taux de remplissage de l’enceinte. Ce module est donc configuré pour fournir un niveau de remplissage de l’enceinte. Ainsi, dès que le niveau de remplissage atteint une valeur prédéterminée, une opération de collecte des déchets de l’enceinte peut être organisée, par exemple par l’envoi d’une notification à un équipement ou un opérateur. Avantageusement, le module de calcul du taux de remplissage de chaque enceinte de collecte combine à la fois les résultats de l’analyse des images d’enceinte détectées par ledit module de détection d’enceintes et les résultats du type de déchets identifiés par ledit module de détermination du type de déchets. Ainsi, le système permet, par la connaissance du type de déchets présents dans l’enceinte de l’image fournie par le deuxième module, et par le calcul du taux de remplissage, de connaitre la proportion des différents déchets. En effet, le système étant configuré pour faire l’acquisition des images à intervalle de temps prédéterminé, l’invention permet de suivre l’évolution du remplissage d’un conteneur et l’évolution du remplissage par type de déchets stockés dans l’enceinte. Selon une variante de l’invention, ce troisième module met en œuvre un troisième modèle d’apprentissage automatique entraîné pour détecter le niveau de remplissage. Ce troisième modèle d’apprentissage a été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de remplissage, qui comprend une pluralité d’images de différentes enceintes accueillant différents types de déchets à différents niveaux de remplissage. Chaque image de la banque de remplissage est étiquetée d’un niveau de remplissage compris entre 0 et 100% de remplissage. Le modèle d’apprentissage automatique mis en œuvre par ce troisième module, selon cette variante, peut mettre en œuvre un réseau de neurones supervisé. Selon une autre variante de l’invention, ce troisième module calcule le taux de remplissage par la comparaison d’au moins une image de référence correspondant à une enceinte vide à l’image de ladite enceinte détectée par ledit module de détection d’enceintes. En d’autres termes et selon cette variante, le troisième module ne met pas en œuvre un modèle d’apprentissage entrainé, mais une comparaison de l’image d’enceinte issue du premier module avec une (ou plusieurs) image de référence correspondant à l’enceinte vide. L’avantage de cette variante est qu’elle n’est plus dépendante de l’entrainement d’un réseau de neurones supervisé. Aussi, elle ne dépend pas de la labélisation des images d’entrainements, qui est une activité humaine qui peut donc varier selon la personne qui se charge de la labélisation des images de la base d’apprentissage. En outre, elle permet de faire l’impasse sur la base d’apprentissage (ou banque de remplissage) qui doit contenir au moins une dizaine de milliers d’images pour être réellement performante. Avantageusement et selon cette variante, ladite comparaison de chaque image de référence avec ladite image d’enceinte comprend la détection et l’identification d’éléments clés similaires entre lesdites deux images, dits descripteurs d’images. Selon cette variante, le troisième module compare les images à partir de descripteurs d’images, qui sont les points clés des images. Ces descripteurs sont par exemple fournis par un algorithme de transformation de caractéristiques visuelles invariantes à l’échelle, plus connu sous l’acronyme anglais SIFT pour « Scale-Invariant Feature Transform ». La mise en œuvre de cet algorithme permet d’identifier les zones de remplissage de l’enceinte, indépendamment des différences de luminosité, d’ombrage, et de positionnement de l’enceinte d’une image à l’autre. L’algorithme permet ainsi de détecter les caractéristiques clés de l’enceinte (par exemple les arêtes et les bords d’un conteneur dans le cas d’une telle enceinte). Le module de calcul du taux de remplissage peut ensuite déterminer la hauteur des déchets à une pluralité de zones du conteneur en déterminant les variations décelées au niveau de ces points caractéristiques. Selon une autre variante, le module de calcul du taux de remplissage combine au moins en partie les deux variantes précédentes, c’est-à-dire qu’il met en œuvre un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour détecter des caractéristiques spécifiques de l’image (par exemple les descripteurs d’images), associé à une comparaison de l’image avec une image de référence. Avantageusement, le système selon l’invention comprend en outre un panneau solaire relié à ladite caméra d’acquisition d’images pour pouvoir l’alimenter en énergie électrique. Le système selon cette variante est autonome en énergie et