FR 3134629 A1 20231020 FR 2203457 A 20220414 La présente demande concerne un procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée, comprenant les étapes suivantes : E1 : acquisition d’une image de la chaussée par un capteur optique (10) ; E2 : transmission de l’image acquise à un serveur (20) ; et E4 : détermination par le serveur (20) du niveau de salissure de la chaussée, à partir d’une analyse de l’image par un modèle de type réseau de neurones entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’images de chaussées de référence, chaque image de chaussée de référence étant associée à un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau de salissure, une forme de salissure et une épaisseur de salissure, un niveau de salissure de référence étant défini en fonction de l’ensemble de critères. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée La présente demande concerne un procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée et un dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE La détection de salissure, par exemple sous forme de gravats, de boue ou de sable, sur une chaussée d’une route permet de sécuriser la circulation des véhicules sur la route. En effet, une chaussée sale peut présenter des dangers, par exemple de dérapage, de perte de contrôle, etc., pour un véhicule circulant sur la route. En particulier, dans des enceintes de chantiers et en sortie de chantiers, la chaussée est susceptible d’être détériorée du fait de la circulation de véhicules lourds et/ou d’opérations menées sur le chantier. La détection de salissure sur une chaussée est donc particulièrement utile pour sécuriser la circulation de véhicule sur une chaussée située dans une enceinte de chantier ou au niveau d’une sortie de chantier. Un procédé connu de détection de salissure d’une chaussée consiste à envoyer un opérateur se rendre physiquement sur la chaussée pour examiner visuellement le niveau de salissure de la chaussée. Néanmoins, ce procédé est invasif, long, et nécessite la présence d’un opérateur. Ce procédé ne peut donc être effectué qu’à des intervalles de temps espacés, et conduit donc à espacer les interventions de nettoyage de la chaussée. Ainsi, la chaussée peut rester sale longtemps, ce qui présente un danger pour les véhicules circulant sur la chaussée. EXPOSE GENERAL Un but de la présente demande est de proposer un procédé permettant de déterminer avec fiabilité un niveau de salissure d’une chaussée. Un autre but de la présente demande est de proposer un procédé permettant de déterminer un niveau de salissure d’une chaussée de manière non invasive et permettant d’intervenir rapidement pour nettoyer la chaussée lorsque la chaussée est sale. Il est à cet effet proposé, selon un premier aspect, un procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée comprenant les étapes suivantes : E1 : acquisition d’une image de la chaussée par un capteur optique ; E2 : transmission de l’image acquise à un serveur ; et E4 : détermination par le serveur du niveau de salissure de la chaussée, à partir d’une analyse de l’image par un modèle de type réseau de neurones entraîné sur une base de données d’apprentissage, ladite base de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’images de chaussées de référence, chaque image de chaussée de référence étant associée à un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau de salissure, une forme de salissure et une épaisseur de salissure, un niveau de salissure de référence étant défini en fonction de l’ensemble de critères associé à l’image de chaussée de référence. Certaines caractéristiques préférées mais non limitatives du procédé décrit ci-dessus sont les suivantes, prises individuellement ou selon toute combinaison techniquement envisageable : - le procédé comprend en outre une étape E3 de prétraitement de l’image acquise à l’étape E1, le serveur déterminant le niveau de salissure de la chaussée à l’étape E4 à partir d’une analyse de l’image prétraitée ; - l’étape E3 de prétraitement comprend l’une au moins parmi les étapes suivantes : E31 : définition d’une zone à analyser dans l’image acquise ; E32 : détection d’obstacle dans l’image acquise ou dans la zone à analyser ; et E33 : évaluation d’une qualité d’image de l’image acquise ou de la zone à analyser ; - l’une au moins parmi l’étape d’acquisition E1 et l’étape de transmission E2 sont réalisées par le capteur optique de manière périodique à intervalles de temps réguliers ; - l’étape de transmission E2 est effectuée via un réseau mobile, par exemple un réseau GSM, 3G ou 4G, par un module de communication du capteur optique ; - le modèle de type réseau de neurones comprend au moins une tête adaptée pour analyser l’image et pour déterminer en conséquence au moins un critère correspondant ; - la catégorie de matériau comprend