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#1 LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE DEFAUTS SUR LES CONTROLES CAMERA

Le Service de l’Eau de la ville de Lausanne applique, depuis plusieurs années, une méthodologie de gestion patrimoniale pour son réseau d’eau potable et souhaite maintenant étendre ce concept à son réseau d’assainissement.

Le principe de la gestion patrimoniale est d’établir une stratégie d’entretien des infrastructures permettant leur maintien sur le long terme tout en garantissant un équilibre entre la performance du service, le coût des investissements et l’impact sur l’environnement.

Ces stratégies de gestion sont avant tout définies sur la base d’indicateur de la qualité des réseaux. Dans le domaine de l’eau potable, la Ville de Lausanne utilise les fuites comme indicateur. Dans le domaine de l’assainissement, des critères liés à l’état structurel et hydraulique des collecteurs sont utilisés, et le Service de l’Eau souhaite noter leur état en se basant sur des contrôles caméras effectués régulièrement.

PROBLÉMATIQUE

Un contrôle caméra est réalisé directement sur le terrain. Un opérateur terrain insère un robot doté d’une caméra dans le collecteur que l’on souhaite analyser. Un câble relie le dispositif au poste de travail de l’opérateur. Ce dernier guide le robot depuis son poste de travail (direction et vitesse) et voit en direct l’image filmée.

Sur la base d’une liste normée de défauts, l’inventaire de ces derniers est réalisé en direct par l’opérateur qui analyse en temps réel les images issues de la caméra se trouvant dans le collecteur.

Cette analyse humaine est donc sujette à une perte d’objectivité provenant de différentes causes :

  • Humaines : différence de sensibilité lors de l’interprétation des images entre 2 personnes, concentration, etc.
  • Opérationnelles : obligation d’intervention rapide (contraintes de circulation par exemple)

Ci-dessous, deux exemples de dommages observés lors d’une inspection. Alors que l’image de droite ne pose pas de question quant à son interprétation, celle de gauche peut être interprétée comme un dépôt mais aussi comme un obstacle.

La nécessité d’interpréter les images introduit de la subjectivité dans les analyses des vidéos. Cela  induit un biais dans le système de notation de l’état du collecteur, qui se propage ensuite dans toute la démarche de gestion patrimoniale.

Fort de ce constat, la Ville de Lausanne souhaite donc étudier la possibilité d’utiliser l’intelligence artificielle pour développer un algorithme de reconnaissance automatique des défauts dans le but d’établir une analyse objective des contrôles caméra effectués.

AXES D'INNOVATION SOUHAITÉS

  • Utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour faire de la reconnaissance automatique d’image (Computer Vision)
  • Reconnaître automatiquement les défauts d’un collecteur sur la base des vidéos de contrôles caméra grâce à un système de Machine Learning basé sur les centaines de vidéos que nous avons et qui sont déjà annotées
  • Coder ces défauts selon la norme VSA « Inspection optique des installations d’évacuation des eaux : Codage des dommages et transfert des données »

CONTACTS

Agnès MARTINEZ

Ingénieure technique réseaux

 

+41 21 315 85 67
+41 79 921 34 91

agnes.martinez@lausanne.ch

Dominique ZÜRCHER

Adjoint au chef de division Réseaux & Ingénierie

 

+41 21 315 79 30
+41 79 248 10 50

dominique.zuercher@lausanne.ch

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LE PORTEUR DU CHALLENGE

Le Service de l’Eau de la ville de Lausanne gère l’ensemble du cycle de l’eau sur le territoire communal. Avec un réseau d’eau potable de 908 km et un réseau d’assainissement de 381 km, et au travers de 5 usines et une multitude d’installations, le Service de l’Eau gère les tâches de contrôle et de traitement de l’eau, d’approvisionnement en eau potable et d’évacuation et de traitement des eaux usées. Le Service de l’Eau est également en charge de la gestion et de l’entretien des cours d’eau lausannois.

 

www.lausanne.ch