Défauts ferroviaires : vers une détection visuelle embarquée

Les infrastructures ferroviaires nécessitent une surveillance continue pour prévenir les défauts pouvant affecter la sécurité et l'efficacité du réseau. Cet article propose une évaluation expérimentale d'un système de détection de défauts visuels sur rails, basé sur le détecteur YOLOv8 et déployé sur des architectures CPU-GPU embarquées. L'étude analyse l'atteinte des objectifs de détection sous contraintes tempsréel et évalue la capacité du système embarqué à maintenir une précision de détection satisfaisante tout en respectant les exigences industrielles en matière de traitement embarqué. Les résultats obtenus avec des données issues d'acquisitions réelles montrent que l'approche retenue représente un compromis viable entre précision de détection, temps de traitement et contraintes matérielles.