Brevet FR3128048A1 — publié le 20230414

Borne ( 10 ) d'encaissement automatique comprenant - un capteur ( 13 ) d'image ayant un champ de vision couvrant au moins partiellement un espace de présentation destiné à recevoir un article à enregistrer; - une unité de traitement apte à - détecter dans une pluralité d'images successives un objet en mouvement; - identifier, dans ledit objet, une main ( 30 ) et un article ( 31 ), - reconnaitre avec un indice de confiance ledit article ( 31 ); - classer la posture de préhension de l’article ( 31 ) dans une première pluralité de classes et/ou classer le mouvement de l’article ( 31 ) dans une deuxième pluralité de classes prédéfinies; - générer, lorsque l'article est reconnu avec un indice de confiance inférieur à une valeur seuil, un message associé à la classe de la posture de préhension et/ou à la classe du mouvement de l'article ( 31 ). Figure pour l’abrégé : Fig.4 Borne d’encaissement automatique intelligente La présente invention a trait aux systèmes d'encaissement, et plus particulièrement aux bornes d'encaissement automatique. On entend par bornes d'encaissement automatique les dispositifs ou terminaux, couramment appelés caisses en libre-service, caisses automatiques ou encore, en anglais, « self-service checkouts», généralement disposés à une sortie d'un point de vente permettant au client de scanner lui-même ses achats. Pour identifier les articles qui lui sont successivement présentés par le client, ces bornes d'encaissement automatique comprennent des lecteurs optiques, communément appelés « scanners », aptes à lire un code-barres associé à chaque article. Ces scanners peuvent être manipulables à la main par le client (douchette code-barres) ou incorporés au comptoir de caisse. La lecture automatisée des codes-barres est au cœur de la procédure d'encaissement qui se base entièrement sur les identifiants recueillis par les scanners. Cependant, un inconvénient majeur des bornes d'encaissement automatique basées sur des scanners est que les articles doivent être manipulés avec des gestes précis pour présenter correctement le code-barres au scanner. Le client doit donc observer l'article pour y chercher l'emplacement du code-barres qui change d'un article à un autre, ensuite tourner son regard vers le scanner pour bien lui présenter l'emplacement du code-barres. De ce fait, le client est souvent amené à tourner, retourner, voire passer plusieurs fois le même article devant le scanner avant qu'il ne soit effectivement enregistré. Outre qu'elles sont consommatrices de temps, ces manipulations peuvent être pénibles et engendrer une tension nerveuse chez le client. En cas d'échec répété du client à enregistrer un article, un personnel de caisse doit intervenir pour saisir manuellement les chiffres du code-barres. Ceci augmente encore le temps de passage en caisse du client et, par conséquent, aussi la file d'attente, ainsi qu'il nécessite la disponibilité d'un personnel de caisse. Par ailleurs, la présence de plus d'un code-barres sur l'article (tel qu'un code-barres promotionnel et un code-barres initial ou le code-barres d'un élément d'un pack et le code-barres du pack), ou une absence totale ou partielle d'un code-barres sur l'article (à cause, par exemple, d'une tache, une rature, une déformation, ou un froissement de l'emballage) perturbent la procédure d'encaissement avec tous les inconvénients qui en découlent. Un autre inconvénient des bornes d’encaissement automatique à scanner existantes est qu'elles augmentent le risque de la démarque inconnue (le vol), notamment via des agissements frauduleux consistant à modifier les codes-barres des articles ou, plus généralement, via un changement volontaire des codes-barres ou des étiquettes. Une vérification par la borne d'encaissement automatique d'une correspondance entre un poids attendu de l'article scanné et un poids mesuré peut être déjouée en ramenant le poids de l'article déposé sur la balance au poids associé au code-barres scanné. Le recours à un personnel ou un(e) assistant(e) de caisse pour s'assurer que les clients présentent effectivement les articles à acheter et ne commettent pas d'erreurs volontaires ou involontaires n'est pas suffisamment efficace. Etant donné le nombre de clients souvent à des stades différents de la procédure d'encaissement à superviser simultanément, le personnel de caisse se limite dans la pratique à surveiller le son émis par la borne d'encaissement automatique indiquant l'enregistrement d'un article, sans prêter suffisamment attention à la désignation ou le prix de l'article enregistré. Ainsi, le changement du code-barres d'un premier article par celui d'un deuxième article ayant sensiblement le même poids passe souvent inaperçu par le personnel de caisse. La démarque inconnue est encore facilitée lorsque le client est en connivence avec la personne supervisant les bornes d'encaissement