Système Intelligent de signalement des Dommages Routiers

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Titre:	Système Intelligent de signalement des Dommages Routiers
Auteur(s):	Slimani, Mouna Yakhlef, chaima
Mots-clés:	Apprentissage profond YOLOV8 Vision par ordinateur Dommages routiers (D00-D43) DTP Temps réel.
Date de publication:	2025
Editeur:	Université Blida 1
Résumé:	Les dommages routiers (fissures, nids-de-poule, dégradations) constituent un enjeu majeur pour la sécurité des usagers et la durabilité des infrastructures. Face aux limites des méthodes d'inspection manuelles, ce projet explore l'apport des technologies d'intelligence artificielle pour automatiser ce processus critique. Nous proposons une solution basée sur l'intelligence artificielle pour automatiser la détection et la classification des dommages routiers (fissures, nids-de-poule, dégradations) à partir d'images, en utilisant l'algorithme YOLOv8. Entraîné sur le dataset RDD-2022, le modèle atteint une précision de 85 % sur les classes critiques (D10, D20, D40) définies par la Direction des Travaux Publics (DTP). Une interface simplifiée permet de tester le système sans expertise technique. Mots-clés: Apprentissage profond,YOLOV8, Vision par ordinateur, Dommages routiers (D00-D43), DTP, Temps réel.
Description:	ill.,Bibliogr.cote:MA-004-1060
URI/URL:	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/41022
Collection(s) :	Mémoires de Master

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