Méthode à base de deep learning pour l'evaluation de l'état de la chaussée reposant sur depthimage et rvb-image

L'invention porte sur une méthode à base de l'apprentissage approfondi pour l'évaluation de l'état de la chaussée reposant sur une image de profondeur et une image optique. L'image optique contient des données sur la texture et l'image de profondeur contient une carte d...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	CHAROUH ZAKARIA, El Ouahabi Mohamed, Guennoun Zouhair, Ghogho Mounir, EZZOUHRI AMAL
Format:	Patent
Sprache:	fre
Schlagworte:	CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, ORTHE LIKE FIXED CONSTRUCTIONS GYROSCOPIC INSTRUMENTS MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR MEASURING MEASURING ANGLES MEASURING AREAS MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEARDIMENSIONS NAVIGATION PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY PHYSICS SURVEYING TESTING
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Beschreibung
Zusammenfassung:	L'invention porte sur une méthode à base de l'apprentissage approfondi pour l'évaluation de l'état de la chaussée reposant sur une image de profondeur et une image optique. L'image optique contient des données sur la texture et l'image de profondeur contient une carte de profondeur de la surface visionnée de la chaussée. Les deux images sont combinées dans un algorithme de reconnaissance et de détection à base de l'apprentissage approfondi pour désigner l'état de la surface surveillée et l'associer avec son emplacement gps.