Brevet FR3159135A1 — publié le 20250815

Un procédé de détection de végétation sur une portion longitudinale d’une voie ferroviaire comportant au moins des rails de circulation, au moins un fil de contact d’alimentation électrique d’un véhicule ferroviaire et de la végétation, la portion longitudinale étant représentée par un nuage de points (N), le procédé comportant des étapes consistant à déterminer les points de fil (Pf) correspondant au fil de contact et les points de végétation (Pv) correspondant à la végétation par un algorithme de classification, déterminer, pour chaque point de végétation (Pv), un écart (e) correspondant à la distance la plus courte entre le point de végétation (Pv) et un des points de fil (Pf), déterminer le nombre de points de végétation (Pv) associés à un écart (e) qui est inférieur à un premier seuil de distance (Sa), de manière à estimer un besoin en maintenance de ladite portion longitudinale de la voie ferroviaire. Figure de l’abrégé : Figure 6 Procédé de détection de végétation sur une voie ferroviaire La présente invention concerne le domaine de la maintenance d’une voie ferroviaire, en particulier, de la gestion de la végétation au voisinage d’une voie ferroviaire. Une voie ferroviaire comporte de manière générale des rails pour la circulation d’un véhicule ferroviaire et un fil de contact d’alimentation électrique du véhicule ferroviaire. De manière connue, le fil de contact appartient à une caténaire qui est suspendue au-dessus des rails par une pluralité de poteaux. Pour permettre une circulation sans entrave du véhicule ferroviaire sur la voie ferroviaire, il est nécessaire d’entretenir le voisinage de la voie ferroviaire. De manière générale, de la végétation pousse au voisinage de la voie ferroviaire et cette dernière est susceptible d’obstruer la vue du conducteur du véhicule ferroviaire, de heurter le véhicule ferroviaire lors de sa circulation, d’endommager le fil de contact et d’entrainer une rupture de l’alimentation électrique, ce qui est un évènement critique. Afin d’éliminer ces inconvénients, il est connu de réaliser une maintenance de la voie ferroviaire par une équipe d’intervention afin d’éliminer la végétation. A ces fins, il est connu d’effectuer une surveillance visuelle de la voie ferroviaire pour déterminer les portions longitudinales de la voie ferroviaire nécessitant une maintenance prioritaire. Une telle surveillance dépend de l’opérateur et demeure très subjective. Elle est par ailleurs imprécise, complexe à réaliser et très couteuse du fait des moyens humains à mobiliser. Il en résulte que la surveillance ne peut pas être réalisée à une fréquence élevée, ce qui est problématique. L’invention vise ainsi à éliminer au moins une partie de ces inconvénients, en proposant un nouveau procédé de détection de la végétation sur une voie ferroviaire. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé de détection de végétation sur une portion longitudinale d’une voie ferroviaire comportant au moins des rails de circulation, au moins un fil de contact d’alimentation électrique d’un véhicule ferroviaire et de la végétation, la portion longitudinale étant représentée par un nuage de points, chaque point du nuage de points étant associé à une unité de volume, le procédé comportant des étapes consistant à : Déterminer, dans le nuage de points, les points de fil correspondant au fil de contact et les points de végétation correspondant à la végétation par un algorithme de classification, Déterminer, pour chaque point de végétation, un écart correspondant à la distance la plus courte entre le point de végétation et un des points de fil, Déterminer le nombre de points de végétation associés à un écart qui est inférieur à un premier seuil de distance de manière à estimer un besoin en maintenance de ladite portion longitudinale de la voie ferroviaire. Un tel procédé permet d’automatiser la détection de la végétation proches du fil de contact, et ainsi permet de s’affranchir de la détection visuelle par des opérateurs. Le procédé permet ainsi une détection de la végétation de haute précision avec une grande objectivité. Le procédé permet également d’estimer de manière localisée le besoin en maintenance de chaque portion longitudinale. Cela permet de cibler précisément les portions longitudinales de la voie ferroviaire nécessitant une maintenance, et facilite