l’un au moins parmi de la poussière, du sable, de la terre, de la boue, du gravier et des gravats, la forme de salissure comprend l’une au moins parmi une petite salissure, une salissure moyenne et une salissure étendue, et l’épaisseur de salissure comprend l’une au moins parmi une salissure fine, une salissure intermédiaire et une salissure épaisse ; - le procédé comprend en outre les étapes suivantes : E10 : mise à jour de la base de données d’apprentissage par ajout de l’image de chaussée acquise lors de l’étape E1 et d’un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau, une forme de salissure et une épaisseur de salissure associés ; et E20 : mise à jour du modèle de type réseau de neurones par entraînement sur la base de données d’apprentissage mise à jour ; - le procédé comprend en outre une étape E30 d'estimation par le serveur d’une charge de calcul du serveur, le serveur déterminant le niveau de salissure de la chaussée à l’étape E4 en fonction de la charge de calcul estimée à l’étape E30 ; - le procédé comprend en outre une étape E40 de détermination par le serveur d’un indice de fiabilité associé à la détermination du niveau de salissure lors de l’étape E4 ; - le procédé comprend en outre une étape E50 de détermination par le serveur qu’une chaussée doit être nettoyée lorsque le niveau de salissure déterminé à l’étape E4 est supérieur à un seuil prédéterminé, et une étape E60 de transmission d’une alerte à un utilisateur lorsque le serveur détermine à l’étape E50 que la chaussée doit être nettoyée. Selon un deuxième aspect, la présente demande concerne un dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée, comprenant un capteur optique et un serveur, dans lequel le capteur optique comprend un module d’acquisition configuré pour acquérir une image de la chaussée et un module de communication configuré pour communiquer avec le serveur via un réseau mobile, dans lequel le serveur est configuré pour recevoir l’image transmise par le module de communication du capteur optique et pour déterminer le niveau de salissure de la chaussée à partir d’une analyse de l’image par un modèle de type réseau de neurones entraîné sur une base de données d’apprentissage, ladite base de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’images de chaussées de référence, chaque image de chaussée de référence étant associée à un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau, une forme de salissure et une épaisseur de salissure, un niveau de salissure de référence étant déterminé en fonction de l’ensemble de critères associés à l’image de chaussée de référence. Certaines caractéristiques préférées mais non limitatives du dispositif selon le deuxième aspect sont les suivantes, prises individuellement ou selon toute combinaison techniquement envisageable : - le capteur optique comprend en outre un calculateur adapté pour assurer une disponibilité du module de communication du capteur optique via le réseau mobile, protéger et avertir de coupures de courant, et contrôler un état de fonctionnement du capteur optique ; - le serveur comprend en outre des moyens de stockage configurés pour stocker un historique des images acquises et/ou des niveaux de salissure déterminés ; - le réseau mobile par lequel le module de communication du capteur optique communique avec le serveur est un réseau GSM, 3G ou 4G. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La est un schéma bloc illustrant un dispositif de détermination du niveau de salissure d'une chaussée selon un mode de réalisation. La est un schéma bloc illustrant un procédé de détermination du niveau de salissure d'une chaussée selon un mode de réalisation. La est un schéma bloc illustrant un procédé de détermination du niveau de salissure d'une chaussée selon un mode de réalisation. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée, comprenant les étapes suivantes : E1 : acquisition d’une image de la chaussée par un capteur optique (10) ; E2 : transmission de l’image acquise à un serveur (20) ; et E4 : détermination par le serveur (20) du niveau de salissure de la chaussée, à partir d’une analyse de l’image par un modèle de type réseau de neurones entraîné sur une base de données d’apprentissage, ladite base de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’images de chaussées de référence, chaque image de chaussée de référence étant associée à un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau de salissure, une forme de salissure et une épaisseur de salissure, un niveau de salissure de référence étant défini en fonction de l’ensemble de critères associé à l’image de chaussée de référence. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon la revendication 1, comprenant en outre une étape E3 de prétraitement de l’image acquise à l’étape E1, le serveur (20) déterminant le niveau de salissure de la chaussée à l’étape E4 à partir d’une analyse de l’image prétraitée. