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Actualité des entreprises

Train autonome : SystemX, SNCF, Alstom et Systra

Publication: 6 mars

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Le premier jeu de données open source de référence relatif aux feux de circulation ferroviaire...
 

Un dataset open source unique de plus de 100 000 images réelles illustrant les différentes classes de feux de circulation ferroviaires français et leurs combinaisons de couleurs, ainsi que l’ensemble des qualifications manuelles associées, est disponible sur frsign.irt-systemx.fr. Réalisé dans le cadre du projet TAS (Transport terrestre Autonome en Sécurité dans son environnement) s’inscrivant dans le programme Train Autonome de SNCF, ce dataset offre à la communauté scientifique l’opportunité de benchmarker leurs algorithmes de classification et de détection d’images sur la base d’un jeu de données réelles inédit.

SystemX, unique IRT dédié à l’ingénierie numérique des systèmes du futur, et ses partenaires SNCF, Alstom et Systra, annoncent, à l’issue de leurs travaux portant sur l’automatisation des fonctions d’observation du Train Autonome, la publication du plus important jeu de données open source sur les feux de circulation ferroviaires français. 100 000 images réelles haute définition, extraites d’un dataset de plusieurs millions d’images, sont mises à disposition de la communauté scientifique.

Ces images illustrent 6 types de feux de circulation ferroviaires français et leurs combinaisons de couleurs possibles (13 états), ainsi que les informations pertinentes concernant leur acquisition telles que la date, l’heure, les paramètres des capteurs et les cadres de délimitation. Issues de nombreuses sessions de roulage effectuées sur une même voie pendant deux ans, elles ont toutes été annotées manuellement.

« Dans le domaine du transport autonome, il existe de nombreuses initiatives de jeux de données open source relatifs aux voitures autonomes, mais beaucoup moins sur les modes de transport alternatifs tels que les trains. Avec ce dataset open source unique, la communauté scientifique bénéficie d’une source nouvelle et différenciante de données terrain pour tester ses algorithmes de deep learning, dédiés notamment à la classification d’images ou à la détection d’objets dans les images », explique Loïc Cantat, Responsable de l’équipe « IA, Datascience, Traitement du signal et de l’image » de l’IRT SystemX.

Ce dataset massif a été réalisé dans le cadre du projet TAS (Transport terrestre Autonome en Sécurité dans son environnement) dont l’enjeu était de définir l’état de l’art de l’automatisation des fontions d’observation d’un conducteur de matériel roulant. Ce projet de 2 ans qui s’est inscrit dans le programme Train Autonome de SNCF, voit ses travaux se poursuivre dans le cadre du projet DOS (Détection d’Obstacles et lecture de la Signalisation latérale) dont l’objectif est de proposer, d’ici à 3 ans, un prototype de système de détection des obstacles et de lecture de la signalisation latérale répondant aux exigences du train autonome, à la fois en termes de performance et de sécurité.

http://www.irt-systemx.fr/

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