ainsi le travail des équipes de maintenance. L’utilisation d’un nuage de points permet avantageusement une représentation en trois dimensions de chaque portion longitudinale, et permet ainsi une meilleure identification automatique d’une végétation qu’à partir d’une image en deux dimensions. Selon un aspect, le procédé comprend une étape préliminaire consistant à acquérir un nuage de points de la portion longitudinale de la voie ferroviaire par au moins un capteur d’acquisition tridimensionnelle monté sur un véhicule ferroviaire circulant sur la portion longitudinale. Cela permet de réaliser l’acquisition de manière pratique, rapide, et automatique. De plus cela permet d’acquérir tous les points d’intérêt, en particulier les points de fil et les points de végétation proches du fil de contact. Cela permet également une acquisition facilement répétable, et ainsi une bonne actualisation du nuage de points. Selon un aspect, le capteur d’acquisition tridimensionnelle est un système photogrammétrique, de préférence, permettant la reconstruction 3D de l’environnement. Cela permet d’assurer une bonne qualité d’acquisition à faible coût. Selon un aspect, le procédé comprend une étape consistant à sous-échantillonner le nuage de points de manière à ce que chaque point soit associé à un volume prédéterminé, de préférence, un centimètre cube. Cela permet de réduire le poids du nuage de points et ainsi d’augmenter la vitesse de son traitement. Cela permet également d’approximer facilement la densité en végétation de la portion longitudinale. Selon un aspect, l’étape de classification comprend des sous-étapes consistant à : Déterminer les points de fil correspondant au fil de contact par un algorithme de classification automatique, et Déterminer les points de végétation correspondant à la végétation par un algorithme de classification automatique, les autres points étant des points de l’environnement. Cela permet avantageusement d’augmenter la robustesse de la classification des points, tout en gardant un temps d’exécution convenable. Selon un aspect, le procédé comprend une étape de correction de la classification des points de fil de contact en fonction de la hauteur desdits points de fil. Cela permet de discriminer les points de fil de contact trop bas. Selon un aspect, le procédé comprend une étape de correction de la classification des points de végétation en fonction de leur alignement avec des points de fil. Selon un aspect, le procédé comprend une étape de correction de la classification des points de végétation s’ils sont isolés d’autres points de végétation. Les incohérences sont ainsi éliminées. Cela permet d’augmenter la robustesse de la classification, et ainsi d’augmenter la robustesse et la précision de l’estimation de besoin en maintenance. Cette étape de correction permet de ne pas mobiliser l’équipe de maintenance en cas d’erreur, et permet ainsi de minimiser les coûts d’entretien de la voie ferroviaire. Selon un aspect, les points de végétation associés à un écart qui est inférieur au premier seuil de distance sont associés à un risque élevé. Grâce à cela, la précision de l’estimation du besoin en maintenance est augmentée. Cela permet avantageusement aux équipes de maintenance de cibler et prioriser les portions longitudinales présentant le plus de points de végétation associés à un risque élevé. L’invention concerne également une méthode de maintenance d’une voie ferroviaire comprenant une pluralité de portions longitudinales, la méthode comprenant : Les étapes du procédé décrit précédemment de manière à déterminer pour chaque portion longitudinale le nombre de points de végétation associés à un risque élevé, et Une étape de maintenance des portions longitudinales ayant le plus grand nombre de points de végétation associés à un risque élevé. Les équipes de maintenance peuvent ainsi intervenir uniquement en cas de besoin en priorisant les portions longitudinales ayant le risque le plus élevé. PRESENTATION DES FIGURES L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple, et se référant aux figures suivantes, données à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. La FIG. 1 est une représentation schématique d’une vue de profil de la voie ferroviaire sur laquelle circule un véhicule ferroviaire. La FIG. 2 est une représentation schématique d’une vue en coupe de face de la voie ferroviaire. La