peut être aisément installé en tout lieu, indépendamment de la présence ou non d’une prise électrique. Avantageusement, un système selon l’invention comprend un mât monté dans ladite zone dans laquelle est agencée ladite enceinte de collecte, ledit mât portant ladite caméra d’acquisitions d’images. Cette variante permet d’installer la caméra au voisinage de l’enceinte à surveiller. Selon une autre variante, la caméra peut être montée sur un mur ou une structure présente au voisinage de l’enceinte à surveiller. L’unité de traitement des images acquises peut être partiellement ou totalement embarquée dans la caméra d’acquisition d’images ou être formée partiellement ou totalement par un serveur distant de ladite caméra. Dans le cas où l’unité de traitement est totalement ou partiellement formée par un serveur distant, le système comprend avantageusement des moyens de communication sans fil configurés pour transmettre lesdites images acquises par ladite caméra à ladite unité de traitement. Avantageusement et selon cette variante, lesdits moyens de communication sans fil comprennent au moins une connectivité 3G, 4G, 5G ou WIFI. Cette connectivité permet non seulement de transmettre les images de la caméra vers l’unité de traitement, qui est par exemple formée d’une application logicielle présente sur un serveur distant ou d’un ensemble d’applications logicielles et bases de données présentes sur un ensemble de serveurs distants (désigné aussi par la terminologie de cloud), mais également de transmettre des instructions à la caméra. En variante ou en combinaison, il est également possible de mettre en œuvre des moyens de communication sans fil qui utilisent une connectivité bas débit tel qu’un réseau SigFox® ou LoRa® ou tout réseau équivalent, pour la transmission de données de commande par exemple. Avantageusement et selon l’invention, ledit intervalle de temps prédéterminé entre deux acquisitions d’images par ladite caméra est fonction de l’évolution du taux de remplissage calculé par ledit module de calcul du taux de remplissage et/ou du type de déchets déterminés par ledit module de détermination du type de déchets. Le système selon cette variante permet d’adapter la fréquence d’acquisition d’images aux résultats fournis par l’unité de traitement. En particulier, si le niveau de remplissage augmente rapidement, la fréquence d’acquisition peut être augmentée. De même, selon le type de déchets détectés, il peut être nécessaire de surveiller plus régulièrement le remplissage. D’autres règles d’adaptation de la fréquence d’acquisitions (et donc de traitement) peuvent être prévues en fonction des objectifs de surveillance. Avantageusement, un système selon l’invention comprend en outre un module d’évaluation d’un bilan massique et volumique des déchets présents dans ladite enceinte. Selon cette variante, le système peut déterminer à partir des résultats fournis par le module de détermination de déchets et du module de calcul du taux de remplissage, le bilan massique et volumique des déchets présents dans l’enceinte. A cet effet, à chaque analyse d’images, le module d’évaluation du bilan massique récupère les informations relatives au type de déchets présents et au niveau de remplissage. Le module peut donc en déterminer le bilan massique et le volume massique correspondant. L’invention concerne aussi un procédé de surveillance d’une enceinte de collecte de déchets en vrac, telle qu’une benne, une alvéole, une fosse, etc., ledit procédé comprenant : une acquisition d’images, à intervalle de temps prédéterminé, d’une zone dans laquelle est agencée ladite enceinte de collecte, un traitement des images acquises. Le procédé est caractérisé en ce que ledit traitement d’images comprend : une détection de chaque enceinte de collecte présente au sein desdites images acquises par l’entrée des images dans un premier modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce premier modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dites banques d’enceintes, qui comportaient des parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte et des parties d’images étiquetées comme reflétant l’absence d’une enceinte de collecte, les parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte comprenant les limites des enceintes de collecte, une détermination du type de déchets présents dans chaque partie d’image détectée par ledit premier modèle d’apprentissage, par l’entrée de chaque image d’enceinte dans un deuxième modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce deuxième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de déchets, qui comprend des images de plusieurs