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Faculté des Sciences appliquées
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MASTER THESIS
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Master Thesis : Road Condition Measuring

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Naa, Marco ULiège
Promotor(s) : Geurts, Pierre ULiège ; Tromme, Emmanuel
Date of defense : 26-Jun-2023/27-Jun-2023 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/17709
Details
Title : Master Thesis : Road Condition Measuring
Translated title : [fr] Mesure de l'état des routes en utilisant des techniques d'apprentissage automatique
Author : Naa, Marco ULiège
Date of defense  : 26-Jun-2023/27-Jun-2023
Advisor(s) : Geurts, Pierre ULiège
Tromme, Emmanuel 
Committee's member(s) : Wehenkel, Louis ULiège
Marée, Raphaël ULiège
Language : English
Number of pages : 80
Keywords : [fr] Road condition measuring machine learning transformer kpi
Discipline(s) : Engineering, computing & technology > Computer science
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en science des données, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences appliquées

Abstract

[fr] Nowadays, vehicles are equipped with sensors for a multitude of purposes, such as to ensure
an optimal vehicle stability or anti-lock braking system (ABS).
Besides, by analysing collected data, new opportunities can be generated. For instance, these
data could be used to indirectly measure road conditions and then, advice drivers on the best
driving strategy.


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Size: 19.62 MB
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Annexe(s)

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Author

  • Naa, Marco ULiège Université de Liège > Mast. sc. don. à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Wehenkel, Louis ULiège Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Méthodes stochastiques
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  • Marée, Raphaël ULiège Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Méthodes stochastiques
    ORBi View his publications on ORBi
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