FR 3045162 A1 20170616 FR 1562208 A 20151211 - 1 - Système d'analyse spatio-temporelle d s flux d'objets mobiles Domaine de l'invention La présente invention concerne le domaine de l'analyse spatio-temporelle des déplacements et des flux d'objets mobiles dans les espaces publics. L'invention concerne plus particulièrement les 10 procédés et systèmes permettant l'acquisition automatique des informations relatives aux usages et flux de personnes dans des espaces telles que des réseaux de transports urbains, des places ou des lieux de rassemblements tels que des stades, quais de gares, salles de spectacles, etc... 15 Le but est de fournir des données statistiques permettant ensuite de procéder à des analyses et modélisation de comportements des usages et déplacements pour déterminer par exemple le taux de passage à différents moments de la journée ou de l'année, l'évolution spatio-temporelle de la 20 densité de personnes, etc. Plusieurs temporalités peuvent être prises en compte : Au cours des années, les transformations lentes et non forcément cycliques de l'espace public, de ses fonctions 25 et de ses usages. - Au cours des saisons, les variations été/hiver causées par les contraintes de la météo ou par les besoins de l'activité touristique ou par la variation de l'activité économique. 30 - Pendant la semaine, surtout en ce qui concerne le rythme jours ouvrés/weekend. - Pendant la journée-type, en lien avec les déplacements et les usages rythmés par l'activité économique, commerciale ou tout simplement résidentielle. 3045162 Ces analyses permettent d'optimiser l'organisation d'espaces publics ou des services de transport. 5 Etat de la technique On connaît dans l'état de la technique différentes solutions pour procéder au comptage de flux de personnes. Les solutions les plus simples consistent à disposer en différents points de passage des opérateurs munis de compteurs. D'autres solutions visent à l'automatisation du comptage. La demande de brevet internationale WO 2014053437 décrit par exemple un procédé de comptage des personnes situées dans une scène dans un champ de vision d'un appareil stéréoscopique, comportant les étapes suivantes: - générer une image gauche et une image droite à partir de deux caméras associées à des systèmes optiques, - produire des images, appelées images rectifiées gauche et droite, dans lesquelles un point de la scène 20 correspond à des pixels situés sur une même ligne de l'image rectifiée gauche et de l'image rectifiée droite, - identifier, pour chaque pixel d'une l'image, le pixel correspondant de la scène dans l'autre image et en déduire une image, dite image des disparités dans laquelle la 25 valeur de chaque pixel correspond à l'écart dans une même ligne entre le rang des pixels correspondants dans les deux images, et - calculer un gradient entre chaque pixel de l'image des disparités et un pixel qui le précède sur une même 30 ligne, - détecter une personne en fonction des gradients calculés et assurer le comptage des personnes ainsi détectées. La demande internationale WO 2009101366 décrit un autre procédé de suivi d'individus en déplacement dans une zone d'observation, dans lequel procédé on acquiert une 35 pluralité d'images de la zone d'observation au moyen d'une 3045162 caméra vidéo. Pour chaque image acquise on réalise les étapes suivantes: a) détection de zones de pixels se détachant du fond fixe de l'image, 5 b) détection des individus, c) pour chaque individu détecté, détermination de la position occupée par cet individu, et d) pour l'ensemble des positions déterminées, on minimise la distance globale entre les positions ainsi 10 déterminées dans l'image en cours et des positions déterminées lors d'une image précédente. Le brevet européen EP0908854 décrit un autre type de procédé consistant à effectuer un balayage optique résultant de rayons optiques de type laser émis à intervalles 15 réguliers à partir d'une source située au-dessus des personnes ou objets à détecter. Les émissions de rayons successives sont réalisées dans un plan de mesure fixe ou mobile, formant un angle nul ou faible par rapport à une perpendiculaire au plan de référence dans lequel se situent et/ou se déplacent les personnes ou objets. La détection est effectuée par détermination et comparaison, pour chaque émission, des décalages temporels observés entre l'émission des rayons optiques par la source et la réception des rayons réfléchis par le plan de "référence" ou par les personnes ou objets. On connaît aussi le modèle d'utilité chinois CN204010308 qui décrit une méthode mettant en oeuvre la géolocation des téléphones mobiles dans les différents secteurs urbains. L'identifiant MAC d'un téléphone mobile est obtenu par un analyseur de réseau cellulaire. Le suivi de déplacement est réalisé par la comparaison des identifiants MAC entre deux zones fonctionnelles des modes de transport différentes. 