PSDR4 BRRISE : Placer le bien-être au coeur du développement territorial

Keywords: Attractivité territoriale, Bien-être, Espaces ruraux, Inégalités socio-spatiales, Participation habitante, Co-construction Territorial attractiveness, Well-being, Rural areas, Socio-spatial inequalities, Resident participation, Co-construction

Alors que le devenir des territoires ruraux est au coeur des préoccupations sociétales, les inégalités sociospatiales au sein de ces territoires sont rarement analysées et les facteurs d'attractivité des espaces ruraux sont peu étudiés. En plaçant la question du bien-être des populations au coeur de l'analyse, le projet BRRISE ouvre la voie à une nouvelle manière de penser l'attractivité et l'hospitalité des territoires ruraux et le développement territorial. Dans cet article sont présentés les différents outils élaborés qui permettent de mener des diagnostics territoriaux à des échelles variées et de différentes manières. Sont également révélées : i) des disparités de bien-être marquées au sein de la région Rhône-Alpes, ii) les préférences des habitants de certaines communes du rural isolé et de l'urbain dense en matière d'éléments de bien-être, iii) comment le bien-être se construit collectivement sur certains territoires ruraux isolés et quels en sont les éléments territoriaux majeurs et enfin iv) un sentiment d'impuissance des habitants de ces espaces pour améliorer leur bien-être. Le papier conclut sur certains enjeux des territoires ruraux, sur l'émergence de facteurs soft d'attractivité et la pertinence de partir des besoins des populations pour penser le développement territorial.

Introduction

A l'origine du projet PSDR4 « Bien-être, attRactivité des territoires Ruraux et Inégalités socio-spatialEs » (BRRISE) se trouve une remarque faite, en décembre 2013, par le Président de l'Association des Maires Ruraux de France, Vanik Beberian, lors d'une conférence que donnait la coordinatrice scientifique du projet au Commissariat Général à la Stratégie et à la Prospective : « Pourquoi ne vous intéressez-vous pas aux espaces ruraux dans vos travaux sur le bien-être des individus et des inégalités socio-spatiales ? ». Cette remarque a conduit à investir la question et confirmer le peu d'intérêt porté par le monde de la recherche à l'analyse du bien-être dans les espaces ruraux et à mettre en évidence le besoin de mener un projet de recherche qui répondrait aux interrogations des élus ruraux et d'autres acteurs territoriaux. C'est pourquoi, l'ambition du projet BRRISE a été de placer la question du bien-être des habitants au coeur du développement territorial, pour porter un nouveau regard sur l'attractivité territoriale en particulier des espaces ruraux.

Placer le bien-être au coeur de l'analyse territoriale nécessite…

Un vent de bien-être souffle

Le premier objectif a été d'ouvrir une nouvelle voie d'analyse des inégalités socio-spatiales en s'intéressant aux territoires ruraux et en prenant une entrée particulière, celle du bien-être des populations et non pas -comme cela se fait très souvent -la distribution des catégories socio-professionnelles, les différences de revenu ou encore les disparités de diplômes, d'origine ou de genre [START_REF] Atkinson | The Economics of Inequality[END_REF][START_REF] Fleury | Les inégalités socio-spatiales progressent-elles en Île-de-France ? Métropolitiques[END_REF][START_REF] Petit | Les discriminations à l'embauche dans la sphère publique : effets respectifs de l'adresse et de l'origine[END_REF][START_REF] Th | L'économie des inégalités[END_REF][START_REF] Préteceille | Has Ethno-Racial Segregation Increased in the Greater Paris Metropolitan Area?[END_REF] … Cet objectif a été atteint en utilisant un indice de bien-être objectif, nommé OppChoVec pour Opportunités, Choix et Vécu, basé sur la théorie du bien-être d'Amartya [START_REF] Sen | Well-being, agency and freedomthe Dewey lectures 1984[END_REF] et adapté des travaux de Bourdeau-Lepage et Tovar (2013).

Les clefs territoriales du bien-être subjectif

Ensuite, il s'est agi de saisir les éléments clefs et constitutifs du bien-être d'habitants de territoires différents : urbains denses et ruraux isolés, en partant de leurs déclarations et en utilisant une méthode mise au point par Lise Bourdeau-Lepage en 2015. Par la suite, il a fallu déterminer si ces éléments territoriaux constitutifs au bien-être des enquêtés étaient présents sur leur territoire de vie pour amorcer un diagnostic territorial.

Le bien-être est dans le pré

Enfin on s'est intéressé à la construction collective du bien-être à des échelles différentes, du foyer au bourg. On s'est également penché sur la manière de réaliser un diagnostic territorial avec les habitants pour ultérieurement rechercher des solutions aux points de blocage rencontrés pour accroître le bien-être des habitants et rendre le territoire plus attractif.

A chaque étape du projet, un ou plusieurs outils ont été créés ou adaptés. Ces outils ont été conçus pour être complémentaires : l'indice OppChoVec, le jeu de carte Tell_Me, la Maquette-foyer, la carto 2D Escapat. Leur utilisation permet ainsi d'élaborer un diagnostic territorial à des échelles variées et de différentes manières (Figure 1). Ces outils permettent également de définir les actions qui seraient envisageables en matière d'aménagement ou de mesures de politiques publiques pour améliorer la vie quotidienne des populations et repenser l'attractivité des territoires étudiés. Par conséquent, le projet BRRISE avait comme enjeu initial de renouveler les stratégies de développement territorial des acteurs locaux en partant de la demande sociale en matière de bien-être et de cadre de vie.

… de mobiliser une pluralité de méthodes et de partenaires

Le projet s'est appuyé sur une pluralité de méthodes déployées par les chercheurs venant d'horizons disciplinaires et méthodologiques différents rendant possible la confrontation et la validation des données par le croisement des approches quantitative et qualitative. Par conséquent, la production des savoirs a été conduite à l'aide de démarches scientifiques complémentaires : normative avec l'utilisation d'outils quantitatifs, expérimentale et constructiviste aux échelles individuelle et collective (2.1). La production des connaissances a été le fruit de partenariat entre les chercheurs et les acteurs de terrain (2.2).

Mobilisation d'approches qualitatives, quantitatives et participatives

Dans un premier temps, la démarche normative a été utilisée. Ensuite, ce fût la démarche constructiviste qui a été mobilisée en raison du caractère particulier du bien-être subjectif, qui est contingent des représentations sociales animant les individus. L'expérimentation a également été mobilisée dans le but de valider ou infirmer les éléments utilisés par les chercheurs pour évaluer le bien-être. D'abord, l'outil Tell_Me, élaboré en 2015 par Lise Bourdeau-Lepage, a été analysé. Il s'agit d'un jeu de cartes représentant un ensemble d'éléments potentiellement constitutifs du bien-être. Ensuite, à l'aide du jeu de cartes Tell_Me, 5 enquêtes ont été menées auprès d'échantillons représentatifs en genre et en âge des habitants des 5 communes rhônalpines -dont trois dans des espaces ruraux isolés et deux dans des territoires urbains denses -pour déterminer les éléments les plus importants sur un territoire pour que les habitants aient le niveau de bien-être le plus élevé. 420 personnes ont ainsi été enquêtées dans la rue au cours du printemps 2017. A cette fin, dans les questionnaires géolocalisés a été utilisée une méthode de hiérarchisation et pondération des éléments constitutifs du bien-être, sur la base du jeu Tell_Me. Cette méthode a permis de connaître et de donner une valeur aux éléments constitutifs du bien-être que déclaraient les individus. Ont été ajoutées lors de la passation des questionnaires des questions sur le niveau de satisfaction de vie des interrogés et des questions sur leur situation socio-économique.

