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 6/29 problématique d’actualité : la route intelligente capable de s’auto-surveiller grâce à des technologies non invasives. Des adaptations technologiques et méthodologiques innovantes sont fortement attendues par la profession pour répondre aux contraintes d’évaluation et de caractérisation des couches d’accrochage (outils d’auscultation EM, analyse déterministe et apprentissage supervisé des signaux EM). Figure 1 : Evaluation de la chaussée en surface et en subsurface (Thèse S. Todkar 2016-2019) Dans ce projet, les trois partenaires visent à finaliser leur étude préliminaire initiée dans l’opération de recherche ministériel ECODEM dont les premiers résultats ont montré avec satisfaction une dépendance physique de la susceptibilité diélectrique à la quantité de colle utilisée dans des corps d’épreuve contrôlés en laboratoire. La présente proposition aura pour objectif de valider une nouvelle approche de traitement intelligent des données radar basée sur différentes méthodes d’intelligence artificielle, qui permettent une classification des couches d’accrochage en quatre classes (0, 200, 400, 600 g/m 2 ) à partir de différentes configurations de mesures et de technologies EM. Trois sous-tâches sont proposées : 1) La première sous-tâche se focalisera sur l’application d’une méthode de reconnaissance des formes (méthode par apprentissage de type séparateurs à vaste marge – SVM/SVR) à l’aide d’une approche basée sur l'analyse d'un signal 1D (A-scan). On utilisera une approche globale dans un premier temps (implémentation des signaux bruts sans extraction de caractéristiques). On adaptera le principe développée dans la thèse Ifsttar-Cerema de S.