FR 3094115 A1 20200925 FR 1902969 A 20190322 Description Titre de l'invention : PROCEDE D'IDENTIFICATION DE BAGAGES Domaine technique [0001] L'invention concerne un procédé d'identification d'un bagage dénué d'identifiant re- présentatif d'un destinataire dudit bagage, dit bagage non-identifié, un dispositif et un système utilisant ledit procédé. Technique antérieure [0002] Chaque année, chaque compagnie aérienne doit transporter un grand nombre de bagages. On dénombre en effet environ quatre milliards de bagages transportés par Lui par l'ensemble de compagnies aériennes. Bien qu'en théorie chaque bagage est systématiquement étiqueté avant d'être transporté, un certain nombre de ces bagages sont perdus. Ces pertes sont souvent dues à des arrachages de leur étiquette. Une fois dénué de son étiquette, c'est-à-dire sans identifiant permettant d'identifier le destinataire dudit bagage, le bagage devient un bagage non-identifié pour lequel il est très difficile de retrouver le destinataire. Le destinataire d'un bagage est soit son propriétaire soit une personne ou une entité à qui ce bagage est destiné. Même si, le pourcentage de bagages sans étiquette (0.07%) peut paraître faible, la recherche de leur destinataire est une opération longue et coûteuse ayant un impact financier non négligeable pour les compagnies aériennes, sans certitude de résultat : jusque-là, les bagages perdus pour lesquels aucun destinataire n'a pu être identifié sont détruits, ce qui du point de vue des destinataires est largement insatisfaisant. Exposé de l'invention [0003] Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. Il est notamment souhaitable de proposer une méthode permettant notamment d'identifier un destinataire d'un bagage non-identifié. [0004] Selon un premier aspect de l'invention, l'invention concerne un procédé d'identification d'un bagage dénué d'identifiant représentatif d'un destinataire dudit bagage, dit bagage non-identifié. Le procédé comprend : obtenir au moins deux images du bagage non-identifié de types différents, le type d'une image d'un bagage dépendant d'un point de vue sur ledit bagage représenté par ladite image et/ou d'une nature des données représentatives dudit bagage dans ladite image prise parmi une pluralité de natures de données différentes comprenant des données représentatives du domaine du visible et/ou des données représentatives du domaine infra-rouge et/ou des données représentatives d'informations tridimensionnelles ; pour chaque image du bagage non identifié obtenue : appliquer à ladite image un réseau de neurones 2 convolutif entraîné sur des images de bagages du même type que ladite image afin d'obtenir pour chaque classe d'une pluralité de classes de bagages définies pour le type de l'image une probabilité que ledit bagage non-identifié appartienne à ladite classe ; et, identifier la classes de bagages ayant la probabilité la plus élevée ; appliquer une procédure de recherche de bagages comprenant : rechercher des bagages correspondant à chaque classe identifiée dans une base de données de bagages afin d'obtenir au moins un bagage candidat, chaque bagage de ladite base de données étant associé à un identifiant représentatif d'un destinataire du bagage ; comparer le bagage non-identifié avec chaque bagage candidat afin d'identifier le destinataire du bagage non-identifié. [0005] L'invention permet donc d'obtenir un ensemble restreint de bagages candidats, cc qui facilite l'identification du destinataire du bagage non-identifié. [0006] Selon un mode de réalisation, le procédé comprend obtenir au moins une information représentative du bagage non-identifié parmi un poids, une couleur, au moins une dimension, la procédure de recherche de bagages comprenant en outre, rechercher dans la base de données des bagages correspondant à chaque information représentative dudit bagage non-identifié. [0007] Selon un mode de réalisation, chaque bagage référencé dans la base de données est associé à une information d'horodatagc représentant une date d'enregistrement dudit bagage, la procédure de recherche de bagages comprenant en outre, rechercher dans la base de données des bagages associés à une information d' horodatage correspondant à une période déterminée à partir d'une date de découverte du bagage non-identifié. [0008] Selon un mode de réalisation, chaque bagage référencé dans la base de données est associé à un nombre d'informations de classification égal à un nombre de types d'images considérés lors de chaque classification d'un bagage dans la base de données, chaque type d'images utilisé pour le bagage non-identifié con-espondant