Brevet FR3160262A1 — publié le 20250919

L’invention concerne un dispositif (16) comprenant : une mémoire (20) stockant un modèle de détection (24) configuré pour : détecter une partie d’intérêt chez chaque individu dans une image ; et fournir une position, dans un repère tridimensionnel lié à la caméra, de chaque partie d’intérêt détectée ; une unité de traitement (22) configurée de façon à : mettre en œuvre le modèle de détection (24) sur la base d’une image représentative d’une partie d’un habitacle (6) d’un véhicule (2) pour calculer, dans un repère de référence (26), une position de chaque partie d’intérêt détectée ; et pour chaque partie d’intérêt détectée : comparer la position calculée correspondante avec des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle (6) ; et déterminer que l’individu (28) correspondant est un passager du véhicule (2) si la position calculée est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle. Figure 1 Dispositif d’étanchéisation visuelle, système de vision, véhicule et procédé d’étanchéisation visuelle associés La présente invention concerne un dispositif d’étanchéisation visuelle comprenant une mémoire et une unité de traitement. L’invention concerne également un système de vision, un véhicule embarquant un tel système de vision, et un procédé d’étanchéisation visuelle associé. L’invention s’applique au domaine du transport, en particulier du transport ferroviaire. État de la technique Il est connu d’équiper un véhicule, en particulier un véhicule ferroviaire, d’un système de vision, notamment un système de vision intelligent. Un tel système de vision intelligent comprend des caméras agencées pour imager une zone d’intérêt du véhicule, ainsi qu’un calculateur configuré pour traiter les images acquises par les caméras, en particulier au moyen d’algorithmes d’analyse d’image, et pour fournir, en sortie, des informations relatives à la zone d’intérêt imagée. Un tel système de vision est, par exemple, mis en œuvre dans des applications de détection et comptage d’objets, ou encore de détection et comptage d’actions. Néanmoins, les systèmes de vision classiques ne donnent pas entière satisfaction. En effet, lorsque des surfaces transparentes du véhicule (telles que les baies vitrées d’un véhicule ferroviaire) sont présentes dans le champ de vision d’une caméra du système de vision, ladite caméra est susceptible d’imager des régions de l’espace qui n’appartiennent pas à la zone d’intérêt, mais qui sont visibles à travers les surfaces transparentes du véhicule. Il en résulte que les algorithmes d’analyse d’image mis en œuvre par le calculateur sont amenés à traiter des données visuelles qui ne sont pas représentatives de la zone d’intérêt. Par conséquent, il existe un risque que les informations délivrées en sortie par le calculateur soient erronées. Par exemple, dans le cadre d’une application de comptage automatique de passagers, un individu présent sur un quai, mais détecté à travers une fenêtre du véhicule, est susceptible d’être identifié comme un passager présent à bord du véhicule. Ceci est donc préjudiciable à la fiabilité de l’opération de comptage automatique de passagers. Un but de la présente invention est de remédier à au moins un des inconvénients de l’état de la technique. Un autre but de l’invention est de proposer un dispositif capable de réaliser une discrimination, dans les images fournies par une caméra d’un véhicule, entre les passagers présents à bord du véhicule et les individus ne se trouvant pas à bord du véhicule. Un autre but de l’invention est de proposer une solution dont la mise en œuvre ne nécessite pas d’altération structurelle du véhicule ou de ses équipements. À cet effet, l’invention concerne un dispositif d’étanchéisation visuelle du type précité, la mémoire étant adaptée pour stocker un modèle de détection configuré pour : détecter au moins une partie prédéterminée du corps humain, formant une partie d’intérêt, chez chaque individu représenté sur une image bidimensionnelle acquise par une caméra ; et fournir, en sortie, au moins une position, dans un repère tridimensionnel prédéterminé lié à la caméra, de chaque partie d’intérêt détectée, le modèle de détection ayant été préalablement entraîné sur la base d’un jeu de données labellisé comprenant une pluralité d’images bidimensionnelles et, pour chaque image, et pour chaque individu représenté sur ladite image, au moins une position, dans un repère tridimensionnel lié à la caméra ayant acquis ladite image, de la partie d’intérêt correspondante, l’unité de traitement étant configurée de façon à, pour chaque image bidimensionnelle d’au moins