FR 3160034 A1 20250912 FR 2402238 A 20240306 SYSTEME DE DETECTION D’UNE INTRUSION DANS UNE EMPRISE FERROVIAIRE, ET PROCEDE DE DETECTION D’INTRUSION ASSOCIE L’invention concerne un système et procédé de détection d’une intrusion dans une emprise ferroviaire, ledit système comprenant un dispositif de vidéosurveillance comprenant au moins une caméra configurée pour pouvoir faire l’acquisition d’au moins une image d’une emprise ferroviaire ; une unité de traitement (100) d’au moins une image acquise par ladite caméra, ladite unité de traitement (100) comprenant au moins un module d’identification de ladite emprise ferroviaire, à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dit emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion est nécessaire et un module de détection d’une intrusion à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection par ledit module d’identification de ladite emprise ferroviaire. Figure pour l’abrégé : figure 1 SYSTEME DE DETECTION D’UNE INTRUSION DANS UNE EMPRISE FERROVIAIRE, ET PROCEDE DE DETECTION D’INTRUSION ASSOCIE Domaine technique de l’invention L’invention concerne le domaine de la surveillance du réseau ferroviaire par un système intelligent de vision. Plus précisément, l’invention concerne un système et un procédé de détection d’une intrusion, telle qu’une présence humaine, dans une emprise ferroviaire. L’invention s’étend également à un véhicule ferroviaire équipé d’un tel système de détection d’intrusion. Arrière-plan technologique L’un des enjeux majeurs en matière de sécurité ferroviaire repose sur la prévention des intrusions sur les voies de circulation ferroviaires, mais aussi sur les abords immédiats de ces voies, autrement appelés emprise ferroviaire. En effet, la présence ou l’intrusion de personne sur les voies sont des facteurs susceptibles de provoquer des perturbations du trafic ferroviaire, qui doit souvent être arrêté par mesure de sécurité. Le traitement de ces épisodes d’intrusion engendre régulièrement la mise en place d’actions préventives et souvent disproportionnées en l’absence d’information précise sur le risque identifié. Afin d’optimiser la gestion de ces intrusions et les protocoles de sécurité, des systèmes de détection d’intrusion et notamment des systèmes intelligents de surveillance ont été mis en place. Ces derniers reposent généralement sur une approche de surveillance fixe ou une approche de surveillance mobile. Les systèmes de surveillance fixe emploient des caméras installées sur un mât ou tout autre support en hauteur et utilisent un logiciel de détection d’intrusion pour traiter le flux transmis par ces caméras. Bien que pouvant délimiter une zone d’intérêt et de bonne fiabilité, cette approche fixe implique néanmoins un coût de déploiement très élevé directement proportionnel au nombre de kilomètres de voies à surveiller. Concernant les systèmes de surveillance mobile, on retrouve principalement des systèmes de caméras frontales montées en tête de train et filmant la totalité de la scène visuelle devant le train. Ces systèmes sont associés à des logiciels intelligents de détection qui analysent en permanence les images. Cependant, ces systèmes mobiles engendrent beaucoup de faux positifs, notamment lorsque les trains traversent des points du réseau ferroviaire pouvant abriter légitimement des personnes. En effet, lors de la traversée d’une gare, plusieurs voyageurs présents en gare peuvent être détectés, générant ainsi de faux positifs. En outre, ces systèmes se concentrent principalement sur la surveillance des fils de rails et sont incapables de détecter des intrus aux abords des voies, mais non entre les rails. En outre, le caractère non stationnaire des images filmées et les limites des dispositifs de calculs embarqués dans les systèmes de surveillance mobiles connus peuvent engendrer de fausses détections. Les inventeurs ont donc cherché à proposer une solution alternative de détection d’une intrusion dans une emprise ferroviaire. Objectifs de l’invention L’invention vise à fournir un système et un procédé de détection d’une intrusion dans une emprise ferroviaire qui soient embarqués et fiables. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un procédé et un système de détection d’une intrusion visant à diminuer le risque de faux positifs. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un procédé et un système de détection permettant de détecter une intrusion aux abords des voies de circulation et également sur les rails. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un procédé et un système de détection embarqué capable de distinguer le type d’emprise ferroviaire traversée. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un procédé et un système de détection d’une intrusion permettant de distinguer une intrusion légitime ou illégitime dans une emprise ferroviaire. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et procédé de détection d’une intrusion visant à améliorer la sécurité ferroviaire. L’invention vise aussi à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système et procédé de détection d’une intrusion visant à améliorer l’identification du risque de personne sur les voies de circulations ferroviaires. Pour ce faire, l’invention concerne un système de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire, dite emprise ferroviaire, susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire, ledit système étant destiné à être embarqué sur un véhicule ferroviaire s’étendant selon une direction longitudinale, ledit système comprenant : un dispositif de vidéosurveillance destiné à être monté sur ledit véhicule ferroviaire et comprenant au moins une caméra d’acquisition d’images configurée pour pouvoir faire l’acquisition d’au moins une image d’une emprise ferroviaire traversée par le véhicule ferroviaire ; une unité de traitement d’au moins une image acquise par ladite caméra, caractérisé en ce que ladite unité de traitement comprend au moins les modules suivants : un module d’identification de ladite emprise ferroviaire, configuré pour identifier un type d’emprise ferroviaire à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dit emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion est nécessaire ; un module de détection d’une intrusion configuré pour détecter une intrusion dans une emprise ferroviaire