Le Taux de Confiance

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1 Le Taux de Confiance Pour la Lecture Automatisée des Plaques d Immatriculation (LAPI) Enjeux et solutions CONFIDENTIEL Novembre 2011

2 Sommaire 1. LES ENJEUX DE TAUX DE CONFIANCE L AUTOMATISATION DU CONTROLE DES VEHICULES Le contrôle par lecture des plaques d immatriculation Les évolutions récentes de la réglementation LE ROLE DU TAUX DE CONFIANCE Un indice synthétique primordial Un indice qui présente des limites La représentation de la qualité du Taux de Confiance La mesure de la qualité du Taux de Confiance 5 2. SPECIFICATIONS DU TAUX DE CONFIANCE SURVISION PARAMETRES INTERVENANTS DANS LE CALCUL DU TAUX DE CONFIANCE PARAMETRES EXOGENES INFLUENÇANT LE NIVEAU DU TAUX DE CONFIANCE Paramètres liés à l environnement extérieur Paramètre liés à la plaques minéralogique Paramètres liés à l installation DETERMINATION DE LA COURBE DE CONFIANCE SUR UN PROJET A CHAQUE PROJET SA COURBE DE CONFIANCE LE NIVEAU DE CONFIANCE CHOISIT DEPEND DES PRIORITES DE L EXPLOITANT LE TAUX DE CONFIANCE PEUT ETRE COMPLETE PAR D AUTRES INDICATEURS LE PVT COMME OUTIL DE DETERMINATION DE LA COURBE DE CONFIANCE 16 WP_TC_FRA.doc

3 1. Les enjeux de Taux de Confiance 1.1. L automatisation du contrôle des véhicules Le contrôle par lecture des plaques d immatriculation La lecture des plaques minéralogiques constitue à ce jour le seul moyen technique permettant d identifier de manière certaine un véhicule sans nécessiter la collaboration du conducteur et l installation d un équipement spécifique à bord du véhicule. Par conséquent, la lecture des plaques minéralogiques est une technologie incontournable pour la mise en place d applications de contrôle des véhicules dans lesquelles ces derniers sont contrôlés «à la volée» sans blocage du véhicule par un système de contrôle d accès ou une force de Police (Contrôle Sans Interception ou CSI). Ces applications peuvent être des applications de lutte contre la fraude (typiquement, contrôle des petits-trains ou des passages forcés en voies de péage) ou de facturation (typiquement péages free-flow). Exemple de portique FREE-FLOW WP_TC_FRA.doc Page 1

4 Les évolutions récentes de la réglementation La réglementation mise en place un peu partout dans le monde autorise progressivement les concessionnaires à accéder aux données relatives aux propriétaires des véhicules. Cet accès leur permet de gérer les problématiques de recouvrement sur des propriétaires de véhicules sans avoir à dépendre de l action de la force publique. Cette évolution est également portée par une préoccupation croissante concernant les émissions de CO2 qui amène les Etats à mettre en place un contrôle spécifique sur des véhicules particuliers ou dans des zones particulières. C est notamment le cas en Europe avec la mise en place de l ECOTAXE (ou Taxe Poids Lourds) ou de péages urbains réglementant l accès aux centres villes Le rôle du Taux de Confiance Un indice synthétique primordial Le Taux de Confiance est un indice synthétique, calculé par le capteur SURVISION, et fournissant une indication de la probabilité que le numéro fournit corresponde à la réalité. Autrement dit que la plaque ait été bien lue par le système. Cet indice constitue le critère clé permettant de décider si une «transaction» sera traitée de manière entièrement automatisée («Automatic») ou si elle fera l objet d une vérification par un opérateur («Manual Review»). La qualité de cet indice est donc absolument primordiale pour limiter au maximum les traitements manuels (donc les coûts d exploitation) tout en limitant au les erreurs de facturation se traduisant par un risque d image pour le concessionnaire. Il détermine donc la rentabilité de la concession ou l efficacité des recouvrements engagés pour lutter contre la fraude Un indice qui présente des limites La lecture des plaques d immatriculation repose sur des technologies optiques. Ces technologies présentent l immense avantage de pouvoir être utilisées à distance et sans WP_TC_FRA.doc Page 2