FIG. 3 est une représentation schématique d’une vue de dessus de la voie ferroviaire comportant plusieurs portions longitudinales. La FIG. 4 est une représentation schématique du transfert du nuage de points entre le capteur d’acquisition tridimensionnelle et un calculateur. La FIG. 5 est une représentation schématique du procédé de détection de végétation. La FIG. 6 est une représentation schématique d’une vue en coupe de face du nuage de points acquis sur la voie ferroviaire. La FIG. 7 est un tableau présentant le nombre de points de végétation de chaque portion longitudinale selon leur risque associé. Il faut noter que les figures exposent l’invention de manière détaillée pour mettre en œuvre l’invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l’invention le cas échéant. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence à la FIG. 1 , il est représenté de manière schématique une voie ferroviaire 1 pour la circulation d’un ou plusieurs véhicules ferroviaires 2. Comme décrit précédemment dans le préambule, la voie ferroviaire 1 comporte des rails de circulation 3 sur lequel roule le véhicule ferroviaire 2, et un fil de contact 41 d’alimentation électrique du véhicule ferroviaire 2 suspendu au-dessus des rails de circulation 3, configuré pour être en contact avec un pantographe du véhicule ferroviaire 2. En pratique, comme illustré à la FIG. 2 , le fil de contact 41 appartient à une caténaire 4. La caténaire 4 comprend de manière connue un fil de support 42 suspendu au-dessus des rails par des poteaux 43, le fil de contact 41 étant supporté par le fil de support 42. De manière analogue à une autoroute, chaque portion longitudinale d'une voie ferroviaire 1 est identifiée à partir d’une distance déterminée à partir d’un point de référence. Dans cet exemple, en référence à la FIG. 3 , la voie ferroviaire 1 est divisée en plusieurs portions longitudinales 10A, 10B, 10C consécutives de manière à faciliter leur identification par une équipe de maintenance. Dans cet exemple, les portions longitudinales 10A, 10B, 10C sont centrées sur les rails de circulation 3 et possèdent une largeur de 15 mètres pour une longueur de 100 mètres. De préférence, elles possèdent une hauteur de 30 m au-dessus du fil de contact 41. La prédétermination des dimensions d’une portion longitudinale 10A, 10B, 10C permet d’en connaitre leur volume V. Comme cela sera présenté par la suite, cela permet de déterminer la densité de végétation 5 de chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C. Comme indiqué dans le préambule, de la végétation 5 pousse au voisinage de la voie ferroviaire 1. En référence à la FIG. 2 , la végétation 5 peut se présenter sous la forme d’arbres, de buissons, etc. Par la suite, la végétation 5 va être classée selon trois niveaux de risque : risque élevé Ra, risque modéré Rb ou risque faible Rc. Il va de soi que le nombre de niveaux pourrait être différent selon les besoins des équipes de maintenance. Par la suite, le niveau de risque est fonction de la distance séparant la végétation 5 du fil de contact 41. Plus la végétation 5 est proche du fil de contact 41, plus le risque de coupure de l’alimentation électrique du véhicule ferroviaire 2 est important. La réparation demande l’intervention d’une équipe technique, bloquant le trafic sur la voie ferroviaire 1, ce qui est un évènement critique. A titre d’exemple, un arbre s’étendant au-dessus de la voie ferroviaire 1 et pouvant entrer en contact avec la caténaire 4 présente un risque élevé Ra, tandis qu’un arbre commençant à pousser vers la voie ferroviaire 1 présente un risque modéré Rb. La végétation 5 poussant vers l’extérieur de la voie ferroviaire 1 présente un risque faible Rc pour la caténaire 4. Afin de programmer des maintenances et d’éviter les interruptions de trafic et d’alimentation électrique sur la voie ferroviaire 1, il est proposé un système de détection de végétation qui comprend un capteur d’acquisition tridimensionnelle 6, monté sur le véhicule ferroviaire 2, permettant d’acquérir un nuage de points N de la voie ferroviaire 1. Il va de soi que le véhicule ferroviaire 1 pourrait comprendre plusieurs capteurs d’acquisition tridimensionnelle 6, par exemple trois, de manière à augmenter la robustesse de l’acquisition. De manière préférée, le capteur d’acquisition tridimensionnelle 6 est un système photogrammétrique permettant la