3045162 Inconvénients de l'art antérieur Les solutions de l'art antérieur ne sont pas totalement satisfaisantes car l'analyse optique est très 5 sensible à des artefacts tels que le masquage transitoire d'une zone de l'air de comptage, ou la déformation des éléments détectés. Les solutions de comptage individuelles sont sources d'erreurs qui ne permettent pas d'enregistrer des données suffisamment fiables. 10 Les solutions basées sur l'analyse des signaux téléphoniques ne sont pas non plus satisfaisantes car elles nécessitent la couverture de réseau dans les zones analysées, ce qui n'est pas toujours le cas, par exemple dans des zones souterraines telles que le métro. Par ailleurs, l'accès à ces 15 données nécessite l'accès aux équipements d'un opérateur téléphonique, ce qui n'est pas toujours possible. Solution ap ortée par l'invention 20 Afin de remédier à ces inconvénients, l'invention concerne selon son acception la plus générale un système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles comprenant au moins un équipement fixe ou fixé sur un support fixe, ou mobile et dont la position est connue au cours du temps, 25 comprenant au moins un récepteur radiofréquence Wi-Fi et/ou Bluetooth associé à un équipement électronique enregistrant périodiquement des ensembles de données (IDi, Pi, t) comprenant, pour chaque identifiant IDi d'un équipement connecté ECi détecté, le niveau du signal Pi,t, l'instant t et 30 l'identifiant correspondant IDi, et transmettant périodiquement ces ensembles de données (IDi, Pi, t) à un serveur informatique équipé de moyens de traitement pour calculer l'évolution spatio-temporelle de chaque équipement connecté ECi en fonction des enregistrements horodatés desdits ensembles de données 35 (IDi, Pi, t). 3045162 10 -- 5 - Avantageusement, ledit identifiant est l'adresse physique MAC extraite du signal détecté par ledit équipement électronique. Selon un mode de mise en oeuvre particulier, le système comporte une pluralité d'équipements électroniques EER disposés en des points géolocalisés de la zone à analyser et enregistrant chacun des ensembles de données (ID' Pi, t)i. Avantageusement, le serveur comprenant des moyens e de calcul pour appliquer à chaque ensemble (ID' Pi, t)i un traitement de trilatération pour déterminer la position estimée de l'équipement ECicorrespondant, à l'instant t. 15 Selon un mode de réalisation préféré, le serveur comprenant des moyens de filtration des données (ID' Pi, t) en fonction du niveau de puissance P. Avantageusement, le serveur comprenant des moyens 20 de filtration des données (IDi, Pi, t) en fonction de l'évolution temporelle des données associées à une même adresse ID,. De préférence, lesdits équipements fixes comprennent des sources d'énergie autonomes. 25 Selon une variante, lesdits équipements fixes sont installés dans un matériel de transport collectif. De préférence, le système comporte un moyen de calcul d'une adresse IDi par un traitement non réversible appliqué sur l'adresse MAC'. 30 Selon une variante, le système d'analyse spatio- temporel des flux d'objets mobiles selon l'invention comporte un moyen de calcul d'une adresse anonymisée IDA, par un traitement non réversible appliqué sur l'adresse ID. 35 3045162 Description détaillée d'un exemple non limitatif de l'invention La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un exemple non limitatif 10 de l'invention qui suit, se référant au dessin annexé où : - la figure 1 représente une vue schématique du système selon l'invention. Le système comprend des équipements électroniques (1, 2, 3) constitués par des boîtiers intégrant un récepteur 15 de signaux dans les bandes de fréquence correspondant à des standards de radiocommunication, par exemple Wi-Fi et Bluetooth. Ces équipements électroniques (1, 2, 3) comprennent aussi une alimentation électronique, par exemple une batterie rechargeable associée à des cellules photovoltaïques assurant 20 une autonomie indépendamment de tout raccordement à un réseau électrique. Ils comportent aussi un émetteur radiofréquence pour la communication avec un concentrateur (5) transmettant les données provenant de l'ensemble d'équipements (1 à 3) d'un site vers un serveur de traitement (6) via le réseau Internet. 