automatique. Un objet de la présente invention est de remédier aux inconvénients précités. Un autre objet de la présente invention est d'accompagner et assister le client lors de son passage en caisse automatique. Un autre objet de la présente invention est d'éviter la démarque inconnue et les erreurs involontaires lors d'une procédure d'encaissement. Un autre objet de la présente invention est de réduire le temps de passage en caisse automatique du client. A cet effet, il est proposé, en premier lieu, une borne d'encaissement automatique comprenant - un premier capteur d'image ayant un premier champ de vision couvrant au moins partiellement un espace de présentation destiné à recevoir un article à enregistrer par la borne d'encaissement automatique; - une unité de traitement apte à - détecter dans une pluralité d'images successives au moins partiellement acquises par le premier capteur d'image un objet en mouvement dans l'espace de présentation ; - identifier, dans ledit objet, une main et un article, l'article étant en préhension par la main pendant au moins une partie du mouvement de l'objet ; - déterminer un premier attribut de l'article identifié; - reconnaitre avec un premier indice de confiance ledit article sur la base d'au moins ledit premier attribut; - déterminer un deuxième attribut de la posture de préhension de l'article et classer cette posture de préhension dans une première pluralité de classes prédéfinies sur la base d'au moins ledit deuxième attribut et/ou déterminer un troisième attribut du mouvement de l'article lorsque cet article est en préhension par la main et classer ce mouvement dans une deuxième pluralité de classes prédéfinies sur la base d'au moins ledit troisième attribut; - générer, lorsque l'article est reconnu avec un indice de confiance inférieur à une valeur seuil prédéfinie, un message associé à la classe de la posture de préhension et/ou à la classe du mouvement de l'article. Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison : - le deuxième attribut est choisi parmi une liste comprenant le nombre de doigts de la main qui participent à la préhension de l'article, les surfaces de la main qui participent à la préhension de l'article ; - la première pluralité de classes comprend une première classe dans laquelle la paume de la main participe à la préhension de l'article ; - le troisième attribut est choisi parmi une liste comprenant la vitesse du mouvement de l'article, la trajectoire du mouvement de l'article, un mouvement de rotation de l'article ; - la deuxième pluralité de classes comprend une deuxième classe dans laquelle la vitesse du mouvement est supérieure à une vitesse seuil prédéfinie, et/ou une troisième classe dans laquelle la trajectoire du mouvement est sensiblement à la limite de l'espace de présentation, et/ou une quatrième classe dans laquelle le mouvement comprend un mouvement de rotation ; - le message généré comprend, lorsque la classe de la posture de préhension est la première classe, une alerte à destination d'un personnel de caisse ; - le message généré comprend, lorsque la classe du mouvement de l'article est la quatrième classe, une indication relative à une présentation prédéfinie de l'article, cette présentation permettant une reconnaissance de l'article avec un deuxième indice de confiance supérieur au premier indice de confiance ; - le premier attribut est choisi parmi une liste comprenant un code-barres, une couleur, un texte, un dessin, un symbole, un logo, une dimension, une forme, un volume ; - l'unité de traitement est, en outre, apte à détecter un contour sur l'article autour du code-barres ; - la borne d’encaissement automatique comprend, en outre, un deuxième capteur d'image ayant un deuxième champ de vision couvrant au moins partiellement l'espace de présentation, un troisième capteur d'image ayant un troisième champ de vision couvrant au moins partiellement l'espace de présentation, le premier capteur d'image étant disposé au-dessus de l'espace de présentation, le deuxième et le troisième capteur étant disposés de part et d'autre de l'espace de présentation. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement et de manière concrète à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation, laquelle est faite en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure illustre schématiquement une première vue en perspective d'une borne d'encaissement automatique selon divers modes de réalisation; la figure illustre schématiquement une deuxième vue en perspective de la borne d'encaissement automatique selon divers modes de réalisation; la figure illustre schématiquement une troisième vue en perspective de la borne d'encaissement selon divers modes de réalisation; la figure illustre schématiquement le fonctionnement de la borne d'encaissement automatique selon divers modes de réalisation. En se référant aux figures annexées, il est affiché