Systèmes de traitement d'image embarqués pour la reconnaissance automatique des fissures à l'aide de drones

Visant l'utilisation de véhicules aériens sans pilote (UAV) dans la construction civile pour l'inspection autonome des pathologies des bâtiments, cet article discute de certaines alternatives d'implémentation d'algorithmes de traitement d'image pour la détection des fissures dans les façades des bâtiments. Ces algorithmes doivent fonctionner sur une plateforme de calcul embarquée installée sur des UAV. Deux algorithmes de traitement d'image pour la détection et la classification des fissures ont été sélectionnés et différentes implémentations de systèmes embarqués ont été évaluées. Une version des algorithmes fonctionnant dans un environnement Matlab sur un ordinateur de bureau, qui peut être utilisée dans une approche où le traitement d'image est effectué au sol et le UAV est seulement utilisé pour l'acquisition d'images, a été utilisée comme référence pour la comparaison. Cette référence est comparée avec des implémentations fonctionnant sur un processeur embarqué (un Raspberry PI, exécutant une distribution de système d'exploitation Debian ARM) et avec des implémentations sur une carte FPGA Xilinx installée dans le UAV. Différents scénarios pour l'exécution d'une tâche d'inspection des façades de bâtiments ont été définis et les résultats obtenus sont présentés dans l'article.