à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection par ledit module d’identification de ladite emprise ferroviaire. Tout au long du texte on définit par « emprise ferroviaire » les abords d’une voie de circulation ferroviaire susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire. À cet effet, l’emprise ferroviaire comprend la voie de circulation ferroviaire avec le chemin de fer (rail, ballast, traverses, etc.), mais aussi les abords de cette voie, qui sont susceptibles de comprendre des zones appartenant au domaine ferroviaire public ou au domaine ferroviaire privé, ou encore à des zones pouvant présenter différentes infrastructures ou propriétés privées et/ou publics. Par ailleurs, on peut définir par « intrusion » le fait pour une personne humaine ou un animal de pénétrer ou de s’introduire dans une emprise ferroviaire telle que définie ci-dessus. Plus généralement, une intrusion au sens de l’invention se rapporte à la présence d’une personne humaine ou d’un animal dans une emprise ferroviaire. Il est ainsi entendu au sens de l’invention que le système comprend au moins une caméra configurée, au niveau du champ de vision et de l’orientation, de telle sorte qu’elle puisse fournir des images d’une emprise ferroviaire. En particulier, le ou les caméras peuvent être situées à l’avant et ou à l’arrière du véhicule ferroviaire, de sorte à capter des images de l’emprise ferroviaire que va traverser le véhicule ferroviaire et/ou que le véhicule ferroviaire a traversé. De manière plus générale, la caméra dudit dispositif permet l’acquisition d’au moins une image d’une emprise ferroviaire ou d’un flux vidéo composé d’une succession d’images d’une emprise ferroviaire. Le module d’identification est donc configuré pour identifier, à partir d’au moins une image acquise par une caméra du dispositif de vidéosurveillance, une emprise de non-détection ou une emprise de détection. En outre, ce module d’identification est un module d’identification de scène et permet d’identifier une image d’entrée et de fournir en sortie une image classifiée indiquant le lieu représenté dans ladite image d’entrée. Le premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapporte aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire. On entend ainsi les points d’un réseau ferroviaire pouvant abriter légitimement des personnes et/ou des animaux. Ces emprises de non-détection peuvent par exemple correspondre à des gares ferroviaires avec de nombreux voyageurs présents sur les quais aux abords des voies de circulation d’un véhicule ferroviaire ou encore toute emprise où la présence de personne aux abords des voies est légitime telles que les centres de triage ferroviaire ou encore les centres de maintenance par exemple. Le deuxième type d’emprise, dit emprise de détection, se rapporte aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion est nécessaire. On entend ainsi les points d’un réseau ferroviaire n’abritant pas légitiment des personnes et/ou des animaux. Ces emprises de détection peuvent par exemple correspondre aux voies de circulation ferroviaires situées entre deux gares ferroviaires ou toute autre emprise ferroviaire où l’intrusion d’une personne aux abords des voies doit être signalée et identifiée. Le module de détection d’une intrusion est configuré pour détecter une intrusion telle qu’une présence humaine ou animale aux abords d’une voie de circulation ferroviaire où l’intrusion doit être identifiée et signalée. Ces emprises peuvent par exemple correspondre aux voies de circulation situées entre deux gares ferroviaires. Ainsi et selon l’invention, la combinaison des deux modules permet de différencier le type d’emprise ferroviaire traversée par un véhicule ferroviaire et de limiter le risque de détection de faux positifs sur les points de réseaux ferroviaires pouvant abriter légitimement des personnes. En d’autres termes, l’invention permet d’effectuer une détection uniquement lorsque le véhicule ferroviaire traverse une emprise de détection. En effet, les emprises de non-détection, telles que les gares ferroviaires par exemple, fournissent généralement des images sur lesquelles sont présents un grand nombre d’individus qui seraient considérés comme des intrusions dans un système mobile classique. En outre, les emprises de non-détection sont souvent équipées en matière de vidéosurveillance fixe qui peut être utilisée pour la détection d’intrusion spécifique, contrairement aux emprises de détection, telles que les zones se trouvant entre deux gares ferroviaires. Avantageusement et selon l’invention, le module d’identification comprend un premier modèle d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir identifier les emprises ferroviaires, ce premier modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une première banque d’images d’entrainements, dite banque d’emprises ferroviaires, comprenant des images représentant une gare ferroviaire et des images représentant une zone entre deux gares ferroviaires, ledit premier modèle étant ainsi entrainé pour catégoriser les images représentant une gare ferroviaire comme emprise de non-détection et les images représentant une zone entre deux gares ferroviaires comme emprise de détection. Selon cette variante avantageuse, cette banque d’emprises ferroviaires est constituée d’images de différents types d’emprises ferroviaires (emprises de détection, emprises de non-détection) et chaque image de cette banque d’emprises ferroviaires comprend des scènes représentant soit une gare ferroviaire soit une zone située entre deux gares ferroviaires et ne comprenant pas de gare ferroviaire. Avantageusement et selon l’invention, le module de détection comprend un deuxième modèle d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir détecter une intrusion, ce deuxième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une deuxième banque d’images d’entrainements, dite banque d’intrusion. Le module de détection est un module de détection de présence permettant d’analyser, à partir d’au moins une image d’une emprise de détection identifiée, les occurrences et/ou la localisation d’une présence humaine et/ou animale sur ladite image. Ainsi et selon l’invention, le système de détection comprend un module entrainé pour détecter la présence d’une personne humaine et/ou d’un animal dans une emprise ferroviaire. Avantageusement