une borne 10 d'encaissement automatique apte à gérer des opérations d'encaissement dans un point de vente. Un point de vente désigne, ici, tout lieu de vente physique au détail en libre-service, indépendamment de sa taille ou de son domaine d’activité, où un client peut librement composer son panier d’achat, avant de se rendre à la borne 10 d'encaissement automatique pour régler ses achats. On entend par "opérations d'encaissement" toute activité se rapportant à une procédure d'encaissement telle que l'identification et l'enregistrement d'articles, l'information du client des articles enregistrés, l'assistance du client dans la procédure d'encaissement, la gestion d'un ou plusieurs modes de paiement, la facturation, l’impression ou la communication d'un ticket de caisse, la gestion de la fidélité client, et/ou la gestion des avantages commerciaux. La borne 10 d'encaissement automatique comprend une unité 1 de traitement connectée à une pluralité de périphériques de caisse ou, plus généralement, à des dispositifs d'entrée et/ou de sortie d'informations utilisés lors d'une procédure d'encaissement. L'unité 1 de traitement est, dans un mode de réalisation, un micro-ordinateur, un serveur ou, de façon générale, des moyens de calcul disposés à l'intérieur d'un meuble 2 de la borne 10 d'encaissement automatique. Les dispositifs d'entrée et/ou de sortie équipant la borne 10 d'encaissement automatique comprennent, par exemple, un écran 3 éventuellement tactile, un clavier, un dispositif monétique tel qu'un terminal 4 de paiement électronique et/ou un monnayeur automatique, une imprimante de tickets de caisse, un haut-parleur, des sémaphores, une ou plusieurs balances 5 - 7 . Dans un mode de réalisation, la borne 10 d'encaissement automatique comprend une balance 6 latérale intégrée à un support 8 latéral de panier et/ou une balance 5 centrale intégrée à la face supérieure du meuble 2 . Dans un autre mode de réalisation, la borne 10 d'encaissement automatique comprend, en outre, une balance 7 additionnelle permettant d'obtenir un prix pour une ou plusieurs catégories d'articles tel que les fruits et légumes. La borne 10 d'encaissement automatique comprend, par ailleurs, un ou plusieurs capteurs 11 - 14 d'image. Ces capteurs 11 - 14 d'image sont, par exemple, des caméras 2D ou des caméras 3D telles que des caméras à temps de vol, des caméras stéréoscopiques, ou des caméras à lumière structurée. Avantageusement, des caméras 3D fournissent une estimation de forme et/ou le volume de l'objet capté, sans recourir à un traitement multi-vues. En reportant à la , chacun des capteurs 11 -14 d'image est disposé de sorte que son champ de vision 21-24 couvre au moins partiellement un espace 9 (ou un volume) de présentation destiné à recevoir au moins un article à enregistrer par la borne 10 d'encaissement automatique. La face supérieure du meuble 2 est, dans un mode de réalisation, comprise dans la base de l'espace 9 de présentation. Lorsqu'un objet est introduit dans l'espace 9 de présentation, cet objet se trouve au moins partiellement dans le champ de vision 21-24 d'au moins un des capteurs 11-14 d'image. Dans un mode de réalisation, l'espace 9 de présentation est compris dans des intersections des champs de vision 21-24 des capteurs 11-14 d'image de sorte qu'un objet qui y est présent soit compris dans les champs de vision 21-24 d'au moins deux capteurs 11-14 d'image. Dans un mode de réalisation, au moins un des capteurs 11 - 14 d'image a un axe de prise de vue sensiblement vertical. Autrement dit, au moins un des capteurs 11 - 14 d'image est disposé au-dessus de l'espace 9 de présentation. Ce capteur 11 - 12 d'image est, par exemple, fixé au bord inférieur de l'écran 3 surplombant l'espace 9 de présentation de sorte qu'il soit suffisamment discret et ne capte pas d'image du visage du client. Dans un autre mode de réalisation, la borne 10 d'encaissement automatique comprend des capteurs 13 - 14 d'image de part et d'autre de l'espace 9 de présentation. Ces capteurs 13 - 14 d'image sont, par exemple, fixés à des rebords de la face supérieure du meuble 2 . Les capteurs 13 - 14 d'images sont, avantageusement, disposés dans des rebords latéraux de la face supérieure du meuble 2 de façon à ne pas couvrir l'espace face à la borne 10 d'encaissement automatique où est attendu le client. Les capteurs 11 - 14 d'image sont, dans un mode de réalisation, disposés de sorte que leurs axes optiques (ou axes de prise de vue) soient sensiblement concourants au centre de l'espace 9 de présentation. Par exemple, les capteurs 11 - 14 d'image sont agencés de sorte que l'intersection de leurs champs de vision 21 - 24 couvre un espace 9 de présentation ou une enveloppe visuelle de 40, 50 ou 60 cm3 de visibilité en 3D au-dessus du meuble 2 et une surface de 80, 90 ou 100 cm2 de visibilité en 2D sur la face supérieure du meuble 2 . Chacun des capteurs 11 - 14 d'image