Dans la dernière partie du projet de recherche la démarche scientifique a revêtu un caractère participatif dans une logique de plateforme et d'innovation ouverte. Ont été élaborées une maquette-foyer pour observer la construction collective du bien-être à l'échelle du logement et une carto 2D Escapat (outil de cartographie participative) pour saisir la construction collective du bien-être à l'échelle du bourg et en connaître les éléments territoriaux essentiels. Ces outils s'inscrivent dans la lignée de travaux sur l'apprentissage collectif d'un raisonnement spatial [START_REF] Liagre | Une cartographie participative est-elle possible ? EspacesTemps.net[END_REF] et sur les différentes modalités de participation et de création d'informations sur les territoires [START_REF] Lardon | Dispositifs de gouvernance territoriale durable en agriculture. Analyse de trois situations en France et au Brésil[END_REF]. Les outils traditionnels de recherche de solutions ont également été utilisés et adaptés pour déterminer collectivement avec les habitants des solutions aux problèmes soulevés en lien avec le bien-être sur le territoire.

Les principales méthodes mobilisées dans ce projet de recherche ont donc été : la recherche bibliographique commune à toute discipline scientifique ; la constitution d'indicateurs et l'analyse de données des économistes ; les enquêtes et les entretiens conduits par les sociologues et les géographes ; la construction de nouveaux outils par le chercheur mais aussi la co-conception d'outils avec les partenaires, la diffusion des savoirs, la validation et la présentation des résultats afin de constituer des référentiels et des connaissances communes issues de la recherche. Le projet a donc allié méthodes quantitative, qualitative et participative (Figure 2).

Une production de connaissances partenariale

Le projet BRRISE a été conduit en partenariat avec l'AMRF, Cap Rural, VAA Conseil et l'ARADEL. Les partenaires ont été impliqués à chaque étape du projet de différentes manières. Lors du choix des indicateurs de l'indice de bien-être OppChoVec, leur contribution a été importante car elle a conduit à l'ajout d'une variable pour évaluer le bien-être des personnes (la qualité des réseaux virtuels, Internet et téléphone 4G) et aidé au choix des terrains d'études. Au cours des enquêtes, les partenaires de terrain ont été des facilitateurs pour contacter les élus et intégrer les chercheurs sur les terrains d'étude choisis. Ils ont également partagé leur connaissance sur les territoires ruraux isolés. Les partenaires ont participé aux focus groupes, notamment un membre de l'ARADEL et de CAPRURAL. Lors de la valorisation, l'implication de VAA-Conseil a été importante au moment de la rédaction du guide de diagnostic à l'aune du bien-être (Bourdeau-Lepage, 2020a). Ils ont aussi participé aux ateliers de travail sur le guide : relecture, analyse de la structure. Le référentiel de formation a été le fruit d'un travail en commun entre Caprural et les chercheurs pour sa rédaction et la mise en place d'une journée de formation test. Les partenaires ont également permis aux chercheurs de transformer les résultats de recherche en outils opérationnels et aidé à leur diffusion, notamment au sein de l'AMRF. Ainsi, le dispositif PSDR4 a permis la réalisation du projet et même quelques adaptations, par exemple : l'élaboration d'un petit atlas du bienêtre au niveau départemental, la réalisation d'une journée bien-être à destination des acteurs territoriaux, le contact privilégié avec les habitants des terrains, une meilleure connaissance des terrains et l'élaboration de connaissances et d'un langage communs.

Les révélations de l'analyse du bien-être en Rhône-Alpes

Le projet BRRISE a permis de mettre en évidence des enjeux pour la région Rhône-Alpes, en révélant des disparités de bien-être marquées entre les habitants de territoires différents et en étant capable d'en déterminer la source : des opportunités faibles induites par une mobilité réduite, une proximité virtuelle de mauvaise qualité dans les territoires ruraux isolés et peu de liberté de choix pour les habitants dans les territoires urbains denses (3.1, 3.2 et 3.3). Il a également déterminé les préférences et les désirs des habitants de certaines communes du rural isolé et de l'urbain dense en matière d'éléments de bien-être (3.4). Il a aidé à comprendre comment le bien-être se construit collectivement sur certains territoires ruraux isolés et quels en sont les éléments territoriaux majeurs (3.5 et 3.6). Il a enfin révélé un sentiment d'impuissance des habitants de ces espaces pour améliorer leur bien-être (3.7).

Des inégalités de bien-être objectif marquées au sein de la Région Rhône-Alpes

En Rhône-Alpes en 2012, il existe des inégalités de bien-être objectif (indice OppChoVec) importantes entre les territoires avec des disparités marquées à l'intérieur même de l'espace urbain et de l'espace rural. Ainsi, se côtoient des espaces avec un niveau de bien-être faible (entre 0 et 4,7 sur une échelle allant de 0 à 10) comme ceux des communes populaires des centres urbains de l'est Lyonnais, les Monts du Lyonnais ou encore les communes rurales de moyenne montagne de l'est de la Drôme et de l'Ardèche, et des espaces avec un niveau de bien-être élevé (supérieur à 7) comme ceux des communes situées le long des principaux axes routiers, des communes favorisées localisées en périphérie des principaux pôles urbains, ou des espaces touristiques des stations de ski des Alpes du Nord.

On peut également mettre en évidence l'existence des pôles de mal-être et de pôles de bien-être au coeur de la région (Figure 3). Les pôles de bien-être se situent au sein des couronnes périurbaines notamment celles de Lyon, Grenoble, Saint-Etienne et Valence, de certains espaces moins urbanisés comme en Savoie : le lac d'Annecy, Chamonix, Thonon-les-Bains, le parc de la Vanoise mais aussi des communes le long des axes de communication. Les pôles de mal-être sont localisés en moyenne montagne dans la Drôme et l'Ardèche et dans les centres urbains. Les oasis de bien-être se situent eux en périphérie des pôles de mal-être, notamment dans la Drôme alors que les poches de mal-être sont en périphérie des pôles de bien-être (Bourdeau-Lepage, 2020b). Il existe plusieurs types d'espaces périurbains : i) des espaces périurbains au niveau de bien-être faible en raison d'opportunités offertes peu importantes (Opp) et d'une existence vécue peu satisfaisante (Vec), ii) des espaces périurbains à haut niveau de bien-être aux opportunités élevées situés le long des de communication et iii) des espaces périurbains au niveau de bien-être faible éloignés des axes de transport (Bourdeau-Lepage, 2020b).

Des ruraux plus satisfaits que les urbains : le bien-être serait-il dans le champ ?

Une certaine variabilité des niveaux de bien-être déclarés par les 420 personnes enquêtées au cours du printemps 2017 a pu être observée. Il apparaît que le niveau de satisfaction de vie est plus élevé pour les habitants des espaces ruraux que pour ceux des espaces urbains denses. En effet, les habitants de Saint-Basile-Lamastre, Dieulefit et Bellecombe-Tarendol ont en moyenne répondu 8 à la question suivante : « Sur une échelle de 1 à 10, où 1 signifie totalement insatisfait et 10 totalement satisfait, dans l'ensemble, êtes-vous satisfait de la vie que vous menez, ces derniers temps ? » contre 7,22 pour les Lyonnais des 6 e et 7 e Nord arrondissements. On note des différences de réponses en fonction de l'âge, du genre, du niveau de revenu, de la composition familiale ou bien de la catégorie socio-professionnelle des individus. Les personnes âgées de plus de 45 ans déclarent une satisfaction de vie plus élevée à la campagne alors qu'inversement, les individus plus jeunes indiquent une valeur plus haute en ville. Les femmes se considèrent, indistinctement de leurs lieux de vie, plus satisfaites, tandis qu'on tend à observer une augmentation progressive de cette même satisfaction en fonction du niveau de salaire.

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Les aménités naturelles, éléments territoriaux majeurs pour le bien-être des rhônalpins

Les aménités naturelles sont un des premiers éléments territoriaux constitutifs du bien-être des Rhônalpins, c'est ce qu'ont montré les enquêtes menées avec le jeu de cartes Tell_Me. En effet, les urbains lyonnais désirent vivre dans un environnement sain et sans nuisance, et les souhaitent, vivre au coeur de paysages naturels (Figure 4).

