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En coursMars 2026
Vision par ordinateur pour le suivi de santé structurelle des ouvrages de génie civil : détection et quantification automatiques de fissures par réseaux de segmentation profonds
L'inspection visuelle manuelle des infrastructures en béton (ponts, bâtiments, barrages) est coûteuse, subjective et dangereuse. Ce projet développe un système de détection et de quantification automatique des fissures à partir d'images capturées par drone, en utilisant des architectures de segmentation sémantique (U-Net, DeepLabV3+) entraînées sur un dataset annoté d'infrastructures algériennes.
Équipe
AM
Abdelhamid MASSERITI
Directeur de recherche
NR
Nadia RAHMANI
Chercheuse
Méthodologie
- Collecte et annotation d'un dataset de 3 000 images de fissures sur des ouvrages en béton en Algérie (ponts, bâtiments publics) avec segmentation pixel par pixel.
- Entraînement et comparaison de trois architectures : U-Net (ResNet-50 backbone), DeepLabV3+ (MobileNetV2) et SegFormer-B2, avec augmentation de données adaptée (rotations, variations d'éclairage).
- Développement d'un module de post-traitement pour la quantification géométrique des fissures (largeur, longueur, orientation, surface relative).
- Intégration dans un pipeline de traitement de données drone (DJI Mavic 3) avec géoréférencement des défauts détectés.
Métriques d'évaluation
- Mean Intersection over Union (mIoU) sur la classe fissure — objectif > 78 %.
- Précision de la mesure de largeur de fissure — erreur moyenne < 0.5 mm par rapport à la mesure manuelle.
- Temps d'inférence par image (1920x1080) sur GPU embarqué (Jetson Orin Nano) — objectif < 200 ms.
Budget
1 200 $ pour la location de drone et les campagnes de prise de vue, 500 $ en crédits GPU pour l'entraînement, 300 $ pour l'annotation (crowdsourcing supervisé).
Livrables attendus
- Dataset annoté DZ-CrackSeg publié sur Hugging Face (premier dataset de fissures sur infrastructure algérienne).
- Application web de visualisation des résultats d'inspection avec carte interactive.
- Article soumis à la conférence ECCV 2027 Workshop on Civil Infrastructure.