Étude d'un algorithme de détection de défauts sur des images de chaussées

Manuel Avila (1) , Tien Sy Nguyen (1) , Stéphane Begot (1) , Florent Duculty (1) , Jean-Christophe Bardet (1)

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

L'évaluation de l'état des chaussées est un paramètre essentiel pour assurer une bonne gestion de ces infrastructures. Actuellement, l'examen de l'état de surface de ces chaussées est réalisé par des opérateurs qui visualisent l'intégralité des images des nombreuses routes à gérer. Pour faciliter cet examen, nous proposons une méthode de détection automatique des défauts. Dans cet article, nous étudions le comportement de notre méthode sur des textures aléatoires et notamment selon le niveau d'éclairement souvent variable en conditions réelles. Les résultats montrent les capacités de la méthode à "assimiler" la nature aléatoire de la texture de chaussées.

Domaines: Automatique / Robotique

Manuel Avila, Tien Sy Nguyen, Stéphane Begot, Florent Duculty, Jean-Christophe Bardet. Étude d'un algorithme de détection de défauts sur des images de chaussées. Colloque GRETSI, Sep 2009, Dijon, France. ⟨hal-00608332⟩