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 26/29 Après avoir sélectionné la méthode de prédiction (Figure 26a) et le choix des paramètres ad hoc (Figure 26b), l’IHM permettra d’entrainer et tester la (les) base(s) sélectionnée(s) (Figures 27 et 28). Les résultats de prédiction seront affichés, ainsi qu’une possibilité d’utiliser le principe de cartographie expliqué précédemment (comparaison cartographie “vérité terrain” et “prédite”). La possibilité d’enregistrement des figures est offerte à la fin de la session. Figure 27 : Interfaçage de méthodes de Machine Learning pour la détection de couche d’accrochage (two-class SVM)