un flux vidéo acquis par une caméra respective et représentatif d’au moins une partie d’un habitacle d’un véhicule : mettre en œuvre le modèle de détection sur la base de ladite image pour calculer, pour une partie d’intérêt représentée sur ladite image et détectée par le modèle de détection, une position de ladite partie d’intérêt dans un repère de référence prédéterminé ; et pour chaque partie d’intérêt détectée : comparer la position calculée correspondante avec des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle dans le repère de référence ; et déterminer que l’individu associé à ladite partie d’intérêt est un passager du véhicule si un résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle, et qu’il ne se trouve pas à bord du véhicule sinon. En effet, grâce à la mise en œuvre du modèle de détection, une position tridimensionnelle de la partie d’intérêt détectée est obtenue, ce qui autorise une discrimination aisée des individus imagés, sur la base d’une simple connaissance préalable des limites spatiales de l’habitacle. En outre, grâce au recours au modèle de détection, la détermination de la position de chaque partie d’intérêt dans le repère tridimensionnel de référence ne nécessite que de simples modifications logicielles au niveau des systèmes de vision préexistants à bord du véhicule. De telles modifications logicielles sont sensiblement moins coûteuses que les modifications matérielles requises par l’installation de télémètres, ou encore le remplacement des caméras embarquées existantes par des caméras de profondeur. Il en résulte que l’implémentation du dispositif d’étanchéisation visuelle selon l’invention est favorable à un système de vision plus performant et moins onéreux que les systèmes de vision existants. De façon avantageuse, le dispositif d’étanchéisation visuelle selon l’invention présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toute combinaison techniquement possible : la partie d’intérêt est le visage, et pour chaque visage détecté, l’unité de traitement étant configurée pour déterminer que l’individu associé audit visage n’est pas un passager du véhicule si la position calculée pour ledit visage correspond à une position d’une paroi du véhicule ; l’unité de traitement est, en outre, configurée pour écrire, dans la mémoire, pour chaque partie d’intérêt détectée, une étiquette déterminée en fonction du résultat de la comparaison et représentative du fait que l’individu correspondant se trouve ou non à bord du véhicule, associée à un identifiant de l’individu correspondant à ladite partie d’intérêt détectée. Le dispositif selon l’invention peut être tout type d’appareil tel qu’un serveur, un ordinateur, une tablette, un calculateur, un processeur, une puce informatique, programmé pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention, par exemple en exécutant le programme d’ordinateur selon l’invention. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un système de vision comprenant un dispositif d’étanchéisation visuelle tel que défini ci-dessus et au moins une caméra, chaque caméra étant connectée au dispositif d’étanchéisation visuelle pour transmettre, audit dispositif d’étanchéisation visuelle, un flux vidéo acquis par ladite caméra. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un véhicule, en particulier un véhicule de transport ferroviaire, comprenant un système de vision tel que défini ci-dessus, chaque caméra du système de vision étant embarquée à bord du véhicule et positionnée de sorte qu’au moins une partie d’un habitacle du véhicule se trouve dans un champ de vision de ladite caméra. De façon avantageuse, le véhicule présente la caractéristique suivante : au moins une caméra est montée sur une surface intérieure d’une première paroi latérale du véhicule, un axe optique de la caméra étant perpendiculaire à une surface intérieure d’une deuxième paroi latérale opposée à la première paroi latérale, l’unité de traitement étant configurée pour déterminer que l’individu associé à la partie d’intérêt détectée est un passager du véhicule si la position de ladite partie d’intérêt suivant un axe confondu avec l’axe optique de la caméra, et dont l’origine appartient à la surface intérieure de la première paroi latérale, est inférieure, de préférence strictement inférieure, à une largeur prédéterminée du véhicule. