Développement d’un système intelligent de reconnaissance automatisée pour la caractérisation des états de surface de la chaussée en temps réel par une approche multicapteurs

Le rôle d’un service dédié à l’analyse de la météo routière est d’émettre des prévisions et des avertissements aux usagers quant à l’état de la chaussée, permettant ainsi d’anticiper les conditions de circulations dangereuses, notamment en période hivernale. Il est donc important de définir l’état de chaussée en tout temps. L’objectif de ce projet est donc de développer un système de détection multicapteurs automatisée pour la caractérisation en temps réel des états de surface de la chaussée (neige, glace, humide, sec). Ce mémoire se focalise donc sur le développement d’une méthode de fusion de données images et sons par apprentissage profond basée sur la théorie de Dempster-Shafer. Les mesures directes pour l’acquisition des données qui ont servi à l’entrainement du modèle de fusion ont été effectuées à l’aide de deux capteurs à faible coût disponibles dans le commerce. Le premier capteur est une caméra pour enregistrer des vidéos de la surface de la route. Le second capteur est un microphone pour enregistrer le bruit de l’interaction pneu-chaussée qui caractérise chaque état de surface. La finalité de ce système est de pouvoir fonctionner sur un nano-ordinateur pour l’acquisition, le traitement et la diffusion de l’information en temps réel afin d’avertir les services d’entretien routier ainsi que les usagers de la route. De façon précise, le système se présente comme suit :1) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir des images issues de la vidéo sous forme de probabilités ; 2) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir du son sous forme de probabilités ; 3) les probabilités issues de chaque architecture ont été ensuite introduites dans le modèle de fusion pour obtenir la décision finale. Afin que le système soit léger et moins coûteux, il a été développé à partir d’architectures alliant légèreté et précision à savoir Squeeznet pour les images et M5 pour le son. Lors de la validation, le système a démontré une bonne performance pour la détection des états surface avec notamment 87,9 % pour la glace noire et 97 % pour la neige fondante

Optimisation de la gestion de l'information météo-routière pour le ministère des Transports du Québec, Direction de l'Estrie

De nombreuses données sont collectées par le ministère des Transports du Québec (MTQ) en rapport avec les activités d'entretien hivernal des routes, dans le but d'améliorer la gestion et les prises de décision. Le nombre et la diversité des données les rendent difficiles à exploiter pour mettre les événements météo routiers en rapport avec les ressources à déployer. La finalité de cette recherche est de proposer un processus de mise en valeur des données multi sources collectées par le MTQ en Estrie, afin d'offrir des pistes d'amélioration de la prise des décisions ou de la gestion de l'entretien hivernal. Une analyse des besoins des gestionnaires du MTQ en termes d'information météo routière est dans un premier temps effectuée, ainsi qu'un inventaire et des considérations sur le traitement des données pour leur validation et leur uniformisation. Une classification des risques météo-routiers est ensuite proposée afin d'explorer de façon optimale les données, et mettre au point à terme des processus pour leur mise en valeur selon les types de besoins exprimés. Les résultats de la recherche établissent des relations entre les principales caractéristiques des événements météo routiers, leurs impacts sur la chaussée et le dimensionnement des opérations d'entretien routier hivernal. Les événements les plus marquants peuvent ainsi être détectés ce qui permet de les analyser avec une plus grande exhaustivité dans le but de prendre en considération les particularités régionales. Cette recherche devrait apporter des éléments de réponse aux attentes des gestionnaires de Transports Québec pour leur souci d'évaluer les opérations d'entretien hivernal. Car, bien qu'étant une composante essentielle à l'optimisation de la gestion, le déploiement des ressources en fonction des caractéristiques des événements météo routiers est quelques fois difficile à mesurer. D'autre part, cette étude s'inscrit dans la volonté de rentabiliser la mise en place de technologies qui génère une imposante masse de données afin d'en soutirer des informations ou des connaissances conduisant à mettre en place des stratégies efficientes et qui s'inscrivent dans le contexte de transport durable

Transformée en ondelettes, tortuosité et lacunarité fractale pour la caractérisation de surfaces rugueuses : application à la mesure de rugosité du pavage

Profils de chaussée et données lasers -- Systèmes d'information géographique -- Normalisation des signaux lasers -- Normalisation par la moyenne locale : approximation et limitation -- Caractérisation de la rugosité -- Segmentation de texture -- Caractérisation de la rugosité -- Segmentation de texture -- Caractérisation de chaque profil -- Caractérisation locale -- Classification -- Séparation des classes et méthode de Fisher -- Données spatialement distribuées et systèmes d'information géographique -- Introduction : système SIG -- Système de gestion de l'information du pavage -- Architecture du système -- Représentation des mesures et analyse