à au moins un type d'images considéré lors de chaque classification d'un bagage dans la base de données, chaque information de classification correspondant à un type d'images et étant représentative d'une classe d'une pluralité de classes associée audit type dans laquelle le bagage a été classifié. [0009] Selon un deuxième aspect de l'invention, l'invention concerne un dispositif d'identification d'un bagage dénué d'identifiant représentatif d'un destinataire dudit bagage, dit bagage non-identifié ; le dispositif comprend : des moyens d'obtention pour obtenir au moins deux images du bagage non-identifié, de types différents, le type d'une image d'un bagage dépendant d'un point de vue sur ledit bagage représenté par ladite image et/ou d'une nature des données représentatives dudit bagage dans ladite image prise parmi une pluralité de natures de données différentes comprenant des données représentatives du domaine du visible et/ou des données représentatives du domaine infra-rouge et/ou des données représentatives d'informations tridimen- 3 sionnelles ; des moyens de classification appliqués à chaque image du bagage non identifié obtenue comprenant : des moyens de traitement pour appliquer à ladite image un réseau de neurones convolutif entraîné sur des images de bagages du même type que ladite image afin d'obtenir pour chaque classe d'une pluralité de classes de bagages définies pour le type de l'image une probabilité que ledit bagage non-identifié appartienne à ladite classe ; et, des moyens d'identification pour identifier la classe de bagages ayant la probabilité la plus élevée ; des moyens de traitement pour appliquer une procédure de recherche de bagages comprenant : des moyens de recherche pour rechercher des bagages correspondant à chaque classe identifiée dans une base de données de bagages afin d'obtenir au moins un bagage candidat, chaque bagage de ladite base de données étant associé à un identifiant représentatif d'un destinataire du bagage ; et, des moyens de comparaison pour comparer le bagage non-identifié avec chaque bagage candidat afin d'identifier le destinataire du bagage non-identifié. [0010] Selon un troisième aspect de l'invention, l'invention concerne un programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre cn oeuvre, par un dispositif, le procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif. [0011] Selon un quatrième aspect de l'invention, l'invention concerne des moyens dc stockage, stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour mettre en oeuvre, par un dispositif, le procédé scion le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur dudit dispositif Brève description des dessins [0012] Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, appa- raîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réa- lisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : [0013] [fig.1] illustre schématiquement un exemple de bagage ; [0014] [fig.21 illustre schématiquement un exemple de système permettant d'acquérir des images d'un bagage; [0015] [fig.3] illustre un exemple d'architecture matérielle du dispositif mettant en oeuvre l'invention ; [0016] [fig.4] illustre schématiquement un procédé d'identification d'un destinataire d'un bagage non-identifié ; [0017] [fig.5] illustre schématiquement un détail du procédé d'identification d'un destinataire d'un bagage non-identifié ; [0018] [fig.6A] illustre schématiquement un exemple de procédé de création de classes ; [0019] [fig.613] illustre schématiquement un exemple de procédé d'entraînement de réseaux de neurones convolutifs ; [0020] [fig.6C] illustre schématiquement un exemple de procédé de validation de réseaux de neurones convolutifs ; et, [0021] [fig.7] illustre schématiquement un exemple de procédé de classement de bagages basé sur des réseaux de neurones convolutifs. [0022] EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION [0023] L'invention est décrite par la suite dans un contexte de transport aérien et se focalise sur le transport des bagages. L'invention est toutefois adaptée à d'autres contextes où des bagages sont pris en charge par un transporteur. Par exemple, l'invention est adaptée au transport par bateau ou par car, lorsque les bagages sont étiquetés préalablement au transport puis pris en charge par le transporteur. L'invention s'applique aussi à tout objet transporté par un transporteur qui est étiqueté préalablement au transport, l'objet étant pris en charge par le transporteur. [0024] La Fig. 1 illustre schématiquement un exemple de bagage 1. [0025] Le bagage 1 représenté en Fig. 1 possède un ensemble de caractéristiques. Le