types de déchets susceptibles d’être collectés dans une enceinte de collecte, un calcul d’un taux de remplissage de chaque enceinte de collecte par analyse desdites images d’enceintes détectées par ledit modèle de détection d’enceintes. Les avantages et effets techniques du système selon l’invention s’appliquent mutatis mutandis à un procédé selon l’invention. L’invention concerne également un système et un procédé, caractérisés en combinaison par tout ou partie des caractéristiques mentionnées ci-dessus ou ci-après. Liste des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante donnée à titre uniquement non limitatif et qui se réfère aux figures annexées dans lesquelles : est une vue schématique d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique fonctionnelle d’une unité de traitement d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique d’une image acquise par une caméra d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique des extraits d’images fournis par un module de détection d’enceintes d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique d’une image d’une benne destinée à être traitée par les modules de détection du type de déchets et de calcul du taux de remplissage d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique des images utilisées par un module de détermination du type de déchets d’un système selon un mode de réalisation de l’invention, est une vue schématique des images utilisées par un module de calcul du taux de remplissage d’un système selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée d’un mode de réalisation de l’invention Sur les figures, les échelles et les proportions ne sont pas strictement respectées et ce, à des fins d’illustration et de clarté. En outre, les éléments identiques, similaires ou analogues sont désignés par les mêmes références dans toutes les figures. La illustre un système selon un mode de réalisation de l’invention comprenant une caméra d’acquisition d’images numériques 10 d’une benne 30 de stockage de déchets et une unité de traitement 100 des images numériques acquises par la caméra 10. Les images acquises par la caméra 10 sont transmises à l’unité de traitement 100 par un réseau de communication sans fil 50, qui peut être de tous types connus. Le mode de réalisation décrit en lien avec les figures comprend une unité de traitement formée d’un serveur distant de la caméra. Cela étant, rien n’empêche selon d’autres modes de réalisation que l’unité de traitement soit partiellement ou totalement embarquée sur la caméra d’acquisition d’images. La caméra 10 peut être de tous types connus. Elle présente de préférence un grand angle ou très grand angle (caméra fish-eye) pour pouvoir imager une zone large comprenant la benne 30 de stockage. La caméra est agencée à distance de la benne, par exemple en étant montée sur une structure, telle qu’un poteau 12. Cet agencement est réalisé de telle sorte que la caméra 10 surplombe la benne 30 et puisse effectuer une prise de vue de la benne 30 et des déchets 32 stockés dans la benne. En d’autres termes, la caméra 10 est orientée vers la benne 30 de manière à pouvoir effectuer des prises de vue de l’intérieur de la benne. L’acquisition d’images est pilotée par une carte de commande logée dans la caméra 10. Cette commande peut par exemple consister à régler le grossissement de la caméra, la fréquence d’acquisition, le temps d’ouverture et l’ISO de la caméra, etc. Le système comprend en outre une unité de traitement 100 des images acquises par la caméra 10. Cette unité de traitement 100 reçoit les images par des moyens de communication 50 sans fil reliant la caméra 10 et l’unité de traitement 100. Dans le mode de réalisation des figures, l’unité de traitement est représentée comme un serveur distant relié à la caméra d’acquisition d’images par des moyens de communication sans fil. Cela étant, selon d’autres modes de réalisations non représentés sur les figures, l’unité de traitement peut être partiellement ou totalement embarquée dans la caméra d’acquisition d’images. Cette unité de traitement 100 comprend au moins un processeur, des mémoires et des routines logicielles pouvant mettre en œuvre les différents modules de traitement décrits ci-après. Dans toute la suite, on désigne par module, un élément logiciel, un sous-ensemble d’un programme logiciel, pouvant être compilé séparément, soit pour une utilisation indépendante, soit pour être assemblé avec d’autres modules d’un programme, ou un élément matériel, ou une combinaison d’un élément matériel et d’un sous-programme logiciel. Un tel élément matériel peut comprendre un circuit intégré propre à