Édition
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2e édition
Session
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Hiver 2021
Thématique
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Données ouvertes et infrastructures urbaines
Prévision de l’état des chaussées dans le Maryland
Résumé
Les agences gouvernementales dépensent des millions de dollars en inspections de l'état des chaussées avec des équipements de terrain. Notre objectif est d'aider à réduire le coût et l'effort de l'inspection sur le terrain en développant un modèle d'apprentissage automatique pour l'état de la chaussée qui prédit l'état de la chaussée sur la base d'attributs spécifiques tels que le trafic, l'âge sans aller sur le terrain en utilisant des données historiques.
Une collaboration entre :
Ville de Montréal
Direction, technologies, architecture, innovation et sécurité
Experts municipaux
Marie-Odette St-Hilaire
Université
CIVI 691 – Big Data Analytics for Smart City Infrastructure (Building, Civil and Environmental Engineering), Concordia University
Professeur
Mazdak Nik-Bakht
Équipe étudiante
Kamran Shah
Zakariya Gadi
Mohammad Razavi
Emad E Baiu