reconstruction 3D de l’environnement qui possède une grande précision et un coût réduit. Le nuage de points N acquis permet avantageusement une représentation en trois dimensions de la voie ferroviaire 1. De plus, cela permet un traitement point par point d’environnement de la voie ferroviaire 1, afin de détecter et catégoriser les différentes zones de la voie ferroviaire 1, en particulier, les zones dangereuses. De manière préférée, le capteur d’acquisition tridimensionnelle 6 est associé à un module de géolocalisation de manière à ce que les points P du nuage de points N comportent des coordonnées géographiques (x, y, z), ce qui permet de les associer à des portions longitudinales 10A, 10B, 10C de la voie ferroviaire 1. Selon un aspect, outre les coordonnées géographiques (x, y, z), chaque point P comporte une intensité du signal retour en réponse au signal d’émission du capteur d’acquisition tridimensionnelle 6 et, de manière optionnelle, une couleur, un niveau d’écho ou autre. Selon un aspect, il est calculé des attributs géométriques, en particulier, la linéarité, la planéité, la dispersion, la verticalité, l’omni-variance et la courbature. Ces attributs permettent de décrire localement et différencier les points P. Ces attributs sont déterminés à partir des coordonnées (x, y, z) de chaque point P et des coordonnées (x, y, z) des points voisins les plus proches. Il va de soi que les attributs pourraient être différents. Il va maintenant être présenté un procédé de détection et de classification de la végétation 5 de manière automatique au moyen d’un calculateur CAL relié au capteur d’acquisition tridimensionnelle 6 comme illustré à la FIG. 4 . Le calculateur CAL peut être embarqué ou déporté. En référence à la FIG. 5 , le procédé comprend une étape d’acquisition E1 d’un nuage de points N de la portion longitudinale 10A, 10B, 10C de la voie ferroviaire 1. De préférence, l’acquisition E1 des points P du nuage de point N se fait par l’utilisation d’un ou plusieurs capteurs d’acquisition tridimensionnelle 6 embarqués à bord d’un véhicule ferroviaire 2, comme décrit précédemment. Cela permet de réaliser l’acquisition de points P sans interrompre le trafic sur la voie ferroviaire 1, tout en assurant une forte précision des points acquis pour leur traitement lors des étapes suivantes. De plus, contrairement à une acquisition réalisée par un capteur d’acquisition tridimensionnelle aéroporté, cela permet d’assurer l’acquisition des points P représentatifs du fil de contact 41 et de la végétation 5. Le véhicule ferroviaire 1 réalise l’étape d’acquisition E1 de manière périodique, de manière à actualiser le nuage de points N et permettre une actualisation de la détection de végétation 5. Chaque point P correspond à un volume tridimensionnel qui est fonction de la précision du capteur d’acquisition tridimensionnelle 6. Il va dorénavant être présenté un procédé de traitement des points P du nuage de points N de manière à estimer le besoin en maintenance. Afin d’accélérer le traitement, le procédé peut comprendre une étape E2 consistant à sous-échantillonner le nuage de points N de manière à limiter le nombre de points P à traiter. De préférence, le sous-échantillonnage permet de limiter le nombre de points du nuage de points N de manière à garder un point pour une certaine unité de volume. Dans cet exemple, il est conservé un point P par cm3. L’étape de sous-échantillonnage E2 est optionnelle et dépend de la puissance de calcul disponible du calculateur CAL. Le procédé comprend une étape consistant à classifier E3 les points P du nuage de points N de manière à déterminer les points de végétation Pv. Un algorithme de classification assigne une classe à chaque point P du nuage de points N. Chaque point P est ainsi classifié comme étant un point de fil Pf, un point de végétation Pv, ou un point d’environnement Pe. Dans cet exemple, les points de fil Pf correspondant au fil de contact 41 et les points de végétation Pv sont déterminés par un algorithme de classification automatique à partir des attributs des points Pi. Dans cet exemple, les points de l’environnement Pe correspondent à tout ce qui n’est pas le fil de contact 41 ou la végétation 5, comme par exemple les rails de circulation 3, le fil de support 42, les poteaux électriques 43 ou les clôtures aux abords de la voie ferroviaire 1. L’algorithme de classification