25 Les équipements (1 à 3) captent les signaux de services émis par des mobiles (4) tels que des tablettes, téléphones cellulaires, objets connectés, portés par les personnes circulant dans l'espace de détection ou les signaux émis par tout autre objet mobile susceptible d'en émettre, tel 30 qu'un véhicule, notamment automobile. Ces équipements (1 à 3) sont géolocalisés, soit par saisie des coordonnées cartésiennes de leur installation physique, soit par un composant de géolocalisation transmettant cette information au serveur (6). 3045162 Les équipements (1 à 3) comprennent un récepteur dans la bande de fréquence 2,4 Ghz et des gestionnaires de protocole assurant l'extraction des seules adresses physiques IDi des mobiles (4) détectés, notamment des adresses MAC (Media 5 Access Control) pour les technologies réseau Bluetooth ou WiFi. Un calculateur retraite l'adresse physique IDi pour l'anonymiser, par exemple en appliquant une fonction de hachage et fournir une donnée anonymisée IDAi. Il calcule 10 également périodiquement un indicateur de puissance du signal détecté associé à chacune des adresses physiques Ce calculateur fournit ainsi pour chaque mobile (4) des séries horodatées de données (IDAi, Pi, t) qui sont stockées localement puis transmises par le réseau internet au 15 serveur (6). A cet effet, chaque équipement (1 à 3) comprend un circuit GSM assurant la communication avec le réseau Internet pour transmettre les données. L'estimation des comportements d'usagers d'espaces publiques avec un tel système est basée sur le postulat qu'une 20 proportion statistiquement représentative d'usagers porte un mobile connecté (4) en service, y compris dans des espaces sans couverture réseau. Dans de tels situations, l'absence de couverture conduit néanmoins les mobiles (4) à périodiquement des signaux de services qui sont captés 25 équipements (1 à 3). Lorsque l'on dispose trois équipements (1 trois points distincts mais à une distance de quelques envoyer par les à 3) en mètres, inférieure à la portée des mobiles (4), plusieurs équipements Ea enregistrent des séries de données concernant le même 30 équipement (IDAi, Pi,a, t), la puissance Pi,a étant proportionnelle à une fonction exponentielle décroissante de la distance. Il est ainsi possible de rapprocher les données concernant, à un même instant t, le même équipement Ea et de procéder à un traitement sur les différentes valeurs de 35 puissance Pia pour déterminer la position de l'équipement Ea à 3045162 l'instant t par trilatération, ou par toute autre méthode de positionnement. Ces données sont enregistrées sur le serveur dans une table numérique. Ces données font l'objet d'un filtrage consistant à enlever les enregistrements incomplets, sans puissance mesurée, sans identifiant d'émission ou correspondant à des objets appartenant aux enquêteurs. On applique ensuite aux données retenues d'autres 10 types de filtrage. Le premier traitement consiste à agréger les données par seconde. Une simple moyenne des puissances émises pour 15 chaque seconde par un même objet ne peut être réalisée du fait de la trop forte variabilité des puissances. On applique les traitements suivants : On applique un filtre passe-haut qui élimine les signaux plus faibles de 10 dB que le signal le plus fort sur 20 la même seconde : il s'agit d'éliminer les signaux secondaires, échos et autres artefacts, On lisse les données par moyennes successives chaque signal est moyenné avec les 10 signaux précédents à 25 condition qu'ils soient dans la même minute : on obtient ainsi des valeurs plus lisses qui permettent de donner du sens aux moyennes qui seront effectuées sur la seconde. La condition sur la minute permet d'éviter des traitements sur des signaux qui correspondent à des situations très différentes. 