une application (plus connue sous l’acronyme ASIC pour la dénomination anglaise Application-Specific Integrated Circuit ) ou un circuit logique programmable (plus connu sous l’acronyme FPGA pour la dénomination anglaise F ield-Programmable Gate A rray ) ou un circuit de microprocesseurs spécialisés (plus connu sous l’acronyme DSP pour la dénomination anglaise Digital Signal Processor ) ou tout matériel équivalent ou toute combinaison des matériels précités. D’une manière générale, un module est donc un élément (logiciel et/ou matériel) qui permet d’assurer une fonction. L’unité de traitement 100 comprend trois modules principaux : un module de détection 110 des enceintes présentes dans les images acquises, un module de détermination 120 du type de déchets présents dans chaque partie d’image détectée par ledit module de détection 110, et un module de calcul 130 du taux de remplissage de chaque enceinte. La est un schéma fonctionnel de l’unité de traitement 100 mis en œuvre par un système selon l’invention. L’unité de traitement 100 comprend par exemple un dispositif informatique 102 qui doit être entendu au sens large (ordinateur, pluralité d’ordinateurs, serveur virtuel sur internet, serveur virtuel sur Cloud, serveur virtuel sur une plate-forme, serveur virtuel sur une infrastructure locale, réseaux de serveurs, etc. ). Ce dispositif informatique comprend typiquement un ou plusieurs processeurs 106, une ou plusieurs mémoires 108 et une interface homme-machine 104. L’unité de traitement comprend également une base de données 116 permettant de sauvegarder les résultats du traitement et d’accéder à des informations relatives à des traitements précédents. Par exemple, la base de données 116 peut stocker les données relatives aux traitements des images précédemment acquises de la benne en cours de traitement, ce qui permet par exemple de déterminer la dynamique de stockage de la benne. L’unité de traitement 100 comprend aussi des moyens de stockage des modèles d’apprentissage entrainés 118, 119 mis en œuvre par l’invention. Ces moyens de stockage des modèles d’apprentissage entrainés peuvent être des serveurs distincts de l’équipement 102 ou être sauvegardés au sein de l’équipement 102. Le dispositif informatique 102 comprend en outre le module de détection 110, le module de détermination 120 et le module de calcul 130. Ces modules utilisent notamment les processeurs 106, les mémoires 108, la base de données 116 et les moyens de stockage des modèles d’apprentissage entrainés 118, 119, pour pouvoir être exécutés. Les modèles d’apprentissages automatiques mis en œuvre par l’invention peuvent être de différents types. Il peut s’agir d’un réseau de neurones à apprentissage supervisé, d’une machine à vecteurs de support (plus connue sous l’acronyme anglais SVM pour Support Vector Machine ) ou de tout autre algorithme de machine learning. Le module 110 de détection des enceintes présentes dans les images acquises par la caméra 100 met en œuvre un modèle d’apprentissage automatique entrainé 118 pour détecter des enceintes de collecte au sein des images. La base d’apprentissage (ou banque d’enceintes) utilisée pour entrainer le modèle est constituée d’images de différents types d’enceintes (bennes, alvéoles, fosses, etc.) suivant différentes orientations et différentes échelles. Chaque image est labellisée par un opérateur humain par le type d’enceinte qu’elle contient et par la délimitation de l’enceinte au sein de l’image. L’entrainement du modèle permet à ce dernier de déterminer automatiquement les zones de présence d’une enceinte de collecte au sein de l’image et le type d’enceintes de stockage. Le module 110 peut alors extraire de l’image de la benne 30 fournie par la caméra 100, la zone de l’enceinte formant un extrait d’image, dit image d’enceinte. Cette image d’enceinte peut être utilisée par le module 120 de détection du type de déchets présents dans l’enceinte. A noter que selon un mode de réalisation, ce module 110 de détection des enceintes peut en outre être configuré pour déterminer les dimensions principales de l’enceinte détectée, notamment sa largeur, sa longueur et/ou sa hauteur. Pour ce faire, le module peut combiner la connaissance d’une dimension de référence connue au sein de l’image, obtenue par exemple lors d’une opération de calibrage du système, et la connaissance du champ de vue de la caméra pour en déduire les dimensions de l’enceinte détectée au sein de l’image. Cette dimension de référence est par exemple la longueur d’un mur voisin de la zone de collecte. Cette dimension de référence permet de déduire la zone couverte par un pixel de la caméra. Il