bagage 1 comprend six faces sensiblement rectangulaires dont deux faces comprennent une poignée (10A, 10B). Le bagage 1 comprend de plus deux roulettes 11A et 11B, un système de fermeture 12 tel qu'une fermeture éclair, une marque 13 telle qu'un signe distinctif du fabricant du bagage. Les faces du bagage comportent ici une couleur uniforme et sont faites de matériaux présentant une certaine texture. Le bagage est abimé puisqu'il comporte notamment une rayure visible 14. L'ensemble de ces caractéristiques du bagage 1 forme une signature dudit bagage 1. [0026] Une solution possible qui pourrait permettre d'identifier un destinataire d'un bagage non-identifié serait, lors de l'étiquetage de chaque bagage, de conserver l'ensemble des caractéristiques dudit bagage dans une base de données. Ainsi, lorsqu'un bagage serait à identifier, il serait possible de reprendre l'ensemble des caractéristiques dudit bagage et de les comparer aux caractéristiques des bagages stockées dans la base de données pour retrouver le bagage correspondant. [0027] Une première limitation de cette solution est liée au peu de temps laissé à un opérateur en charge de l'étiquetage de chaque bagage pour stocker l'ensemble des ca- ractéristiques de chaque bagage. Un opérateur n'a en effet pas le temps de noter ces caractéristiques. Il serait donc préférable que la récupération de l'ensemble des caractéristiques d'un bagage soit automatique. [0028] Une deuxième limitation est liée au peu de diversité d'aspect dans les bagages. Il est connu qu'une majorité de bagages sont très similaires. Une majorité de bagages est rectangulaire, possède deux ou quatre roulettes, une à deux poignées, un système de fermeture de type fermeture éclair et est de couleur sombre. Quand bien même il serait matériellement possible de laisser un opérateur noter l'ensemble des caractéristiques d'un bagage, la question des caractéristiques à noter se pose. En effet, il est primordial de noter des caractéristiques permettant de distinguer les bagages entre eux. [0029] De cc peu de diversité d'aspect des bagages découle une troisième limitation. Deux bagages très similaires se distinguent généralement sur des détails. Un opérateur n'est pas forcément capable de distinguer de tels détails notamment parce que les conditions dans lesquelles il observe les bagages ne sont pas adaptées. [0030] La Fig. 2 illustre schématiquement un exemple de système permettant d'acquérir des images d'un bagage. [0031] La Fig. 2 représente schématiquement un poste d'enregistrement de bagages 20 d'un aéroport. Un utilisateur dépose son bagage (par exemple le bagage 1) sur un tapis roulant compris dans le poste d'enregistrement 20 comprenant des moyens de mesure du poids dudit bagage. Une fois des formalités de contrôle effectuées par un opérateur en charge du poste d'enregistrement 20 (contrôle d'identité, édition d'une carte d'embarquement, etc), l'opérateur fixe une étiquette sur ledit bagage. Cette étiquette comprend un identifiant représentatif d'un destinataire dudit bagage. Ici, le destinataire du bagage est l'utilisateur ayant déposé le bagage qui réceptionnera son bagage à son arrivée à son aéroport de destination. [0032] Dans l'exemple de la Fig. 2, le poste d'enregistrement de bagages 20 comprend un système permettant d'acquérir des images d'un bagage comprenant quatre supports de caméras 21A, 21B, 21C et 21D et un module de traitement 30, non représenté dans la Fig. 2 mais détaillé dans la Fig. 3. Les supports de caméras 21A, 21B, 21C et 21D sont des tiges de hauteurs variables. Le support de caméras 21A (respectivement 21B, 21C et 21D) comporte au moins une caméra 22A (respectivement 22B, 22C et 22D), les caméras 21B et 21C n'apparaissant pas dans la Fig. 2. Chaque caméra est focalisée sur une zone où doit se trouver un bagage suite au dépôt dudit bagage sur le poste d'enregistrement 20. Si le bagage n'est pas positionné de manière à être visible au moins en partie par chaque caméra, l'opérateur peut par exemple actionner le tapis roulant du poste d'enregistrement 20 afin de positionner le bagage correctement. [0033] Dès que le bagage est positionné correctement par rapport à chaque caméra, le module de traitement 30 active chaque caméra afin d'acquérir une image du bagage 6 par caméra. Dans l'exemple de la Fig. 2, les caméras 22B et 22D (respectivement 22A et 22C) sont positionnées à une même hauteur, mais ont des points de vue quasiment opposés sur le bagage. Les caméras 22B et 22D d'une part et 22A et 22C d'autre part sont positionnées à des hauteurs différentes. Chaque image acquise représente donc un point de