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Résumé

<p style="text-align: justify;"><span lang="fr-FR">Cet article propose une méthode </span><span lang="fr-FR">à base </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">image pour la segmentation</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">automatisée des fractures rocheuses et la quantification des traces de fractures,</span><span lang="fr-FR"> en l’intégrant via un modèle appelé FraSegNet à base de réseau neuronal convolutif, un algorithme </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">e</span><span lang="fr-FR">xtraction de squelette et </span><span lang="fr-FR">un algorithme </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">appro</span><span lang="fr-FR">ximation de polyligne </span><span lang="fr-FR">à base de code de ch</span><span lang="fr-FR">aîne. Il établit une base de données </span><span lang="fr-FR">sur les</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">fr</span><span lang="fr-FR">act</span><span lang="fr-FR">ures de</span><span lang="fr-FR">s</span><span lang="fr-FR"> tunnels </span><span lang="fr-FR">creusés dans la roche, totalisant 3 000 images de fronts d’attaque, et la choisit pour former et tester le modèle </span><span lang="fr-FR">FraSegNet. Il procède aussi à </span><span lang="fr-FR">une étude comparative, qui révèle que le modèle FraSegNet </span><span lang="fr-FR">affiche des performances avancées quand il s’agit</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">e</span><span lang="fr-FR">xtra</span><span lang="fr-FR">ire des cartes de traces de fractures au niveau des pixels </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">extraction et de réduire le bruit par rapport aux autres approches </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">apprentissage en profondeur et aux algorithmes classiques détectant les contours </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">images. Puis </span><span lang="fr-FR">il extrait les squelettes </span><span lang="fr-FR">liés aux </span><span lang="fr-FR">cartes de traces de fractures pré</span><span lang="fr-FR">vues</span><span lang="fr-FR">. Il obt</span><span lang="fr-FR">i</span><span lang="fr-FR">en</span><span lang="fr-FR">t</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">donc la polyligne correspondante pour chaque squelette de fracture, sortant sous forme de fichier texte composé de coordonnées de noeuds clés</span><span lang="fr-FR">. Il acqui</span><span lang="fr-FR">ert</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">les caractéristiques des traces de fractures (longueur de trace, angle </span><span lang="fr-FR">d’</span><span lang="fr-FR">inclinaison, densité et intensité) </span><span lang="fr-FR">via de</span><span lang="fr-FR">s</span><span lang="fr-FR"> fichiers à base de </span><span lang="fr-FR">noeuds. </span><span lang="fr-FR">L’</span><span lang="fr-FR">évaluation quantitative de la méthode proposée montre </span><span lang="fr-FR">qu’</span><span lang="fr-FR">elle peut extraire avec efficacité et précis</span><span lang="fr-FR">ion</span><span lang="fr-FR"> les occurrences de traces. L’article étud</span><span lang="fr-FR">i</span><span lang="fr-FR">e </span><span lang="fr-FR">en vraie grandeur </span><span lang="fr-FR">trois sections </span><span lang="fr-FR">du tunnel routier de Lengquan</span><span lang="fr-FR"> </span><span lang="fr-FR">et fait ainsi apparaître que la méthode proposée est une approche efficace pour</span><span lang="fr-FR"> acqu</span><span lang="fr-FR">ér</span><span lang="fr-FR">i</span><span lang="fr-FR">r et évaluer </span><span lang="fr-FR">les occurrences de fractures </span><span lang="fr-FR">bidimensionnelles au</span><span lang="fr-FR"> front d’attaque </span><span lang="fr-FR">d’un tunnel en construction </span><span lang="fr-FR">dans la roche.</span>

Descripteur Urbamet

intelligence artificielle ;cartographie

Descripteur écoplanete

modélisation

Thème

Méthodes - Techniques