est donc possible d’en déduire les dimensions des bords de l’enceinte à partir du nombre de pixels occupés par ces bords au sein de l’image. En outre, les enceintes présentent en général des dimensions standardisées et le système dispose d’une base de données des enceintes les plus fréquentes. Aussi, le module 110 peut comparer les dimensions mesurées à celles présentes dans la base de données pour confirmer les mesures et/ou obtenir l’éventuelle dimension manquante (par exemple la hauteur, à partir de la mesure de la longueur et de la largeur). Le module 120 de détermination du type de déchets présent dans chaque extrait d’image met en œuvre un modèle d’apprentissage automatique entrainé 119 pour détecter les déchets présents sur l’extrait d’image détecté par le module 110. La base d’apprentissage (ou banque de déchets) utilisée pour entrainer le modèle est constituée d’images de différents types de déchets (cartons, bois, plastiques, etc.) susceptibles d’être présents dans une enceinte de stockage. Chaque image est labellisée par un opérateur humain par le type de déchets présents sur l’image. L’entrainement du modèle permet à ce dernier de déterminer automatiquement le(s) type(s) de déchets présents sur un extrait d’images. Le module 130 de calcul du taux de remplissage de la benne 30 peut soit mettre en œuvre un autre modèle d’apprentissage automatique entraîné à partir d’une base d’apprentissage constituée d’images de différentes enceintes présentant différents remplissages entre 0 et 100%, soit comparer une image de référence à l’image de la benne en cours d’analyse. De préférence, le système met en œuvre la comparaison de l’extrait d’image avec une image de référence de l’enceinte. Comme décrit précédemment, cette comparaison met de préférence en œuvre un algorithme SIFT qui permet d’identifier les zones de remplissage de l’enceinte, indépendamment des différences de luminosité, d’ombrage, et de positionnement de l’enceinte d’une image à l’autre. L’algorithme permet ainsi de détecter les caractéristiques clés de l’enceinte (par exemple les arêtes et les bords d’un conteneur dans le cas d’une telle enceinte). Le module de calcul du taux de remplissage peut ensuite déterminer la hauteur des déchets à une pluralité de zones du conteneur en déterminant les variations décelées au niveau de ces points caractéristiques. Selon une autre variante, le module de calcul du taux de remplissage peut combiner au moins en partie les deux modes de réalisation précédents. Selon cette variante, un modèle d’apprentissage automatique est entraîné pour détecter des caractéristiques spécifiques de l’image, par exemple les bords des enceintes, et la comparaison d’images est utilisée pour comparer l’image avec une image de référence. La est une représentation schématique d’une image acquise par la caméra 100 à un instant donné. Cette image comprend deux bennes 30a, 30b agencées au voisinage l’une de l’autre. Le module 110 permet de détecter les deux bennes 30a et 30b et d’extraire les sous-images I1, I2 qui comprennent chacune une benne surveillée par le système selon l’invention. La illustre schématiquement les deux sous-images I1 et I2 comprenant respectivement les bennes 30a et 30b extraites de l’image acquise par la caméra 100. Le module 110 peut également, selon un mode de réalisation, être configuré pour anonymiser les images I1 et I2 de manière à garantir un respect du règlement de protection des données personnelles (plus connu sous l’acronyme RGPD en France). Les étapes illustrées par les figures 3 et 4 sont mises en œuvre par le module 110 de détection d’enceintes dans l’image. Chacune de ces deux sous-images I1 et I2 peut ensuite passer dans le module 120 de détermination du type de déchets et dans le module 130 de calcul d’un taux de remplissage. Ces étapes sont illustrées schématiquement par les figures 5, 6 et 7 en lien avec la sous-image I1 de la benne 30a, étant entendu que chaque sous-image d’une enceinte de chaque image acquise par la caméra 10 est traitée de la même manière par les différents modules du système de surveillance selon l’invention. La illustre la sous-image I1 de la benne 30a destinée à être traitée par le module 120 de détection des déchets et par le module 130 de calcul d’un taux de remplissage. Le fond de l’image est supprimé pour ne conserver que la benne 30a et les déchets 32 stockés dans la benne. Il convient de noter que l’ordre d’exécution des modules 120 et 130 n’est pas critique et qu’il est possible de calculer d’abord le taux de remplissage avant de déterminer le type de déchets présents dans la benne 30a. Cela étant, dans la suite, on