Kiểm tra và phát hiện hư hỏng mặt đường bằng phương pháp thủ công thường mất nhiều thời gian, đặc biệt khi khảo sát trên các tuyến đường dài. Để hỗ trợ quá trình này, công nghệ AI được ứng dụng trong phân tích video, tự động nhận diện và phân loại các dạng khiếm khuyết trên bề mặt đường. Vậy AI nhận diện hư hỏng mặt đường như thế nào và có thể ứng dụng ra sao trong thực tế? Hãy cùng EOV Solutions tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

1. AI nhận diện hư hỏng mặt đường là gì?

AI nhận diện hư hỏng mặt đường là công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh, video khảo sát nhằm phát hiện và phân loại các hư hỏng trên bề mặt đường.

Công nghệ này sử dụng thị giác máy tính (Computer Vision) kết hợp với AI để phân tích hình ảnh và video khảo sát mặt đường. Qua từng khung hình, hệ thống tự động phát hiện các dấu hiệu hư hỏng như vết nứt, ổ gà hoặc bong tróc.

Nhờ đó, nhân sự khảo sát không cần kiểm tra thủ công từng hình ảnh mà có thể dựa vào kết quả phân tích của AI để xác định vị trí hư hỏng, đối chiếu với hiện trạng thực tế và tổng hợp dữ liệu phục vụ công tác quản lý, bảo trì đường bộ.

2. AI có thể nhận diện những dạng hư hỏng mặt đường nào?

Tùy theo dữ liệu huấn luyện và khả năng của từng mô hình, AI có thể hỗ trợ phát hiện nhiều dạng khiếm khuyết thường gặp trên mặt đường nhựa và bê tông, bao gồm:

• Nứt dọc: Các vết nứt phát triển theo chiều dài tuyến đường, thường xuất hiện song song hoặc gần song song với hướng di chuyển.
• Nứt ngang: Vết nứt xuất hiện theo phương ngang, cắt qua hướng di chuyển trên mặt đường.
• Nứt mạng lưới: Nhiều vết nứt liên kết với nhau, tạo thành các ô nhỏ có hình dạng tương tự mạng lưới.
• Ổ gà: Khu vực mặt đường bị phá vỡ, mất vật liệu và hình thành các hố có kích thước, độ sâu khác nhau.
• Bong tróc bề mặt: Hiện tượng lớp vật liệu trên bề mặt đường bị bong, mất liên kết, khiến kết cấu bề mặt không còn nguyên vẹn.

Ngoài ra, một số hệ thống AI còn có thể nhận diện lún bánh xe, bong tách lớp hoặc các bất thường khác. Tuy nhiên, khả năng phát hiện thực tế phụ thuộc vào mô hình AI, chất lượng video và điều kiện khảo sát.

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

3. Quy trình AI nhận diện hư hỏng mặt đường từ video khảo sát

Để phát hiện khiếm khuyết từ video, hệ thống AI cần dữ liệu hình ảnh đủ chất lượng và thông tin vị trí tương ứng. Quy trình thường gồm 4 bước chính:

Bước 1: Thu thập video và dữ liệu GPS

Nhân sự khảo sát sử dụng camera hoặc ứng dụng trên thiết bị di động để ghi hình bề mặt đường trong quá trình di chuyển. Đồng thời, thiết bị thu thập dữ liệu GPS để xác định vị trí và hành trình khảo sát.

Để AI nhận diện chính xác các hư hỏng, video cần có hình ảnh rõ nét, góc quay phù hợp, hạn chế rung lắc và tránh các vật cản che khuất bề mặt đường.

Bước 2: AI phân tích và phát hiện khiếm khuyết

Sau khi thu thập, người dùng tải video lên hệ thống để AI xử lý. Mô hình AI phân tích các khung hình, tìm kiếm đặc điểm của những dạng hư hỏng đã được huấn luyện.

Khi phát hiện khiếm khuyết, hệ thống nhận diện và phân loại theo từng nhóm như nứt dọc, nứt ngang, ổ gà hoặc bong tróc.

Bước 3: Liên kết kết quả với vị trí thực tế

Kết quả nhận diện được liên kết với hình ảnh, video và dữ liệu GPS tương ứng. Thông qua bản đồ số, người dùng có thể xác định vị trí xuất hiện và theo dõi sự phân bố của các khiếm khuyết trên tuyến đường khảo sát.