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon la revendication 2, dans lequel l’étape E3 de prétraitement comprend l’une au moins parmi les étapes suivantes : E31 : définition d’une zone à analyser dans l’image acquise ; E32 : détection d’obstacle dans l’image acquise ou dans la zone à analyser ; et E33 : évaluation d’une qualité d’image de l’image acquise ou de la zone à analyser. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’une au moins parmi l’étape d’acquisition E1 et l’étape de transmission E2 sont réalisées par le capteur optique (10) de manière périodique à intervalles de temps réguliers. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de transmission E2 est effectuée via un réseau mobile, par exemple un réseau GSM, 3G ou 4G, par un module de communication (12) du capteur optique (10). Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle de type réseau de neurones comprend au moins une tête adaptée pour analyser l’image et pour déterminer en conséquence au moins un critère correspondant. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la catégorie de matériau comprend l’un au moins parmi de la poussière, du sable, de la terre, de la boue, du gravier et des gravats, la forme de salissure comprend l’une au moins parmi une petite salissure, une salissure moyenne et une salissure étendue, et l’épaisseur de salissure comprend l’une au moins parmi une salissure fine, une salissure intermédiaire et une salissure épaisse. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre les étapes suivantes : E10 : mise à jour de la base de données d’apprentissage par ajout de l’image de chaussée acquise lors de l’étape E1 et d’un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau, une forme de salissure et une épaisseur de salissure associés ; et E20 : mise à jour du modèle de type réseau de neurones par entraînement sur la base de données d’apprentissage mise à jour. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape E30 d'estimation par le serveur (20) d’une charge de calcul du serveur (20), le serveur (20) déterminant le niveau de salissure de la chaussée à l’étape E4 en fonction de la charge de calcul estimée à l’étape E30. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape E40 de détermination par le serveur (20) d’un indice de fiabilité associé à la détermination du niveau de salissure lors de l’étape E4. Procédé de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape E50 de détermination par le serveur (20) qu’une chaussée doit être nettoyée lorsque le niveau de salissure déterminé à l’étape E4 est supérieur à un seuil prédéterminé, et une étape E60 de transmission d’une alerte à un utilisateur lorsque le serveur (20) détermine à l’étape E50 que la chaussée doit être nettoyée. Dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée, comprenant un capteur optique (10) et un serveur (20), dans lequel le capteur optique (10) comprend un module d’acquisition (11) configuré pour acquérir une image de la chaussée et un module de communication (12) configuré pour communiquer avec le serveur (20) via un réseau mobile, dans lequel le serveur (20) est configuré pour recevoir l’image transmise par le module de communication (12) du capteur optique (10) et pour déterminer le niveau de salissure de la chaussée à partir d’une analyse de l’image par un modèle de type réseau de neurones entraîné sur une base de données d’apprentissage, ladite base de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’images de chaussées de référence, chaque image de chaussée de référence étant associée à un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau, une forme de salissure et une épaisseur de salissure, un niveau de salissure de référence étant déterminé en fonction de l’ensemble de critères associés à l’image de chaussée de référence. Dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon la revendication 12, dans lequel le capteur optique (10) comprend en outre un calculateur (13) adapté pour assurer une disponibilité du module de communication (12) du capteur optique (10) via le réseau mobile, protéger et avertir de coupures de courant, et contrôler un état de fonctionnement du capteur optique (10). Dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon la revendication 12 ou la revendication 13, dans lequel le serveur (20) comprend en outre des moyens de stockage (23) configurés pour stocker un historique des images acquises et/ou des niveaux de salissure déterminés. Dispositif de détermination d’un niveau de salissure d’une chaussée selon l’une quelconque des revendications 12 à 14, dans lequel le réseau mobile par lequel le module de communication (12) du capteur optique (10) communique avec le serveur (20) est un réseau GSM, 3G ou 4G.