FR 3128805 A1 20230505 FR 2111544 A 20211029 Procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné par couple origine-destination Un aspect de l’invention concerne un procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné, chaque déplacement étant réalisé d’une origine vers une destination définissant un couple origine-destination, l’évaluation étant réalisée par couple origine-destination, le procédé comportant les étapes suivantes : Acquisition d’un flux d’images dudit point de passage ; Traitement de chaque image d’un ensemble d’images comportant au moins une image du flux d’images acquis, l’étape de traitement comprenant les sous-étapes suivantes : Détection de chaque usager présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque usager dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque usager dans l’image ; Comptage automatique du nombre d’usagers détecté dans l’image pour obtenir des données de comptage ; Fusion des données de comptage obtenues et de données origine-destination relatives à l’origine et à la destination d’une partie des usagers passant par le point de passage, pour obtenir au moins une matrice origine-destination pour le point de passage. Procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné par couple origine-destination DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la mobilité et plus particulièrement celui de l’évaluation du nombre de déplacements passant par un point de passage donné par couple origine-destination. La présente invention concerne un procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné et plus particulièrement un procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné réalisée par couple origine-destination. La présente invention concerne également un système, un produit-programme d’ordinateur et un support d’enregistrement pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Pour optimiser la circulation d’usagers dans une zone définie, il est primordial d’adapter les infrastructures de circulation de la zone, telles que les routes, les trottoirs ou encore les gares, à la circulation réelle des usagers dans cette zone. Pour évaluer la circulation réelle des usagers dans la zone, il est connu d’évaluer la matrice origine-destination de la zone. Celle-ci répertorie pour chaque couple origine-destination, le nombre de déplacements d’usagers passant par la zone allant de l’origine vers la destination. Classiquement, les matrices origines-destination sont obtenues à partir de données d’enquêtes de circulation réalisées sur le terrain. Cependant, de telles enquêtes nécessitent de nombreux moyens humains et peuvent être difficiles à mettre en œuvre dans certaines zones, notamment dans celles dans lesquelles les usagers ne s’arrêtent pas, comme les autoroutes. Pour remédier à ces inconvénients, les données d’enquête sont remplacées par des mégadonnées, c’est-à-dire des données issues du Big Data, permettant de suivre la trajectoire des usagers, par exemple des données issues de la téléphonie mobile ou de systèmes embarqués de géolocalisation. Cependant, ces mégadonnées ne sont pas exhaustives puisque chaque usager n’est pas forcément équipé d’un téléphone mobile et/ou d’un système embarqué de géolocalisation, et ne permettent donc pas de quantifier précisément le nombre de déplacements passant par la zone pour chaque couple origine-destination. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant d’obtenir pour une zone prédéfinie, une matrice origine-destination représentative de la circulation réelle des usagers dans la zone. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné, chaque déplacement étant réalisé d’une origine vers une destination définissant un couple origine-destination, l’évaluation étant réalisée par couple origine-destination, le procédé comportant les étapes suivantes : Acquisition d’un flux d’images dudit point de passage ; Traitement de chaque image d’un ensemble d’images comportant au moins une image du flux d’images acquis, l’étape de traitement comprenant les sous-étapes suivantes : Détection de chaque usager présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque usager dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque usager dans l’image ; Comptage automatique du nombre d’usagers détecté dans l’image pour obtenir des données de comptage ; Fusion des données de comptage obtenues et de données origine-destination relatives à l’origine et à la destination d’une partie des usagers passant par le point de passage, pour obtenir au moins une matrice origine-destination pour le point de passage. Grâce à l’invention, des données origine-destination non exhaustives sont complétées par des données de comptage exhaustives pour reconstruire les flux de déplacements passant par le point de passage étudié. Les données origine-destination sont non exhaustives car relatives uniquement à une partie des usagers passant par le point de passage étudié, mais fournissent des informations concernant leurs origines et leurs destinations, alors que les données de comptage sont exhaustives car obtenues après détection dans au moins une partie des images d’un flux d’images acquis au point de passage étudié, mais ne comprennent pas d’informations concernant l’origine et la destination des usagers détectés. L’obtention des données de comptage étant entièrement automatique, le procédé selon l’invention ne nécessite pas de moyens humains et sa mise en œuvre n’est pas limitée à certaines zones, contrairement à l’état de l’art. