Khi một đoạn đường xuất hiện ổ gà, vết nứt hay bong tróc, câu hỏi không chỉ là “có hư hỏng hay không?”, mà còn là: "hư hỏng đến mức nào?" Đó chính là lý do tại sao việc ước lượng diện tích khiếm khuyết dù nghe có vẻ khô khan nhưng lại là một bước cực kỳ quan trọng trong quy trình bảo trì đường bộ hiện đại.

Tại EOV Solutions, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu riêng để tìm lời giải cho câu hỏi này với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ xử lý ảnh hiện đại.

Vì sao cần tính diện tích khiếm khuyết?

Việc phát hiện vết nứt trên mặt đường là quan trọng nhưng đối với một kỹ sư bảo trì, thông tin cần thiết không chỉ dừng lại ở đó. Bạn còn cần biết:

• Vết nứt đó dài bao nhiêu mét?
• Ổ gà đó rộng bao nhiêu mét vuông?
• Mức độ hư hỏng đủ nghiêm trọng để ưu tiên sửa chữa không?
  

Thông tin về diện tích giúp các đơn vị quản lý tính toán chính xác vật liệu, chi phí và thời gian cần thiết để sửa chữa. Đây chính là bước đi từ "phát hiện" sang "hành động".

>>> Tìm hiểu thêm: Nhận biết mức độ hư hỏng mặt đường: Khi AI hỗ trợ quyết định đúng lúc

Công nghệ hoạt động đơn giản, không cần biết lập trình

Không giống như việc dùng thước đo ngoài thực địa vốn mất thời gian và nguy hiểm, nhóm nghiên cứu của EOV Solutions sử dụng AI để:

1. Tự động nhận diện vùng bị hư hỏng trong ảnh hoặc video.
2. Khoanh vùng chính xác khu vực hư hỏng (gọi là “vùng phân đoạn”).
3. Chuyển đổi kích thước trên ảnh thành mét vuông ngoài thực tế dựa vào kỹ thuật hình học gọi là Homography (tỷ lệ giữa pixel và khoảng cách thật dựa trên vật mốc hoặc chiều rộng đường).

Với một video hành trình đơn giản, AI có thể biết chính xác ổ gà kia rộng bao nhiêu mét vuông, từ đó tự động đưa ra đánh giá mức độ nghiêm trọng.

Chúng tôi đã kiểm chứng như thế nào?

Để đảm bảo mọi thứ không chỉ “tốt trên lý thuyết”, chúng tôi đã dựng một môi trường thực nghiệm ngoài trời, sử dụng:

• Các mẫu khiếm khuyết mô phỏng bằng giấy carton (có kích thước thật được đo trước).
• Đặt lên mặt đường trong các điều kiện khác nhau.
• So sánh kết quả AI tính với số đo thực tế.

Kết quả cho thấy: AI của chúng tôi có sai số trung bình dưới 0.09 m² và độ lệch phần trăm trung bình dưới 15% – Mức chấp nhận được cho ứng dụng thực tế như ước tính vật tư sửa chữa hoặc lập kế hoạch bảo trì.

Khi nào AI “hiểu lầm” diện tích?

Không phải lúc nào AI cũng chính xác tuyệt đối. Có những tình huống khiến việc đo lường trở nên khó khăn:

• Khiếm khuyết quá nhỏ → chỉ cần sai lệch vài pixel là sai số sẽ rất lớn.
• Ánh sáng không tốt, bóng đổ hay vật cản → Mô hình AI khó xác định đúng vùng hư hỏng.
• Không có vật mốc hoặc thông tin tỷ lệ → Không thể chuyển pixel thành mét chính xác.

Đó là lý do chúng tôi liên tục cải tiến mô hình và bổ sung dữ liệu để AI học được tốt hơn trong các tình huống thực tế.

>>> Xem thêm: EOV RoadAI - Giải pháp Giám sát và Đánh giá tình trạng mặt đường bộ

Ứng dụng vào RoadAI: Từ video đến hành động

Tất cả những gì bạn cần là một đoạn video hành trình được ghi lại bằng điện thoại hoặc Camera hành trình. Hệ thống RoadAI sẽ:

• Phát hiện các vết hư hỏng.
• Tính diện tích từng khiếm khuyết
• Đánh giá mức độ nghiêm trọng theo chỉ số PCI

Lời kết 

Một ổ gà nhỏ có thể chưa gây tai nạn nhưng nếu biết được nó rộng bao nhiêu, phát triển như thế nào và xuất hiện ở đâu, chúng ta có thể chủ động ngăn chặn những nguy hiểm tiềm ẩn ngay từ đầu. 

Với sự trợ giúp của công nghệ trí tuệ nhân tạo, giờ đây điều này không còn quá xa vời.

---------------------------------------

📌 Đón đọc các bài viết tiếp theo tại chuyên mục “Nghiên cứu” trên Blog EOV để cùng chúng tôi khám phá những công nghệ đang từng ngày giúp giao thông trở nên an toàn và thông minh hơn.

📩 Nếu bạn đang quan tâm đến giải pháp EOV Road AI? Liên hệ: tuvan@eov.solutions để biết thêm chi tiết.

‍