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un procédé d’étanchéisation visuelle, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant, pour chaque image bidimensionnelle d’au moins un flux vidéo acquis par une caméra respective et représentatif d’au moins une partie d’un habitacle d’un véhicule : une étape de détection comprenant une mise en œuvre d’un modèle de détection sur la base de ladite image pour calculer, pour une partie d’intérêt représentée sur ladite image et détectée par le modèle de détection, une position de ladite partie d’intérêt dans un repère de référence prédéterminé, le modèle de détection étant configuré pour : détecter au moins une partie prédéterminée du corps humain, formant la partie d’intérêt, chez chaque individu représenté sur une image bidimensionnelle acquise par une caméra ; et fournir, en sortie, au moins une position, dans un repère tridimensionnel prédéterminé lié à la caméra, de chaque partie d’intérêt détectée, le modèle de détection ayant été préalablement entraîné sur la base d’un jeu de données labellisé comprenant une pluralité d’images bidimensionnelles et, pour chaque image, et pour chaque individu représenté sur ladite image, au moins une position, dans un repère tridimensionnel lié à la caméra ayant acquis ladite image, de la partie d’intérêt correspondante ; pour chaque partie d’intérêt détectée, une étape de comparaison de la position calculée correspondante avec des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle dans le repère de référence ; et pour chaque partie d’intérêt détectée, une étape de décision pour déterminer que l’individu associé à ladite partie d’intérêt est un passager du véhicule si un résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle, et qu’il ne se trouve pas à bord du véhicule sinon. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par ordinateur, mettent en œuvre les étapes du procédé tel que défini ci-dessus. Le programme d’ordinateur peut être en tout langage informatique, tel que par exemple en langage machine, en C, C++, JAVA, Python, etc. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 : la FIG. 1 est une vue schématique en section, selon un plan horizontal, d’un véhicule ferroviaire selon l’invention ; et FIG. 2 : la FIG. 2 est un ordinogramme d’un procédé d’étanchéisation visuelle mis en œuvre par un dispositif d’étanchéisation visuelle du véhicule de la FIG. 1 . Il est bien entendu que les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs. On pourra notamment imaginer des 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 l’état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si c'est cette partie qui est uniquement suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. En particulier toutes les variantes et tous les modes de réalisation décrits sont combinables entre eux si rien ne s’oppose à cette combinaison sur le plan technique. Sur les figures et dans la suite de la description, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence. Description détaillée Un véhicule 2 selon l’invention est illustré par la FIG. 1 . Le véhicule 2 est, en particulier, un véhicule de transport de passagers. De préférence, le véhicule 2 est un véhicule de transport ferroviaire tel qu’un train, notamment un véhicule de transport ferroviaire comprenant au moins une voiture 4 destinée au transport de passagers. De façon classique, la voiture 4 comporte un habitacle 6 délimité par des parois 8. Par « habitacle d’un véhicule », il est entendu, au sens de la présente invention, une partie du véhicule 2 où des passagers peuvent prendre place. Dans le cas d’un véhicule comprenant une pluralité de voitures (ou wagons), chaque voiture (ou wagon) comporte un habitacle correspondant du véhicule. En particulier, les parois 8 comportent deux parois latérales 10 sensiblement verticales. Les parois latérales 10 sont agencées en regard l’une de l’autre et s’étendent suivant une direction usuelle de déplacement du véhicule 2. En outre, au moins une paroi 8 de la voiture 4, en particulier une paroi latérale 10, comporte au moins une surface transparente 11, telle qu’une fenêtre, une baie vitrée, ou encore un hublot. Par « surface transparente », il est entendu, au sens de la présente invention, une surface qui laisse passer la lumière sans faire écran à la vision, ou encore une surface translucide (c’est-à-dire une surface qui laisse passer la lumière mais ne permet pas de distinguer nettement les contours ou les couleurs des objets). Il en résulte qu’un environnement extérieur du véhicule 2 est visible depuis l’habitacle 6 à travers chacune de ses surfaces transparentes 11. En outre, le véhicule 2 comprend un système de vision 12 destiné, par exemple, à la surveillance de l’habitacle 6. Le système de vision 12 comprend au moins une caméra 14 et un dispositif d’étanchéisation visuelle 16 connectés entre eux. Caméra 14 Chaque caméra 14 est embarquée à bord du