est apte à acquérir une pluralité d'images successives, notamment une séquence d'images vidéo ou un flux vidéo, d'au moins une partie de l'espace 9 de présentation. Les images acquises sont, dans un mode de réalisation, des images 3D fournies par des capteurs 11 - 14 d'image 3D ou obtenues à partir d'images 2D multi-vues acquises simultanément par une combinaison des capteurs 11 - 14 d'image. Afin de maîtriser la luminosité dans l'espace 9 de présentation et éviter les ombres, un ou plusieurs dispositifs 15 - 18 d'éclairage fixés à des rebords de la face supérieure du meuble 2 et/ou au bord inférieur de l'écran 3 peuvent être envisagés. Un éclairage sensiblement uniforme facilite la segmentation des images acquises et, par conséquent, l'identification des objets présents dans l'espace 9 de présentation. L'unité 1 de traitement est apte à détecter (isoler ou extraire) dans une pluralité d'images successives au moins partiellement acquises par un capteur 11 - 14 d'image un objet 30 - 31 en mouvement dans l'espace 9 de présentation. La segmentation du contenu des images acquises par les capteurs 11 - 14 d'image statiques en un arrière-plan et un premier plan comprenant un objet 30 - 31 en mouvement peut être obtenue par toute méthode connue de l'état de l'art permettant la détection d'objets mobiles. Ces méthodes comprennent, par exemples, les méthodes de soustraction de fond, les méthodes de recherche de contours en mouvement, ou des méthodes basées sur l'apprentissage automatique profond (dit, en anglais, « deep learning») telles que les réseaux de neurones convolutifs (plus connus sous l'acronyme CNN de l'anglais « Convolutional Neural Networks »), les réseaux de neurones convolutifs basés sur des régions (dit, selon une terminologie anglo-saxonne, R-CNN pour « Region-based Convolutional Neural Networks »), des réseaux de neurones convolutifs basés des régions rapides (dit, selon une terminologie anglo-saxonne, Fast R-CNN pour « Fast Region-based Convolutional Neural Networks »), des réseaux de neurones convolutifs basés des régions plus rapides (Faster RCNN), ou tout autre modèle équivalent. Ces images successives peuvent être des images 2D acquises par l'un quelconque des capteurs 11 - 14 d'image ou des images 3D fournies par un capteur 11 - 14 d'image 3D ou obtenues par combinaison d'images 2D multi-vues acquises simultanément. Afin de faciliter la détection d'un objet 30 - 31 en mouvement dans l'espace 9 de présentation, les capteurs 11 - 14 d'image sont, dans un mode de réalisation, orientés de façon à avoir un arrière-plan sensiblement statique. La face supérieure du meuble 2 de la borne 10 d'encaissement automatique est, de préférence, de couleur uniforme. Un article 32-33 déjà présent dans l'espace 9 de présentation est intégré à l'arrière-plan de l'objet 30 - 31 détecté en mouvement. L'unité 1 de traitement identifie, dans l'objet 30 - 31 en mouvement détecté, une main 30 (ou, plus généralement, un moyen de préhension) et un article 31 proposé à la vente par le point de vente. La main 30 détectée peut être une main droite, une main gauche, ou les deux mains. L'article 31 identifié dans l'objet 30 - 31 en mouvement détecté est en préhension par la main 30 pendant au moins une partie du mouvement de cet objet 30 - 31 dans l'espace 9 de présentation. La préhension de l'article 30 désigne, ici, la prise en main de celui-ci, pour le présenter à la borne 10 d'encaissement automatique. Une fenêtre d'observation glissante d'une durée prédéfinie ou comprenant un nombre prédéfini d'images successives acquises par au moins un des capteurs 11 - 14 d'image permet de suivre l'objet 30 - 31 en mouvement détecté. Lorsque seule la main 30 ou seul un article 31 est détecté en mouvement dans cette fenêtre d'observation, cet objet 30 - 31 en mouvement n'est pas pris en considération. La condition selon laquelle l'article 31 est en préhension par la main 30 pendant au moins une partie du mouvement de l'objet 30 - 31 détecté dans une pluralité d'images successives permet de filtrer (c.à.d. ne pas prendre en considération) les séquences d'images où seule la main 30 ou seul un article 31 est détecté en mouvement (par exemple, le mouvement de la main 30 depuis l'espace de présentation vers le panier 36 pour récupérer un autre article 34 - 35 à enregistrer ou le mouvement d'un article 32 - 33 déjà enregistré). Au moins un attribut de l'article 31 identifié est déterminé par l'unité 1 de traitement. Cet attribut est tout paramètre, descripteur, ou caractéristique (dit, en anglais, « feature ») de l'article 31 identifié. Cet attribut peut, en effet, être un texte (notamment, des mots clés distinctifs de l'article 31 ), un dessin, un symbole, un logo, un code-barres (à une dimension ou à deux dimensions tel qu'un code matriciel ou un code à réponse rapide plus connu sous le nom anglais QR code), une couleur et/ou une pluralité de couleurs, une