Lumière et végétaux, éléments indispensables au bien-être dans le logement

A l'échelle du foyer, si on en croit les résultats des groupes de discussion conduits dans nos trois terrains du rural isolé : Dieulefit, Bellecombe-Tarendol et Saint Basile à l'aide de la maquette-foyer, les éléments de bien-être les plus importants sont ceux associés à la catégorie « atmosphère physique ». Ainsi la lumière, la chaleur et le bruit se retrouvent dans les trois premières positions des éléments de bien-être. Le besoin de lumière est important dans la pièce à vivre en lien avec des ouvertures et baies vitrées donnant sur le jardin. La chaleur et le faible niveau sonore sont eux associés aux chambres et de manière secondaire, la chaleur à la salle de bains (Figure 5). Viennent ensuite les éléments associés à la végétation, que ce soit à l'intérieur et/ou l'extérieur du foyer. Sur tous les terrains, le bien-être à l'échelle du foyer s'exprime aussi bien à l'intérieur qu'à l'extérieur de la maison. A l'extérieur, il est associé au jardin arboré (herbe, arbre), au calme (chaise et à la convivialité (table et chaises). Au-delà des éléments associés au jardin, on ne relève pas de consensus sur le mobilier d'extérieur qui s'exprime plutôt de manière individuelle (garage, potager, …). La catégorie « ambiance sociale » n'apparaît pas être très importante pour les interrogés, suscitant peu d'échanges lors des groupes de discussion.

Services de la vie courante et lieux de rencontre, facteurs de bien-être collectif dans les communes rurales isolées

Les aménités des centre-bourgs jouent un rôle essentiel dans la construction collective du bien-être dans les espaces ruraux, c'est ce qui a été observé lors des groupes de discussions utilisant la carto 2D Escapat (bien-Etre, Spatial, CArto, PArticipaTif), outil de cartographie participative. Les éléments matériels de bien-être du territoire qui ressortent en premier au niveau collectif sont la disponibilité et le nombre de commerces et services de la vie courante ainsi que les lieux de rencontre. Il existe des logiques spatiales d'accumulation. Les lieux primordiaux sont la place centrale du marché et la rue principale où sont localisés de nombreux éléments matériels de bien-être et qui rejoint la place du marché (Bourdeau-Lepage et Rolland, 2021). Les relations sociales et en particulier des liens amicaux sont essentiels dans la constitution du bien-être des habitants des espaces ruraux isolés. Ainsi, l'expérimentation de la carto 2D Escapat a souligné sa capacité à activer la gouvernance territoriale en tant que support et espace de discussion entre habitants. Elle révèle aussi les dimensions socio-spatiales du bien-être.

Un faible pouvoir d'action des habitants du rural isolé enquêtés pour améliorer leur cadre de vie et leur niveau de bien-être

L'analyse des atouts et des désavantages des territoires ruraux étudiés révèle que l'environnement est perçu comme une force par les habitants alors que l'enclavement est ressenti comme une faiblesse. Les exercices participatifs conduits à partir de la matrice MOFF pour Menaces, Opportunités, Forces, Faiblesses, ont mis en évidence une réelle difficulté à trouver des solutions simples pour améliorer le bien-être des habitants des terrains d'étude. La raison principale est qu'une grande partie des décisions qui seraient à prendre relève de l'échelon étatique, comme la question des services publics. Les habitants considèrent avoir peu de moyens d'action. On retrouve donc ici les facteurs de mal-être du monde rural : services publics et relations sociales et par là même les revendications de certains de ses habitants ou acteurs territoriaux comme l'AMRF.

Le bien-être comme objectif du développement territorial

Le projet BRRISE a, d'une certaine manière, contribué au renouvellement des approches sur le développement territorial en mettant en évidence l'intérêt de positionner les besoins des habitants au coeur de l'analyse. Ensuite, elle leur permet de penser l'attractivité territoriale comme « la capacité d'un territoire à offrir aux agents économiques : ménages, entreprises, institutions…, les éléments qui les décident à se localiser en son sein plutôt que dans un autre territoire » (Bourdeau-Lepage, 2015) et surtout à y atteindre un niveau de bien-être ou de profit satisfaisant les décidant à y rester. Par conséquent, en prenant comme entrée le bien-être des personnes, il s'agit pour les acteurs territoriaux d'identifier les facteurs déterminant leur choix de localisation en partant de leurs préférences en matière d'éléments de bien-être. Cette approche introduit donc un certain nombre d'éléments dits softs d'attractivité qui jusque-là ont été peu considérés : les aménités naturelles comme les espaces de nature et de récréation, les paysages, les environnements dépourvus de nuisances, les aménités sociales comme la présence d'associations, de manifestations culturelles, ou encore les aménités historiques comme le patrimoine typique.

Enfin, au-delà de la mise en évidence de la variabilité des préférences entre personnes ou groupes de personnes, mobiliser les protocoles méthodologiques centrés sur le bien-être pour faire un diagnostic de territoire permet de comprendre comment se construit le bien-être d'une personne ou d'un ensemble de personnes sur le territoire. Cette approche peut donc conduire les acteurs territoriaux à penser autrement l'aménagement de l'espace habité et à saisir de nouveaux leviers à leur disposition pour rendre plus attractif leur territoire d'action. Elle permet aussi d'une certaine manière de dégager les freins à leur développement.

Ainsi, le projet BRRISE a ouvert la voie à une nouvelle manière de faire des diagnostics territoriaux et de penser l'attractivité et l'hospitalité des territoires. Il a proposé des outils à cette fin. Il a souligné la nécessité de mettre au coeur des politiques publiques et des stratégies de développement territorial le bien-être des habitants dans un monde où la question du cadre de vie devient un véritablement enjeu économique.

Figure 1 :

 1 Figure 1 : Les outils mobilisés et créés au cours du projet BRRISE -Conception : Bourdeau-Lepage L. (février 2020).

Figure 2 :

 2 Figure 2 : Les méthodes mobilisées au sein du projet BRRISE -Conception : Bourdeau-Lepage L. et Texier P. (2016). (Source : BRRISE, 2016).

Figure 3 :

 3 Figure 3 : La polarisation du bien-être et du mal-être en Rhône-Alpes en 2012. Cartographie du coefficient local de Moran Lisa d'Anselin 1995 (Source : Bourdeau-Lepage, 2020b).

3. 2

 2 Une diversité d'espaces périurbains et une distinction nette entre les espaces ruraux et les espaces urbains en termes de bien-être objectif L'analyse de la géographie rhônalpine du bien-être objectif a révélé une distinction nette entre les espaces ruraux et les espaces urbains, notamment dans les dimensions composant le bien-être objectif (indice de bien-être OppChoVec). Dans l'espace rural, ces espaces se caractérisent par des opportunités offertes à la population faibles, notamment en raison d'une mauvaise qualité de la couverture réseaux Internet et 4G, d'une mobilité réduite et d'une faiblesse de leur existence vécue.

  Selon le lieu d'habitation, les préoccupations sont différentes. Dans l'urbain dense, c'est le niveau de sécurité des biens et des personnes qui est le 2 e élément de bien-être (Bourdeau-Lepage et Fujiki, 2021). Dans les communes rurales isolées, c'est l'accessibilité aux services médicaux, le paysage naturel, l'environnement sain et sans nuisance et la qualité du réseau téléphone et Internet qui arrivent respectivement en 1 e , 2 e , 3 e et 4 e positions comme éléments les plus importants pour le bien-être des habitants.