30 On garde un seul signal pour chaque objet à chaque seconde : ce signal résultant a pour puissance la moyenne de puissances estimées précédemment de chaque signal émis par l'objet en question sur la seconde en question. Néanmoins, un certain nombre de ces objets peut 35 être des objets Wi-Fi de l'environnement de l'espace public, 3045162 par exemple la gare ou des objets fixes. Afin de se concentrer sur les objets qui ont le plus de chance d'être en déplacement, on restreint la base donnée selon les critères suivants : 5 - Objets présents à moins de 30m (puissance supérieure ou égale à» -45 dB) de deux capteurs la même journée. - Signaux de plus de -60 dB Grâce à ces critères, on se concentre sur les 10 objets qui sont passés dans l'environnement proche des capteurs et qui semblent s'être déplacés dans la journée : il s'agit donc bien, a priori, des objets qui nous intéressent. Amélioration de la détermination de la position 15 L'estimation de la distance entre le mobile (4) et chacun des équipements (1 à 3) par une fonction de décroissance exponentielle de puissance du signal détecté s'avère insuffisante dans des espaces publics où diverses 20 perturbations viennent fausser les mesures. On peut améliorer la précision de l'estimation de la distance par une approche de l'atténuation des signaux par un modèle plus élaboré au sein de la fonction exponentielle, par exemple un modèle d'atténuation linéaire libre ou Free Space Path Loss (FSPL). 25 La formule de calcul de la FSPL s'écrit : FSPL = Ptx - CLtx + AGtx + AGrx - CLrx - Prx - FM Où : - Ptx correspond à la puissance du transmetteur, en dBm 30 - CLtx, CLrx correspondent aux pertes dues au câblage au niveau du transmetteur et du récepteur, en dB (égal à 0 si pas de câbles) - AGtx, AGrx correspondent aux gains des antennes à l'émetteur et au récepteur, dBi 3045162 10 - Prx correspond à la sensibilité du récepteur, dBm (là où on inscrit l'intensité du signal reçu) FM correspond à la marge de protection contre l'affaiblissement, dB qui n'est pas utilisé dans le cas du Wi- 5 Fi Une autre solution pour améliorer la qualité de l'information de distance entre le mobile (4) et un équipement (1 à 3) consiste à procéder à un traitement par apprentissage, consistant à enregistrer les signaux détectés lors d'un 10 déplacement d'un émetteur de référence selon une trajectoire cartographie de l'espace de signaux mesurés une correction connue, pour réaliser une détection, et appliquer aux basée sur la cartographie ainsi réalisée. 15 Traitement des données des capteurs par un réseau de neurones Pour améliorer encore le traitement des données des capteurs, des réseaux neuronaux artificiels peuvent être utilisés. 20 Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Le recours aux réseaux neuronaux pour le traitement 25 des données des équipements (1 à 3) part du constat que les environnements dans lesquels les dispositifs de captation (1 à 3) sont déployés sont souvent trop complexes et changeants pour que l'utilisation de modèles déterministes (basés sur les équations théoriques de la physique) fournisse de bons 30 résultats : dans un gare, la présence de trains sur une voie en gare perturbe la propagation des ondes ; dans un bus, l'intensité des signaux recueillis varie en fonction de la densité d'occupation de l'espace par les usagers ; etc. Un réseau neuronal est un modèle statistique 35 prédictif qui ne se base pas sur une compréhension du système 3045162 qu'il décrit, mais qui cherche à « reconnaître » et à «généraliser» des situations déjà rencontrées. Une phase d'apprentissage, nécessaire à son paramétrage, permet de «faire rencontrer» au réseau neuronal toute une variété 5 d'états du système à étudier, y compris des états complexes ou perturbés, fréquents dans l'espace public. Une autre solution pour déterminer la position estimée des objets peut inclure une méthode d'intelligence 10 artificielle de type « machine learning ». Structure et apprentissage Un réseau de neurones est composé de neurones 15 organisés en une succession de couches, dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la précédente. Chaque neurone est une unité de calcul qui : - Fait la somme (pondérée) des données d'entrées qui lui parviennent des neurones de la couche précédente ; 20 - Transmet â la couche suivante une information, dépendante de cette somme et de sa fonction d'activation propre. L'ensemble des paramètres du réseau neuronal 25 (fonctions d'activation, pondération des informations en entrée des neurones, structure du réseau) est optimisé statistiquement au moyen d'un jeu de données test, contenant les données d'entrée et les réponses que le réseau devra fournir par la suite. Le but de l'entraînement est de 30 permettre au réseau de neurones « d'apprendre » à partir d'exemples. Le réseau paramétré est ensuite utilisé en tablant sur sa capacité, acquise grâce aux exemples appris, de traiter des situations distinctes, encore non rencontrées, mais 35 similaires. 