Analyse de données GPR (Ground Penetrating Radar) par machine learning : trois projets sur les infrastructures de transports - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2022

Analyse de données GPR (Ground Penetrating Radar) par machine learning : trois projets sur les infrastructures de transports

Résumé

Poster for the Cerema Research Days 2022 (Paris, France) about three Ferec projects around GPR data analysis by machine learning applied to transportation infrastructures. These three projects are DEGRE (detection of buried networks, estimation of diameters and depth), SmartTCscan (characterization of tack coat, classification and estimation of dosage), ADOUCIR (binary classification of healthy / faulty bridge images).
Poster pour les journées de la recherche 2022 du Cerema (Paris, France) traitant de trois projets Ferec portant sur l'analyse de données GPR par machine learning appliqué aux infrastructures de transports. Ces trois projets sont DEGRE (détection des réseaux enterrés, estimation des diamètres et profondeur), SmartTCscan (caractérisation des couches d'accrochage, classification et estimation du dosage), ADOUCIR (classification binaire d'image de pont sain / défaut).
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JR2022-poster-ANDREOLI_Gregory-ENDSUM_Angers.pdf (1.02 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04030014 , version 1 (15-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04030014 , version 1

Citer

Grégory Andreoli, Philippe Foucher, David Guilbert, Cyrille Fauchard, Christophe Heinkelé, et al.. Analyse de données GPR (Ground Penetrating Radar) par machine learning : trois projets sur les infrastructures de transports. Journée de la recherche du Cerema 2022 - Quelles recherches pour le climat et les territoires de demain?, Jun 2022, Paris NEWCAP Event Center, France. ⟨hal-04030014⟩

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