véhicule 2. De façon classique, chaque caméra 14 présente un champ de vision 17. En outre, chaque caméra 14 est configurée pour acquérir un flux vidéo représentatif d’une scène se trouvant dans le champ de vision 17 correspondant, et pour transmettre le flux vidéo acquis au dispositif d’étanchéisation visuelle 16. Le flux vidéo délivré par chaque caméra 14 comprend une succession d’images bidimensionnelles, simplement désignées par le terme « images » par la suite. De préférence, chaque caméra 14 présente une position fixe au cours du temps dans l’habitacle 6. En outre, chaque caméra 14 est positionnée de sorte qu’au moins une partie de l’habitacle 6 du véhicule 2 soit comprise dans le champ de vision 17 correspondant. Dans ce cas, au moins une caméra 14 est, de préférence, positionnée de sorte qu’une partie au moins d’une surface transparente 11 du véhicule 2 soit comprise dans le champ de vision 17 correspondant. De préférence encore, au moins une caméra 14 est montée sur une paroi latérale 10A du véhicule 2, dite « première paroi latérale ». Plus précisément, la caméra 14 est montée sur une surface intérieure 18 de la première paroi latérale 10A, orientée vers la paroi latérale 10B (dite « deuxième paroi latérale ») opposée à la première paroi latérale 10A. Dans ce cas, un axe optique Δ de la caméra 14 est avantageusement orthogonal à la deuxième paroi latérale 10B. De préférence, chaque caméra 14 est une caméra de technologie IP (également appelée « caméra IP ») connectée à un port d’un commutateur réseau (également appelé « switch ») d’un réseau de communication du véhicule 2, tel qu’un réseau de communication filaire Ethernet IP présentant une topologie en anneau. Dans ce cas, chaque caméra 14 est configurée pour transmettre le flux vidéo acquis au dispositif d’étanchéisation visuelle 16 par l’intermédiaire dudit réseau de communication. Dispositif d’étanchéisation visuelle 16 Le dispositif d’étanchéisation visuelle 16 est destiné à détecter, pour chaque caméra 14, en fonction du flux vidéo reçu en provenance de ladite caméra 14, les individus présents dans le champ de vision correspondant. Le dispositif d’étanchéisation visuelle 16 est également configuré pour déterminer, parmi les individus détectés, ceux qui se trouvent effectivement à bord du véhicule 2 et ceux qui ne le sont pas. Le dispositif d’étanchéisation visuelle 16 est, par exemple, embarqué à bord du véhicule 2. En variante, le dispositif d’étanchéisation visuelle 16 est un dispositif au sol. Dans ce cas, la transmission, vers le dispositif d’étanchéisation visuelle 16, de chaque flux vidéo acquis depuis chaque caméra 14, est susceptible d’être réalisée au moyen de tout moyen de communication approprié, tel qu’un réseau de communication sans fil. Le dispositif d’étanchéisation visuelle 16 comprend une mémoire 20 et une unité de traitement 22 reliés entre elles. Mémoire 20 La mémoire 20 est configurée pour stocker un modèle d’intelligence artificielle 24, par la suite appelé « modèle de détection ». Un tel modèle de détection 24 est configuré pour recevoir, en entrée, au moins une image bidimensionnelle, et pour fournir, en sortie, pour chaque image reçue, une position, dans un repère tridimensionnel prédéterminé, de chaque objet détecté dans ladite image. En particulier, le modèle de détection 24 est configuré pour détecter des individus représentés (au moins en partie) sur ladite image, ou encore une partie prédéterminée du corps humain, dite « partie d’intérêt ». En particulier, la partie d’intérêt est le visage. L’expression « partie d’intérêt » est également susceptible de désigner le corps humain dans son intégralité. Le modèle de détection 24 a été préalablement entraîné sur la base d’un jeu de données labélisé. Dans ce cas, le jeu de données labélisé comprend une pluralité d’images (c’est-à-dire une pluralité d’images bidimensionnelles), chacune préalablement acquise au moyen d’une caméra correspondante. En outre, une partie au moins des images du jeu de données labelisé représente (totalement ou en partie) un ou plusieurs individus. Plus précisément, pour chaque individu, la partie d’intérêt correspondante est visible sur l’image. Chaque image du jeu de données labelisé est associée, pour chaque individu représenté sur ladite image, à une étiquette indicative de la position dudit individu (ou de la partie d’intérêt correspondante) dans un repère tridimensionnel prédéterminé lié à la caméra ayant acquis ladite image. De préférence, pour chaque image du jeu de données labelisé, et pour chaque individu représenté sur ladite image, l’étiquette correspondante est également indicative de l’une au