3045162 - 12 - 5 Exemple d'utilisation 7 capteurs sont déployés sur une place publique dans le but d'étudier l'utilisation des différentes zones de la place par les piétons. La conversion des signaux captés par 10 les capteurs en données de localisation des piétons est faite grâce à un réseau neuronal. Un jeu de données de test est produit pour l'entraînement du réseau neuronal : deux expérimentateurs ont effectué et relevé des trajectoires en émettant des signaux 15 Wifi et Bluetooth au moyen de deux téléphones. L'entraînement du réseau de neurones permet de reconstituer les différentes positions relevées par les expérimentateurs avec la précision suivante : 20 - Moins de 5m : 20% des positions ; - Moins de 10m : 50% ; - Moins de 15m : 73%. Mise en oeuvre du système selon l'invention 25 Dans l'objectif de collecter des statistiques sur les temps d'évacuation des quais par les passagers descendant des trains dans une gare, le système permet de recueillir les données par l'implantation d'équipements (1 à 3) comprenant 30 des dispositifs de capteurs à ondes Wi-Fi. Le recueil pendant plusieurs semaines, permet de mettre en oeuvre deux méthodes d'analyses : - Une méthode basée sur le positionnement des 35 objets Wi-Fi par trilatération 3045162 13 - - Une méthode permettant d'identifier les temps de présence des objets Wi-Fi sur les quais. La première méthode d'analyse présente l'avantage 5 de permettre le calcul de la trajectoire de chaque mobile (4), qui permet' de manière certaine, de déterminer une vitesse moyenne de circulation sur les quais. Cependant, cette méthode, de par ses conditions restrictives, ne permet pas d'obtenir des échantillons de taille importante lors 10 d'expérimentations à court terme. La seconde méthode permet quant à elle d'obtenir des échantillons de passagers descendant plus importants. Néanmoins, l'indicateur utilisé est moins précis puisqu'il 15 s'agit d'un temps de présence au niveau du quai, assimilé au temps d'évacuation. Avec l'application de ces deux méthodes, l'analyse des données collectées a permis de mettre en évidence un 20 certain nombre de statistiques sur les temps d'évacuation des quais au sein de la gare étudiée et de repérer des phénomènes de congestion récurrents au niveau du quai. 25 REVENDICATIONS1 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles comprenant au moins un équipement fixe par rapport à un support fixe ou mobile et dont la position est connue au cours du temps, comprenant au moins un récepteur radiofréquence Wi-Fi et/ou Bluetooth associé à un équipement électronique (1, 2, 3) enregistrant périodiquement des ensembles de données (ID' Pi, t) comprenant, pour chaque identifiant IDi d'un équipement connecté ECi détecté, le niveau du signal Pi,t, l'instant t et l'identifiant correspondant IDi, et transmettant périodiquement ces ensembles de données (IDi, Pi, t) à un serveur informatique équipé de moyens de traitement pour calculer l'évolution spatio-temporelle de chaque équipement connecté ECi en fonction des enregistrements horodatés desdits ensembles de données (IDi, Pi, t). 2 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce 20 que ledit identifiant est l'adresse physique MAC extraite du signal détecté par ledit équipement électronique (1, 2, 3). 3 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce 25 qu'il comporte une pluralité d'équipements électroniques (1, 2, 3) EER disposés en des points géolocalisés de la zone à analyser et enregistrant chacun des ensembles de données (IDi, Pi, t)i- 30 4 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 3 caractérisé en ce que le serveur comprenant des moyens de calcul pour appliquer à chaque ensemble (IDi, Pi, t)i un traitement de trilatération pour déterminer la position estimée de l'équipement ECi 35 correspondant, à l'instant t. 3045162 15 - 5 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce que le serveur comprend des moyens de filtration des données 5 (IDi, Pi, t) en fonction du niveau de puissance P. 6 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce que le serveur comprend des moyens de filtration des données 10 (ID' Pi, t) en fonction de l'évolution temporelles des données associées à une adresse IDi. 7 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce 15 que lesdits équipements fixes comprennent des sources d'énergie autonomes. 8 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce 20 que lesdits équipements fixes sont installés dans un matériel de transport collectif. 9 - Système d'analyse spatio-temporel des flux d'objets mobiles selon la revendication 1 caractérisé en ce 25 qu'il comporte un moyen de calcul d'une adresse anonymisée IDAi par un traitement non réversible appliqué sur une adresse ID.