prévoit que la détermination du type de déchets est effectuée avant le calcul du taux de remplissage. Le module 120 est configuré pour détecter le type de déchets 32 présents dans l’image. Comme indiqué précédemment, le module 120 utilise le modèle d’apprentissage automatique entrainé 119 qui lui permet de détecter les types de déchets présents sur la sous-image I1 de la benne 30a. La illustre un autre aspect du traitement réalisé par le module 120. La vue de droite est l’état de la benne 30a en cours de traitement et la vue gauche est l’état de la benne 30a lors de la précédente acquisition d’images de cette même benne 30a. Ces résultats précédents sont par exemple stockés dans la base de données 116. Ainsi, le système peut fournir des informations sur les variations de stockage de déchets de la benne en cours d’analyse. Le système peut donc, non seulement connaitre la composition de la benne 30a à l’instant t , mais également connaitre la dynamique de remplissage et les instants de remplissage de cette benne 30a. Il est notamment possible de connaitre, en cas de détection d’un déchet non admis dans la benne considérée, la période au cours de laquelle ce déchet a été ajouté dans la benne. La précision de la période dépendra de la fréquence d’acquisition d’images par la caméra. Pour évaluer spécifiquement les déchets ajoutés entre les deux images, le deuxième module d’apprentissage automatique peut être mis en œuvre pour déterminer si le contenu de l’enceinte a évolué et/ou si des déchets ont été déplacés au sein de l’enceinte. Il est ensuite possible d’utiliser un algorithme, du type de l’algorithme SIFT décrit précédemment, pour détecter plus précisément les zones qui ont évoluées entre deux images, et recouper cette information avec les résultats de l’analyse faite par le module d’apprentissage automatique, pour connaitre précisément les déchets qui ont été ajoutés entre deux images. La illustre schématiquement le principe du calcul du taux de remplissage de la benne 30a selon un mode de réalisation de l’invention. Le module 130 récupère de la base de données 116 une image de référence Iref de la benne 30a en cours d’analyse, cette image de référence Iref étant une image du même type de benne vide. C’est l’image de gauche de la . Le module 120 calcule ensuite le niveau de remplissage de la benne de l’image de droite de la par comparaison de cette image de référence Iref et l’image de la benne 30a par la mise en œuvre de l’algorithme SIFT précédemment décrit. L’invention ne se limite pas aux seuls modes de réalisation décrits. En particulier, l’homme du métier déterminera aisément les possibilités offertes par un système selon l’invention à partir des différents modules du système. En particulier, il pourra évaluer le bilan massique et volumique de chaque benne, faire des prévisions des périodes de remplissage de bennes à partir des historiques de remplissage des bennes, etc. Il est également possible d’étendre les routines de détection et de caractérisation des déchets aux zones voisines des enceintes, telles que les déchets stockés aux pieds des enceintes. Cela peut être obtenu en élargissant la zone d’analyse de l’image aux abords de l’enceinte. Il est également possible de détecter d’éventuels objets qui bloquent le retrait de l’enceinte (véhicule garé devant une benne de collecte, tranchées creusées autour de la benne, etc. ). Pour cela, il convient d’enrichir la base de déchets utilisée par le module de détection des déchets, d’images d’objets susceptibles d’entraver l’accès à l’enceinte. Il est également possible de constituer une base d’apprentissage spécifique et de mettre en œuvre un module d’apprentissage automatique additionnel spécifique à l’analyse des abords des enceintes de stockage. Système de surveillance d’une enceinte (30, 30a, 30b) de collecte de déchets en vrac, ledit système comprenant : une caméra (10) d’acquisition d’images configurée pour pouvoir faire, à intervalle de temps prédéterminé, une acquisition d’images d’une zone dans laquelle est agencée ladite enceinte (30, 30a, 30b) de collecte, une unité de traitement (100) des images acquises par ladite caméra (10), caractérisé en ce que ladite unité de traitement (100) comprend au moins les modules suivants : un module de détection (110) de chaque enceinte (30a, 30b) de collecte présente au sein desdites images acquises à partir d’un premier modèle d’apprentissage automatique (118) entraîné pour pouvoir détecter des enceintes de collecte, ce premier module d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dites banques d’enceintes, qui comportaient des parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte