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Cette présentation se concentrera sur la comparaison des performances (répétabilité et précision) de différents indices d'état des routes (PCI, PASER, PSCI) lorsqu'ils sont utilisés pour résumer des données détaillées de caractéristiques fonctionnelles de la chaussée (IRI, fissuration, ornières, etc.) qui ont été automatiquement extraites de scans LCMS 3D de résolution 1 mm.

De brèves descriptions des indices d’état des routes (PCI, PASER, PSCI) seront présentées. La méthode utilisée pour automatiser les calculs de conditions à partir des sorties LCMS standard sera également exposée en détail.

Afin de comparer les résultats des différentes méthodes, trois segments de route de 200 m de valeurs de rugosité faible, moyenne et élevée (IRI) ont été scannés trois fois chacun. Aucune précaution n'a été prise pour démarrer et arrêter les scans exactement aux mêmes endroits afin de permettre un écart de quelques mètres entre les scans. Chaque segment de route de 200 m a été divisé en sections de 10 mètres. Chaque tronçon de route de 10 m a été traité afin d'extraire automatiquement toutes les caractéristiques du revêtement routier des données LCMS. Enfin, les différents indices ont été utilisés pour résumer les mêmes données sur l'état de la route pour chaque tronçon de route de chacun des trois scans de chaque segment de route de 200 m.

En conclusion, nous montrerons qu'il existe des différences significatives dans les résultats selon la méthode de classification utilisée, même si chaque méthode évalue exactement les mêmes défauts de surface. Certaines méthodes seront également présentées pour démontrer une grande variance entre les résultats de plusieurs passages des mêmes segments de route.

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English version

Evolution of the Pavement Condition Indices in the 3D Inspection Era

This presentation will focus on comparing the performance (repeatability and accuracy) of different road condition indices (PCI, PASER, PSCI) when used to summarize detailed distress data (IRI, cracking, rutting, etc,) that was automatically extracted from 1mm resolution 3D LCMS scans. 

Brief descriptions of the road condition indices (PCI, PASER, PSCI) will be presented. The method used to automate the condition calculations from the standard LCMS outputs will also be exposed in detail. 

In order to compare the results of the different methods, three 200m road segments of low, medium and high roughness (IRI) values were scanned three times each. No care was taken to start and stop the scans at exactly the same places so as to allow a few meters of variance between the scans. Each 200m road segment was further divided into 10 meter sections. Each 10m road section was  processed in order to automatically extract all of the road surface characteristics from the LCMS data. Finally the different indices were used to summarise the same road condition data for each road section of each of the three scans of each 200m road segment. 

In conclusion it will be shown that there are significant differences in the results depending on what classification method is used even if each method is evaluating the exact same surface defects. Some methods will also be shown to demonstrate high variance between the results from the multiple runs of the same road segments.