Développement de méthodes d'inspection automatisée d'infrastructures de transport à l'aide de l'intelligence artificielle

开发自动检测方法、运输基础设施和智能辅助技术

• 批准号: 562944-2021
• 负责人: Tremblay, TchadT
• 金额: $ 5.46万
• 依托单位: Cégep de Sainte-Foy
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Applied Research and Development Grants - Level 2
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=765596
• 关键词: veloppement; de; thodes; inspection; automatis

Systèmes Pavemetrics inc. (Pavemetrics) est le chef de file dans les systèmes de vision numérique pourl'inspection des infrastructures de transport. Les capteurs Pavemetrics ®aident les gestionnaires d'infrastructureà optimiser leurs stratégies et leurs budgets d'entretien. Ils aident à améliorer la sécurité et le rendement del'équipement en permettant d'évaluer l'état des infrastructures de transport avec rapidité et précision, et ce, demanière automatisée.Le premier objectif du projet vise à développer des algorithmes de détection d'objets adaptables, précis etefficients afin d'améliorer les logiciels d'analyse actuels. Ces algorithmes s'appuieront sur les dernièrestechniques en intelligence artificielle. Ainsi des modèles d'inférence seront développés et entrainés afin depermettre la détection des caractéristiques d'intérêt des infrastructures de transport, pour les marchés del'inspection des routes et des chemins de fer. Le second objectif est de simplifier et d'automatiser la procédurede calibration tout en conservant un maximum de précision. À cette fin, différentes méthodes de calibrationseront étudiées.

Systèmes Pavemetrics Inc.(Pavemetrics)Est le Chef de Files dans les Systèmes de vision Numérique Pourl‘检查des Infrastructure de Transport。Les Capteers Pavemetrics®Aident Les Gestionnaire d‘gestionnaire d’Infrastructure da Optimiser leur stratégies et leur Budget d‘entreen en.在交通基础设施和精确的交通运输方面，S和其他高级评估师L提供了帮助，并实现了自动化。这是一个首要的目标，需要用算法来检测保护对象的适应性、效率和分析精度。CES算法是S提出的一种智能人工智能技术。S和S在交通基础设施建设和建设中发挥了重要作用，S的视察和建设也是如此。第二个目标是去简化器和自动机的过程校准和最大精度的保守性。在此基础上，提出了一种新的方法。