vue différent dudit bagage. On dit alors que les images acquises par les caméras 21A, 21B, 21C et 21D sont de types différents. Le type d'une image d'un bagage dépend donc dans cc cas d'un point de vue sur ledit bagage représenté par ladite image. [0034] Dans un mode de réalisation, chaque caméra fait des acquisitions d'images dans un domaine visible. Une caméra faisant des acquisitions dans le domaine du visible est appelée par la suite caméra visible. [0035] Dans un mode de réalisation, chaque caméra fait des acquisitions d'images dans un domaine infrarouge (dites images IR). Une caméra faisant des acquisitions dans un domaine infrarouge est appelée par la suite caméra /R. Acquérir des images dans le domaine infrarouge permet de pallier des défauts ou des artefacts d'illumination apparaissant dans le domaine visible tel que des reflets sur ledit bagage. [0036] Dans un mode de réalisation, au moins une caméra est apte à fournir une carte de profondeur telle qu'une caméra INTEL® REALSENSETM DEPTH CAMERA D435 décrite dans le document Product brief INTEL® REALSENSETM DEPTH CAMERA D435 ou une caméra RGBD (Rouge, vert, bleu, profondeur, « Red Green Blue Depth » en terminologie anglo-saxonne). Une caméra apte à fournir une carte de profondeur, appelée caméra 3D par la suite, est capable de fournir des informations tridimensionnelles (i.e. une image 3D) sur une scène observée par ladite caméra 3D. Une caméra 3D permet notamment de déterminer des dimensions d'un bagage telles que sa longueur, sa largeur et son épaisseur. [0037] Dans un mode de réalisation, les caméras 21A, 21B, 21C et 21D combinent au moins une caméra visible, au moins une caméra IR et au moins une caméra 3D. [0038] Lorsque les caméras 21A, 21B, 21C et 21D comprennent au moins deux caméras fournissant des images de natures différentes (image dans le domaine du visible et image IR, ou image dans le domaine du visible et image de carte de profondeur, ou image de carte de profondeur et image IR, etc.), le type d'une image d'un bagage dépend dans ce cas d'un point de vue sur ledit bagage représenté par ladite image et de la nature de ladite image. [0039] Dans un mode de réalisation, le système permettant d'acquérir des images d'un bagage comprend au moins un support de caméras, chaque support de caméras comprenant au moins une caméra. Ledit système fournit au moins deux images d'un même bagage de types différents. Lorsque le système permettant d'acquérir des images d'un bagage comprend une seule caméra, deux images de types différents sont 7 obtenues par exemple en actionnant le tapis roulant du poste d'enregistrement de bagages 20 par rapport à la caméra de manière à déplacer légèrement le bagage. Le tapis roulant est par exemple actionné par le module de traitement 30. [0040] Dans un mode de réalisation, nous supposons que chaque poste d'enregistrement de bagages utilisé par une compagnie aérienne comprend un système permettant d'acquérir des images d'un bagage tel que décrit en relation avec la Fig. 2. Chaque image acquise par l'un de ces systèmes est stockée dans une base de données. Dans cette base de données, chaque image est associée à une information représentative du destinataire du bagage, une information d' horodatagc représentant la date d'enregistrement dudit bagage et une information de classification du bagage contenu dans l'image. Dans un mode de réalisation, le module de traitement 30 communique avec un dispositif ayant généré l'étiquette apposée sur le bagage et l'information représentative du destinataire du bagage stockée dans la base de données est représentée par une copie numérique de l'étiquette. Comme nous le décrivons par la suite, le bagage représenté par chaque image de bagage est classé dans une classe de bagages d'un ensemble de classes de bagages. Chaque type d'images est associé à un ensemble de classes de bagages dépendant dudit type. Nous décrivons par la suite en relation avec les Figs. 6A, 6B et 6C comment sont formées les classes de bagages et en relation avec la Fig. 7 comment est classé chaque bagage. Chaque image de bagage (et donc chaque bagage) enregistrée par la compagnie aérienne est donc référencée dans la base de données. [0041] La base de données est par exemple stockée sur un serveur distant d'une compagnie aérienne avec lequel le module de traitement 30 de chaque système permettant d'acquérir des images d'un bagage est connecté par un réseau de communication. Chaque système permettant d'acquérir des images d'un bagage lors de l'enregistrement dudit bagage est appelé par la suite, système d'enregistrement. [0042] La Fig. 3 illustre schématiquement