et selon l’invention, l’unité de traitement d’au moins une image comprend en outre un module de détermination de la légitimité d’une intrusion configuré pour déterminer la légitimité d’une intrusion détectée par ledit module de détection, entre une intrusion dite illégitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone non autorisée, et une intrusion dite légitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone autorisée. On entend par « zone autorisée » une zone présente dans l’image de l’emprise de détection n’appartenant pas au réseau ferroviaire. Ces zones peuvent être des infrastructures et des propriétés privées dans lesquelles la présence de personne humaine ou animale est autorisée dans le sens où elle ne relève pas d’une intrusion sur l’emprise ferroviaire. On entend par zone « non-autorisée » une zone présente dans l’image de l’emprise de détection appartenant au réseau ferroviaire, ces zones peuvent ainsi comprendre les zones inter-rails et les zones latérales situées à côté des fils de rails ou encore toute autre zone n’étant pas une zone « autorisée » telle que définie ci-dessus. Il existe des cas où la présence d’une personne ou d’un animal peut être envisagée sur une emprise ferroviaire. En particulier, le personnel ferroviaire autorisé circulant dans une zone autorisée ou les personnes présentes sur des infrastructures ou des zones privatives ne faisant pas partie de la voie de circulation ferroviaire ne doivent pas être perçus comme des intrusions illégitimes. Selon cette variante avantageuse, le module de détermination de la légitimé d’une intrusion combine à la fois les résultats des images respectivement identifiées et détectées par le module d’identification et le module de détection. Ainsi, le système permet, en plus de la reconnaissance du type d’emprise et de la détection d’une intrusion sur une emprise de détection, de reconnaitre les zones de ladite emprise de détection où une intrusion est autorisée afin de diminuer les risques de détection de faux positifs. Les zones autorisées peuvent par exemple être des zones privatives telles que des propriétés privées ou encore d’autres zones où des humains peuvent légitimement se trouver telles que des ponts, des immeubles d’habitation, des voitures, etc. Avantageusement et selon l’invention, le module de détermination de la légitimité d’une intrusion comprend un troisième modèle d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir déterminer une zone autorisée, ce troisième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une troisième banque d’images d’entrainements, dites banque de zones autorisées, comprenant des images d’emprises ferroviaires comprenant des zones autorisées. Ainsi et selon l’invention, le module de détermination de la légitimité d’une intrusion permet de détecter de manière automatique et rapide si l’image de l’emprise ferroviaire comprend une zone autorisée. Avantageusement et selon l’invention, le dispositif de vidéosurveillance comprend au moins deux caméras d’acquisition d’images montées sur ledit véhicule ferroviaire, une première caméra, dite caméra avant, étant montée sur le front avant dudit véhicule ferroviaire, et une deuxième caméra, dite caméra arrière, étant montée sur le front arrière dudit véhicule ferroviaire. Il est entendu que le système comprend dans ce mode de réalisation, une première caméra configurée pour capter des images à l’avant du véhicule ferroviaire et une deuxième caméra configurée pour capter des images à l’arrière du véhicule ferroviaire, les deux caméras étant opposées longitudinalement sur ledit véhicule. Selon cette variante avantageuse, le système de détection permet d’optimiser la détection d’intrusion lors de la traversée d’une emprise par un véhicule ferroviaire, en acquérant des images de l’avant et de l’arrière du véhicule ferroviaire. Avantageusement et selon l’invention, l’unité de traitement d’images comprend en outre un module de confirmation configuré pour confirmer si une intrusion détectée à partir d’au moins une image acquise par la caméra avant est également détectée à partir d’au moins une acquise par la caméra arrière. Selon cette variante avantageuse, le système de détection permet de consolider la détection d’une intrusion sur une emprise ferroviaire de détection. En outre, le module de confirmation peut comprendre un quatrième modèle d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir comparer les masques identifiés sur une paire d’images, ce quatrième modèle d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une quatrième banque d’images d’entrainements, dite banque de reconnaissance, comprenant des paires d’images avec des masques identiques ou similaires. Avantageusement et selon l’invention, l’unité de traitement comprend en outre une unité de transmission configurée pour transmettre une information représentative de la détection d’une intrusion dans au moins une image correspondant à une emprise de détection. L’information représentative de la détection d’une intrusion peut être transmise à un serveur central, une application de gestion centralisée du réseau ferroviaire ou encore vers des réseaux de télécommunications à destination de dispositifs mobiles du personnel de gestion du réseau ferroviaire. Selon cette variante avantageuse, le système de détection permet l’obtention d’un signal d’alerte à partir d’une détection précise et fiable de l’intrusion. L’unité de transmission peut comprendre un module de transmission sans-fil dudit signal d’alerte. Selon cet aspect de l’invention, le dispositif d’alerte peut transmettre un signal d’alerte sans connexion filaire, ce qui augmente la robustesse du système et sa résistance aux contraintes mécaniques. En outre, le signal d’alerte peut être transmis directement à un opérateur ou un système extérieur au véhicule ferroviaire, par exemple un gestionnaire de parc. Le gestionnaire de parc (opérateur humain et/ou système automatisé) peut prendre ainsi les mesures appropriées. Le signal d’alerte peut être transmis au conducteur du véhicule ferroviaire équipé du système de détection d’intrusion selon l’invention ou au conducteur d’une motrice tractant ou poussant le véhicule ferroviaire équipé du système d’intrusion selon l’invention, mais dans certaines variantes de l’invention, le signal d’alarme n’est pas transmis directement à ce conducteur : le conducteur peut être alerté indirectement par le gestionnaire de parc recevant le signal d’alerte, après traitement de celui-ci. Le gestionnaire de parc peut ainsi demander au conducteur une inspection visuelle de l’emprise ferroviaire. L’invention concerne également un procédé de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire, dite emprise ferroviaire, ledit procédé comprenant : une étape E1 d’acquisition d’au moins une image d’emprise ferroviaire traversée par le véhicule ferroviaire ; une étape E2 de traitement d’au moins une image acquise caractérisé en ce que l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend : une étape E3 d’identification de ladite emprise ferroviaire, à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dite emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires comprenant une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dite emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires ne comprenant pas une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion est nécessaire ; une étape E4 de détection d’une intrusion à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection. Avantageusement et selon l’invention, l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend en outre une étape E5 de détermination d’une zone autorisée à partir d’au moins une image d’emprise de détection où une intrusion a été détectée. Avantageusement et selon l’invention, l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend en outre une étape E6 de confirmation d’une intrusion détectée si l’intrusion détectée à partir d’au moins une première image acquise est également détectée à partir d’au moins une deuxième image acquise. Avantageusement, le système de détection selon l’invention est configuré pour mettre en œuvre le procédé de détection selon l’invention. Avantageusement et selon l’invention, le procédé de détection selon l’invention est configuré pour être mis en œuvre par un système de détection selon l’invention. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes d’un procédé de détection d’une intrusion selon l’invention Liste des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante donnée à titre uniquement non limitatif et qui se réfère aux figures annexées dans lesquelles : FIG. 1 est une vue schématique d’un système de détection selon un mode de réalisation de l’invention, ledit système étant embarqué sur un véhicule ferroviaire FIG. 2 est une vue schématique d’un procédé de détection d’une intrusion selon un même mode de réalisation de l’invention FIG. 3 est un schéma fonctionnel de l’unité de traitement du système selon le même mode de réalisation de l’invention FIG. 4 est un schéma détaillé permettant de visualiser la routine logicielle réalisée par les différents modules à chaque étape du procédé selon le mode de réalisation de la FIG. 2 Description détaillée d’un mode de réalisation de l’invention Sur les figures, les échelles et les proportions ne sont pas strictement respectées, et ce, à des fins d’illustration et de clarté. En outre, les éléments identiques, similaires ou analogues sont désignés par les mêmes références dans toutes les figures. En référence aux figures 1, 3 et 4, le système de détection décrit est un système embarqué dans un véhicule ferroviaire 10. Le système comprend dans ce mode de réalisation, deux caméras 20a, 20b d’acquisitions d’images configurées pour pouvoir faire l’acquisition d’au moins une image d’une emprise ferroviaire susceptible d’être traversée par ledit véhicule ferroviaire 10. Les images acquises par les caméras 20a, 20b sont transmises à l’unité de traitement 100 embarquée sur ledit véhicule ferroviaire 10. Les caméras 20a, 20b peuvent être de tous types connus et présentent de préférence un grand angle pour pouvoir imager une emprise ferroviaire. Dans le mode de réalisation décrit, les deux caméras 20a, 20b sont montées sur ledit véhicule ferroviaire 10, afin que le système puisse bénéficier d’une première caméra, dite caméra avant 20a, montée sur le front avant dudit véhicule ferroviaire 10, et d’une deuxième caméra, dite caméra arrière 20b, montée sur le front arrière dudit véhicule ferroviaire 10. Les caméras 20a, 20b sont ainsi orientées et configurées pour pouvoir effectuer des prises de vue d’une emprise ferroviaire située devant et derrière ledit véhicule 10. Le mode de réalisation décrit en lien avec les figures comprend une unité de traitement 100. A ce titre, la FIG. 3 illustre de manière plus précise le schéma fonctionnel de l’unité de traitement 100 selon ce mode de réalisation. L’unité de traitement 100 comprend par exemple un dispositif informatique 101 qui doit être entendu au sens large (ordinateur, pluralité d’ordinateurs, serveur virtuel sur internet, serveur virtuel sur Cloud, serveur virtuel sur une plate-forme, serveur virtuel sur une infrastructure locale, réseaux de serveurs, etc.). Ce dispositif informatique 101 comprend typiquement un ou plusieurs calculateurs 102, une ou plusieurs mémoires 103 comprenant des instructions de routines logicielles utilisées par le système de détection et éventuellement une interface homme-machine 104. L’unité de traitement 100 comprend également une base de données 105 permettant de sauvegarder les résultats du traitement d’images et d’accéder à des informations relatives à des traitements précédents. En outre, l’unité de traitement 100 est embarquée sur le véhicule ferroviaire 10 et comprend des moyens de communication filaires ou sans fil permettant de relier les caméras 20. Le calculateur 102 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du calculateur 102 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d’autres types de dispositifs d’affichages, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, le calculateur 102 comprend des équipements matériels tels qu’un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU) ainsi que des modules. Le calculateur 102 du mode de réalisation décrit est un calculateur ferroviaire conçu et adapté pour répondre aux normes ferroviaires. L’unité de traitement 100 comprend deux modules principaux : un module d’identification 110 configuré pour identifier une emprise de détection ou une emprise de non-détection à partir d’au moins une image acquise par les caméras 20a, 20b et un module 120 de détection configuré pour détecter une