Figure 4 :

 4 Figure 4 : Les préférences des habitants des terrains étudiés ruraux (Saint-Basile-Lamastre, Dieulefit et Bellecombe-Tarendol) et urbains (6 e et 7 e Nord arrondissements de Lyon) en 2017. Réalisation : Bourdeau-Lepage L. (2021). Note : Il s'agit du nombre de points accordés à chacune des 10 cartes ayant reçu le plus de points parmi les 29 cartes présentées aux 240 Lyonnais et 180 ruraux, exprimé en % du total des points. Ainsi, la carte « un environnement sain et sans nuisance » a reçu le plus de points, 9,3% de l'ensemble des points attribués par les 240 Lyonnais et celles « accessibilité aux services médicaux » et « paysage naturel » pour les 180 habitants des communes rurales isolées enquêtées : Dieulefit, Bellecombe-Tarendol et Saint Basile ont reçu respectivement 9,9% et 9,7% du total des points.

Figure 5 :

 5 Figure 5 : La maquette-Foyer Dieulefit et les éléments matériels et immatériels (Groupe de discussion Alpha) Conception et réalisation de la maquette : Gibert S., Bourdeau-Lepage L., Rolland L. (2018). (Source : ©BRRISE 2018).

  Il offre des outils qui permettent de révéler les faiblesses des territoires en matière d'infrastructure et d'équipement, notamment ceux liés à la vie courante et de décider des actions qui peuvent être menées. Il rappelle que l'objectif du développement local doit être l'augmentation du bienêtre des habitants et non pas la plus forte croissance de la production. Le guide produit par BRRISE est un outil utile à la détermination des populations cibles et des projets qui sont réalisables par une politique d'attractivité territoriale. Il le fait en mettant en exergue lors de l'utilisation de l'outil Tell_Me, les potentialités du territoire en matière d'éléments constitutifs du bien-être et en connaissant les attentes de certaines catégories de personnes et par voie de conséquence des activités possibles sur le territoire.Le projet a également permis aux acteurs territoriaux rhônalpins qui oeuvrent pour le développement économique régional de comprendre davantage la diversité des territoires rhônalpins et surtout de mieux saisir les leviers à leur disposition pour rendre plus attractif leur territoire. Ses résultats présentent l'environnement mais aussi les services de santé comme un bien commun. BRRISE a développé des outils facilement utilisables par les acteurs territoriaux, qui permettent de les accompagner. Les résultats du projet rappellent l'importance des facteurs environnementaux dans le bien-être des rhônalpins et recommandent aux politiques et acteurs territoriaux de se saisir de cette question et d'en faire un enjeu de leur politique régionale.Les outils développés au sein du projet BRRISE permettent de diffuser des connaissances nouvelles auprès des acteurs et décideurs territoriaux. Ils leur permettent de regarder leur territoire d'une autre manière. Le guide « Evaluer le bien-être sur un territoire. Comprendre pour agir sur les facteurs d'attractivité territoriaux » doit les conduire à acquérir de nouvelles compétences en matière de diagnostic et de renouveler leur action (Bourdeau-Lepage, 2020a). Il les aide à déterminer des actions qui conduisent à une meilleure adéquation entre la demande des habitants et les potentialités de leur territoire dans le but d'améliorer la situation de ces derniers mais aussi de rendre plus attractif leur territoire. Pour ce faire, il présente différentes méthodes de diagnostic centrées sur le bien-être, qui détectent les besoins et les attentes des habitants mais repèrent les atouts et les faiblesses des territoires. Le projet BRRISE, avec son guide de diagnostic territorial, contribue à l'élaboration de politiques publiques, en particulier en proposant plusieurs outils qui permettent avec les habitants de repérer les actions possibles sur les territoires. Il place ainsi la participation habitante au coeur de l'action publique et rappelle que les relations sociales sont un élément essentiel du vivre-ensemble et du développement local. Ainsi, les outils développés au cours du projet BRRISE placent le collectif au coeur de l'analyse (si on exclut l'indice de bien-être OppChoVec) et ont pour objectif d'établir le dialogue entre les habitants et/ou différentes parties prenantes.Les résultats issus d'enquêtes et des groupes de discussion du projet BRRISE ne sont pas directement transférables à d'autres territoires. Il serait illusoire de penser que tous les habitants du rural isolé ou que tous les urbains ont les mêmes préférences en matière d'éléments constitutifs de leur bien-être. Rappelons qu'il existait une variabilité des préférences des individus en fonction de leur vécu, leur caractéristiques sociales, leur âge, leur lieu de vie. Cependant il est possible de transférer les méthodes mobilisées et développées dans le projet. C'est même un des objectifs majeurs du projet.Appréhender l'attractivité des territoires ruraux à l'aune du bien-être pouvait paraître à première vue un peu décalé par rapport aux travaux qui sont généralement menés sur les territoires ruraux. Cependant, comme l'a montré le projet BRRISE, cette approche se justifie à plusieurs égards. D'abord, elle permet aux acteurs territoriaux de dépasser l'approche classique de l'attractivité territoriale, qui se concentre principalement sur ce que nous nommons les facteurs hard d'attractivité comme la croissance du PIB, l'accessibilité au marché, la disponibilité en capital humain (qualification et volume, diversité, productivité des travailleurs), le niveau et la densité d'équipements, les infrastructures de transport, l'immobilier d'entreprise (prix, qualité et la disponibilité de surfaces de différents types), la présence d'autres activités (activités de service), ou encore le cadre institutionnel, etc.

	Conclusion

Innovations Agronomiques 86 (2022), 45-55

Remerciements

L'auteur remercie l'ensemble des participants au projet BRRISE côté recherche : Lisa Rolland, Sixtine Gibert, Pauline Texier, Anouk Sergent, Kenji Fujiki, Didier Soto, William Langlois de septenville, Maxime Fichet, Clémence Crapart, Guillaume Barral, Octavie Paris, Hugo Carré, Antoine Torre, Muriel Maillefert, côté partenaires acteurs : Claudine Pilton (Aradel), Mylène Thou (Cap Rural), Guillaume Petit (VAA-Conseil) Pierre-Marie Georges (AMRF), Pierre-Marie Chapon (VAA-Conseil), Cédric Szabo (AMRF), Anne Carton (Cap Rural).

Les études présentées dans cet article ont reçu le soutien financier accordé par le 4 e programme PSDR (INRAE, Région ARA) et le FEADER dans le cadre du projet « BRRISE ». L'ensemble des publications relatives aux 33 projets du programme PSDR4 est consultable : https://www.psdr.fr/


H Gressinger

F Balavoine

S Duchesne

L Benmamas

R Acheen

Evaluation of inter-turn stresses in electrical machines considering common mode elements

In the context of the more electric aircraft (MEA), and with the development of hybrid or all electric propulsion systems, future aircrafts will require electrical machines with voltage levels and switching frequencies higher than the reference values of 540 V and 10 kHz, respectively. During voltage transients, windings of electrical machines undergo overvoltages due to waveform reflection phenomena and non-uniform voltage distribution. These phenomena are amplified using modern PWM (Pulse Width Modulation) inverters built with SiC (Silicon Carbine) and GaN (Gallium Nitride) transistors.

As a consequence, there is a risk that the inter-turn voltage may be higher than the PDIV (Partial Discharge Inception Voltage). In this context, it becomes crucial to precisely determine these interturn voltages. This paper focuses on a High Frequency (HF) model, which aims to predict the inter-turn and turn-to-ground voltages in electrical machines.

