Smart TCscan - Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées | FEREC 2020

Smart TCscan Lauréat de l’appel à projets 2020 15/29 Figure 12 : Distribution des épaisseurs et permittivités diélectriques de la chaussée test modélisée Cartographie de défauts simulés (vérité terrain) Classification TCSVM avec un kernel linéaire Classification TSCVM avec un kernel RBF Figure 13 : Cartographie EM des défauts de couche d’accrochage avec la two-class SVM en fonction du noyau On peut observer sur la figure 13a la distribution utilisée pour simuler les défauts subsurfaciques en termes d’épaisseur de la couche d’accrochage. Sur la figure 13b, lors de l’utilisation d’un noyau linéaire, on constate une assez bonne classification de nos données avec un DSC > 98 %. Sur la figure Erreurs de classification a) b) c)