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 » 7 / 39 Figure 1. Schéma correspondant au mode de prise de vue Ce mode de prise de vue conduit à l’obtention d’une surface au sol relativement faible et implique de procéder à un balayage « image par image » précis de la piste lors de la collecte. Dans l’idéal, un tel balayage devrait permettre d’enregistrer des images de sorte à couvrir l’intégralité de la piste. Dans la pratique, on se heurte à plusieurs difficultés : - Si des images voisines « se chevauchent », une même dégradation sera sur-comptabilisée dans le relevé (sauf à disposer d’un outil permettant d’identifier les parties d’images en double et de les éliminer) ; - Si des images voisines sont trop espacées alors le relevé sera incomplet ; - Il n’y a que très peu d’amers visuels sur une piste (ex : peu de marquage au sol) ce qui rend difficile le maintien de trajectoire par le conducteur ; - Le nombre d’images enregistrées peut devenir important (gestion du stockage des images). Figure 2. Schéma illustrant le balayage à réaliser pour la collecte d'images