Qu'est-ce que la détection de fissures par IA ?

La détection de fissures par IA est une méthode de vision par ordinateur qui repère les fissures dans des images de chaussée à l’aide d’un modèle entraîné sur des exemples annotés.

Fonctionnement

Des personnes marquent les pixels de fissure dans un ensemble d’images d’entraînement. Le résultat est un masque pour chaque image. Un modèle apprend à partir de ces paires. Il marque ensuite les pixels de fissure dans de nouvelles images. La base de données CrackForest en est un exemple public. Elle compte 118 images de chaussée avec des masques annotés.

Les méthodes anciennes utilisaient un seuil de luminosité. Un seuil fonctionne sur un arrière-plan clair, mais il étiquette mal de nombreux pixels lorsque l’arrière-plan est bruité.

Ce qu’un résultat doit contenir pour les travaux aéroportuaires

La chaussée aéroportuaire est évaluée par type, sévérité et quantité de chaque dégradation. Pour une fissure longitudinale ou transversale dans un revêtement en asphalte, le manuel PAVER fixe la sévérité en fonction de l’écaillage et de la largeur de la fissure. Une fissure non colmatée dont la largeur moyenne est de 1/4 pouce (6 mm) ou moins, avec peu ou pas d’écaillage, est de faible sévérité. La fissure se mesure en pieds linéaires ou en mètres linéaires. Un résultat qui dit seulement « fissure ici » ne suffit donc pas pour un relevé PCI. Il doit aussi donner la longueur et la sévérité.

Les fissures des chaussées souples ont des causes différentes. La circulaire AC 150/5380-6C de la FAA énumère la déflexion sur une fondation instable, le retrait, les mouvements thermiques, les joints de voie mal exécutés et la fissuration par remontée. Elle distingue les fissures longitudinales, transversales, en blocs, par remontée et en peau de crocodile (fatigue).

Limites

• Une fissure détectée peut être plus large que la fissure réelle. Des travaux sur les images de drones (UAV) signalent que les méthodes étiquettent comme fissure les pixels voisins d’une fissure.
• Du bruit dispersé peut subsister après l’étape de seuillage.
• La FAA indique que la seule inspection visuelle ne permet pas de connaître l’état structurel d’une chaussée.
• Les sources consultées pour cette page ne citent pas l’analyse d’images par IA comme méthode admise pour un relevé PCI ou une inspection d’aérodrome.

Place dans l’inspection

Les recommandations de l’EASA sur l’inspection des aires revêtues demandent aux inspecteurs de rechercher la fissuration et l’écaillage. La circulaire AC 150/5380-7B de la FAA demande des données d’état de chaussée objectives, systématiques et reproductibles. Aucun de ces documents ne nomme l’analyse d’images comme moyen de répondre à ces besoins.