est de préférence l’algorithme « Random Forest » connu de l’homme du métier. Il est préalablement entrainé sur un jeu de données comportant des points de fil Pf et des points de végétation Pv. De manière avantageuse, on détermine ainsi le nombre de points de végétation Pv dans chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C, ce qui permet de déterminer une densité de végétation pour chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C à partir du volume connu de chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C. La densité de végétation permet aux équipes de maintenance de la voie ferroviaire 1 de mieux programmer et mieux cibler leurs interventions. De manière optionnelle, le procédé comporte une étape consistant à corriger E4 la classification des points P à partir de règles métier. A titre d’exemple, la hauteur des points de fil Pf est contrôlée de manière à vérifier qu’ils possèdent une hauteur supérieure à une valeur seuil prédéterminée, par exemple, 2.5 mètres. A défaut, les points de fil Pf sont corrigés comme des points d’environnement Pe. Selon un aspect, un algorithme RANSAC « RANdom SAmple Consensus », connu de l’homme du métier pour former des ensembles cohérents de points, est appliqué aux points de fil Pf pour déterminer les points de fil Pf correspondant à des objets de faible taille et ne pouvant pas correspondre au fil de contact 21. Ils sont ensuite classés comme point d’environnement Pe. Selon un aspect, les ensembles de points détectés par l’algorithme RANSAC sont utilisés de manière à déterminer les ensembles de points de végétation Pv strictement dans l’alignement des points de fil Pf afin de les classer comme points de fil Pf. Ainsi, on détermine une continuité de points de fil Pf pour représenter un fil de contact 41. Par ailleurs, les ensembles de points de végétation Pv isolés ou « flottants », c’est-à-dire qui ne sont pas reliés aux autres points de végétation Pv, sont classés comme points d’environnement Pe. Les points d’environnement Pe peuvent être supprimés du nuage de points N de manière à réduire le poids du nuage de points N ou conservés en mémoire de manière à conserver une image complète de la voie ferroviaire 1 au moment de l’acquisition du nuage de points N, notamment à des fins d’archivage ou de présentation. Le procédé comporte une étape consistant à calculer E5, pour chaque point de végétation Pv, un écart Pv(e) correspondant à la distance la plus courte entre ledit point de végétation Pv et un des points de fil Pf. Dans cet exemple, le calcul est réalisé par l’utilisation d’un algorithme du type arbre « k-d », connu de l’homme du métier, à partir des points de fil Pf. Cet algorithme permet, pour chaque point de végétation Pv, de déterminer le point de fil Pf le plus proche. L’écart Pv(e) est ensuite calculé pour chaque point de végétation Pv à partir des coordonnées (x, y, z) dudit point de végétation Pv et des coordonnées (x, y, z) du point de fil Pf le plus proche, par un calcul de distance euclidienne. Ainsi, on dispose, pour chaque point de végétation Pv, d’un écart Pv(e). Comme illustré à la FIG. 6 , le procédé comporte une étape consistant à déterminer E6 le nombre de points de végétation Pv associés à un écart Pv(e) qui est inférieur : à un premier seuil de distance Sa correspondant à un risque élevé Ra, à un deuxième seuil de distance Sb correspondant à un risque modéré Rb, à un troisième seuil de distance Sc correspondant à un risque faible Rc. Dans cet exemple, le premier seuil de distance Sa est égal à 1 mètre, le deuxième seuil de distance Sb est égal à 2 mètres et le troisième seuil de distance Sc est égal à 3 mètres. Il va de soi que le nombre de seuils de distance/niveaux de risque pourrait être adapté. Ainsi, chaque point de végétation Pv est associé à un niveau de risque Ra, Rb, Rc. Cela permet avantageusement de déterminer pour chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C le nombre de points de végétation Pv ainsi que le niveau de risque associé comme illustré au tableau de la FIG. 7 . Dans cet exemple, la portion longitudinale 10B est la première priorité car elle comporte le plus grand nombre de points de végétation Pv associés à un risque élevé Ra. La portion longitudinale 10C est la deuxième priorité car elle comporte le plus grand nombre de points de végétation Pv associés à un risque modéré 10B. En pratique, il