Géo-détection des réseaux enterrés par fusion de données multimodales et raisonnement spatial

par Meriem Hafsi

Thèse de doctorat en STIC Informatique

Sous la direction de Philippe Bolon et de Richard Dapoigny.

Le président du jury était Jean-Marie Nicolas.

Le jury était composé de Jean-Marie Nicolas, Florence Le Ber, Ollivier Haemmerlé, Patrick Brézillon, Michel Hardy.

Les rapporteurs étaient Florence Le Ber, Ollivier Haemmerlé.


  • Résumé

    Nos travaux de recherche ont pour objectif de résoudre le problème de la géodétection des réseaux enterrés. Plusieurs méthodes sont utilisées actuellement mais présentent des limites dues à la nature du sol, aux matériaux des canalisations et au produit transporté. Notre objectif est de proposer une nouvelle approche basée sur la fusion de quatre méthodes de détection et sur la récolte de plusieurs informations qui seront représentées sous forme de connaissances et permettront de raisonner à différents niveaux d’abstraction, pour détecter avec un niveau de confiance, les canalisations enterrées indépendamment de leur matériau, du produit qu’elles transportent et du sol dans lequel elles sont enterrées

  • Titre traduit

    Geodetection of underground networks by means of multimodal data fusion and spatial reasoning


  • Résumé

    Our work aims to solve the problem of reliable detection of underground networks by optimization of the existing methods. Four methods are planned to identify the underground pipelines but they have limits and depend on many factors. Our investigation aims to solve the problem of reliable detection of underground networks by aggregation of the existing methods and reasoning at different abstraction levels. For that purpose, we must be able to provide an accurate geo-detection of underground networks regardless of their material, their function or the soil in which they are buried. The information collected in the field or soil by these detection methods will be merged in order to achieve and obtain an accurate and reliable single result of geo-detection. For that, we need to check independently these distinct methods and then to aggregate the information/data they provide. Besides, the first step will consists of the representation of this information into symbolic knowledge. The second step is to overcome the limitations of current methods to provide a reliable and expressive reasoning system


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