EASY-(DAI)² - Economical & Automated SYstem for Distresses Detection on Airfield Infrastructure with Artificial Intelligence | FEREC 2020

Vers un relevé simplifié et automatisé des dégradations par IA Lauréat de l’appel à projets 2020 Fondation FEREC « Intelligence artificielle (IA) appliquée aux infrastructures en service » 17 / 39 pour la prise d’images (mais pour le moment trop d’incertitudes techniques et réglementaires entourent l’utilisation d’un tel moyen). Caméra GoPro @2m Caméra GoPro @4m Caméra GoPro Très grand angle @2m Caméra GoPro Très grand angle @4m Figure 11. Exemples de prises de vues réalisées à différentes hauteurs et pour 2 types de caméras L’instrumentation finale s’est arrêtée sur l’utilisation d’une caméra industrielle montée sur un véhicule d’essai à 2.5m de hauteur. Dans cette configuration, le véhicule peut évoluer jusqu’à 70 km/h tout en fournissant des images de bonne qualité, ces dernières correspondant à des images de chaussées d’environ 3m de large (direction transverse) et 1.6m de long. 4.2 Constitution de la vérité terrain Afin d’estimer qualitativement et quantitativement les relevés de dégradations fournis par le dispositif expérimental associés aux modèles de deep learning, il est nécessaire de disposer d’une vérité terrain constituée d’informations de référence. Pour ce projet, ces dernières ont été obtenues en soumettant les images de chaussées « brutes » à plusieurs contributeurs familiers de ce genre de relevés de sorte à ce qu’un listing des dégradations soit établi pour chacune des images des jeux de données. Cette vérité terrain est donc basée sur l’examen d’images et non pas sur un relevé pédestre in situ ni sur un relevé issu d’un appareil de référence. En conséquence, il est possible par cette méthode de confirmer / infirmer la présence d’une dégradation ou de plusieurs dégradations dans l’image, de déterminer sa classe et d’estimer sa longueur (dans l’image et dans le système métrique). En revanche, cette vérité terrain n’intègre évidemment pas les dégradations qui n’auraient pas été filmées ou auraient été supprimées lors du prétraitement.