Le développement de transport ferroviaire en milieu urbain ou non urbain, s'accompagne évidement d'une amélioration continue de la sécurité, qui reste une des préoccupations principales dans ce domaine de transport, où les accidents continuent à engendrer d'importants dégâts, et causer un nombre élevé de victimes. La maîtrise des risques du transport ferroviaire, implique d'une part l'identification et la prévision des risques, et d'autre part, la réduction de ces risques en agissant sur les moyens de diminution de leurs occurrences, leurs gravités, l'atténuation de leurs conséquences grâce à des moyens d'évitement et de protection contre les risques. Dans ce contexte, le présent travail de cette thèse vise à développer un outil d'évaluation et d'analyse des risques au niveau des Passages à Niveau du réseau ferroviaire de l'ONCF (Office National des Chemins de Fer) qui comporte 521 Passages à Niveau dont 80% environ ne sont pas gardés, ainsi que celui du réseau ferroviaire du Tramway à l'agglomération de Rabat/Salé, qui s'étend sur 20 km et dont l'insertion urbaine n'a pas été sans effet sur la ville, car les accidents entre le Tramway et les usagers de la route qu'ils soient des piétons ou des véhicules, continuent à avoir lieu et on enregistre une dizaine d'accidents par mois de différentes gravités. L'analyse des risques de ces deux systèmes est basée en premier lieu sur des études fonctionnelles et dysfonctionnelles de ces deux systèmes, puis en second lieu sur une modélisation des risques par Réseaux Bayésiens. En effet, l'approche Bayésienne dans l'évaluation des dysfonctionnements et la quantification des risques encourus, constitue une approche d'analyse permettant la prise en compte des aspects comportemental et temporel du système (événements liés aux facteurs humain ou matériel, événements aléatoires des accidents, conséquences non maîtrisées des accidents etc.). Ce modèle de risque proposé permet aussi d'établir une prévision des risques à partir des données recueillies du passé (Retour d'EXpériences).

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre duprojet PANsafer (Vers un Passage A Niveau plus sûr), lauréat de l'appel ANR-VTT2008. Ce projet est labellisé par les deux pôles de compétitivité i-Trans et Véhiculedu Futur. Le travail de la thèse est mené conjointement par le laboratoire IRTESSETde l'UTBM et le laboratoire LEOST de l'IFSTTAR.L'objectif de cette thèse est de développer un système de perception permettantl'interprétation de scénarios dans l'environnement d'un passage à niveau. Il s'agitd'évaluer des situations potentiellement dangereuses par l'analyse spatio-temporelledes objets présents autour du passage à niveau.Pour atteindre cet objectif, le travail est décomposé en trois étapes principales. Lapremière étape est consacrée à la mise en place d'une architecture spatiale des capteursvidéo permettant de couvrir de manière optimale l'environnement du passageà niveau. Cette étape est mise en oeuvre dans le cadre du développement d'unsimulateur d'aide à la sécurité aux passages à niveau en utilisant un système deperception multi-vues. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthode d'optimisationpermettant de déterminer automatiquement la position et l'orientation descaméras par rapport à l'environnement à percevoir.La deuxième étape consisteà développer une méthode robuste de suivi d'objets enmouvement à partir d'une séquence d'images. Dans un premier temps, nous avonsproposé une technique permettant la détection et la séparation des objets. Le processusde suivi est ensuite mis en oeuvre par le calcul et la rectification du flotoptique grâce respectivement à un modèle gaussien et un modèle de filtre de Kalman.La dernière étape est destinée à l'analyse des trajectoires 2D reconstruites parl'étape précédente pour l'interprétation de scénarios. Cette analyse commence parune modélisation markovienne des trajectoires 2D. Un système de décision à basede théorie de l'évidence est ensuite proposé pour l'évaluation de scénarios, aprèsavoir modélisé les sources de danger.L'approche proposée a été testée et évaluée avec des données issues de campagnesexpérimentales effectuées sur site réel d'un passage à niveau mis à disposition parRFF.