intrusion dans une emprise ferroviaire à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection par ledit module 110 d’identification. Dans tout le texte, on désigne par module, un élément logiciel, un sous-ensemble d’un programme logiciel, pouvant être compilé séparément, soit pour une utilisation indépendante, soit pour être assemblé avec d’autres modules d’un programme, ou un élément matériel, ou une combinaison d’un élément matériel et d’un sous-programme logiciel. Un tel élément matériel peut comprendre un circuit intégré propre à une application (plus connu sous l’acronyme ASIC pour la dénomination anglaise Application-Specific Integrated Circuit) ou un circuit logique programmable (plus connu sous l’acronyme FPGA pour la dénomination anglaise Field-Programmable Gate Array) ou un circuit de microprocesseurs spécialisés (plus connu sous l’acronyme DSP pour la dénomination anglaise Digital Signal Processor) ou tout matériel équivalent ou toute combinaison des matériels précités. D’une manière générale, un module est donc un élément (logiciel et/ou matériel) qui permet d’assurer une fonction. Le système de détection d’intrusion est mis en service lors de la mise sous tension du véhicule ferroviaire lorsqu’il est connecté à une source d’alimentation électrique. Dans un premier temps, le système réalise l’acquisition d’au moins une image issue d’un flux vidéo d’une emprise ferroviaire capté par la caméra 20a située à l’avant du véhicule ferroviaire 10. Il est entendu que le flux vidéo est composé d’une succession d’images de ladite emprise ferroviaire. Le flux vidéo est ensuite transmis au calculateur 102 du dispositif informatique 101 de l’unité de traitement 100. Le calculateur 102 comprend un module 106 exécutant un protocole de streaming en temps réel, plus connu sous la dénomination anglaise Real Time Streaming Protocol , permettant de récupérer le flux vidéo en provenance de la caméra 20a située à l’avant du véhicule ferroviaire 10 pour extraire une image fixe de ladite emprise ferroviaire. La FIG. 4 illustre la relation fonctionnelle entre les étapes du procédé mis en œuvre par un système de détection selon le mode de réalisation décrit et les différents modules de l’unité de traitement 100. Dans tous le texte et à des fins de simplification on définira une image I n comme étant une image acquise à partir d’une caméra 20a située à l’avant du véhicule ferroviaire 10 et une image I nbis comme une image acquise à partir d’une caméra 20b située à l’arrière du véhicule ferroviaire, n étant un nombre entier. Il convient également de préciser qu’une image I n est acquise avant une image I nbis , ceci étant inhérent à la position des caméras 20a et 20b sur le véhicule ferroviaire et au fait que ce dernier doit avancer sur la voie de circulation. Par exemple, une image est appelée image acquise I 20 et se rapporte à l’image acquise par la caméra 20a avant. Lorsque l’image I 20 est obtenue, ladite unité de traitement 100 fait intervenir le module 110 d’identification. Il est entendu que le dispositif de vidéosurveillance du système de détection est configuré par acquérir une pluralité d’image acquise I 20 , les caméras 20a, 20b étant configurées pour capter en permanence un flux vidéo de l’emprise ferroviaire traversée par ledit véhicule ferroviaire 10. Le module 110 d’identification est configuré pour identifier le type d’emprise ferroviaire traversé entre un premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dite emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion est nécessaire. Dans le mode de réalisation décrit, une emprise de détection correspond à une emprise ferroviaire située entre deux gares ferroviaires et une emprise de non-détection correspond à une emprise ferroviaire située dans une gare ferroviaire. Le module 110 utilise un algorithme de classification de scène pour identifier le type d’emprise traversée. Cet algorithme permet, à partir de l’image acquise I 20 , de fournir une image identifiée I 110 indiquant si le lieu traversé dans l’image I 20 représente une gare ferroviaire ou une zone située entre deux gares ferroviaires. Il est entendu que l’algorithme de classification peut être conçu en au moins deux phases, avec une phase d’entrainement à partir d’exemples de données réelles telles que des images correspondant à une emprise ferroviaire située dans une gare ferroviaire, dite emprise gare, ou située entre deux gares, dite emprise entre deux gares, et une phase d’inférence où l’algorithme est utilisé pour identifier les images acquises par une caméra. En outre, le module 110 d’identification comprend un modèle 111 d’apprentissage automatique entrainé pour catégoriser les images représentant une gare ferroviaire comme emprise de non-détection et les images représentant une zone entre deux gares ferroviaires comme emprise de détection. L’algorithme de classification peut être un algorithme dont l’architecture est spécifique ou préconçue, par exemple un algorithme connu de l’homme de l’art tel que VGG16, Resnet50, Efficientnet etc. L’algorithme de classification utilisé par le module 110 est par exemple un algorithme Efficientnet entrainé suivant les règles d’état de l’art de l’apprentissage automatique pour reconnaître une emprise gare et une emprise entre deux gares. À ce titre, l’unité de traitement 100 comprend aussi un moyen de stockage du modèle 111 de calcul entrainé du module 110. Lorsque le module 110 a identifié une emprise de détection, comme une emprise entre deux gares, alors l’unité de traitement 100 emploie le module 120 de détection. Il est entendu que si le module 110 n’identifie pas une emprise de détection, alors l’unité de traitement 100 traite une autre image acquise I 20 jusqu’à identifier une emprise de détection. Le module 120 de détection permet de détecter les occurrences et la localisation de présence humaine à partir d’une image I 110 identifiée comme une emprise de détection. Pour cela, le module 120 de détection utilise un algorithme de segmentation sémantique. Cet algorithme de segmentation sémantique permet de récupérer une image d’entrée I 110 , identifiée comme emprise de détection, et de fournir en sortie une image I 120 enrichie de masques représentant les humains présents dans ladite image d’entrée I 110 . L’algorithme utilisé permet ainsi au module 120 de détection de détecter une