I. INTRODUCTION

Aeronautics has recently started major modifications in the onboard electrical network to provide more power and electrify more functions that are essential to the aircraft. To increase the power available, an increase of current cannot be considered because an increase of the weight of the on-board cables is not acceptable. Therefore, an increase of the voltage is examined, and futures aircraft could have an on-board network up to 3kV [START_REF] Jiang | A review on insulation challenges towards electrification of aircraft[END_REF]. In this context, Partial Discharges (PD) could occur in electrical machines insulation system. Indeed, if the voltage is higher than the Partial Discharge Inception Voltage (PDIV), PD will "only partially bridge the insulation between electrical conductors" [START_REF]Rotating electrical machines -Part 18-41: Partial discharge free electrical insulation systems (Type I) used in rotating electrical machines fed from voltage converters -Qualification and quality control tests[END_REF] and deteriorate the Electrical Insulation System (EIS). They will reduce the insulation performance (such as lifetime) and can lead to its premature failure by breakdown or arc fault. Moreover, some parameters of the voltage signal, such as voltage waveform and rise time, can have an influence on the inception of PD [START_REF] Benmamas | Contribution to the analysis of PWM inverter parameters influence on the partial discharge inception voltage[END_REF]. The most common criterion for the prediction of PD is the Paschen's curve. It is based on experiments, and it depends on the pressure and the distance between electrodes to determine the PDIV. During voltage transients, overvoltages occur at the machine terminals due to waveform reflection phenomena [START_REF] Paul | Analysis of Multiconductor Transmission Lines[END_REF]. The overvoltage amplitude can reach up to twice the input voltage [START_REF] Bonnett | Analysis of the impact of pulse-width modulated inverter voltage waveforms on AC induction motors[END_REF]. In most cases, stator windings are the first to suffer deteriorations, especially the inter-turn insulation, due to nonuniform voltage distribution along the winding turns. Therefore, it is necessary to predict transient voltage distribution within stator windings. Based on the transmission line theory, many studies were made to predict the turn voltages, using RLC circuit models [START_REF] Zhang | Analysis of Inter-Turn Insulation of High Voltage Electrical Machine by Using Multi-Conductor Transmission Line Model[END_REF]- [START_REF] Zeng | High-Frequency Modeling and Inter-Turn Voltage Distribution Analysis of a Modular Electric Machine for Electric Aircraft Propulsion[END_REF]. However, [START_REF] Zhang | Analysis of Inter-Turn Insulation of High Voltage Electrical Machine by Using Multi-Conductor Transmission Line Model[END_REF] and [START_REF] Petrarca | Analysis of the voltage distribution in a motor stator winding subjected to steep-fronted surge voltages by means of a multiconductor lossy transmission line model[END_REF] consider only one coil or one phase of the electrical machine and so, neglect the common mode effects. While [START_REF] Zeng | High-Frequency Modeling and Inter-Turn Voltage Distribution Analysis of a Modular Electric Machine for Electric Aircraft Propulsion[END_REF] consider the common mode but the feeder cable is not included in the turn analysis. This paper presents a method based on a two scales model, to predict the inter-turn voltages, taking into account the common mode effects and the feeder cable. The objective of the first scale is to study the electrical machine at the power system level, i.e. when fed by an inverter using PWM (Pulse Width Modulation) control signals, focusing on long duration signals (several periods of the machine currents). In this case, the elementary coil is represented by an HF equivalent circuit whose parameters are determined experimentally. This first scale model allows determining precisely the inter-coil voltages taking into account the common mode elements generated by the PWM controller. The second scale model consists in studying the voltage distribution along the turns of one coil, using voltages determined previously. The parameters of the second scale model are calculated using Finite Element Methods (FEM).

II. DESCRITPION OF THE SYSTEM

In this paper, a star-connected-3-phase-motor is considered. The neutral point is not connected. Each phase is composed of 4 elementary formed-wound coils. Each coil is placed in an electrical machine slot as shown in Fig. 1. Each coil is composed of 32 turns of flat wires, divided in 4 rows and 8 lines in the 2D plane. The size of the copper conductors is 5.06mm×1.62mm and they are coated with an enamel layer with a thickness of 35.77µm. They are placed in a laminated sheet stator and the winding is distributed.

III. FIRST SCALE MODEL

In a first approach, the electrical machine is supplied with a PWM-controlled inverter signal. The objective of this scale is to study the system electrical machine with the inverter and the feeder cable for several periods of time and to determine the "critical" edges. The coil model and the analysis of edges follow the method proposed in [START_REF] Roger | Analyse de la distribution de la tension entre les bobines des moteurs à pas fractionnaires alimentés en MLI, influence des connexions à la terre[END_REF]. For an ideal PWM signal, the voltage between the phases and the neutral point (VAN, VBN, VCN) can have five different values: 0, ±Vdc/3 and ±2Vdc/3, where Vdc is the DC (Direct Current) bus voltage, fixed at 540V. Regarding the overvoltages, a rising edge from the PWM signal is considered as "critical" when its amplitude is higher than 2Vdc/3 i.e. > 360V in this case, as shown in Fig. 2,a. It is assumed that during the critical edges, the inter-turn voltages would be the highest and they represent the worst case.

Determining the critical edge allows to reduce the analysis of the turn-to-turn voltage to only one edge. Representing the 3phase-electrical machine allows to take into account the common mode. The PWM voltage signal is obtained by a comparison of a triangular and a sinusoidal signal, whose frequencies are 20kHz and 1kHz respectively (Fig. 3). The rise time of the rising edges is 54ns and the slew rate (dV/dt) is 10kV/µs. The machine terminals are connected to the inverter via a 1m input cable; the circuit model used to represent this cable is based on the model developed in [START_REF] Wang | High-Frequency Modeling of the Long-Cable-Fed Induction Motor Drive System Using TLM Approach for Predicting Overvoltage Transients[END_REF] (Fig. 4). In addition, an impedance ZOG of 1Ω is placed between the ground and the input of the voltage source (Fig. 5). The circuit model used during the first approach is shown in Fig. 5. Parameters are determined for an elementary coil, using the method presented in [START_REF] Iosif | Voltage stress predetermination for long-life design of windings for electric actuators in aircrafts[END_REF]. Using this method, it is assumed that each coil is independent from the others. The impedance measurements realized by an impedance analyzer from 40Hz to 110MHz are presented in Fig. 6; from these measurements, three study points are chosen: low frequency point, parallel resonance and series resonance. At low frequency, the inductance Lc is supposed constant, and it is calculated supposing the series resistance is negligible. The parallel resonance corresponds to the maximum of the impedance modulus, where the series resonance corresponds to the minimum of the impedance modulus following the parallel resonance. The first branch with Rp (Rp=2.14e-3Ω) represents the iron losses, deduced from the admittance calculation, the second one the parallel resonance (Rc=89e-3Ω and Lc=2.47e-3H) and the The equivalent circuit is realized with SPICE and the frequency simulation has a good correlation with the experimental results as shown in Fig. 6. The differences between experimental and simulated results are due to the non-linear behavior of the iron, which is difficult to take into account. To obtain the coil voltages of each phase, a 120ms transient simulation is realized and the analysis is done after 100ms. An analysis of the edges of each phase-to-neutral voltage VXN (with X=A,B and C) is realized to determine the critical one. In our case, the critical edge is obtained for phase C. The initial value of VCN is -218.83V and its final value is 365.74V, as presented in Fig. 7,a). The difference between the initial and the final value is 584.57V, so higher than the threshold of 360V determined before.

After determining the critical edge from the phase-to-neutral voltage VXN, the critical edges from the voltage between the phase and the ground (VXG) are studied, as presented in Fig.

IV. TURN ANALYSIS

After determining the coil voltage, the model is discretized by turns; the equivalent circuit is shown in Fig. 8. Each component represents an electromagnetic phenomenon involved occurring at the turn level: Joule losses (Rs), iron losses (Rp), dielectric losses within the conductor insulation (Rt) and at the core insulation (Rm), magnetomotive force (Ls), the mutual magnetomotive force generated between two conductors (M), inter-turn capacitances (Ct) and turn-to-ground capacitances (Cm). The calculation of these parameters is made in two steps: in a first step, a frequency analysis is made to determine the resonance frequency of the system. In a second step, only resistances and inductances are calculated at the resonance frequency due to their frequency dependency. In this case, the calculated resonance frequency is 1.46×10 5 Hz, close from the experimental resonance used for the determination of the parameters in Fig. 6, which was of 3.15×10 5 Hz. The parameters are determined by FEM using GMSH [START_REF] Geuzaine | Gmsh: a three-dimensional finite element mesh generator with built-in pre-and post-processing facilities[END_REF] and GetDP [START_REF] Dular | A general environment for the treatment of discrete problems and its application to the finite element method[END_REF] softwares, following the method proposed in [START_REF] Toudji | Determination of Winding Lumped Parameter Equivalent Circuit by Means of Finite Element Method[END_REF].

