Trong công tác quản lý và bảo trì đường bộ, việc nắm rõ vị trí, loại hình và tình trạng hư hỏng trên từng đoạn tuyến là cơ sở quan trọng để kiểm tra hiện trạng, lập kế hoạch sửa chữa và ưu tiên nguồn lực phù hợp.

Mới đây, EOV Road AI đã được thí điểm khảo sát trên một đoạn Quốc lộ 1 tại Vĩnh Long. Trên khoảng 11km tuyến đường, hệ thống ghi nhận 1.147 khiếm khuyết mặt đường và 63 biển báo giao thông. Đồng thời trực quan hóa dữ liệu trên hệ thống để phục vụ theo dõi và đánh giá hiện trạng.

1. Thông tin tổng quan về đợt khảo sát

Đợt khảo sát này được thực hiện trong điều kiện thực tế ngoài hiện trường với các thông tin chính:

• Tuyến thí điểm: Quốc lộ 1, khu vực Vĩnh Long
• Chiều dài khảo sát: Khoảng 11,5 km
• Loại mặt đường: Đường nhựa
• Điều kiện thời tiết: Trời nắng nhẹ
• Tổng số khiếm khuyết phát hiện: 1.147
• Nhóm khiếm khuyết phổ biến: Nứt và bong tróc
• Số biển báo giao thông ghi nhận: 63 biển báo

Thông qua dữ liệu hình ảnh được thu thập trên tuyến, EOV Road AI hỗ trợ phân tích và số hóa hiện trạng. Từ đó giúp thông tin sau khảo sát được tổ chức trực quan hơn thay vì chỉ tồn tại dưới dạng video, ảnh và ghi chú rời rạc.

2. EOV Road AI ghi nhận 1.147 khiếm khuyết trên khoảng 11,5 km

Kết quả phân tích từ đợt khảo sát cho thấy hệ thống đã ghi nhận tổng cộng 1.147 khiếm khuyết mặt đường.

2.1. Nứt và bong tróc là hai dạng hư hỏng phổ biến

Trong các vấn đề được phát hiện, nứt mặt đường và bong tróc bề mặt xuất hiện khá phổ biến trên đoạn tuyến khảo sát.

Hệ thống tự động phát hiện và lưu lại từng khiếm khuyết cùng hình ảnh, thông tin liên quan, giúp đơn vị dễ dàng kiểm tra, đối chiếu và theo dõi tình trạng mặt đường.

2.2. Trực quan vị trí hư hỏng trên bản đồ

Một trong những giá trị quan trọng của việc số hóa dữ liệu khảo sát là khả năng đưa các điểm hư hỏng lên bản đồ. Người quản lý có thể xem nhanh vị trí và sự phân bố của các khiếm khuyết theo từng đoạn tuyến thay vì phải xem lại toàn bộ hành trình để tìm một vị trí cụ thể. Khi cần, họ cũng có thể mở lại dữ liệu để kiểm tra và đối chiếu thông tin.

Từ bản đồ tổng quan, đơn vị có thể nhanh chóng xác định những khu vực tập trung nhiều hư hỏng, qua đó thuận tiện hơn khi kiểm tra hiện trạng và lên kế hoạch xử lý.

3. Ghi nhận 63 biển báo giao thông trên tuyến khảo sát

Bên cạnh khiếm khuyết mặt đường, EOV Road AI còn ghi nhận 63 biển báo giao thông trong phạm vi khảo sát.

3.1. Hỗ trợ kiểm kê biển báo theo vị trí

Trong quá trình khảo sát, hệ thống phát hiện và ghi nhận vị trí các biển báo giao thông, sau đó đưa dữ liệu lên hệ thống để đơn vị quản lý dễ dàng tra cứu và kiểm kê.

Thay vì phải đối chiếu giữa nhiều danh sách hoặc hồ sơ riêng lẻ, người quản lý có thể xem trực tiếp vị trí các biển báo trên bản đồ, rà soát theo từng đoạn tuyến và kiểm tra lại hình ảnh khi cần. Cách quản lý này giúp đơn vị quản lý có cái nhìn tổng quan hơn về hệ thống biển báo đang được bố trí trên tuyến.

3.2. Hỗ trợ đánh giá tình trạng biển báo

Dữ liệu khảo sát không chỉ cho biết biển báo đang nằm ở đâu, mà còn cung cấp hình ảnh thực tế tại thời điểm thu thập. Đơn vị có thể dựa trên những hình ảnh này để kiểm tra tình trạng biển báo, nhận diện những vị trí cần theo dõi thêm và xác định trường hợp cần kiểm tra hoặc xử lý.

Nhờ kết hợp thông tin vị trí với hình ảnh thực tế, người quản lý có thể dễ dàng đối chiếu hiện trạng và chủ động hơn trong việc theo dõi, bảo trì hệ thống biển báo trên tuyến.