moins parmi : une donnée représentative du fait qu’une partie de l’individu sort ou non du champ de vision de la caméra ; une donnée représentative d’un degré d’occultation de l’individu ; une donnée représentative d’un angle d’observation de l’individu (c’est-à-dire un angle formé entre un axe optique de la caméra et une droite reliant la caméra et l’individu) ; des coordonnées, dans l’image, des coins d’une boîte englobante bidimensionnelle associée à l’individu ; des données représentatives d’une hauteur, d’une largeur et/ou d’une profondeur de l’individu ; et une donnée représentative d’une rotation de l’individu, autour d’un axe vertical prédéterminé, par rapport à une orientation de référence prédéterminée. Dans le cas où la détection concerne la partie d’intérêt mentionnée précédemment, les données d’étiquette énumérées précédemment se rapportent à ladite partie d’intérêt (par exemple, position du visage dans le repère tridimensionnel lié à la caméra, coordonnées de la boîte englobante du visage, etc.). De préférence, le modèle de détection 24 est le modèle YOLO3D, tel que décrit par Arsalan Mousavian et al. dans la prépublication digitale « 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry », référencée arXiv:1612.00496. En outre, la mémoire 20 est configurée pour stocker, pour chaque caméra 14 du véhicule 2, une position respective dans un repère de référence 26 tridimensionnel prédéterminé. De préférence, comme illustré par la FIG. 1 , le repère de référence 26 présente un premier axe compris dans un plan de la première paroi latérale 10A, un deuxième axe orthogonal à la deuxième paroi latérale 10B, et un troisième axe vertical. En outre, dans ce cas, les premier, deuxième et troisième axes sont orthogonaux entre eux. De préférence encore, la mémoire 20 est configurée pour stocker, pour chaque caméra 14 du véhicule 2, des données de transformation de coordonnées dans un repère lié à ladite caméra en coordonnées dans le repère de référence 26. De telles données de transformation comprennent, par exemple, une matrice de passage (également appelée « matrice de changement de base ») du repère lié à la caméra 14 vers le repère de référence 26. La mémoire 20 est également configurée pour stocker des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle 6. Par exemple, les données de délimitation comprennent des coordonnées, dans le repère de référence 26, de tout ou partie des parois 8 de l’habitacle 6. Selon un autre exemple, les données de délimitation de l’habitacle 6 comprennent, pour au moins un axe du repère de référence 26, une plage de coordonnées limites telles qu’un objet dont la position projetée sur ledit axe n’appartient pas à ladite plage de coordonnées se trouve nécessairement en dehors de l’habitacle 6. Dans ce cas, pour un axe donné du repère de référence 26, la plage de coordonnées limites correspondante est définie par les positions extrêmes de l’habitacle 6 le long dudit axe. En alternative, ou de façon complémentaire, les données de délimitation comprennent des dimensions de l’habitacle 6, en particulier une largeur de l’habitacle 6 (c’est-à-dire une distance entre les parois latérales 10). Unité de traitement 22 L’unité de traitement 22 est configurée pour recevoir le flux vidéo délivré par chaque caméra 14. En outre, pour chaque caméra 14, l’unité de traitement 22 est configurée pour mettre en œuvre le modèle de détection 24 stocké dans la mémoire 20 sur la base du flux vidéo respectif, afin de déterminer si chaque individu 28 apparaissant dans le flux vidéo est, ou non, un passager du véhicule (un « passager » étant entendu comme étant une personne se trouvant à bord du véhicule 2). De préférence, l’unité de traitement 22 présente une forme compacte garantissant un faible encombrement dans le véhicule 2, et est, en particulier, conforme aux normes ferroviaires de compatibilité électromagnétique, de résistance au feu et au fumées, et de résistance au choc et aux vibrations. Afin de déterminer si les individus 28 apparaissant dans chaque flux vidéo sont des passagers du véhicule 2, l’unité de traitement 22 est configurée pour mettre en œuvre un procédé 30 d’étanchéisation visuelle ( FIG. 2 ). Comme illustré par la FIG. 2 , le procédé 30 d’étanchéisation visuelle comprend une étape de détection 32, une étape de comparaison 34 et une étape de décision 36. Plus précisément, pour chaque caméra 14, l’unité de traitement 22 est configurée pour, au cours de l’étape de détection 32, mettre en œuvre le modèle de détection 24 sur la base d’au moins une image du flux vidéo respectif. Il en résulte, en sortie du modèle de détection 24, pour