A magneto-dynamic analysis is used for the calculation of self and mutual inductances, self-resistance and iron losses resistances. The inter-turn and turn-to-ground capacitances, as well as dielectric losses resistances are calculated using an electrostatic solver. The equivalent circuit is realized for the coil presented in II using SPICE software. The critical voltage, identified previously for coil 1 is applied at the input of the turn 1, where the voltage of coil 2 is applied at the end of the turn 32 as shown in Fig. 8. The results from the simulations are presented in Fig. 9. The first figure shows the complete edge, while the second figure presents the distribution of the transient voltage. It can be seen that the first turn undergoes the maximum voltage while the last turn is the one with the lowest voltage level. Given that the first and last turn are adjacent from a geometrical point of view, as shown in Fig. 1, one can consider that the corresponding interturn voltage constitutes the weakest point for this winding configuration. This phenomenon is due to the propagation of the waveforms and the reduction of the rise time of the waveforms along the winding. The time of the last turns is much lower than that of the first turns. In this case, the interturn voltage is 273.63V (Fig. 9, b), which is lower than the minimum of Paschen's curve in air at atmospheric pressure. In addition, it can be seen that the first turn undergoes an overvoltage of around 31% of the DC bus voltage, while in the case of the other turns, the overvoltage decreases until there is no more overvoltage from turn 5 onwards.

ACKNOWLEDGMENT

In this paper, a method based on a two scales model was proposed. The first scale model deals with a coil analysis considering the environment of the electrical machine fed by a PWM control inverter and the input cable. The parameters of the first scale model are determined by an experimental frequency analysis. The edges of the input voltage were studied, and critical edges were identified as the ones for which the highest voltage difference between initial and final value is observed. This criterion will be improved in a future work by including a deeper analysis of different edges and considering other parameters such as the rise time and the difference between positive and negative edges. A comparison with experimental results from a slot composed of an elementary coil will also be done.

The study at the coil scale allows having a representative equivalent circuit of the system (electrical machine + inverter + input cable). In a second step, the analysis was reduced to study only one coil at the scale of the turn. Parameters were determined by FEM with an electrostatic and a magneto-dynamic analysis.

Based on a 540Vdc voltage network, the maximum inter-turn voltage observed (considering overvoltage) was of 273.63V, below the minimum of Paschen's curve in air, which is of 327V, but considering the increase of the on-board voltages and, in particular, the use of 800V+ V DC bus voltages, the overvoltage could be problematic from a PD point of view. Future works will focus on PD inception in electrical machine's windings based on the two scales model presented in this paper. An indepth study of the inception of partial discharge with this two-scale method will also be done. Finally, the comparison between the model and experimental results will be realized.

Fig. 1 :

 1 Fig. 1: Elementary coil in stator tooth

Fig. 3 :Fig. 4 :Fig. 5 :Fig. 6 :Fig. 8 :

 34568 Fig. 3: Comparison between triangular and sinusoidal signal for PWM

  Fig. 9: a) Turn voltages with the steady state b) Turn voltages during the transient part for the first coil is 30.6% of the DC bus voltage. The first coil is the one with the maximum voltage, so its characteristics are used for the second scale model (at the turn level). Finally, the voltage of each coil of phase C during the critical edge are represented in Fig. 7.c.


Boualem Merainani

Thibaud Toullier

Jean Dumoulin
email: jean.dumoulin@univ-eiffel.fr

Moving train wheel axles automated detection, counting and tracking by combining AI with Kalman filter applied to thermal infrared image sequences

Keywords: Thermal Infrared Imaging, Deep learning, YOLO, Kalman filter, Hot boxes, Automated detection

Hot boxes, which refer to overheated rail-road car wheels and bearings, pose a significant threat to railway operations. Failure to detect and address hot boxes promptly can lead to catastrophic accidents such as derailments and fires. Current way-side hot box detectors operate on the principle that an axle bearing will emit a large amount of heat when it is close to failing. They require principally an infrared (IR) sensor mounted at specific locations along the track, and a signal source coming from a wayside detectors or track circuits to detect if a train is approaching. The IR sensors scanning location, however, should be carefully selected to avoid under/over predicting the operating temperature of the axle bearings and wheels. The dependency of a signal source to activate the system may be problematic as well, not to mention its implementation and maintenance costs. The main contribution of this paper lies with the development of an automatic hot box detection, tracking and counting method by only using the IR cameras. The method combines the YOLO algorithm with the Kalman filter as a tracker. The method was tested with original datasets built with IR images taken from two wayside camera models, cooled and uncooled cameras. The experiments have been conducted on both freight and passenger trains at different times of the day, under clear weather conditions. Apart from the promising results obtained by YOLO, it is found that the Kalman filter further improves the tracking and thus the detection performance, minimizing thereby the incorrect detection or missed detection.

INTRODUCTION

The importance of rail transportation cannot be understated, as it plays a critical role in both the global economy and our daily lives. However, as transportation demands grow, infrastructure managers face significant challenges in developing efficient, reliable, and sustainable solutions that prioritize safety and operational performance.

Rolling stock relies on several key components to operate effectively, with the bogies, suspension and brake systems being crucial elements. The wheels and axle bearings are even more important. They support the weight of the train, provide traction, and ensure smooth and safe movement along the track. Furthermore, they are subject to extreme stresses and loads but, at the same time, are exposed to environmental contaminants. Damage may occur and the axle bearings may overheat under these circumstances. The wheels may experience slide and become locked, resulting in overheating and causing thermal stress damage as well as a flat spot. If these damages are not detected and addressed in time, they can result in disastrous incidents like train derailments and fires. Remote and contactless condition monitoring technologies have emerged as a promising solution to mitigate such risks. Some of them rely on acoustic emissions (AE), such as railway bearing acoustic monitoring (RailBAM), while others use thermal sensors, like hot box detector (HBD), hot wheel detector (HWD) and infrared camerasbased thermal imagery. AE-based systems, however, face the issue of signal attenuation, meaning that the AE sensor needs to be in close proximity to the source of the signal. [START_REF] Falamarzi | A review on existing sensors and devices for inspecting railway infrastructure[END_REF] Unfortunately, this is not always feasible. The HBD and HWD systems have been implemented in several railway networks in many countries, demonstrating their capacity and potential. However, these systems have limited effectiveness due to several reasons. Firstly, the installation and maintenance costs is high, which can be a significant barrier to their deployment, particularly over short distances. Second, precise temperature measurements rely on accurate calibration of the scanning zone of these systems. [START_REF] Tarawneh | An investigation into wayside hot-box detector efficacy and optimization[END_REF] Moreover, their operation is contingent upon the availability of other facilities, such as triggers that are responsible for activating and deactivating the system.

Recent improvements in image sensor technology and processing capabilities have made machine vision-based techniques a potential option for detecting hot wheels and hot axle bearings in an efficient and cost-effective manner. Deilamsalehy et al. [START_REF] Deilamsalehy | An automatic method for detecting sliding railway wheels and hot bearings using thermal imagery[END_REF] used wayside uncooled thermal infrared cameras to detect sliding wheels. The wheels were detected using Hough transform (HT) and the classification was done using support vector machine on the basis of the histogram of oriented gradients features. Toullier et al. [START_REF] Toullier | Comparative study of moving train hot boxes pre-detection and axles counting by in-situ implementation of two infrared cameras[END_REF] developed an approach to detect hot boxes in IR images taken by two wayside camera models. The approach rely on convolution with diskshaped structuring elements. Then, a voting map is generated, using HT, to represent the probability of having a hot box at a given pixel. However, the aforementioned studies suffer from low detection accuracy which considerably limits their application. The authors, in, [START_REF] Ahuja | Machine vision for railroad equipment undercarriage inspection using multispectral imaging[END_REF] proposed an approach for undercarriage inspection using machine vision analysis, which involved generating panoramic images from videos captured by a combination of multi-spectral imaging camera and a IR camera. Min-Soo 6 used an infrared camera to monitor the underbody components of railway cars and used the cross-correlation to detect abnormal heat. However, interrupting traffic flow for system installation and maintenance is not easy to manage.

