DEGRE - Détection et géoréférencement des réseaux enterrés | FEREC 2020

28 6 Impact 6.1 Apport et retombées pour la collectivités Les résultats expérimentaux intéressent la profession dans le sens où ils devraient aider à localiser les réseaux enterrés et à estimer leur profondeur ainsi que le rayon des réseaux à partir d’une inspection radar sur une chaussée en service. De plus, il est prévu de mettre à disposition la base de données radar sur Internet, une fois les résultats valorisés par des publications et communications. 6.2 Publications et autres éléments de communication auxquels le projet et ses résultats ont donné lieu Les principaux résultats de cette recherche ont été présentés lors de conférence internationale : — Conférence Near Surface Geoscience « 2nd Conference on Geophysics for Infrastructure Planning, Monitoring and BIM », R. Jaufer, C. Heinkele, N. Loubat, D. Guilbert and A. Ihamouten, « Deep convolutional neural network for estimation of depth and radius from GPR rawsignals », https :/ /doi.org/10.3997/2214-4609.202120222 ; — IWAGPR 2021, R. Jaufer, A. Ihamouten, D. Guilbert, S. Todkar, Tarun Yaramand X. Déro- bert, « Deep learning based automatic hyperbola detection on GPR data forburied utility pipes mapping » Les résultats ont aussi fait l’objet d’une publication : — R. Jaufer, A. Ihamouten, Y. Goyat, T. Château, D. Guilbert, S. Todkar, X. Dérobert, Juillet - Août 2021, « CARTOGRAPHIE 3D DES RÉSEAUX ENTERRÉS UTILISATION DE MO- DÈLES DE TRAITEMENT DU SIGNAL DE DONNÉES RSF ET DE TECHNIQUES D’AP- PRENTISSAGE », Revue générale des routes et de l’aménagement, n°983, pp. 56-62 Il est envisagé de publier des résultats complémentaires dans des revues. Cerema/ENDSUM