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 » 35 / 39 des méthodologies d’analyse des dégradations aussi bien dans le secteur routier que dans le secteur aéronautique. 7.3 Publications et autres éléments de communication auxquels le projet et ses résultats ont donné lieu Les travaux réalisés dans le cadre du projet EASY-(DAI)2 sont ou seront valorisés par les publications et communications suivantes :  Un article intitulé « Towards efficient airfield pavement surface condition monitoring using Deep Learning models » accepté pour la conférence SURF 2022 (9th symposium on pavement surface characteristics) qui se déroulera à Milan du 12 au 14 septembre 2022 (conférence avec comité de lecture) ;  Une communication orale qui a été acceptée pour la rencontre ERPUG 2022 (European Road Profile User’s Group) et qui se déroulera à Edimbourg en octobre 2022 ;  Une soumission d’article pour la revue RGRA qui éditera un dossier spécial sur les chaussées aéronautiques en septembre 2022. 8 Perspectives ouvertes par le projet notamment en matière de recherche collaborative À l’issue de ce projet, les laboratoires du STAC, de l’UGE et d’ADP vont continuer à collaborer dans le cadre d’une convention de recherche. Après la finalisation des travaux engagés (finir l’analyse des relevés effectués sur les pistes CDG), les recherches vont porter sur le renforcement du traitement des images pour lequel il est prévu de travailler sur un modèle de deep learning qui permette d’extraire le squelette de la dégradation. Ce dernier apportera des informations plus précises sur les longueurs de fissuration et des informations « neuves » sur l’ouverture des fissures. De cette manière, on disposera de tous les éléments nécessaires pour détecter et caractériser les dégradations par rapport à une notion de gravité et calculer ainsi un Indice de Service (IS) tel qu’il est défini dans la doctrine technique. On vise également dans cet après-projet à recourir à une vérité terrain établie depuis un appareil de référence (de type LCMS) ; pour des raisons de calendrier, cela n’avait pas pu être réalisé lors des expérimentations à Lognes et Roissy-Charles de Gaulle.