Combining the strengths of thermal cameras and deep learning techniques may hold tremendous promise for improving hot box identification accuracy with a possible expansion to tracking and temperature measurement. Object detection models are usually classified into two families: one-stage and two-stage. The two-stage family include region based convolutional neural networks (R-CNN), 7 fast R-CNN, 8 faster R-CNN. [START_REF] Girshick | Fast r-cnn[END_REF][START_REF] Shi | Real-time leak detection using an infrared camera and faster r-cnn technique[END_REF] In turn, single shot multi-box detector (SSD) [START_REF] Liu | Ssd: Single shot multibox detector[END_REF][START_REF] Ding | Detection and tracking of infrared small target by jointly using ssd and pipeline filter[END_REF] and you only look once (YOLO) [START_REF] Redmon | You only look once: Unified, real-time object detection[END_REF][START_REF] Redmon | Yolo9000: better, faster, stronger[END_REF][START_REF] Redmon | Yolov3: An incremental improvement[END_REF] are related to one-stage family detectors. YOLO-v4, [START_REF] Bochkovskiy | Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection[END_REF] is considered one of the most outstanding representatives of the YOLO series due to its performance in terms of high robustness and fast recognition. However, all object detection algorithms are prone to certain limitations and challenges. They only see one frame a time. Thus, when objects are in motion, such as train hot axles, time-dependent context is lost. They are prone to miss predictions as well. This problem exacerbates when dealing with IR images, as they often exhibit weak textures and lack of fine details and distinct features observed in visible light images. Nevertheless, the Kalman filter can provide a potential solution to mitigate these limitations. It can be used to bridge the gap between frames, thereby enhancing the detection accuracy. The Kalman filter constructs a mathematical model with a state consisting of position and velocity for every axle. Besides, by taking into account the straight-line trajectory of the train axles, the first predicted parameter, in particular, will help us supporting or rejecting the detection result obtained from detector. This paper introduces a comprehensive approach for detecting, counting, and tracking of moving train wheel axles in IRTS. The approach combines the power of the YOLO algorithm for object detection and the Kalman filter for accurate tracking. To thoroughly assess the performance of our approach, two different IR camera models were chosen: a cooled camera and an uncooled camera. This selection was motivated by the disparities in image quality they offer and their cost. The remainder of this paper is organized as follows. Section 2, presents the experiments conducted on a rail line open to traffic and describes the hot box detection and tracking system, including YOLO and the Kalman tracking algorithm. The result and discussion will be shown in Section 3. Finally, Section 4 concludes the paper.

EXPERIMENTAL DESIGN AND PROCEDURES

Data description

The study involved conducting in-situ experiments on a rail line that experiences a regular traffic from freight and passenger trains. The data collection phase involved the use of two IR camera types, cooled camera (mounted with SWIR FPA cooled detector) and uncooled camera (mounted with a LWIR FPA uncooled microbolometer detector), capturing images at various times of the day under clear weather conditions. The cooled camera sensor was tuned to capture thermal images with a spatial resolution of 448 × 239 pixels at 250Hz, while the uncooled one was tuned to capture thermal images with a higher resolution, 640 × 240, but at lower frame rate of 100Hz.

Throughout the experiments, we recorded the passage of more than 100 trains. From the collection, a subset of 874 IR images, taken by the cooled camera, and 908 images by the uncooled camera, were carefully

Hot box detection using YOLO

YOLO is an object detector that uses a single pass to detect the potential regions in the image where certain objects are present and to classify those regions into object classes. The structural architecture of YOLO-v4 consists of a backbone, a neck and the head. The model backbone is used to extract essential features from a given input image and it is designed based on the Cross Stage Partial Network (CSPNet). [START_REF] Wang | Cspnet: A new backbone that can enhance learning capability of cnn[END_REF] The model neck is mainly used to collect feature maps from different stages of the model backbone for generating feature pyramids. YOLO-V4 adopts the Path Aggregation Network (PANet) [START_REF] Liu | Path aggregation network for instance segmentation[END_REF] for the model neck. Finally, the model head is used to perform as the final object detection part of YOLO-V4.

During YOLO training, the calculation of the loss function plays a crucial role as it represents the learning process of the model. The primary objective of YOLO, given an IR image, is to provide the coordinates of bounding boxes and the corresponding class label of the detected objects. To achieve this, the model divides the input IR image into S ×S grids cells, where each grid generates B bounding boxes. The model determines the grid in which the center of an object lies, and the bounding boxes within that grid are responsible for predicting the object. The loss function quantifies the discrepancy between the predicted bounding box coordinates, objectness, and class probabilities, and their ground truth values.

The loss function used in the YOLO-v4 model comprises three primary components: bounding box location loss L CIoU , confidence loss L conf , and classification loss L cla . The formula of the loss function L is expressed as follows:

L = λ 1 L conf + λ 2 L cla + λ 3 L CIoU ( 1
)
where λ is the balance coefficient.

The confidence loss can be computed by utilizing the binary cross-entropy loss function, which can be expressed as:

L conf = - S 2 i=0 B j=0 W obj ij Ĉj i log C j i + 1 -Ĉj i log 1 -C j i -λ noobj S 2 i=0 B j=0 W obj ij Ĉj i log C j i + 1 -Ĉj i log 1 -C j i (2)
In Eq. 2 , S 2 represents the total number of grids in the image. B denotes the number of bounding boxes associated with each grid. W obj ij indicates whether an object exists in the grid cell. C j i refers to the confidence score of the j-th bounding box predicted by the i-th grid.

The classification loss is determined using the following formula:

L cla = - S 2 i=0 B j=0 W obj ij C c=1 pj i (c)log p j i (c) + 1 -pj i (c) log 1 -p j i (c) (3)
where pj i (c) (resp. (p j i (c)) represents the true (resp. predicted) probability that the predicted bounding box belongs to the class C.

To ensure faster convergence and improved regression accuracy during training, the YOLO-v4 model incorporates the Complete-Intersection over Union (CIoU) loss. In contrast to the standard IoU loss, the CIoU loss (L CIoU ) accounts for geometric factors such as aspect ratio and the normalized distance between the centers of the ground truth and predicted bounding boxes. The CIoU loss is defined as follows: To optimize performance, we created and trained two distinct models based on the YOLO-v4 architecture, with each model dedicated for one of the camera types. The models were named YOLO-CC (referring to the cooled camera) and YOLO-UC (referring to the uncooled camera). The hardware and software configurations used for models training and testing are presented in Tab. 1. The training was performed for 2500 iterations with a batch size of 12. The models are optimized using Adam with a learning rate of 0.0001.

L CIoU = 1 -IoU + ρ 2 B G c , B P c d 2 + αν (4
To evaluate the models, precision, recall and F1-score are used and represented by Eqs. 5-7, respectively:

P = T P T P + F P (5) R = T P T P + F N (6) F 1 = 2 × P × R P + R (7)
where, TP (True positive) represents the count of correctly detected axles, while FP (False positive) refers to other parts of the train (e.g., exhaust pipe) that are incorrectly detected as axles. On the other hand, FN (False negative) represents the number of axles that are missed or not detected.

