MISSION : Mesurer l’activité neuronale en temps réel
Système d’acquisition et de traitement d’images en temps réel à 100 Hz
EXPERTISE
Acquisition d’images
Traitement d’images/IA
Environnement contraignant
OBJECTIFS ET MISSION
Le projet scientifique de NeuroPSI s’articule autour d’une approche multidisciplinaire et multi-échelle du système nerveux.
Une des missions principales est de comprendre l’organisation anatomique et les principes de fonctionnement des circuits neuronaux qui contrôlent le comportement en fonction de l’environnement :
- Mesurer une fluorescence provoquée par des marqueurs de l'activité neuronale du cortex
- Développer un traitement sur les images de fluorescence pour mesurer l’intensité, les positions et les sens de déplacements
- Fonctionnement en temps réel pour interaction avec systèmes connexes
ANALYSE ET APPROCHE
Pour répondre aux contraintes budgétaires, nous avons proposé de démarrer par une étude initiale avec une caméra « bas coût » pour valider les performances à atteindre.
Par la suite, une évaluation des performances en CPU et FPGA a été menée afin de valider la solution complète.
ACTIONS MENÉES
- Évaluation du cahier des charges et des contraintes techniques et budgétaires
- Conception d’une solution de métrologie optique "bas-coût" et dimensionné pour le projet
- Développement d’algorithmes sur la base de séquences de référence
- Évaluation des performances de compression de données à la volée par GPU
RÉSULTATS
Description du projet
Depuis plusieurs années, la RATP s’inscrit dans une dynamique d’innovation pour améliorer sa qualité de service (offres clients, maintenance prédictive, …).
La RATP et R&D Vision codéveloppent dans le cadre d’un programme de recherche un système complexe d’inspection des frotteurs négatifs et de masse des métros automatiques de la ligne 1. L’équipement, installé sur la voie d’exploitation, permettra une inspection continue des différentes rames à leur passage.
Plusieurs mesures seront implémentées pour valider la conformité des pièces : présence / absence, position 3D, mesure d’usure, chocs et détection de fissures. Un modèle prédictif sera mis en œuvre pour augmenter la sécurité ferroviaire, mais aussi optimiser les opérations de maintenance, offrant ainsi une meilleure disponibilité des trains.
La maquette laboratoire étant finalisée, le prototype va prochainement être déployé en environnement pour optimiser et fiabiliser les algorithmes.
La chaîne optique offre une très bonne qualité et répétabilité de la prise d’images malgré la vitesse des trains et les vibrations engendrées. Ceci garantit une grande robustesse des algorithmes de traitement d’images et de l’Intelligence Artificielle spécialement développés pour ce projet.