et des parties d’images étiquetées comme reflétant l’absence d’une enceinte de collecte, un module de détermination (120) du type de déchets (32) présents dans chaque partie d’image détectée par ledit module de détection d’enceintes comme étant une enceinte de collecte, dites images d’enceintes, à partir d’un deuxième modèle d’apprentissage automatique (119) entraîné, ce deuxième module d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de déchets, qui comprend des images de plusieurs types de déchets susceptibles d’être collectés dans une enceinte de collecte, un module de calcul (130) d’un taux de remplissage de chaque enceinte de collecte par analyse desdites images d’enceinte détectées par ledit module de détection d’enceintes. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit module de calcul (130) du taux de remplissage met en œuvre un troisième modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce troisième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de remplissage, qui comprend des images de différentes enceintes accueillant différents types de déchets, étiquetées chacune d’un niveau de remplissage compris entre 0 et 100% de remplissage. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit module de calcul (130) du taux de remplissage comprend la comparaison d’au moins une image de référence correspondant à une enceinte vide à ladite image de ladite enceinte détectée par ledit module de détection d’enceintes. Système selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite comparaison de ladite image de référence avec ladite image d’enceinte comprend la détection et l’identification d’éléments clés similaires entre lesdites deux images, dits descripteurs d’images. Système selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un panneau solaire relié à ladite caméra (10) d’acquisition d’images pour pouvoir l’alimenter en énergie électrique. Système selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un mât (12) monté dans ladite zone dans laquelle est agencée ladite enceinte de collecte, ledit mât portant ladite caméra (10) d’acquisition d’images. Système selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que ledit intervalle de temps prédéterminé entre deux acquisitions d’images par ladite caméra (10) est fonction de l’évolution du taux de remplissage calculé par ledit module de calcul du taux de remplissage et/ou du type de déchets déterminés par ledit module de détermination du type de déchets. Système selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un module d’évaluation d’un bilan massique et volumique des déchets présents dans ladite enceinte. Système selon l’une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ladite unité de traitement est formé par un serveur distant de ladite caméra et en ce qu’il comprend en outre des moyens de communication (50) sans fil configurés pour transmettre lesdites images acquises par ladite caméra à ladite unité de traitement. Système selon la revendication 9, caractérisé en ce que lesdits moyens de communication (50) sans fil comprennent au moins une connectivité 3G, 4G, 5G ou WIFI. Procédé de surveillance d’une enceinte (30, 30a, 30b) de collecte de déchets en vrac, ledit procédé comprenant : une acquisition d’images, à intervalle de temps prédéterminé, d’une zone dans laquelle est agencée ladite enceinte de collecte, un traitement des images acquises, caractérisé en ce que ledit traitement d’images comprend : une détection de chaque enceinte de collecte présente au sein desdites images acquises par l’entrée des images dans un premier modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce premier modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dites banques d’enceintes, qui comportaient des parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte et des parties d’images étiquetées comme reflétant l’absence d’une enceinte de collecte, les parties d’images étiquetées comme reflétant la présence d’une enceinte de collecte comprenant les limites des enceintes de collecte, une détermination du type de déchets présents dans chaque partie d’image détectée par ledit premier modèle d’apprentissage, par l’entrée de chaque image d’enceinte dans un deuxième modèle d’apprentissage automatique entraîné, ce deuxième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque de déchets, qui comprend des images de plusieurs types de déchets susceptibles d’être collectés dans une enceinte de collecte, un calcul d’un taux de remplissage de chaque enceinte de collecte par analyse desdites images d’enceintes détectées par ledit modèle de détection d’enceintes.