chaque individu 28 représenté sur ladite image et détecté par le modèle de détection 24, une position dudit individu 28 détecté dans le repère lié à la caméra 14. En outre, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 est configurée pour convertir, dans le repère de référence 26, la position dudit individu 28 dans le repère lié à la caméra 14, calculée par grâce au modèle de détection 24. En particulier, l’unité de traitement 22 est configurée pour réaliser une telle conversion à partir de la position de ladite caméra 14 dans le repère de référence 26, stockée dans la mémoire 20. De préférence, l’unité de traitement 22 est également configurée pour réaliser une telle conversion à partir des données de transformation relatives à ladite caméra 14 et stockées dans la mémoire 20. Dans le cas où le modèle de détection 24 est configuré pour détecter une partie d’intérêt du corps humain, l’unité de traitement 22 est configurée pour, au cours de l’étape de détection 32, mettre en œuvre ledit modèle de détection 24 afin de calculer une position de ladite partie d’intérêt détectée dans le repère lié à la caméra 14, et pour convertir la position calculée de ladite partie d’intérêt dans le repère de référence 26. En outre, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 est configurée pour, au cours de l’étape de comparaison 34, comparer la position calculée correspondante dans le repère de référence 26 avec les données de délimitation stockées dans la mémoire 20. Par exemple, pour l’individu 28A, la position calculée correspondante est comprise dans le volume délimité par les coordonnées des parois de l’habitacle 6. À l’inverse, l’individu 28B est visible à travers la surface transparente 11, mais n’est pas présent à bord du véhicule 2, et sa position est donc en dehors des limites physiques de l’habitacle 6 représentées par les données de délimitation. Avantageusement, dans le cas où la caméra 14 est montée sur une paroi latérale 10A, son axe optique Δ étant orthogonal à la paroi latérale 10B opposée, l’unité de traitement 22 est simplement configurée pour comparer une coordonnée de l’individu 28 détecté selon le deuxième axe (ou « position longitudinale ») à la largeur de l’habitacle. Une telle caractéristique est avantageuse, dans la mesure où elle autorise une discrimination simple, basée sur la comparaison de deux valeurs uniquement (à savoir la position longitudinale de l’individu détecté et la largeur de l’habitacle). Comme illustré sur la figure, la position longitudinale est également la position suivant un axe confondu avec l’axe optique Δ de la caméra 14, et dont l’origine appartient à la surface intérieure 18 de la première paroi latérale 10. Dans le cas où le modèle de détection 24 est configuré pour détecter une partie d’intérêt du corps humain, en particulier un visage, l’unité de traitement 22 est avantageusement configurée pour comparer la position correspondante dans le repère de référence 26 avec les données de délimitation stockées dans la mémoire 20 pour déterminer si ladite position correspond à une position d’une paroi 8 du véhicule 2. Une telle caractéristique est avantageuse, dans la mesure où elle autorise une discrimination entre un visage humain et un visage représenté sur une illustration fixée sur une paroi 8 du véhicule 2, telle qu’un encart publicitaire. En outre, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 est configurée pour, au cours de l’étape de décision 36, déterminer, en fonction d’un résultat de l’étape de comparaison 34, si ledit individu 28 est, ou non, un passager du véhicule 2. Plus précisément, l’unité de traitement 22 est configurée pour déterminer que l’individu 28 est un passager qui se trouve à bord du véhicule 2 si un résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle 6. À l’inverse, l’unité de traitement 22 est configurée pour déterminer que l’individu 28 ne se trouve pas à bord du véhicule 2 si le résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est en dehors des limites spatiales de l’habitacle 6. Par exemple, au cours de l’étape de décision 36, l’unité de traitement 22 détermine que l’individu 28A se trouve à bord du véhicule 2, mais pas l’individu 28B. De préférence, dans le cas où la caméra 14 est montée sur une paroi latérale 10, son axe optique Δ étant orthogonal à la paroi latérale 10 opposée, l’unité de traitement 22 est simplement configurée pour déterminer que l’individu 28 est un passager si sa position longitudinale est inférieure (de préférence strictement inférieure) à la largeur de l’habitacle, et qu’il ne se trouve pas à bord du véhicule 2 sinon. Dans le cas où le modèle