dimension, une forme, et/ou un volume. Des attributs sont, dans un mode de réalisation, déterminés au moyen d'une reconnaissance optique de caractères visibles sur l'article 31 (plus connue sous les terminologies anglo-saxonnes "Optical Character Recognition" ou OCR). Une analyse sémantique permet, avantageusement, de corriger ou de compléter une donnée manquante dans un attribut textuel (par exemple, corriger "fromge" en "fromage"), en utilisant par exemple le modèle des N-grammes. L'utilisation d'une pluralité d'attributs permet, également, d'exploiter des données incomplètes, tel qu'un dessin, un texte, ou un code-barres déterminés que partiellement à partir des images acquises. Dans un mode de réalisation, une pluralité d'attributs comprenant au moins un code-barres est associée aux articles les plus convoités et/ou les plus chers dans le point de vente. Ces attributs peuvent être déterminés à partir de l'une quelconque des images de la pluralité d'images successives ayant permis la détection de l'objet 30 - 31 en mouvement, lorsque l'article 31 est en préhension par la main 30 ou lorsqu'il est posé dans l'espace 9 de présentation. De préférence, une pluralité d'attributs de l'article 31 sont déterminés de sorte à former un vecteur d'attributs. Le ou les attributs déterminés est/sont fourni(s) en entrée d'un module de reconnaissance de l'unité 1 de traitement apte à estimer, avec un coefficient, un score ou un indice de confiance, l'article 31 sur la base d'au moins cet ou ces attributs. Le module de reconnaissance (des modèles de type CNN, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, ou équivalents) est, dans un mode de réalisation, basé sur un apprentissage automatique entraîné avec des images précédemment capturées de l'article 31 . Plus le nombre d'attributs est élevé, plus important est l'indice de confiance. Dans un mode de réalisation, le poids de l'article 31 déterminé par une variation du poids mesuré par la balance 6 latérale et/ou par la balance 5 centrale peut être utilisé comme un attribut additionnel de vérification en plus des attributs visuels déterminés à partir des images acquises. La reconnaissance de l'article 31 sur la base de plus d'un attribut (par exemple, un code-barres et un texte ou un dessin) permet avantageusement de lutter contre la démarque inconnue et les erreurs involontaires. Lorsqu'un attribut est suffisamment discriminant (tel que le code-barres), un seul attribut peut être utilisé par l'unité 1 de traitement pour reconnaitre l'article 31 . Lorsque le code-barres figure parmi les attributs déterminés, l'unité 1 de traitement est, dans un mode de réalisation, apte à détecter un contour sur l'article 31 autour de ce code-barres. Cette fonction de détection de contour permet, avantageusement, de vérifier si ce code-barres est imprimé directement sur l'article 31 ou sur une étiquette collée/apposée sur celui-ci (les bords de cette étiquette forment un contour autour du code-barres déterminé). Une manipulation frauduleuse des codes-barres peut ainsi être détectée. Par ailleurs, au moins un attribut de la posture de préhension de l'article 31 par la main 30 est déterminé par l'unité 1 de traitement. Cet attribut est, par exemple, le nombre de doigts et/ou les surfaces de la main qui participent à la préhension de l'article 31 pour le présenter à la borne 10 d'encaissement automatique et/ou la forme de la main 30 (main fermée ou main ouverte). Différentes postures de préhension peuvent, en effet, être adoptées pour présenter l'article 31 telles que des postures bidigitales, des postures tridigitales, des postures quadridigitales, des postures faisant intervenir les cinq doigts, ou des postures faisant intervenir la paume de la main. La posture de préhension de l'article 31 adoptée par le client est classée par l'unité 1 de traitement dans une pluralité de classes prédéfinies sur la base d'au moins un attribut de cette posture. Dans un mode de réalisation, au moins deux classes de postures de préhension sont définies, à savoir une première classe dans laquelle seuls les doigts participent à la préhension de l'article 31 (c.à.d. la paume ne participe pas à la préhension), et une deuxième classe dans laquelle la paume de la main 30 participe à la préhension de l'article 31 . Ainsi, en se basant sur les surfaces de la main 30 participant à la prise de l'article 31 , la posture de préhension est classée dans la première classe lorsque seuls les doigts sont en contact avec l'article, et dans la deuxième classe lorsque la paume de la main 30 est en contact avec l'article 31 . Lorsque la forme, la taille et/ou le poids de l'article 31 le permettent, la posture de préhension de cet article 31 attendue est une posture de précision où seuls les doigts sont spontanément sollicités pour le présenter à la borne 10 d'encaissement automatique (c.