Apprentissage profond non-supervisé : Application à la détection de situations anormales dans l’environnement du train autonome. ; Unsupervised deep learning : Application to the detection of abnormal situations in the environment of the autonomous train
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Apprentissage profond non-supervisé : Application à la détection de situations anormales dans l’environnement du train autonome. ; Unsupervised deep learning : Application to the detection of abnormal situations in the environment of the autonomous train
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
La thèse aborde les défis du monitoring de l’environnement et de détection des anomalies, notamment des obstacles, pour un train de fret autonome. Bien que traditionnellement, les transports ferroviaires étaient sous la supervision humaine, les trains autonomes offrent des perspectives d’avantages en termes de coûts, de temps et de sécurité. Néanmoins, leur exploitation dans des environnements complexes pose d’importants enjeux de sûreté. Au lieu d’une approche supervisée nécessitant des données annotées onéreuses et limitées, cette recherche adopte une technique non supervisée, utilisant des données non étiquetées pour détecter les anomalies en s’appuyant sur des techniques capables d’identifier les comportements atypiques.Deux modèles de surveillance environnementale sont présentés : le premier, basé sur un autoencodeur convolutionnel (CAE), est dédié à l’identification d’obstacles sur la voie principale; le second, une version avancée incorporant le transformeur de vision (ViT), se concentre sur la surveillance générale de l’environnement. Tous deux exploitent des techniques d’apprentissage non supervisé pour la détection d’anomalies.Les résultats montrent que la méthode mise en avant apporte des éléments pertinents pour le monitoring de l’environnement du train de fret autonome, ayant un potentiel pour renforcer sa fiabilité et sécurité. L’utilisation de techniques non supervisées démontre ainsi l’utilité et la pertinence de leur adoption dans un contexte d’application pour le train autonome. ; The thesis addresses the challenges of monitoring the environment and detecting anomalies, especially obstacles, for an autonomous freight train. Although traditionally, rail transport was under human supervision, autonomous trains offer potential advantages in terms of costs, time, and safety. However, their operation in complex environments poses significant safety concerns. Instead of a supervised approach that requires costly and limited annotated data, this research ...