Hot box tracking using Kalman filter

The Kalman filter is a typical tracking algorithm. It uses a recursive mathematical approach to estimate the state of a system being tracked over time based on incomplete and noisy measurements. This filter is widely employed in various applications. In the context of tracking hot wheels and hot axle bearings, the Kalman filter is employed in conjunction with the YOLO object detection method to accurately track their positions.

The Kalman filter operates by predicting the future position of the hot boxes based on their previous estimated state and the underlying dynamics of the system. It then corrects these predictions using the new measurements (the measurements, in this paper, represent the positions of the hot boxes detected by YOLO), continuously updating its estimation as new frames are processed. By iteratively refining the estimates, the Kalman filter compensates for the uncertainties and inconsistencies given by YOLO detections, resulting in a more accurate and robust tracking solution. Here, the centroids of the bounding boxes were used as the feature values to describe moving hot boxes.

The Kalman filter consists of two main steps: the prediction step and the update step. The prediction step involves two important sub-steps: state prediction and error covariance prediction. These sub-steps play a crucial role in estimating the current state, xk , of a system based on previous measurements and predictions. The state prediction equation, defined by Eq. 8, provides an estimation of the system's state, at a given time step, by incorporating knowledge of the system's dynamics. The error covariance prediction equation, defined by Eq. 9, estimates the uncertainty or covariance of the predicted state. It calculates the predicted error covariance matrix, P - k , using the previous error covariance matrix, P k-1 , F k , and the process noise covariance matrix, Q k , which represents the uncertainty or disturbance in the system dynamics that is not accounted for in the state transition model.

x- k = F k xk-1 + ω k-1 (8)
where, F k is the state transition matrix and ω k-1 is the noise process.

P - k = F k P k-1 F T k + Q k (9)
In the update step, the predicted state and its associated uncertainty are refined based on available hot box positions detected by YOLO. It consists of several key equations. The residual equation, given in Eq. 10, calculates the difference between the detected hot box position value, z k , and the predicted one based on the current state estimate. The residual covariance equation, given in Eq. 11, computes the uncertainty associated with this residual. The Kalman gain, denoted K k and calculated with Eq. 12, determines the weight given to the detected hot box positions, in the update process. Next, the predicted state, xk , is adjusted using Eq. 13 based on the Kalman gain and the residual. In the same manner, the error covariance is updated, by Eq. 14, using the optimal, K k , reflecting the incorporation of the measurement information into the state estimation.

y k = z k -H k x- k (10)
S k = HP - k H T k + R k (11)
K k = P - k H T k S -1 k (12) xk = x- k + K k y k (13)
P k = (I -K k H k )P - k (14)
Where, H k is the measurement matrix, R k is the measurement noise covariance matrix.

Feature matching for individual hot box tracking

Assigning tracker ID for a detected hot box and maintaining it across consecutive frames is crucial for robust and reliable tracking. In our paper, this is achieved by the following procedure:

• Since the trains travel in straight-line trajectory, we decided to define an ID allocation area on the frames. This area serves to create a new potential tracker for each detected hot box whose center falls within the area boundaries. However, false positives can also occur within this designated area, so additional measures were implemented. We computed a similarity score, using the structural similarity index (SSIM), [START_REF] Wang | Image quality assessment: from error visibility to structural similarity[END_REF] between the presumed hot box, detected within the area in the current frame, with those detected in the two next frames to provide more insurance. If the scores are below a predefined threshold, the potential tracker is assigned by false detection and is eliminated.

• To maintain the trackers IDs, and to update their state with the adequate YOLO detections, we employed a method that involved calculating the absolute difference between the centroid position of each detected hot box and the predicted positions by the existing trackers. Subsequently, each detection is assigned to the tracker that exhibits the closest proximity.

• In cases where YOLO fails to detect hot boxes, i.e. the tracker is not assigned to any detection, the state of the tracker is updated by the Kalman filter and its ID is retained.

• If the number of times a tracker remains unassigned by a detection exceeds the predefined threshold, it is considered to have disappeared and is deleted.

RESULTS AND DISCUSSION

In this section, we present a comprehensive analysis of the hot box detection results obtained from YOLO-CC and YOLO-UC. These models were tested on five IR image sequences capturing the passage of five different trains, including four freight trains and one passenger train. These sequences, taken from both uncooled and cooled cameras, are selected to include both daytime and nighttime experiments, featuring scenarios where the sun reflects off the train body or is pointed directly towards the camera.

Visual representations of the detection results, are partially illustrated in Fig. 2 and3, respectively, with the Kalman filter tracking and counting results highlighted in orange color. It can be observed, in some frames depicted in the figures, a situation where the sensor of the cameras is overwhelmed by the strong infrared radiation emitted by the sun, resulting in significant loss of details. Additionally, considering that many trains, particularly freight trains, rely on diesel combustion engines for propulsion, the heat generated by these engines are intensified and channeled through the exhaust pipe, resulting in a pronounced thermal signature in the IR images. However, despite these conditions, both YOLO-CC and YOLO-UC have shown great capability to detect and distinguish only the hot boxes, while disregarding these specific parts.

Table . 2 provides an evaluation of the YOLO-CC and YOLO-UC performances. The table includes the number of frames used for testing the models, the evaluation metrics results and the inference speed. It is obvious that all metrics exhibit high performances greater than 99.6%. The F1-scores, for both the cooled and uncooled cameras, exceed 99.7% indicating the great balance that the models offer between precision and recall.

Finlay, it is worth-noting that, the integration of Kalman filter tracking into the YOLO has resulted in a notable improvement of the F1-score, approaching 100%. This is because the Kalman filter predictions contributed to the validation or rejection of the hot box detection results, thereby enhancing the overall performance.

CONCLUSION

In the railroad industry, timely detection of overheated rail-car wheels and bearings is of utmost importance for ensuring safety. Motivated by this concern, we have introduced an infrared-imaging-based computer vision method that combines the YOLO object detector with the Kalman filter as a tracker. This integration addresses the challenges associated with providing a cost-effective hot box detector that is easy to maintain and can operate autonomously without relying on external facilities. By leveraging the YOLO object detector, we have achieved efficient hot box detection even under difficult conditions. The Kalman filter complements the detection process by providing robust tracking capabilities, enabling continuous monitoring of the detected hot boxes across consecutive frames. This fusion enhances the overall accuracy and reliability of the proposed hot box detection and counting method. In future work, we will focus on two primary objectives. Firstly, we aim to enhance the

Figure 1 :

 1 Figure 1: Structure of YOLO

) where ρ 2 ( 1 -

 21 B G c , B P c is representing the Euclidean distance between the center points of ground truth predicted bounding boxes (B G c and B P c , respectively). d represents the minimum diagonal distance of the two bounding boxes. ν = 4 IoU )+ν represent the trade-off factors used to assess the aspect ratio consistency, where, B P w (resp. B G w ) and B P h (resp. B G h ) are representing the width and height of the predicted (resp. the ground truth) bounding box.

Figure 2 :

 2 Figure 2: Hot box detection results on selected frames taken from cooled camera using YOLO-CC Table 2: YOLO performance on IR thermal image sequences taken by cooled and uncooled cameras, which are partially shown in Fig. 3 and 2; conf-thresh = 0.40; IOU = 0.38

Figure 3 :

 3 Figure 3: Hot box detection results on selected frames taken from uncooled camera using YOLO-UC

Table 1 :

 1 Hardware and software configurations

	Component	Configuration
	CPU	Intel(R) Xeon(R) Gold 5218
	GPU	2× NVIDIA Quaro RTX 5000
	RAM	64Go
	Operating system	Windows 10
	Development envi-	Python 3.8, CUDA 11.4 and
	ronments	cuDNN 8.1

ACKNOWLEDGMENTS

Authors would like to acknowledge the BRIGHTER project and SNCF Reseau for supporting this work. BRIGHTER has received funding from the KDT Joint Undertaking (JU) under grant agreement No 101096985. The JU receives support from the European Union's Horizon Europe research and innovation program and France, Belgium, Portugal, Spain, Turkey.