Nhờ đó, đơn vị quản lý không chỉ biết mặt đường xuất hiện những dạng hư hỏng nào mà còn có thể tra cứu khu vực cần kiểm tra trực tiếp.

Bước 4: Kiểm tra và tổng hợp kết quả

Sau khi AI hoàn tất phân tích, nhân sự chuyên môn kiểm tra lại kết quả thông qua video gán nhãn, hình ảnh và bản đồ vị trí. Nếu kết quả AI chưa chính xác, đơn vị có thể hiệu chỉnh khi cần thiết.

Dữ liệu sau kiểm tra được tổng hợp, thống kê theo loại khiếm khuyết và vị trí xuất hiện, tạo cơ sở phục vụ đánh giá hiện trạng và lập kế hoạch bảo trì đường bộ.

4. Lợi ích của AI trong nhận diện hư hỏng mặt đường

Ứng dụng AI giúp các đơn vị quản lý khai thác dữ liệu video khảo sát hiệu quả hơn đồng thời hỗ trợ phát hiện và theo dõi tình trạng hư hỏng trên nhiều tuyến đường.

• Giảm thao tác kiểm tra thủ công: AI hỗ trợ nhận diện, phân loại khiếm khuyết từ video, giảm khối lượng công việc xem và đánh dấu hình ảnh bằng tay.
• Hỗ trợ khảo sát trên nhiều tuyến đường: Hệ thống có thể phân tích dữ liệu video thu thập từ các tuyến khác nhau, thuận tiện cho việc tổng hợp hiện trạng trên phạm vi rộng.
• Dữ liệu trực quan, dễ tra cứu: Thông tin hư hỏng được liên kết với hình ảnh, video và vị trí GPS trên bản đồ số, giúp người quản lý dễ dàng kiểm tra, đối chiếu.
• Hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì: Kết quả phân tích cung cấp thông tin về loại và vị trí hư hỏng, giúp xác định những khu vực cần ưu tiên kiểm tra, sửa chữa.

5. Ứng dụng EOV RoadAI trong khảo sát, hỗ trợ phát hiện hư hỏng mặt đường

EOV RoadAI là giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ khảo sát, phát hiện hư hỏng và đánh giá tình trạng mặt đường thông qua video. Giải pháp kết hợp ứng dụng di động và nền tảng Web Portal, giúp các đơn vị quản lý đường bộ thực hiện các công việc:

• Thu thập dữ liệu khảo sát: Sử dụng ứng dụng EOV RoadAI trên điện thoại để quay video mặt đường, đồng thời ghi lại vị trí và lộ trình khảo sát bằng GPS.
• Phát hiện và phân loại hư hỏng: AI tự động phân tích video để nhận diện các dạng hư hỏng như nứt dọc, nứt ngang, nứt mạng lưới, ổ gà, bong tróc,...
• Xác định vị trí hư hỏng: Kết hợp hình ảnh, video và dữ liệu GPS để hiển thị vị trí các khiếm khuyết trên bản đồ số.
• Hỗ trợ đánh giá PCI: Sử dụng dữ liệu hư hỏng đã phân tích để hỗ trợ đánh giá tình trạng mặt đường theo chỉ số PCI (Pavement Condition Index).
• Quản lý và xuất báo cáo: Tổng hợp kết quả trên Web Portal thông qua video gán nhãn, bản đồ khiếm khuyết, bản đồ PCI và dashboard, giúp người dùng dễ dàng tra cứu, thống kê và lập báo cáo.

Với EOV RoadAI, các đơn vị quản lý có thể khai thác dữ liệu video khảo sát để theo dõi tình trạng mặt đường, xác định các khu vực hư hỏng và xây dựng kế hoạch bảo trì phù hợp. 

Xem thêm: EOV Road AI khảo sát 7 km cao tốc Vũng Áng – Bùng 

Kết luận

Ứng dụng AI trong nhận diện hư hỏng mặt đường giúp tự động phát hiện, phân loại khiếm khuyết và tổng hợp dữ liệu từ video khảo sát. Dù không thay thế hoàn toàn quá trình kiểm tra chuyên môn, công nghệ này cung cấp thông tin hữu ích để hỗ trợ đánh giá hiện trạng và quản lý đường bộ. Các đơn vị có nhu cầu ứng dụng AI có thể đăng ký khảo sát EOV RoadAI để được chuyên viên hỗ trợ chi tiết.