Brevet FR3047451A1 (20170811)
REVENDICATIONS1. Procédé (100;200) de détection de défaut(s) d'un pantographe (406) d'un véhicule ferroviaire (408) en mouvement sur une voie ferrée (404), ledit procédé (100) comprenant au moins une itération d'une phase de détection comprenant les étapes suivantes : - captation (104) d'au moins une image dudit pantographe (406) au niveau d'au moins un site (400), dit de captation, se trouvant le long de ladite voie ferrée (404), lors du passage dudit véhicule (408) ; - analyse (106) de ladite image par un réseau neuronal (308) préalablement entraîné pour la détection de défaut(s) de pantographes à partir d'images de défaut(s) préalablement captées, ladite analyse (106) fournissant une donnée, dite de défaut, relative à la présence ou non d'un défaut au niveau dudit pantographe (406).\n<CLM>\1\tProcédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le réseau neuronal (308) est mémorisé in situ au niveau du site de captation (400), l'étape (106) d'analyse étant réalisée in situ sur ledit site de captation (400).\n<CLM>\1\tProcédé (200) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la phase de détection comprend une transmission (202) de l'image du pantographe (406), captée par un premier site de captation (400), à un deuxième site de captation (400), ledit deuxième site de captation (400) réalisant une étape d'analyse pour vérifier le résultat de l'étape d'analyse (106) réalisée sur ledit premier site de captation (400).\n<CLM>\1\tProcédé (200) selon la revendication 1, caractérisé en ce que la phase de détection comprend une transmission (202) de l'image du pantographe (406), captée par un premier site de captation (400), à un deuxième site de 3047451 - 18 - captation (400), l'étape d'analyse (106) étant réalisée sur ledit deuxième site de captation (400).\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon l'une quelconque des revendications 5 précédentes, caractérisé en ce qu'il est mis en oeuvre sur plusieurs sites de captation (4001-400n), distribués le long de la voie ferrée (404), le réseau neuronal (308) utilisé étant commun à au moins deux, en particulier à l'ensemble, desdits sites captation (4001-400n). 10\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, lorsque le réseau neuronal signale la présence d'un défaut, ledit procédé (100;200) comprend en outre une étape (110) de classification dudit défaut dans une classe parmi plusieurs classes prédéterminées. 15\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une phase d'apprentissage, réalisant un entraînement du réseau neuronal à partir d'images de défauts de pantographe préalablement captées, ladite phase d'apprentissage étant 20 réalisée préalablement à la première itération de la phase de détection.\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend au moins une itération d'une phase de mise à jour du réseau neuronal, réalisant une mise à jour du 25 réseau neuronal (308) à partir de nouveaux défauts détectés.\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la phase de mise à jour est réalisée à chaque détection de défaut ou à une fréquence prédéterminée. 30\n<CLM>\1\tProcédé (100;200) selon l'une quelconque des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que la phase de mise à jour est réalisée sur un site central (502) distant de chaque site de captation (4001-400n), le réseau neuronal 3047451 - 19 - mis à jour étant transmis vers chaque site de captation (4001-400n) après mise à jour.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce que la phase de détection comprend en outre une étape d'analyse d'au moins un paramètre relatif audit véhicule à partir d'au moins une image dudit véhicule, choisi parmi les suivants : un numéro dudit véhicule, une composition dudit véhicule, ou 10 un état dudit véhicule ou d'une voiture dudit véhicule.\n<CLM>\1\tDispositif (300) de détection de défaut(s) d'un pantographe (406) d'un véhicule ferroviaire (408) en mouvement sur une voie ferrée (404), prévu pour être agencé sur un site de captation (400) se trouvant au niveau de 15 ladite voie ferrée (404), ledit dispositif (300) comprenant : - une caméra (302) pour capter au moins une image dudit pantographe (406) lors du passage dudit véhicule (408) par ledit site de captation (400) ; - au moins un processeur (306) exécutant un réseau neuronal 20 préalablement entraîné pour la détection de défaut(s) de pantographes à partir d'images de défaut(s) préalablement captées, pour analyser au moins une image captée et fournir une donnée une donnée, dite de défaut, relative à la présence ou non d'un défaut au niveau dudit pantographe (406). 25\n<CLM>\1\tSystème (500) de détection de défaut(s) d'un pantographe (406) d'un véhicule ferroviaire (408) en mouvement sur une voie ferrée (404), comprenant au moins deux dispositifs de détection (3001-300n) selon la revendication précédente, agencés sur autant de sites de captation (4001- 30 400e) distribués le long d'une voie ferrée (404). 3047451 - 20 -\n<CLM>\1\tSystème (500) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'au moins deux dispositifs de détection (3001-300n) communiquent entre eux de manière sans fil. 5\n<CLM>\1\tSystème (500) selon l'une quelconque des revendications 13 ou 14, caractérisé en ce qu'au moins un dispositif de détection (3001-300n) communique, de manière sans fil, avec un site central (502).\n<CLM>\1\tVoie ferrée (404) équipée : 10 - d'au moins un dispositif (300) selon la revendication 12 ; ou - d'un système (500) selon l'une quelconque des revendications 13-15.