5 intrusion dans la chaussée. En revanche, elles présentent des limites liées en particulier à la réponse optique hétérogène des plaques minéralogiques (plaques sales, abîmées, non réflectives ). Ces limites se traduisent par l existence de plaques mal lues ou non lues dans des proportions qui varient de 12% à 2% suivant les projets et suivant les pays. Ceci ne poserait pas de problème majeur si les plaques mal lues pouvaient être identifiées de manière certaine grâce à un Taux de Confiance discriminant de manière parfaite les plaques mal lues par rapport aux plaques bien lues. La qualité de la lecture ne peut cependant pas être parfaitement reflétée par le Taux de Confiance. Celui-ci est en effet calculé en exploitant les mêmes données que celles ayant concourues à la lecture des plaques d immatriculation La représentation de la qualité du Taux de Confiance La qualité du Taux de Confiance s exprime par la mesure de deux paramètres pour un niveau donné auquel ce taux est fixé : Le nombre de transactions qui, ayant été traitées manuellement par un opérateur parce que associées à un Taux de Confiance inférieur au niveau choisit, ont néanmoins été bien lues par les capteurs. Ces transactions s appellent les «Faux Négatifs». Elles ont un impact direct sur la rentabilité de la concession en imposant un recours plus importants à des opérateurs pour les traitements manuels. Le nombre des transactions qui, ayant été traitées de manière entièrement automatisée parce que associées à un Taux de Confiance supérieur à un niveau choisit, ont néanmoins été mal lues par le capteur. Ces transactions s appellent les «Faux positifs». Elles conduisent à des facturations indues et par conséquent à un risque d image pour le concessionnaire. Les données peuvent être synthétisées sous forme d un ensemble de courbes de ROC (Receiver Operating Characteristic) permettant de simuler les faux négatifs, les faux positifs et les traitements manuels et automatiques en fonction d un niveau donné de Taux de Confiance. Ces courbes prennent typiquement la forme suivante : WP_TC_FRA.doc Page 3

6 L abscisse représente le niveau du Taux de Confiance calculé entre 0 et 100. L ordonnée représente le nombre de plaques en pourcentage. La courbe bleue représente, pour un niveau de taux confiance donné, le nombre de plaques qui sont traitées en automatique. La courbe verte représente, pour un niveau de Taux de Confiance donné, le nombre de plaques traitées en automatique et qui ont été bien lues. Par différence entre la courbe bleue et la courbe verte, on en déduit la courbe rouge, qui représente le nombre de faux positifs pour un niveau donné de Taux de Confiance, c est-à-dire le nombre de transactions traitées à tort en automatique. La courbe rose représente, pour un niveau de Taux de Confiance donné, le nombre de plaques qui sont traitées en manuel. Elle est le complément de la courbe bleue. La courbe orange représente les faux négatifs, donc les transactions traitées à tort en manuel pour un niveau de Taux de Confiance donné. WP_TC_FRA.doc Page 4

7 La mesure de la qualité du Taux de Confiance La qualité du capteur et la qualité du Taux de Confiance qu il produit peut se mesurer à la forme des courbes de ROC. a b et d c Le nombre de plaques correctement lues lorsque le seuil est au plus bas. On cherche à ce que ce nombre soit le plus élevé possible. Autrement dit, le pourcentage de plaques bien lues lorsqu aucune discrimination n est effectuée sur la base du Taux de Confiance doit être le plus élevé possible. Ce critère est affecté d une part par la qualité intrinsèque du capteur, et d autre par la qualité objective du parc des plaques minéralogiques dans un pays ou sur un projet donné. Le croisement entre le nombre de plaques lues erronées et le nombre de plaques traitées manuellement. Il faut que l ordonnée de ce point (B) soit la plus basse possible. Autrement dit, la courbe rouge doit être à la fois la plus basse possible et tendre vers une ordonnée de 0 (point D) le plus vite possible. Le croisement entre le nombre de plaques traitées automatiquement et le nombre de plaques traitées manuellement. Le croisement se fait toujours à 50%. En revanche, plus l abscisse de ce point est élevée, meilleure est la courbe. Cela signifie alors en effet que l on parvient à minimiser le nombre de transactions à traiter manuellement à un niveau de Taux de Confiance donné. WP_TC_FRA.doc Page 5

8 e f L écart entre de nombre de plaques lues correctes et le nombre de plaques traitées manuellement lorsqu on place le Taux de Confiance à 10%. On comprend bien que si l écart est élevé, cela signifie que le nombre de plaques traitées manuellement est bas, et que le taux de plaques correctement lues est élevé. L écart entre le nombre de nombre de plaques lues correctes et le nombre de plaques traitées manuellement lorsqu on place le Taux de Confiance à 50%. Si cet écart est proche du précédent, cela indique que la courbe stagne plus ou moins et que le croisement du point C se fera beaucoup plus tard. En revanche, si f est significativement inférieur à e, cela signifie que le taux de plaques correctement lues décroit rapidement et que le taux de traitement manuel augmente de plus en plus rapidement. Du point de vue de l exploitation, les critères essentiels sont ceux du nombre de faux positif, de faux négatifs et de traitement manuel pour un niveau donné de Taux de Confiance. Ils synthétisent la qualité du système. Le graphique ci-dessous représente des courbes de ROC synthétisant un Taux de Confiance peu fiable, donc peu représentatif de l état réel des plaques minéralogiques (mauvaise corrélation du Taux de Confiance avec la fiabilité de la lecture des plaques). Les courbes présentent une configuration en «X». Il faut fixer le seuil de confiance très bas pour ne pas avoir trop de traitements manuels à effectuer ; les faux négatifs et les faux positifs restent importants. WP_TC_FRA.doc Page 6