intrusion dans une emprise ferroviaire à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire I 110 identifiée en tant qu’emprise de détection par ledit module 110 d’identification. L’algorithme de segmentation sémantique peut être un algorithme dont l’architecture est spécifique ou préconçue, par exemple un algorithme connu de l’homme de l’art tel que Yolov8, U-net, PSPNet , FPN etc. Dans le mode de réalisation décrit, l’algorithme de segmentation sémantique employé par le module 120 de détection permet de détecter des présences humaines à partir d’une image I 110 identifiée comme une emprise ferroviaire située entre deux gares. Pour cela, un algorithme Yolov8 est par exemple entrainé suivant les règles de l’état de l’art de l’apprentissage automatique pour détecter les masques de personnes potentiellement présentes dans l’image I 110 . L’algorithme fournit en sortie une image I 120 comprenant des masques correspondants aux personnes détectées. En outre, le module 120 de détection comprend un deuxième modèle 121 d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir détecter une intrusion, ce deuxième modèle 121 d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dite banque d’intrusion, laquelle comprend des images annotées ou étiquetées contenant des humains. Il est entendu que si le module 120 de détection d’une intrusion ne détecte pas la présence d’un humain, alors l’unité de traitement 100 réitère le processus de traitement à partir d’une autre image I 20 acquise. En fonction des points du réseau ferroviaire traversés par le véhicule ferroviaire 10, la caméra 20a située sur le front avant dudit véhicule 10 peut acquérir des images d’emprises ferroviaires comportant des zones privatives n’appartenant pas au domaine ferroviaire et où peuvent légitimement se trouver des humains. Ces zones privatives peuvent être considérées comme des zones où une présence humaine ou une intrusion est autorisée. Afin de pouvoir discriminer ces zones privatives sur une image I 120 dans laquelle une intrusion a été détectée, l’unité de traitement 100 comprend en outre un module 130 de détermination configuré pour déterminer la légitimité d’une intrusion détectée par le module 120 de détection, entre une intrusion dite illégitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone non autorisée, et une intrusion dite légitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone autorisée. Lorsque le module 120 a détecté une intrusion, alors l’unité de traitement 100 emploie le module 130 de détermination de la légitimité de l’intrusion. À cette fin, le module 130 de détermination utilise également un algorithme de segmentation sémantique. L’algorithme utilisé permet ainsi au module 130 de détermination de déterminer, à partir d’au moins une image I 120 où une intrusion a été détectée par le module 120 de détection, la présence d’une zone autorisée. Le module 130 de détermination permet ainsi d’attribuer un masque sur les zones autorisées identifiées dans l’image I 120 et de comparer ces masques de zone autorisées avec les masques d’intrusions de personnes détectées par le module 120 de détection. Ainsi, lorsque le masque d’intrusion attribué par le module 120 de détection est entièrement localisé dans le masque d’une zone autorisée attribué par le module 130 de détermination, l’intrusion est donc considérée comme légitime et la détection n’est pas prise en compte pour le système. Le module 130 de détermination permet de fournir une image I 130 où une intrusion a été déterminée comme légitime ou non à partir d’une image I 120 où une intrusion a été détectée par le module 120 de détection. L’algorithme de segmentation utilisé par le module 130 de détermination peut être un algorithme dont l’architecture est spécifique ou préconçue, par exemple un algorithme connu de l’homme de l’art tel que Yolov8, U-net, PSPNet , FPN etc. Il peut s’agir de l’algorithme Yolov8 employé par le module 120 de détection et enrichi mutatis mutandis des classes d’images correspondant à des zones autorisées telles que des ponts, des immeubles, des voitures, etc. En outre, le module 130 comprend un troisième modèle 131 d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir déterminer une zone autorisée, ce troisième modèle 131 d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une banque d’images d’entrainements, dites banque de zones autorisées, comprenant des images d’emprises ferroviaires comprenant des zones autorisées. Il est entendu que si le module 130 de détermination ne détermine pas une intrusion détectée comme étant illégitime, autrement dit l’intrusion étant déterminée comme légitime, alors l’unité de traitement 100 réitère le processus de traitement à partir d’une autre image I 20 acquise. Lorsqu’une intrusion a été détectée en dehors d’une zone autorisée, cette dernière est considérée comme illégitime. Dans le mode de réalisation du système de détection décrit, l’unité de traitement 100 comprend en outre un module 140 de confirmation de l’intrusion configuré pour confirmer si l’intrusion illégitime d’une image I 130 provenant d’une image I 20 de la caméra 20a avant est également détectée à partir d’une image I 130 bis provenant d’une image I 20 bis acquise par la caméra 20b arrière. Pour cela, le système réalise également l’acquisition d’au moins une image I 20bis issue d’un flux vidéo d’une emprise ferroviaire capté par la caméra 20b située à l’arrière du véhicule ferroviaire 10. Cette acquisition est équivalente à celle effectuée par la caméra 20a située à l’avant du véhicule ferroviaire 10 et le même protocole RTSP est utilisé pour extraire une image acquise par ladite caméra 20. L’image I 20 bis de la caméra 20b située à l’arrière du véhicule ferroviaire 10 est ensuite traitée de la même manière que l’image I 20 de la caméra 20a située à l’avant du véhicule ferroviaire 10 par les modules 110, 120 et 130 de l’unité de traitement 100 pour obtenir, en sortie respective desdits modules correspondants, les images I 110bis , I 120bis et I 130bis . Lorsqu’une intrusion illégitime a été détectée, le module 140 de confirmation utilise un algorithme de réidentification afin de s’assurer que l’intrusion détectée sur l’image I 130 provenant de l’image I 20 obtenue par la caméra avant correspond à l’intrusion détectée sur l’image I 130bis provenant de l’image I 20bis obtenue par la