un exemple d'une architecture matérielle du module de traitement 30. [0043] Selon l'exemple d'architecture matérielle représenté à la Fig. 3, le module de traitement 30 comprend alors, reliés par un bus de communication 300: un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 301 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 302 ; une mémoire morte ROM k Read Only Memory » en anglais) 303; une unité de stockage telle qu'un disque dur ou un lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 304; au moins une interface de communication 305 permettant par exemple au module de traitement 30 de recevoir des images des caméras 21A, 21B. 21C et 21D, de communiquer avec un serveur distant stockant la base de données. [0044] Le processeur 301 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la RAM 302 8 à partir dc la ROM 303, d'une mémoire externe (non représentée), d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque le module de traitement 30 est mis sous tension, le processeur 301 est capable de lire de la RAM 302 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant l'exécution, par le processeur 301, du procédé décrit ci-après en relation avec les Figs. 4. [0045] Le procédé décrit en relation avec la Fig. 4 peut être implémenté sous forme lo- gicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). [0046] La Fig. 4 illustre schématiquement un procédé d'identification d'un destinataire d'un bagage non-identifié. [0047] Le procédé de la Fig. 4 est exécuté lors d'une découverte d'un bagage non identifié (par exemple, sans étiquette) dans un aéroport. Un opérateur fait des acquisitions d'images dudit bagage afin de le comparer avec des bagages de la base de données. Dans un mode de réalisation, l'opérateur utilise pour cela un système permettant d'acquérir des images d'un bagage identique au système décrit en relation avec la Fig. 2. Un système permettant d'acquérir des images d'un bagage non-identifié est appelé par la suite système de recherche. Par contre, les conditions d'acquisition des images du bagage non-identifié par le système de recherche (i.e. position du bagage dans le système, conditions d'illumination) ne sont pas nécessairement identiques aux conditions d'acquisition des images du même bagage par le système d'enregistrement. Nous venons par la suite que le procédé d'identification d'un destinataire d'un bagage non-identifié s'appuie sur un réseau de neurones convolutif ce qui permet de ne pas avoir à calibrer les conditions d'acquisition de manière à ce qu'elles soient identiques sur le système d'enregistrement et sur le système de recherche. [0048] Dans une étape 400, le module de traitement 30 du système de recherche obtient une pluralité d'images du bagage non identifié de types différents. Pour ce faire le module de traitement 30 du système de recherche provoque une acquisition d'images du bagage non-identifié. Dans ce mode de réalisation, les systèmes de départ et d' an-ivée étant identiques, le module de traitement 30 du système de recherche obtient une image du bagage pour chaque type d'image acquis par le système d'enregistrement. Le système de recherche obtient alors un nombre 1), p d'images, le nombre 9 Type étant le nombre de type d'images différent que doit considérer le module de traitement 30 du système de recherche. 100491 Dans une étape 403, pour chaque image du bagage non-identifié obtenue, le module de traitement 30 du système de recherche applique à ladite image un réseau de neurones convolutif (RNC) entraîné sur des images de bagages du même type que ladite image afin d'obtenir pour chaque classe d'une pluralité de classes de bagages définies pour le type de ladite image, une probabilité que ledit bagage non-identifié appartienne à ladite classe. 100501 Une application d'un réseau de neurones convolutif comprend en général quatre phases : 100511 - Une phase de convolution ; 100521 - Une phase dite de « mise en commun » ; 100531 - Une phase d'application d'une fonction d'activation ; 100541 - Une phase de combinaison linéaire, dite « fully connected ». 