à.d. sans que la paume de la main 30 ne participe à cette préhension). Il est, en effet, considéré que la posture de préhension de l'article 31 dépend de la motivation du client, autrement dit de son but de la posture de préhension adoptée. Une posture de préhension faisant intervenir la paume de la main 30 est interprétée par l'unité 1 de traitement comme étant susceptible de vouloir dissimuler une partie de l'article 31 comprenant un attribut pertinent pour la reconnaissance de cet article 31 (tel que le code-barres, un texte ou un dessin distinctif de cet article 31 ). Un modèle d'apprentissage automatique (de type CNN, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, ou équivalents) régulièrement entraîné avec des postures de préhension adoptées lors des situations de vol de l'article 31 et d'autres adoptés lors des enregistrements corrects de cet article 31 permet, avantageusement, de convenablement classer et, donc, interpréter la posture de préhension qui lui est soumise. La forme (sphérique, cubique, ou cylindrique par exemple), les dimensions et/ou le poids de l'article 31 sont utilisés (ou pris en considération) par l'unité 1 de traitement dans la classification de la posture de préhension. Des attributs de l'article 31 peuvent, dans certains modes de réalisation, influencer la classification (ou l’interprétation) d'une posture de préhension comme étant naturelle/spontanée ou intentionnelle (pour cacher un ou plusieurs attributs pertinents de l'article 31 ). Dans un autre mode de réalisation, au moins un attribut du mouvement de l'article 31 lorsqu'il est en préhension dans l'espace 9 de présentation est déterminé par l'unité 1 de traitement. Ces attributs comprennent, par exemple, la trajectoire du mouvement, la vitesse du mouvement, et/ou un mouvement de rotation (même partielle) de l'article 31 . Ces attributs visent à permettre la classification ou, plus généralement, une interprétation du mouvement suivi par l'article 31 lors de sa présentation à la borne 10 d'encaissement automatique dans une pluralité de classes (ou de catégories) prédéfinies. Le mouvement de l'article 31 est, par exemple, classé - dans une première classe lorsque sa vitesse (notamment, la vitesse moyenne) est supérieure à une vitesse seuil prédéfinie, cette première classe de mouvements ne facilitant pas la reconnaissance de l'article 31 ou étant considérés/interprétés comme des mouvements douteux (par exemple, un retrait rapide d'un article 32 - 33 de l'espace de présentation avant la clôture de la procédure d'encaissement); - dans une deuxième classe lorsque la trajectoire du mouvement de l'article 31 est sensiblement à la limite de l'espace 9 de présentation (notamment, lorsque l'article 31 est partiellement en dehors de l'espace de présentation ou, de manière équivalente, lorsqu’une partie de cet article 31 n’est comprise dans aucun des champs de vision 21 - 24 ), cette deuxième classe de mouvements ne favorisant pas la détermination d'attributs de l'article 31 et, par conséquent, aussi sa reconnaissance; - dans une troisième classe lorsqu'il comprend un ou plusieurs mouvements de rotation de l'article 31 , cette classe de mouvements désignant ou, plus généralement, interprétés comme étant des manipulations du client rencontrant des difficultés à présenter/orienter convenablement l'article 31 pour l'enregistrer. Une classification ou une reconnaissance/identification du mouvement de l'article 31 peut être obtenue par une mesure de similitude entre la signature de ce mouvement et des signatures prédéfinies par un modèle d'apprentissage automatique ou équivalents (des réseaux de neurones multicouches ou des modèles de Markov Cachés par exemple) entrainés avec des scénarios prédéfinis (notamment, des scénarios précédemment capturés de vol et/ou de difficulté à enregistrer l'article 31 ). On entend ici par classification d'une posture de préhension de l’article 31 ou d’un mouvement de l’article 31 toutes opérations permettant d’identifier, de reconnaitre ou d’interpréter une posture de préhension ou un mouvement de l’article 31 sur la base d’attributs et de connaissances préétablies (par exemple, des règles, des fonctions, ou des modèles). Lorsque l'indice de confiance avec lequel l'article 31 est reconnu par l'unité 1 de traitement est inférieur à une valeur seuil prédéfinie (par exemple, 96%, 97%, 98% ou 99%), l'unité 1 de traitement est configurée pour générer un message associé à la classe de la posture de préhension de cet article 31 et/ou à la classe du mouvement de cet article 31 . Ce message (sonore et/ou visuelle) comprend, par exemple, - une indication relative à une présentation de l'article 31 permettant sa reconnaissance avec un indice de confiance supérieur lorsque la classe de la posture de préhension est la classe dans laquelle la paume participe à la préhension de l'article 31 et/ou la classe du mouvement de l'article 31 est la classe dans laquelle le mouvement de