https://www.polymtl.ca/index.php?action=history&feed=atom&title=PedestrianWorkerSafetyUPIR 2026-11-12T16:41:20Z Historique des versions pour cette page sur le wiki MediaWiki 1.43.9 https://www.polymtl.ca/wikitransport/index.php?title=PedestrianWorkerSafetyUPIR&diff=540&oldid=prev 2017-10-26T19:09:49Z

<p>Page créée avec « Parmi les risques pour la santé et la sécurité des travailleurs, les accidents de la route constitue une proportion importante des accidents ayant mené à une indemnis... »</p> <p><b>Nouvelle page</b></p><div>Parmi les risques pour la santé et la sécurité des travailleurs, les accidents de la route constitue une proportion importante des accidents ayant mené à une indemnisation, et les travailleurs piétons représentent le deuxième plus haut taux de blessures graves et décès. Dans le cadre d&#039;un projet financé par l&#039;IRSST, nous avons collecté des données physiologiques et vidéo pour un ensemble de travailleurs (policiers et signaleurs routiers) à Montréal et Québec à l&#039;été 2017. Le sujet de cette recherche est l&#039;analyse des données vidéo pour comprendre les facteurs externes (circulation, risque d&#039;accident) liés au stress et état général du participant.<br /> <br /> ==Objectifs et méthodologies==<br /> ===Méthodes de détection et suivi d&#039;un travailleur piéton pour l&#039;analyse de ses conditions de travail===<br /> Les objectifs de ce projet sont d&#039;améliorer les outils de détection, suivi et classification des usagers pour suivre le travailleur étudié sur plusieurs jours de données. La méthodologie sera la suivante:<br /> * application de la méthode de détection et suivi de points caractéristiques (projet &quot;Traffic Intelligence&quot; développé à Polytechnique) et évaluation de ses limites pour suivre un usager particulier;<br /> * ajout d&#039;autres descripteurs (&quot;feature&quot; tels que &quot;local binary pattern&quot;, &quot;ORB&quot;, &quot;SURF&quot;) pour caractériser l&#039;apparence du travailleur;<br /> * utilisation d&#039;algorithmes d&#039;apprentissage en ligne de l&#039;apparence du travailleur.<br /> <br /> <br /> ===Analyse des conditions de circulation et du risque d&#039;accident de travailleurs piétons par analyse vidéo===<br /> Les objectifs de ce projet sont d&#039;analyser les conditions de circulation et du risque d&#039;accident de travailleurs piétons par analyse vidéo. La méthodologie sera la suivante:<br /> * appliquer les outils existants (projet &quot;Traffic Intelligence&quot; développé à Polytechnique) pour détecter et suivre les véhicules motorisés autour du travailleur étudié<br /> * caractériser les conditions de circulation (débit, vitesse, densité) selon la proximité au travailleur<br /> * caractériser le risque d&#039;accident du travailleur à l&#039;aide d&#039;indicateurs substituts de sécurité tels que le temps à la collision<br /> <br /> ==Ressources==<br /> <br /> ==Ressources pour le projet==<br /> * Outil d&#039;analyse vidéo &quot;Traffic Intelligence&quot;: https://bitbucket.org/Nicolas/trafficintelligence (article de référence: http://n.saunier.free.fr/saunier/stock/saunier06feature-based.pdf)<br /> * Ressources pour [[PythonResources|Python]] et le cours de [[Ressources_pour_le_cours_de_gestion_de_données|gestion de données]]<br /> ** apprendre le logiciel de contrôle de version mercurial https://www.mercurial-scm.org/</div>

NicolasSaunier