caméra arrière. L’algorithme de réidentification utilisé par le module 140 de confirmation est par exemple un algorithme AlignedReID dont l’architecture est conçue pour réidentifier une personne à partir d’un masque qui lui a préalablement été attribué. En d’autres termes, le module 140 de confirmation compare les masques d’intrusions détectées dans les images I 130 et I 130bis afin d’identifier s’il s’agit d’une même personne. De cette manière, si la réidentification est confirmée, alors la détection d’intrusion est confirmée. L’unité de traitement 100 du système de détection comprend en outre une unité de transmission 200 configurée pour transmettre une information représentative de la détection d’une intrusion confirmée dans au moins une image correspondant à une emprise de détection. Selon le mode de réalisation de l’invention décrit, le modèle d’apprentissage automatique, plus connu sous le terme machine learning model en anglais, et en particulier un modèle d’apprentissage automatique adapté au traitement d’image et/ou un modèle d’apprentissage profond ( deep learning model ), par exemple un réseau neuronal, par exemple un réseau neuronal convolutif et en particulier un réseau neuronal totalement convolutif (ou FCN pour Fully Convolutional Network en anglais). Un exemple de réseau neuronal totalement convolutif, en particulier pour de la segmentation sémantique, est décrit par exemple dans la publication « LONG, Jonathan, SHELHAMER, Evan, et DARRELL, Trevor. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In : Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015. p. 3431-3440. ». La FIG. 2 illustre schématiquement un procédé de détection d’une intrusion dans une emprise ferroviaire selon un mode de réalisation de l’invention. Cette figure illustre schématiquement la routine logicielle employée par le système de détection d’intrusion selon le mode de réalisation décrit plus haut. Le procédé est mis en œuvre par le système de détection et comprend les étapes suivantes : une étape E1 d’acquisition d’au moins une image d’emprise ferroviaire ; L’étape E1 d’acquisition d’au moins une image est mise en œuvre par un dispositif de surveillance comprenant deux caméras 20a et 20b respectivement situées à l’avant et à l’arrière d’un véhicule ferroviaire 10. Cette étape E1 permet au système de détection d’obtenir au moins une image I 20 et I 20bis d’une emprise ferroviaire. une étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprenant : une étape E3 d’identification de ladite emprise ferroviaire, à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dite emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires comprenant une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dite emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires ne comprenant pas une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion est nécessaire ; L’étape E3 permet d’obtenir des images identifiées I 1 10 et I 1 10 bis à partir des images I 20 et I 20bis respectives des caméras 20a, 20b avant et arrière. Par image identifiées on entend les images identifiées en tant qu’image correspondant soit à une emprise de détection, soit à une emprise de non-détection. une étape E4 de détection d’une intrusion à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection ; L’étape E4 de détection d’une intrusion permet d’obtenir une image I 120 et I 120bis sur laquelle une intrusion a été détectée à partir d’une image I 110 et I 110bis respective. une étape E5 de détermination de la légitimité d’une intrusion à partir d’au moins une image d’emprise de détection où une intrusion a été détectée ; L’étape E5 permet d’obtenir une image I 130 et I 130bis à partir d’une image I 120 et I 120bis respective. L’image I 130 et I 130bis obtenue à cette étape correspond à une image où une intrusion a été détectée comme étant illégitime. une étape E6 de confirmation d’une intrusion détectée. L’étape E6 permet d’obtenir la confirmation d’une intrusion par comparaison des images I 130 et I 130bis . Cette étape permet de consolider la détection de l’intrusion réalisée à partir de l’acquisition de la caméra 20 située à l’avant du véhicule ferroviaire 10. Le système bénéficie ainsi d’un moyen fiable pour détecter une intrusion sur une emprise ferroviaire nécessitant une surveillance accrue comme par exemple les emprises correspondant à une zone située entre deux gares. L’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise à l’étape E1 est réalisée au moyen de l’unité de traitement 100 et va permettre d’obtenir en sortie une image identifiée I 110 et I 110bis à partir de laquelle le système de détection va pouvoir déterminer s’il doit ou non prendre en compte une intrusion éventuellement détectée. Pour cela l’étape E2 comprend, dans le mode de réalisation décrit, les étapes E3, E4, E5 et E6. Chacune des étapes E3, E4, E5 et E6 du procédé est respectivement mise en œuvre par le module correspondant du système de détection selon un mode de réalisation de l’invention comprenant un module 110 d’identification, un module 120 de détection, un module 130 de détermination et un module 140 de confirmation. Dans le mode de réalisation décrit, le procédé met en œuvre chacune des étapes mentionnées, cependant, et à titre non limitatif, l’invention peut également concerner un procédé de détection s’arrêtant à l’étape E4 de détection. En outre, le procédé selon l’invention permet au système de revenir à l’étape E1 d’acquisition de manière itérative dès lors que les conditions de validation d’une image obtenue ne sont pas remplies. Par exemple, si une emprise de détection n’est pas identifiée à l’étape E3 d’identification, alors il convient de recommencer les étapes du procédé à partir d’une autre image acquise, ceci pouvant s’appliquer mutatis mutandis aux autres étapes E4, E5 et E6 le cas échéant. La FIG. 4 est un schéma illustrant la mise en œuvre du procédé selon la FIG. 2 et les correspondances entre les différentes étapes E1, E2, E3, E4, E5 et E6 avec les modules 110, 120, 130 et 140 ainsi que les images résultantes à chaque étape. En outre, lorsque le module de confirmation 140 a confirmé une intrusion sur les images I 130 et I 130bis , l’unité de transmission 200 permet de déclencher un signal d’alerte d’une intrusion. Système de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire, dite