suffit à un véhicule ferroviaire 2 de circuler sur la voie ferroviaire 1 pour acquérir un nuage de points N au cours de sa circulation qui peut être traité de manière automatisée afin de déterminer, pour chaque portion longitudinale 10A, 10B, 10C, le nombre de points de végétation Pv ainsi que le niveau de risque associé Ra, Rb, Rc. Ainsi, de manière automatique, une équipe de maintenance dispose d’informations qualitatives, précises et objectives pour organiser la maintenance des portions longitudinales 10A, 10B, 10C les plus prioritaires. Le procédé de détection permet de faciliter le travail des équipes de maintenance en localisant précisément les portions longitudinales 10A, 10B, 10C nécessitant une intervention. La détection peut être renouvelée de manière périodique afin de disposer de données actualisées et pertinentes. Procédé de détection de végétation sur une portion longitudinale (10A, 10B, 10C) d’une voie ferroviaire (1) comportant au moins des rails de circulation (3), au moins un fil de contact (41) d’alimentation électrique d’un véhicule ferroviaire (2) et de la végétation (5), la portion longitudinale (10A, 10B, 10C) étant représentée par un nuage de points (N), chaque point (P) du nuage de points (N) étant associé à une unité de volume, le procédé comportant des étapes consistant à : Déterminer (E3), dans le nuage de points (N), les points de fil (Pf) correspondant au fil de contact (41) et les points de végétation (Pv) correspondant à la végétation (5) par un algorithme de classification, Déterminer (E5), pour chaque point de végétation (Pv), un écart (e) correspondant à la distance la plus courte entre le point de végétation (Pv) et un des points de fil (Pf), Déterminer (E6) le nombre de points de végétation (Pv) associés à un écart (e) qui est inférieur à un premier seuil de distance (Sa) de manière à estimer un besoin en maintenance de ladite portion longitudinale (10A, 10B, 10C) de la voie ferroviaire (1). Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape préliminaire consistant à : Acquérir (E1) un nuage de points (N) de la portion longitudinale (10A, 10B, 10C) de la voie ferroviaire (1) par au moins un capteur d’acquisition tridimensionnelle (6) monté sur un véhicule ferroviaire (2) circulant sur la portion longitudinale (10A, 10B, 10C). Procédé selon la revendication 2, dans lequel le capteur d’acquisition tridimensionnelle (6) est un système photogrammétrique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant une étape consistant à : Sous-échantillonner (E2) le nuage de points (N) de manière à ce que chaque point (P) soit associé à un volume prédéterminé, de préférence, un centimètre cube. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’étape de classification (E3) comprend des sous-étapes consistant à : Déterminer les points de fil (Pf) correspondant au fil de contact (41) par un algorithme de classification automatique, et Déterminer les points de végétation (Pv) correspondant à la végétation (5) par un algorithme de classification automatique, les autres points (P) étant des points de l’environnement (Pe). Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant une étape de correction de la classification (E4) des points de fil de contact (Pf) en fonction de la hauteur desdits points de fil (Pf). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant une étape de correction de la classification (E4) des points de végétation (Pv) en fonction de leur alignement avec des points de fil (Pf). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant une étape de correction de la classification (E4) des points de végétation (Pv) s’ils sont isolés d’autres points de végétation (Pv). Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel les points de végétation (Pv) associés à un écart (e) qui est inférieur au premier seuil de distance (Sa) sont associés à un risque élevé (Ra). Méthode de maintenance d’une voie ferroviaire (1) comprenant une pluralité de portions longitudinales (10A, 10B, 10C), la méthode comprenant : Les étapes du procédé selon la revendication 9 de manière à déterminer pour chaque portion longitudinale (10A, 10B, 10C) le nombre de points de végétation (Pv) associés à un risque élevé (Ra), et Une étape de maintenance des portions longitudinales (10A, 10B, 10C) ayant le plus grand nombre de points de végétation (Pv) associés à un risque élevé (Ra).