de détection 24 est configuré pour détecter une partie d’intérêt du corps humain, en particulier un visage, l’unité de traitement 22 est avantageusement configurée pour déterminer que l’individu correspondant à ladite partie d’intérêt n’est pas un passager du véhicule 2 si la position calculée pour ladite partie d’intérêt correspond à une position d’une paroi 8 du véhicule 2. Avantageusement, l’unité de traitement 22 est également configurée pour, à l’issue de l’étape de décision 36, écrire, dans la mémoire 20, pour chaque individu 28 détecté, une étiquette représentative du fait que ledit individu 28 se trouve ou non à bord du véhicule 2. En particulier, ladite étiquette est stockée en association avec un identifiant dudit individu. Cette caractéristique est avantageuse, dans la mesure où l’étiquette est susceptible d’être utilisée lors d’un processus de traitement ultérieur, de façon à discriminer les passagers du véhicule 2 des individus détectés à travers les surfaces transparentes 11 mais non présents à bord du véhicule 2. De cette façon, des erreurs du processus de traitement ultérieur, liées à une mauvaise discrimination entre passagers et personnes ne se trouvant pas à bord du véhicule, sont susceptibles d’être évitées. Fonctionnement Le fonctionnement du système de vision 12 va maintenant être décrit en référence au figures 1 et 2. Au cours d’une étape préalable de configuration, le modèle de détection 24 est entraîné sur la base du jeu de données labélisé, puis est stocké dans la mémoire 20. Puis, durant le fonctionnement du système de vision 12, chaque caméra 14 transmet le flux vidéo acquis respectif au dispositif d’étanchéisation visuelle 16. Dans ce cas, au cours de l’étape de détection 32, pour chaque caméra 14, l’unité de traitement 22 du dispositif d’étanchéisation visuelle 16 met en œuvre le modèle de détection 24 sur la base d’au moins une image du flux vidéo respectif. Il en résulte, en sortie du modèle de détection 24, pour chaque individu 28 représenté sur ladite image et détecté par le modèle de détection 24, une position, dans le repère lié à la caméra 14, dudit individu 28 détecté. Puis, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 convertit, dans le repère de référence 26, la position dudit individu 28 initialement calculée dans le repère lié à la caméra 14. Puis, au cours de l’étape de comparaison 34, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 compare la position calculée correspondante dans le repère de référence 26 avec les données de délimitation stockées dans la mémoire 20. Puis, au cours de l’étape de décision 36, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 détermine si ledit individu 28 est, ou non, un passager du véhicule 2, en fonction d’un résultat de l’étape de comparaison 34. Avantageusement, pour chaque individu 28 détecté, l’unité de traitement 22 écrit, dans la mémoire 20, une étiquette représentative du fait que ledit individu 28 se trouve ou non à bord du véhicule 2. Bien entendu l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. Dispositif d’étanchéisation visuelle (16) comprenant une mémoire (20) et une unité de traitement (22), la mémoire (20) étant adaptée pour stocker un modèle de détection (24) configuré pour : détecter au moins une partie prédéterminée du corps humain, formant une partie d’intérêt, chez chaque individu représenté sur une image bidimensionnelle acquise par une caméra (14) ; et fournir, en sortie, au moins une position, dans un repère tridimensionnel prédéterminé lié à la caméra, de chaque partie d’intérêt détectée, le modèle de détection (24) ayant été préalablement entraîné sur la base d’un jeu de données labellisé comprenant une pluralité d’images bidimensionnelles et, pour chaque image, et pour chaque individu représenté sur ladite image, au moins une position, dans un repère tridimensionnel lié à la caméra ayant acquis ladite image, de la partie d’intérêt correspondante, l’unité de traitement (22) étant configurée de façon à, pour chaque image bidimensionnelle d’au moins un flux vidéo acquis par une caméra (14) respective et représentatif d’au moins une partie d’un habitacle (6) d’un véhicule (2) : mettre en œuvre le modèle de détection (24) sur la base de ladite image pour calculer, pour une partie d’intérêt représentée sur ladite image et détectée par le modèle de détection (24), une position de ladite partie d’intérêt dans un repère de référence (26) prédéterminé ; et pour chaque partie d’intérêt détectée : comparer la position calculée correspondante avec des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle (6) dans le repère de référence ; et déterminer