emprise ferroviaire, susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire (10), ledit système étant destiné à être embarqué sur un véhicule ferroviaire (10) s’étendant selon une direction longitudinale, ledit système comprenant : un dispositif de vidéosurveillance destiné à être monté sur ledit véhicule ferroviaire et comprenant au moins une caméra d’acquisition d’images configurée pour pouvoir faire l’acquisition d’au moins une image d’une emprise ferroviaire traversée par le véhicule ferroviaire ; une unité de traitement (100) d’au moins une image acquise par ladite caméra (20), caractérisé en ce que ladite unité de traitement (100) comprend au moins les modules suivants : un module (110) d’identification de ladite emprise ferroviaire, configuré pour identifier un type d’emprise ferroviaire à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dit emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires où la détection d’une intrusion est nécessaire ; un module (120) de détection d’une intrusion configuré pour détecter une intrusion dans une emprise ferroviaire à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection par ledit module (110) d’identification de ladite emprise ferroviaire. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le module (110) d’identification comprend un premier modèle (111) d’apprentissage automatique entraîné pour pouvoir identifier les emprises ferroviaires, ce premier modèle (111) d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une première banque d’images d’entrainements, dite banque d’emprises ferroviaires, comprenant des images représentant une gare ferroviaire et des images représentant une zone entre deux gares ferroviaires, ledit premier modèle (111) étant ainsi entrainé pour catégoriser les images représentant une gare ferroviaire comme emprise de non-détection et les images représentant une zone entre deux gares ferroviaires comme emprise de détection. Système selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que le module (120) de détection comprend un deuxième modèle (121) d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir détecter une intrusion, ce deuxième modèle (121) d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une deuxième banque d’images d’entrainements, dite banque d’intrusion. Système selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l’unité de traitement (100) d’au moins une image comprend en outre un module (130) de détermination de la légitimité d’une intrusion configuré pour déterminer la légitimité d’une intrusion détectée par ledit module de détection, entre une intrusion dite illégitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone non-autorisée, et une intrusion dite légitime, selon laquelle une intrusion est détectée dans une zone autorisée. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que le module (130) de détermination de la légitimité d’une intrusion comprend un troisième modèle (131) d’apprentissage automatique entrainé pour pouvoir déterminer une zone autorisée, ce troisième modèle (131) d’apprentissage ayant été entrainé au moyen d’une troisième banque d’images d’entrainements, dites banque de zones autorisées, comprenant des images d’emprises ferroviaires comprenant des zones autorisées. Système selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le dispositif de vidéosurveillance comprend au moins deux caméras (20a, 20b) d’acquisition d’images montées sur ledit véhicule ferroviaire (10), une première caméra, dite caméra avant, étant destinée à être montée sur un front avant dudit véhicule ferroviaire (10), et une deuxième caméra, dite caméra arrière, étant destinée à être montée sur un front arrière dudit véhicule ferroviaire (10). Système selon la revendication 6, caractérisé en ce que l’unité de traitement (100) comprend en outre un module (140) de confirmation configuré pour confirmer si une intrusion détectée à partir d’au moins une image acquise par la caméra avant est également détectée à partir d’au moins une image acquise par la caméra arrière. Système selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’unité de traitement (100) comprend en outre une unité de transmission (200) configurée pour transmettre une information représentative de la détection d’une intrusion dans au moins une image correspondant à une emprise de détection. Procédé de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire, dite emprise ferroviaire, ledit procédé comprenant : une étape E1 d’acquisition, par une caméra d’acquisition d’images, d’au moins une image d’une emprise ferroviaire traversée par le véhicule ferroviaire ; une étape E2 de traitement, par une unité de traitement, d’au moins une image acquise ; caractérisé en ce que l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend : une étape E3 d’identification, par l’unité de traitement, de ladite emprise ferroviaire, à partir d’au moins une image acquise, entre un premier type d’emprise, dit emprise de non-détection, se rapportant aux emprises ferroviaires comprenant une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion n’est pas nécessaire, et un deuxième type d’emprise, dit emprise de détection, se rapportant aux emprises ferroviaires ne comprenant pas une gare ferroviaire, où la détection d’une intrusion est nécessaire ; une étape E4 de détection, par l’unité de traitement, d’une intrusion à partir d’au moins une image d’emprise ferroviaire identifiée en tant qu’emprise de détection. Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend en outre une étape E5 de détermination, par l’unité de traitement, d’une zone autorisée à partir d’au moins une image d’emprise de détection où une intrusion a été détectée. Procédé selon l’une des revendications 9 à 10 caractérisé en ce que l’étape E2 de traitement d’au moins une image acquise comprend en outre une étape E6 de confirmation, par l’unité de traitement, d’une intrusion détectée si l’intrusion détectée à partir d’au moins une première image acquise est également détectée à partir d’au moins une deuxième image acquise. Produit programme d’ordinateur de détection d’une intrusion aux abords d’une voie de circulation ferroviaire susceptible d’être traversée par un véhicule ferroviaire, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes d’un procédé de détection d’une intrusion selon l’une des revendication 9 à 11.