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre du projet PANsafer (Vers un Passage A Niveau plus sûr), lauréat de l'appel ANR-VTT 2008. Ce projet est labellisé par les deux pôles de compétitivité i-Trans et Véhicule du Futur. Le travail de la thèse est mené conjointement par le laboratoire IRTES-SET de l'UTBM et le laboratoire LEOST de l'IFSTTAR. L'objectif de cette thèse est de développer un système de perception permettant l'interprétation de scénarios dans l'environnement d'un passage à niveau. Il s'agit d'évaluer des situations potentiellement dangereuses par l'analyse spatio-temporelle des objets présents autour du passage à niveau. Pour atteindre cet objectif, le travail est décomposé en trois étapes principales. La première étape est consacrée à la mise en place d'une architecture spatiale des capteurs vidéo permettant de couvrir de manière optimale l'environnement du passage à niveau. Cette étape est mise en œuvre dans le cadre du développement d'un simulateur d'aide à la sécurité aux passages à niveau en utilisant un système de perception multi-vues. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthode d'optimisation permettant de déterminer automatiquement la position et l'orientation des caméras par rapport à l'environnement à percevoir. La deuxième étape consiste à développer une méthode robuste de suivi d'objets en mouvement à partir d'une séquence d'images. Dans un premier temps, nous avons proposé une technique permettant la détection et la séparation des objets. Le processus de suivi est ensuite mis en œuvre par le calcul et la rectification du flot optique grâce respectivement à un modèle gaussien et un modèle de filtre de Kalman. La dernière étape est destinée à l'analyse des trajectoires 2D reconstruites par l'étape précédente pour l'interprétation de scénarios. Cette analyse commence par une modélisation markovienne des trajectoires 2D. Un système de décision à base de théorie de l'évidence est ensuite proposé pour l'évaluation de scénarios, après avoir modélisé les sources de danger. L'approche proposée a été testée et évaluée avec des données issues de campagnes expérimentales effectuées sur site réel d'un passage à niveau mis à disposition par RFF.

Les travaux présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre duprojet PANsafer (Vers un Passage A Niveau plus sûr), lauréat de l’appel ANR-VTT2008. Ce projet est labellisé par les deux pôles de compétitivité i-Trans et Véhiculedu Futur. Le travail de la thèse est mené conjointement par le laboratoire IRTESSETde l’UTBM et le laboratoire LEOST de l’IFSTTAR.L’objectif de cette thèse est de développer un système de perception permettantl’interprétation de scénarios dans l’environnement d’un passage à niveau. Il s’agitd’évaluer des situations potentiellement dangereuses par l’analyse spatio-temporelledes objets présents autour du passage à niveau.Pour atteindre cet objectif, le travail est décomposé en trois étapes principales. Lapremière étape est consacrée à la mise en place d’une architecture spatiale des capteursvidéo permettant de couvrir de manière optimale l’environnement du passageà niveau. Cette étape est mise en oeuvre dans le cadre du développement d’unsimulateur d’aide à la sécurité aux passages à niveau en utilisant un système deperception multi-vues. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthode d’optimisationpermettant de déterminer automatiquement la position et l’orientation descaméras par rapport à l’environnement à percevoir.La deuxième étape consisteà développer une méthode robuste de suivi d’objets enmouvement à partir d’une séquence d’images. Dans un premier temps, nous avonsproposé une technique permettant la détection et la séparation des objets. Le processusde suivi est ensuite mis en oeuvre par le calcul et la rectification du flotoptique grâce respectivement à un modèle gaussien et un modèle de filtre de Kalman.La dernière étape est destinée à l’analyse des trajectoires 2D reconstruites parl’étape précédente pour l’interprétation de scénarios. Cette analyse commence parune modélisation markovienne des trajectoires 2D. Un système de décision à basede théorie de l’évidence est ensuite proposé pour l’évaluation de scénarios, aprèsavoir modélisé les sources de danger.L’approche proposée a été testée et évaluée avec des données issues de campagnesexpérimentales effectuées sur site réel d’un passage à niveau mis à disposition parRFF. / The main objective of this thesis is to develop a system for monitoringthe close environment of a level crossing. It aims to develop a perception systemallowing the detection and the evaluation of dangerous situations around a levelcrossing.To achieve this goal, the overall problem of this work has been broken down intothree main stages. In the first stage, we propose a method for optimizing automaticallythe location of video sensors in order to cover optimally a level crossingenvironment. This stage addresses the problem of cameras positioning and orientationin order to view optimally monitored scenes.The second stage aims to implement a method for objects tracking within a surveillancezone. It consists first on developing robust algorithms for detecting and separatingmoving objects around level crossing. The second part of this stage consistsin performing object tracking using a Gaussian propagation optical flow based modeland Kalman filtering.On the basis of the previous steps, the last stage is concerned to present a newmodel to evaluate and recognize potential dangerous situations in a level crossingenvironment. This danger evaluation method is built using Hidden Markov Modeland credibility model.Finally, synthetics and real data are used to test the effectiveness and the robustnessof the proposed algorithms and the whole approach by considering various scenarioswithin several situations.This work is developed within the framework of PANsafer project (Towards a saferlevel crossing), supported by the ANR-VTT program (2008) of the French NationalAgency of Research. This project is also labelled by Pôles de compétitivité "i-Trans"and "Véhicule du Futur". All the work, presented in this thesis, has been conductedjointly within IRTES-SET laboratory from UTBM and LEOST laboratory fromIFSTTAR.