que l’individu (28) associé à ladite partie d’intérêt est un passager du véhicule (2) si un résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle, et qu’il ne se trouve pas à bord du véhicule (2) sinon. Dispositif d’étanchéisation visuelle (16) selon la revendication 1, dans lequel la partie d’intérêt est le visage, et pour chaque visage détecté, l’unité de traitement (22) étant configurée pour déterminer que l’individu (28) associé audit visage n’est pas un passager du véhicule (2) si la position calculée pour ledit visage correspond à une position d’une paroi (8, 10) du véhicule (2). Dispositif d’étanchéisation visuelle (16) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’unité de traitement (22) est, en outre, configurée pour écrire, dans la mémoire (20), pour chaque partie d’intérêt détectée, une étiquette déterminée en fonction du résultat de la comparaison et représentative du fait que l’individu (28) correspondant se trouve ou non à bord du véhicule (2), associée à un identifiant de l’individu correspondant à ladite partie d’intérêt détectée. Système de vision (12) comprenant un dispositif d’étanchéisation visuelle (16) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 et au moins une caméra (14), chaque caméra (14) étant connectée au dispositif d’étanchéisation visuelle (16) pour transmettre, audit dispositif d’étanchéisation visuelle (16), un flux vidéo acquis par ladite caméra (14). Véhicule (2), en particulier véhicule de transport ferroviaire, comprenant un système de vision (12) selon la revendication 4, chaque caméra (14) du système de vision (12) étant embarquée à bord du véhicule (2) et positionnée de sorte qu’au moins une partie d’un habitacle (6) du véhicule se trouve dans un champ de vision (17) de ladite caméra (14). Véhicule (2) selon la revendication 5, dans lequel au moins une caméra (14) est montée sur une surface intérieure (18) d’une première paroi latérale (10A) du véhicule (2), un axe optique (Δ) de la caméra (14) étant perpendiculaire à une surface intérieure (18) d’une deuxième paroi latérale (10B) opposée à la première paroi latérale (10A), l’unité de traitement (22) étant configurée pour déterminer que l’individu (28) associé à la partie d’intérêt détectée est un passager du véhicule (2) si la position de ladite partie d’intérêt suivant un axe confondu avec l’axe optique (Δ) de la caméra (14), et dont l’origine appartient à la surface intérieure (18) de la première paroi latérale (10A), est inférieure, de préférence strictement inférieure, à une largeur prédéterminée du véhicule (2). Procédé d’étanchéisation visuelle (30), le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant, pour chaque image bidimensionnelle d’au moins un flux vidéo acquis par une caméra (14) respective et représentatif d’au moins une partie d’un habitacle (6) d’un véhicule (2) : une étape de détection (32) comprenant une mise en œuvre d’un modèle de détection (24) sur la base de ladite image pour calculer, pour une partie d’intérêt représentée sur ladite image et détectée par le modèle de détection (24), une position de ladite partie d’intérêt dans un repère de référence (26) prédéterminé, le modèle de détection (24) étant configuré pour : détecter au moins une partie prédéterminée du corps humain, formant la partie d’intérêt, chez chaque individu représenté sur une image bidimensionnelle acquise par une caméra ; et fournir, en sortie, au moins une position, dans un repère tridimensionnel prédéterminé lié à la caméra, de chaque partie d’intérêt détectée, le modèle de détection (24) ayant été préalablement entraîné sur la base d’un jeu de données labellisé comprenant une pluralité d’images bidimensionnelles et, pour chaque image, et pour chaque individu représenté sur ladite image, au moins une position, dans un repère tridimensionnel lié à la caméra ayant acquis ladite image, de la partie d’intérêt correspondante ; pour chaque partie d’intérêt détectée, une étape (34) de comparaison de la position calculée correspondante avec des données de délimitation indicatives de limites spatiales de l’habitacle (6) dans le repère de référence (26) ; et pour chaque partie d’intérêt détectée, une étape de décision (36) pour déterminer que l’individu (28) associé à ladite partie d’intérêt est un passager du véhicule (2) si un résultat de la comparaison est indicatif du fait que la position calculée correspondante est comprise dans les limites spatiales de l’habitacle, et qu’il ne se trouve pas à bord du véhicule (2) sinon. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par ordinateur, mettent en en œuvre les étapes du procédé selon la revendication 7.