9 Exemple de courbes ROC synthétisant un Taux de Confiance peu fiable Inversement, les courbes ci-dessous synthétisent un Taux de Confiance présentant une excellente fiabilité. Elles présentent un profil très linéraire jusqu à un Taux de Confiance de 70. La corrélation entre le Taux de Confiance et l état réel des plaques est élevée. Ceci se traduit, pour un niveau donné du seuil de confiance, par une bonne optimisation du pourcentage de traitements manuels, des faux négatifs et des faux positifs. WP_TC_FRA.doc Page 7

10 Exemple de courbes ROC synthétisant un Taux de Confiance fiable Ces dernières courbes ont été produites par la dernière version du firmware SURVISION intégrant également la dernière version du Taux de Confiance. A titre d exemple, pour un seuil de Confiance fixé à 85 sur ce projet : Le pourcentage de traitement manuel est de 17%. Sur ces 17% de traitements manuels, 11% sont des faux négatifs (c est-à-dire que les plaques ont en réalité été correctement lues). Sur les traitements automatiques, 1% sont des faux positifs (c est-à-dire que les plaques ont en réalité été mal lues). WP_TC_FRA.doc Page 8

11 2. Spécifications du Taux de Confiance SURVISION 2.1. Paramètres intervenants dans le calcul du Taux de Confiance Le Taux de Confiance constitue une mesure synthétique à laquelle contribuent, en fonction d une pondération mise au point par SURVISION, un grand nombre de données. Les principales données exploitées sont : Des données géométriques. Par exemple, le Taux de Confiance est influencé négativement par la faible taille d une plaque ou la distorsion liée à l angle latéral. Des données temporelles. Par exemple, une plaque présente peu de temps dans l image ou dont la reconnaissance est variable dans le temps aura, toutes choses égales par ailleurs, un Taux de Confiance inférieur. Des données optiques. Le contraste dégagé sur chaque caractère ou son degré de correspondance au modèle idéal de caractère contribuent ainsi fortement au calcul du Taux de Confiance. De même, la présence de caractères présentant de fortes similitudes (comme le «D» et le «Q» ou le «W» et le «M») influencent de manière négative le Taux de Confiance. SURVISION améliore sans cesse le calcul et le paramétrage de son Taux de Confiance en profitant de l expérience accumulée sur des projets variés. Un ingénieur est spécifiquement en charge de l optimisation des algorithmes de calcul du Taux de Confiance. Par conséquent, les intégrateurs sont invités à mettre à jour régulièrement les firmwares des capteurs afin de bénéficier des dernières améliorations Paramètres exogènes influençant le niveau du Taux de Confiance Compte-tenu de son mode de calcul indiqué ci-dessus, le Taux de Confiance peut être influencé par toutes sortes de facteurs. Certains s imposent au concessionnaire (ils sont liés à l environnement extérieur, à des phénomènes météorologiques ou encore à l état des plaques contrôlées). D autres sont liés à l installation des capteurs qui doit par conséquent être effectuée avec soin et en conformité avec les prescriptions de SURVISION. WP_TC_FRA.doc Page 9

12 Paramètres liés à l environnement extérieur La météorologie, en réduisant ponctuellement le contraste observé sur les plaques (fort brouillard, épisodes neigeux particulièrement marqués, fort soleil) n influencent que marginalement les performances de lecture, mais peuvent en revanche avoir un impact fort sur le Taux de Confiance. De la même manière, la présence d occultations temporaires des plaques (passages de piétons entre la caméra et les plaques, présence de végétation etc ) impacte négativement le Taux de Confiance. Enfin, les caractéristiques du site équipé peuvent avoir une influence systématique sur le Taux de Confiance (un site sur lequel les véhicules roulent à très faible vitesse ou bien marquent un temps d arrêt présenteront ainsi le plus souvent des Taux de Confiance en moyenne plus élevés qu une installation autoroutière) Paramètre liés à la plaques minéralogique L état général ou particulier des plaques a une forte influence sur le niveau du Taux de Confiance. Des plaques faiblement ou non réflectives aux infrarouges présenteront un mauvais contraste entre les caractères et le fond des plaques et par conséquent un Taux de Confiance médiocre. De la même manière, des plaques présentant des ambiguïtés sur des caractères ou des caractères dégradés ou sales afficheront un mauvais Taux de Confiance. Ci-dessous, quelques exemples de plaques présentant des Taux de Confiance variables : WP_TC_FRA.doc Page 10