100551 La phase de convolution comprend une convolution ou plusieurs convolutions suc- cessives par un noyau de convolution. En sortie de chaque convolution de données d'entrée par le noyau de convolution, on obtient un ensemble de caractéristiques représentatives desdites données d'entrée. Les caractéristiques obtenues ne sont pas pré-définies niais apprises par le réseau de neurones lors d'unc phase d'entraînement. Pendant la phase d'entraînement, le noyau de convolution évolue de manière à « apprendre » à extraire des caractéristiques pertinentes pour un problème donné. [0056] La phase de « misc en commun » (« pooling » en terminologie anglo-saxonne) est une phase intermédiaire entre deux convolutions. Chaque phase de «mise en commun » a pour but de réduire la taille des données qu'elle reçoit en entrée, tout en préservant les caractéristiques importantes de ces données d'entrée. La phase de « mise en commun » permet de réduire le nombre de calculs dans le réseau de neurones convolutif. [0057] La phase d'application d'une fonction d'activation consiste à appliquer une fonction mathématique, dite fonction d'activation, aux données obtenues en sortie de chaque convolution. Le terme de fonction d'activation vient d'un équivalent biologique potentiel d'activation, qui représente un seuil de stimulation qui, une fois atteint, entraîne une réponse d'un neurone. [0058] La phase de combinaison linéaire constitue toujours la dernière phase d'un réseau de neurones, qu'il soit convolutif ou non. Cette phase reçoit un vecteur en entrée, dit vecteur d'entrée, et produit un nouveau vecteur en sortie, dit vecteur de sortie. Pour cela, elle applique une combinaison linéaire aux composantes du vecteur d'entrée. La phase de combinaison linéaire permet de classifier les données d'entrée du réseau de neurones suivant un nombre de classes prédéfinies N. Elle renvoie donc un vecteur de sortie de taille N. Chaque composante du vecteur de sortie est associée à une classe et est représentative d'une probabilité pour les données d'entrée du réseau de neurones d'appartenir à ladite classe. Chaque composante du vecteur d'entrée peut contribuer différemment au vecteur de sortie. Pour ce faire, lors de l'application de la combinaison linéaire, un poids différent est appliqué à chaque composante en fonction d'une importance qu'on souhaite donner à la caractéristique que cette composante représente. La combinaison linéaire de la phase de combinaison linéaire est généralement suivie d'une couche de transformation du vecteur de sortie en distribution de probabilité. Le réseau de neurones convolutif apprend les valeurs des poids de la phase de combinaison linéaire de la même manière qu'il apprend à faire évoluer le noyau de convolution. On dit que les poids de la phase de combinaison linéaire et les caractéristiques du noyau de convolution constituent les paramètres du réseau de neurones convolutif ou paramètres du RNC. [0059] Comme nous le décrivons par la suite, les paramètres de chaque RNC et les classes de bagages sont fournis par le serveur distant de la compagnie aérienne à chaque système d'enregistrement et chaque système de recherche. [0060] La Fig. 5 détaille l'étape 403. [0061] Le module de traitement 30 utilisé dans les étapes du procédé de la Fig. 5 est celui du système de recherche. [0062] Dans une étape 4030, le module de traitement 30 initialise une variable i à zéro. La variable i va permettre de parcourir tous les types d'images. [0063] Dans une étape 4031, le module de traitement 30 applique le RNC entraîné sur des images de type d'indice i à l'image de type d'indice i du bagage non-identifié. On désigne par la suite le RNC entraîné sur des images de type d'indice i, RNC(i). Nous décrivons par la suite en relation avec la Fig. GB comment chaque RNC RNC(i) est entraîné. Dans un mode de réalisation, le module de traitement 30 utilise un réseau de neurone convolutif décrit dans le document « ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, A. Krizhevskv, L Sustkever, G. E. Hin ton, Part of Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012)» lorsque le type d'images correspond à des images dans le domaine du visible ou des images IR. Dans un mode de réalisation, le module de traitement 30 utilise un réseau de neurone convolutif décrit dans le document « VoicNet: A 3D Convolutional Neural Network ,for real-time object recognition, Daniel Maturana ; Sebastian Scherer, 2015 IEEE/RSJ International Couference on Intelligent Robots and Systems (IROS)» lorsque le type d'images correspond à des images 3D. [0064] Dans une étape 4032, en sortie de l'application du RNC(i) àl' image de type d'indice 11 i du bagage non-identifié, le module de traitement 30 obtient un vecteur Vi . Le vecteur Vi comprend j composantes représentant chacune une probabilité que le bagage non-identifié corresponde à une classe de bagages classe( LT) définie pour le type d'images d'indice i. Nous décrivons par la suite un exemple de méthode de définition de classes en relation avec la Fig. 6A. [0065] Dans une étape 4033, le module de traitement 30 compare la variable i au nombre de types d'images différents Type . Si