DEGRE - Détection et géoréférencement des réseaux enterrés | FEREC 2020

21 David Guilbert et al . 3.3 Évolutions envisagées 3.3.1 Détourage d’hyperboles La première amélioration envisagée serait de développer un outil d’assistance pour l’opérateur qui détoure les formes automatiquement, en partant d’un point et le logiciel sélectionne les points les plus proches selon un critère. La méthode envisagée est le fastmarching Sethian (2021) , qui permet de sélectionner un chemin automatiquement dans l’image, que l’on envisage de contrainte à un parcours le long d’une hyperbole. Cette solution graphique pourrait s’avérer très efficace pour annoter les signaux radar que nouc cherchons à exploiter. 3.3.2 Méthodes automatiques Un autre aspect très prometteur des techniques d’apprentissage est son coté incrémentiel. En effet, une fois un algorithme appris, il est possible de le ré-injecter dans le logiciel d’annotation et de ne plus annoter l’ensemble des données, mais simplement de corriger les annotations obtenues par l’algorithme. Ceci se traduit par une efficacité lors de la labellisation, mais contribue aussi à augmenter la taille et la qualité de la base d’apprentissage, 2 éléments essentiels pour arriver à ses fins lorsque l’on utilise ces méthodes. Cerema/ENDSUM