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, les données origine-destination comprennent des données issues de systèmes embarqués de géolocalisation et/ou des données issues de la téléphonie mobile. Les données origine-destination sont donc non exhaustives car chaque usager n’est pas équipé d’un téléphone mobile et/ou d’un système embarqué de géolocalisation. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, l’étape de traitement est réalisée à la volée. Ainsi, aucune image du flux d’image acquis n’est enregistrée, ni transmise, ce qui permet d’éviter des problèmes de confidentialité. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, l’étape de traitement comprend en outre une sous-étape de classification de chaque usager détecté dans l’image à l’aide du réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été entraîné en outre pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable à partir d’une image, d’affecter une classe à chaque usager détecté dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant en outre pour chaque image de la pluralité d’images, la classe associée à chaque usager présent dans l’image. Il est ainsi possible d’obtenir une matrice origine-destination pour chaque type d’usagers. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, l’étape de fusion est réalisée à l’aide de l’algorithme FRATAR. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, l’étape de fusion est réalisée pour chaque période d’un ensemble de périodes prédéterminé à partir des données de comptage obtenues et des données origine-destination relatives à la période. Il est ainsi possible d’obtenir une matrice origine-destination pour chaque période d’un ensemble de périodes calendaires suffisamment longues et sur lesquelles le comportement de mobilité des usagers est homogène. Un deuxième aspect de l’invention concerne un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, comprenant : Un module d’acquisition configuré pour acquérir le flux d’images ; Un premier calculateur configuré pour détecter chaque usager présent dans chaque image de l’ensemble d’images à l’aide du réseau de neurones artificiels et pour compter le nombre d’usagers détecté dans chaque image de l’ensemble d’images ; Un deuxième calculateur configuré pour fusionner les données de comptage obtenues et les données origine-destination. Selon une variante de réalisation, le système selon l’invention comporte en outre un capteur de pollution sonore et/ou un capteur de pollution atmosphérique. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un système selon l’invention. Procédé (100) d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné, chaque déplacement étant réalisé d’une origine vers une destination définissant un couple origine-destination, l’évaluation étant réalisée par couple origine-destination, le procédé (100) comportant les étapes suivantes : Acquisition (101) d’un flux d’images dudit point de passage ; Traitement (102) de chaque image d’un ensemble d’images comportant au moins une image du flux d’images acquis, l’étape de traitement (102) comprenant les sous-étapes suivantes : Détection (1021) de chaque usager présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque usager dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque usager dans l’image ; Comptage (1022) automatique du nombre d’usagers détecté dans l’image pour obtenir des données de comptage ; Fusion (103) des données de comptage obtenues et de données origine-destination relatives à l’origine et à la destination d’une partie des usagers passant par le point de passage, pour obtenir au moins une matrice origine-destination pour le point de passage. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel les données origine-destination comprennent des données issues de systèmes embarqués de géolocalisation et/ou des données issues de la téléphonie mobile. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de traitement (102) est réalisée à la volée. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de traitement (102) comprend en outre une sous-étape de classification (1023) de chaque usager détecté dans l’image à l’aide du réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été entraîné en outre pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable à partir d’une image, d’affecter une classe à chaque usager détecté dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant en outre pour chaque image de la pluralité d’images, la classe associée à chaque usager présent dans l’image. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de fusion (103) est réalisée à l’aide de l’algorithme FRATAR. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de fusion (103) est réalisée pour chaque période d’un ensemble de périodes prédéterminé à partir des données de comptage obtenues et des données origine-destination relatives à la période. Système (200) pour la mise en œuvre du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant : Un module d’acquisition (201) configuré pour acquérir le flux d’images ; Un premier calculateur (202) configuré pour détecter chaque usager présent dans chaque image de l’ensemble d’images à l’aide du réseau de neurones artificiels et pour compter le nombre d’usagers détecté dans chaque image de l’ensemble d’images ; Un deuxième calculateur (203) configuré pour fusionner les données de comptage obtenues et les données origine-destination. Système (200) selon la revendication 7, comportant en outre un capteur de pollution sonore et/ou un capteur de pollution atmosphérique. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.