13 Plaque présentant un excellent Taux de Confiance WP_TC_FRA.doc Page 11

14 Plaques présentant un très mauvais Taux de Confiance en raison d un caractère abîmé Plaque présentant un Taux de Confiance mauvais en raison de sa petite taille WP_TC_FRA.doc Page 12

15 Plaque présentant un Taux de Confiance nul en raison d un caractère n ayant pu être interprété Paramètres liés à l installation Pour un même environnement, l installation des capteurs peut avoir une influence majeure sur le niveau moyen des Taux de Confiance. L installation doit donc toujours être réalisée de la manière la plus optimale possible du point de vue des critères suivants : Les angles doivent être aussi réduits que possibles. Les distances d installation et le réglage du zoom doivent permettre d obtenir une taille suffisante pour les plaques minéralogiques. Il faut éviter la présence d éléments extérieurs entre la caméra et la plaques (lisses de barrières, végétation etc ). Il faut éviter les ombres projetées sur les plaques qui, en générant un contraste hétérogène sur les plaques, abaissent le Taux de Confiance. WP_TC_FRA.doc Page 13

16 Répondre de manière systématique à tous ces critères n est pas toujours possible. Ils doivent néanmoins, dans la mesure du possible, constituer des objectifs à atteindre. D une manière plus générale, les capteurs SURVISION présentent une forte tolérance à des conditions d installations limites. Cette tolérance ne doit toutefois pas conduire à effectuer des installations approximatives susceptibles de nuire au niveau du Taux de Confiance et donc, pour un niveau de Taux de Confiance donné, à un accroissement des traitements manuels et/ou des faux positifs. WP_TC_FRA.doc Page 14

17 3. Détermination de la courbe de confiance sur un projet 3.1. A chaque projet sa courbe de confiance Les paramètres influant sur le niveau du Taux de Confiance peuvent donc varier fortement d un projet à un autre en fonction du pays du lieu ou encore de la nature des véhicules contrôlés. Les courbes peuvent donc avoir des physionomies assez variables d un projet à un autre Le niveau de confiance choisit dépend des priorités de l exploitant Par ailleurs, indépendamment des données extérieures objectives influant sur le Taux de Confiance, le niveau auquel celui-ci est fixé par l exploitant peut différer en fonction de ses priorités. Ainsi, un concessionnaire peut privilégier la réduction maximale des faux positifs au détriment du pourcentage des transactions traitées en automatique, s il estime non admissible l envoi par erreur d une lettre de recouvrement à un conducteur. Inversement, dans d autres pays ou dans d autres contextes, la priorité sera à la réduction du nombre de traitements manuels afin d améliorer la rentabilité de l exploitation Le taux de confiance peut être complété par d autres indicateurs Enfin, il faut signaler que le taux de confiance produit par les capteurs SURVISION peut n être que l un des éléments concourants à la décision de routage des transactions vers de l automatique ou du manuel. La récurrence sur un site donné de la présence des véhicules peut notamment être exploitée pour réduire fortement les faux négatifs et les faux positifs tout en limitant les traitements manuels. A titre d exemple, un véhicule se présentant quotidiennement sur un site et générant WP_TC_FRA.doc Page 15

18 à plusieurs reprises un faux positif ou un faux négatif en raison d une erreur de lecture répétitive, peut être traité en automatique les fois suivantes. De même, l utilisation de technologies complémentaires d identification (par exemple la détermination de la marque et du modèle du véhicule) permet de renforcer significativement le dispositif en vérifiant la correspondance entre la marque et le modèle détecté et celui enregistré dans les bases de données Le PVT comme outil de détermination de la courbe de confiance SURVISION fournit un outil permettant le calcul automatisé des courbes de ROC pour un projet donné. Le PVT (Performance Validation Tool) permet à un exploitant, après dépouillement manuel et validation d un grand nombre de transactions (le PVT facilite et accélère considérablement ce travail) de pouvoir calculer de manière précise et dans son contexte particulier, le Taux de Confiance à fixer répondant le mieux à ses objectifs. Les courbes insérées dans ce document sont issues du PVT. WP_TC_FRA.doc Page 16

19 Interface du PVT Player WP_TC_FRA.doc Page 17

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