l'article 31 comprend un mouvement de rotation, et/ou la classe du mouvement de l'article 31 est la classe dans laquelle la trajectoire du mouvement de l'article 31 est sensiblement à la limite de l'espace 9 de présentation. Cette indication est émise à destination du client; - une alerte lorsque la classe de la posture de préhension est la classe dans laquelle la paume participe à la préhension de l'article 31 , et/ou la classe du mouvement de l'article 31 est la classe dans laquelle la vitesse du mouvement de l'article 31 est supérieure à la vitesse seuil prédéfinie. Cette alerte est, dans un mode de réalisation, émise à destination d'un personnel de caisse requérant son intervention ou son attention. Lorsque l'indice de confiance avec lequel l'article 31 est reconnu est supérieur ou égal à la valeur seuil prédéfinie, l'unité 1 de traitement met à jour la liste des articles enregistrés. Cette mise à jour comprend l'ajout de l'article 31 à la liste lorsqu'il est déposé dans l'espace 9 de présentation ou le retrait de cet article 31 de la liste lorsqu'il est retiré de l'espace 9 de présentation. Dans un mode de réalisation, un client pose son panier 36 sur le support 8 latéral et présente successivement ses articles 31 - 35 à la borne 10 d'encaissement automatique en les déposant sur la face supérieure du meuble 2 . Cette face supérieure du meuble 2 est comprise dans l'espace 9 de présentation. L'unité 1 de traitement se charge de la segmentation des images acquises par les capteurs 11 - 14 d'image pour y détecter un objet 30 - 31 en mouvement. Un article 31 et une main 30 sont identifiés dans cet objet 30 - 31 par l'unité 1 de traitement, l'article 31 étant en préhension par la main 30 pendant au moins une partie du mouvement de l'objet 30 - 31 . Des caractéristiques (c.à.d. des attributs) de l'article 31 , de la posture de préhension de l'article 31 par la main 30 , et/ou du mouvement de l'article 31 lorsqu'il est en préhension par la main 30 sont, respectivement, fournies en entrée de modules de classification correspondants. Lorsque l'article est reconnu avec un indice de confiance inférieur à une valeur seuil prédéfini, un message associé à la classe déterminée de la posture de préhension et/ou du mouvement de l'article 31 est généré par l'unité 1 de traitement à destination du client et/ou d'un personnel de caisse. Lorsque l'ensemble des articles 31 - 35 du client sont reconnus avec un indice de confiance supérieur à la valeur seuil, le client termine la procédure d'encaissement en réglant ses achats et ensachant ses articles 31 - 35 . Un ticket de caisse, ou plus généralement une preuve matérielle ou dématérialisée de son achat lui est subséquemment émise. Dans un autre mode de réalisation, la borne 10 d'encaissement automatique opère en réseau avec d'autres nœuds d'un réseau d'entités. Ces entités peuvent être des bornes d'encaissement automatiques, des dispositifs d'assistance à l'achat intégrés à des paniers portatifs ou à des chariots libre-service à roulettes, des dispositifs de relevé ou d'information sur le prix, ou tout autre objet connecté. Ces entités interconnectées peuvent exister dans un même point de vente ou dans des points de vente distants. La borne 10 d'encaissement automatique met les ressources de calcul de son unité 1 de traitement, lorsqu'elles sont disponibles (périodes creuses ou d'inactivité de l'unité 1 de traitement), à disposition des autres entités. Il en résulte, avantageusement, une utilisation optimale des ressources de calcul de la borne 10 d'encaissement automatique. Un partage des ressources de calcul entre plusieurs bornes 10 d'encaissement automatique permet également d'améliorer leurs performances. En outre, la borne 10 d'encaissement automatique contribue à l'alimentation, de préférence après validation par un opérateur, d'une base de données d'images 2D et/ou 3D de l'article 31 , ou de postures de préhension adoptées pour présenter cet article 31 , et/ou de mouvements suivis par cet article 31 lors de sa présentation afin d'améliorer, respectivement, les modèles de classification de cet article 31 , les modèles de classification des postures de préhension de cet article 31 , et/ou des modèles de classification des mouvements suivis par cet article 31 lors de sa présentation. Il en résulte, avantageusement, des modèles de classification (d’identification ou de reconnaissance) évolutifs. Le client participe ainsi à la production de données à forte valeur ajoutée pour le point de vente. Avantageusement, les modes de réalisation décrits ci-dessus permettent une interprétation visuelle des mouvements de la main du client lors de sa présentation des articles à la borne 10 d'encaissement automatique afin de l'assister dans la procédure d'encaissement, accélérer son passage en caisse, et réduire la démarque inconnue et les erreurs involontaires. Bien que la borne d'encaissement automatique soit décrite ci-dessus relativement à des modes de réalisation et à des variantes, l’homme du métier comprendra que ces modes de réalisation et variantes ne sont pas limitatifs et peuvent être combinés entre eux et/ou avec tout autre mode de réalisation équivalent. