EOV Road AI thử nghiệm trên 6 km đường nhựa tại Hầm Phước Tượng, ghi nhận 114 điểm khiếm khuyết và phân loại theo mức độ hư hỏng.
EOV Road AI vừa hoàn thành thử nghiệm thực tế trên khoảng 6 km mặt đường nhựa tại khu vực Hầm Phước Tượng. Trong điều kiện trời âm u, nhiều mây và ánh sáng yếu, hệ thống ghi nhận 114 điểm khiếm khuyết, cung cấp dữ liệu thực địa quan trọng để tiếp tục tối ưu mô hình AI nhận diện mặt đường.
Thách thức tuần kiểm hạ tầng trong môi trường đặc thù
Kiểm tra định kỳ và đánh giá chất lượng mặt đường nhựa luôn là bài toán đòi hỏi nhiều nhân lực, chi phí và thời gian của các đơn vị quản lý vận hành. Đặc biệt tại các khu vực đèo, hầm đường bộ và đường dẫn, công việc tuần kiểm thủ công bằng mắt thường không chỉ tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn giao thông mà còn phụ thuộc lớn vào đánh giá chủ quan của kỹ thuật viên.
Nhằm giải quyết bài toán này, EOV Road AI được đưa vào thử nghiệm với vai trò giải pháp tự động hóa toàn bộ chu trình: từ thu thập hình ảnh hành trình, nhận diện các dạng khuyết tật bề mặt theo thời gian thực đến phân loại mức độ nghiêm trọng để hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì chủ động.
Thử nghiệm EOV Road AI trong điều kiện ánh sáng yếu
Đợt khảo sát được thực hiện trên tuyến đường dài khoảng 6 km, với bề mặt đường nhựa. Tại thời điểm thu thập dữ liệu, thời tiết âm u, nhiều mây và ánh sáng khuếch tán yếu. Đây là điều kiện tương đối khó đối với camera và các mô hình thị giác máy tính do độ tương phản giữa các dấu hiệu hư hỏng và bề mặt đường giảm.
Thử nghiệm giúp đánh giá khả năng hoạt động của EOV Road AI trong điều kiện vận hành thực tế thay vì chỉ kiểm tra trong môi trường ánh sáng thuận lợi.
Xem thêm: Khảo sát đường bộ tại quốc lộ 1 - Vĩnh Long
EOV Road AI ghi nhận 114 điểm khiếm khuyết mặt đường
Qua quá trình thu nhận và phân tích hình ảnh, hệ thống ghi nhận 114 điểm khiếm khuyết trên tuyến khảo sát.
Kết quả theo từng nhóm gồm:
Trong đó, nứt mạng lưới là nhóm xuất hiện nhiều nhất với 66 điểm, tiếp theo là bong tróc với 19 điểm. Kết quả cho thấy EOV Road AI có khả năng nhận diện và phân nhóm nhiều dạng hư hỏng phổ biến trên mặt đường nhựa ngay trong điều kiện ánh sáng không thuận lợi.
Phân loại theo mức độ nghiêm trọng
Bên cạnh loại khiếm khuyết, EOV Road AI còn phân tích các điểm ghi nhận theo mức độ:
- Nặng: 10
- Trung bình: 44
- Nhẹ: 60
Hơn nữa, hệ thống còn kết hợp thông tin về vị trí, loại hư hỏng và mức độ nghiêm trọng. Từ đó giúp dữ liệu khảo sát trở nên trực quan hơn, hỗ trợ đơn vị quản lý vận hành xác định các khu vực cần ưu tiên kiểm tra và theo dõi.
Dữ liệu thực địa giúp tiếp tục tối ưu mô hình AI
Dữ liệu thu thập tại Hầm Phước Tượng cung cấp thêm các mẫu thực tế về mặt đường nhựa, điều kiện ánh sáng yếu và nhiều dạng khiếm khuyết khác nhau. Đây là cơ sở để đội ngũ kỹ thuật tiếp tục tái huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình AI, hướng tới nâng cao khả năng phân tách vùng hư hỏng và duy trì tính ổn định khi điều kiện khảo sát thay đổi.
Thông qua quy trình thu thập dữ liệu – kiểm chứng – tối ưu mô hình – đánh giá lại, EOV Road AI hướng tới hoàn thiện giải pháp hỗ trợ khảo sát và quản lý hiện trạng mặt đường, tạo nền tảng cho việc triển khai trên quy mô lớn hơn trong quản lý hạ tầng giao thông.
Có thể bạn quan tâm:
