Fusion de Données MUlti-échelles Multi Sources au ServIce de la Sureté et la Sécurité d’Infrastructure Linéaire de Transport – Application au Système Ferroviaire – FUSAR

Le projet FUSAR vise à améliorer la sécurité et l'efficacité des infrastructures ferroviaires en développant un système d'alertes avancé basé sur la fusion de données multi-échelles et multi-sources. Cette approche novatrice permettra une gestion proactive des risques, minimisant les interruptions de service et les impacts environnementaux, tout en réduisant les coûts de maintenance. Le projet combine des données IoT, LiDAR, GNSS, InSar et imagerie satellite pour détecter efficacement les défauts et les zones à risques. Il aborde également des défis liés au géo référencement, à l'interopérabilité des données et à la reconnaissance automatique des défauts. En utilisant des approches de Deep Learning hybrides, le projet vise à établir un cadre de fusion de données au niveau décisionnel. La mise en place de seuils d'alerte contribuera à l’anticipation des défauts pour SNCF Réseau et permettra de contribuer à maintenir la disponibilité des installations.