Xem thêm: Khảo sát 28 km đường đô thị tại Hải Phòng bằng EOV Road AI

5. Một lần khảo sát, nhiều lớp dữ liệu được số hóa

Kết quả thí điểm không chỉ cho thấy 1.147 khiếm khuyết và 63 biển báo giao thông trên đoạn tuyến khảo sát. Quan trọng hơn, EOV Road AI đã chuyển dữ liệu thu thập từ hiện trường thành thông tin trực quan, có thể tra cứu và tiếp tục sử dụng trong công tác quản lý đường bộ.

5.1. Từ video khảo sát thành dữ liệu trực quan

Quy trình có thể hình dung theo các bước:

Thu thập dữ liệu trên tuyến → AI phân tích hình ảnh → Phát hiện đối tượng → Xác định vị trí → Hiển thị trên bản đồ và dashboard

Nhờ đó, đơn vị có thể khai thác dữ liệu từ video để tra cứu vị trí, kiểm tra hình ảnh và tổng hợp hiện trạng trên toàn tuyến.

5.2. Hỗ trợ tổng hợp và theo dõi hiện trạng tuyến đường

Khi dữ liệu khảo sát đã được số hóa và tổ chức trên hệ thống, người quản lý có thể tra cứu thông tin theo từng vị trí, từng đoạn tuyến hoặc từng nhóm đối tượng. Từ đó, đơn vị có thể:

• Xem vị trí các khiếm khuyết trực tiếp trên bản đồ;
• Mở lại hình ảnh thực tế tại từng điểm để kiểm tra;
• Thống kê khiếm khuyết theo từng nhóm;
• Nhận diện các đoạn tuyến có nhiều vấn đề cần lưu ý;
• Tra cứu và kiểm kê vị trí biển báo giao thông;
• Tổng hợp danh sách các vị trí cần kiểm tra hoặc xử lý;
• Sử dụng dữ liệu làm cơ sở tham khảo khi lập kế hoạch bảo trì;
• Đối chiếu dữ liệu giữa các lần khảo sát để theo dõi sự thay đổi của tuyến đường.

[Gợi ý ảnh: Dashboard tổng hợp nhiều lớp dữ liệu trên cùng một màn hình]

6. Từ dữ liệu khảo sát đến cơ sở phục vụ quản lý và bảo trì

Chỉ trên đoạn tuyến dài khoảng 11,5 km, EOV Road AI đã ghi nhận hơn 1.000 điểm khiếm khuyết. Con số này cho thấy sau mỗi đợt khảo sát, khối lượng dữ liệu hiện trạng cần tổng hợp và quản lý là rất lớn. Nếu hình ảnh, video, vị trí và ghi chú vẫn được lưu trữ rời rạc, việc rà soát, đối chiếu và tổng hợp báo cáo sẽ tốn nhiều thời gian, đồng thời gây khó khăn khi cần truy xuất lại từng vị trí hư hỏng.

Khi dữ liệu được số hóa và trực quan hóa trên bản đồ, cán bộ quản lý có thể nhanh chóng xác định:

• Vị trí nào đang có vấn đề;
• Loại hư hỏng nào xuất hiện nhiều;
• Khu vực nào cần được ưu tiên kiểm tra;
• Dữ liệu hình ảnh nào có thể sử dụng để đối chiếu;
• Hiện trạng tuyến đường tại thời điểm khảo sát.

Qua đó, dữ liệu từ EOV Road AI có thể trở thành một trong những cơ sở hỗ trợ kiểm tra hiện trạng, xây dựng kế hoạch bảo trì và theo dõi hạ tầng đường bộ dựa trên dữ liệu trực quan.

Tìm hiểu thêm: Triển khai EOV Road AI khảo sát Quốc lộ 1 đoạn Đắk Lắk – Phú Yên

7. Kết luận

Việc thí điểm khảo sát 11km Quốc lộ 1 tại Vĩnh Long là một bước triển khai thực tế, cho thấy tiềm năng ứng dụng AI trong thu thập và số hóa dữ liệu hiện trạng đường bộ. Những dữ liệu được ghi nhận và phân tích bằng EOV Road AI có thể trở thành cơ sở hỗ trợ các đơn vị theo dõi tình trạng tuyến đường và phục vụ công tác quản lý, bảo trì hiệu quả hơn.

“Anh/chị quan tâm đến giải pháp EOV Road AI và muốn tìm hiểu khả năng ứng dụng cho đơn vị mình? Hãy để lại thông tin tại form để EOV Solutions tư vấn chi tiết.”

>>> Form đăng ký: https://forms.gle/pvKQJnVr2udvTsAS9