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique comprenant - un premier capteur ( 11 - 14 ) d'image ayant un premier champ ( 21 - 24 ) de vision couvrant au moins partiellement un espace ( 9 ) de présentation destiné à recevoir un article ( 31 ) à enregistrer par la borne ( 10 ) d’encaissement automatique; - une unité ( 1 ) de traitement apte à - détecter dans une pluralité d'images successives au moins partiellement acquises par le premier capteur ( 21 - 24 ) d'image un objet ( 30 - 31 ) en mouvement dans l'espace ( 9 ) de présentation ; - identifier, dans ledit objet ( 30 - 31 ), une main ( 30 ) et un article ( 31 ), l'article ( 31 ) étant en préhension par la main ( 30 ) pendant au moins une partie du mouvement de l'objet ( 30 - 31 ); - déterminer un premier attribut de l'article ( 31 ) identifié; - reconnaitre avec un premier indice de confiance ledit article ( 31 ) sur la base d'au moins ledit premier attribut; - déterminer un deuxième attribut de la posture de préhension de l'article ( 31 ) et classer cette posture de préhension dans une première pluralité de classes prédéfinies sur la base d'au moins ledit deuxième attribut et/ou déterminer un troisième attribut du mouvement de l'article ( 31 ) lorsque cet article ( 31 ) est en préhension par la main ( 30 ) et classer ce mouvement dans une deuxième pluralité de classes prédéfinies sur la base d'au moins ledit troisième attribut; - générer, lorsque l'article ( 31 ) est reconnu avec un indice de confiance inférieur à une valeur seuil prédéfinie, un message associé à la classe de la posture de préhension et/ou à la classe du mouvement de l'article ( 31 ). Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication précédente, caractérisée en ce que le deuxième attribut est choisi parmi une liste comprenant le nombre de doigts de la main ( 30 ) qui participent à la préhension de l'article ( 31 ), les surfaces de la main ( 30 ) qui participent à la préhension de l'article ( 31 ). Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication précédente, caractérisée en ce que la première pluralité de classes comprend une première classe dans laquelle la paume de la main ( 30 ) participe à la préhension de l'article ( 31 ). Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que le troisième attribut est choisi parmi une liste comprenant la vitesse du mouvement de l'article ( 31 ), la trajectoire du mouvement de l'article ( 31 ), un mouvement de rotation de l'article ( 31 ). Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication précédente, caractérisée en ce que la deuxième pluralité de classes comprend une deuxième classe dans laquelle la vitesse du mouvement est supérieure à une vitesse seuil prédéfinie, et/ou une troisième classe dans laquelle la trajectoire du mouvement est sensiblement à la limite de l'espace ( 9 ) de présentation, et/ou une quatrième classe dans laquelle le mouvement comprend un mouvement de rotation. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication 3, caractérisée en ce que le message généré comprend, lorsque la classe de la posture de préhension est la première classe, une alerte à destination d'un personnel de caisse. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication 5, caractérisée en ce que le message généré comprend, lorsque la classe du mouvement de l'article ( 31 ) est la quatrième classe, une indication relative à une présentation prédéfinie de l'article ( 31 ), cette présentation permettant une reconnaissance de l'article ( 31 ) avec un deuxième indice de confiance supérieur au premier indice de confiance. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que le premier attribut est choisi parmi une liste comprenant un code-barres, une couleur, un texte, un dessin, un symbole, un logo, une dimension, une forme, un volume. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon la revendication précédente, caractérisée en ce que l'unité ( 1 ) de traitement est, en outre, apte à détecter un contour sur l'article ( 31 ) autour du code-barres. Borne ( 10 ) d'encaissement automatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce qu’ elle comprend, en outre, un deuxième capteur ( 13 ) d'image ayant un deuxième champ ( 23 ) de vision couvrant au moins partiellement l'espace ( 9 ) de présentation, un troisième capteur ( 14 ) d'image ayant un troisième champ ( 24 ) de vision couvrant au moins partiellement l'espace ( 9 ) de présentation, le premier capteur ( 11 - 12 ) d'image étant disposé au-dessus de l'espace ( 9 ) de présentation, le deuxième et le troisième capteur ( 13 - 14 ) étant disposés de part et d'autre de l'espace ( 9 ) de présentation.