Détection de défauts sur la surface de chaussées par système de vision

Tien Sy Nguyen (1) , Pascal Vrignat (1) , Manuel Avila (1) , Stéphane Begot (1) , Florent Duculty (1)

1 PRISME - Laboratoire Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes, Mécanique et Energétique

AMAC® est un appareil de mesures de l'état des chaussées à grand rendement. L'une des fonctions de l'appareil est d'acquérir des images de l'état de surface de la chaussée afin d'expertiser cette chaussée par la détection et le positionnement d'éventuels défauts. Les caractéristiques minimales de détection sont : fissure de largeur de 2mm et de longueur 1m. Les dégradations sont qualifiées et quantifiées en linéaire et en état de surface. Actuellement le traitement des données est entièrement effectué, en différé, par un opérateur qui fait défiler les images des kilomètres de chaussées à analyser sur des écrans. Lors des campagnes de mesures, l'appareil effectue des mesures sur plusieurs dizaines de kilomètres. Les dizaines de milliers d'images collectées représentent quelques téraoctets stockés dans une baie de disques durs. L'analyse des images a montré qu'environ 60 % des images ne présentent aucun défaut. Notre travail vise, dans un premier temps, à réduire le nombre d'images présentées à l'opérateur en détectant la présence ou plus exactement l'absence de défauts dans l'image. Afin d'augmenter l'autonomie du véhicule, nous étudions une méthode simple qui s'exécutera en temps réel sur le véhicule, en phase d'acquisition des images. Notre traitement nous permettra de garantir l'absence de défaut dans certaines images afin d'éviter la sauvegarde de ces images. C'est l'objet du travail présenté.

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Tien Sy Nguyen, Pascal Vrignat, Manuel Avila, Stéphane Begot, Florent Duculty. Détection de défauts sur la surface de chaussées par système de vision. Colloque GRETSI, Sep 2007, Troyes, France. ⟨hal-00608325⟩