EOV Solutions hoàn thành đợt thí điểm ứng dụng giải pháp EOV Road AI trên 17km Quốc lộ 1 tại tỉnh Gia Lai. Tự động phát hiện 167 lỗi mặt đường, thống kê chính xác hệ thống biển báo giao thông hoàn toàn bằng smartphone.
Vừa qua, Văn phòng quản lý đường bộ tại tỉnh Gia Lai đã đồng ý phối hợp triển khai thử nghiệm giải pháp EOV Road AI trên tuyến Quốc lộ 1. Từ video khảo sát thực tế, hệ thống AI có thể tự động phát hiện hư hỏng, đánh giá chất lượng mặt đường và thống kê biển báo giao thông theo từng vị trí. Kết quả được tổng hợp trên một nền tảng dữ liệu tập trung, giúp việc theo dõi hiện trạng và lập kế hoạch bảo trì thuận tiện hơn.
1. Nhu cầu thực tế của đơn vị quản lý
Trong quá trình triển khai, đơn vị quản lý đường bộ đặt ra một số yêu cầu cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả công tác quản lý và bảo trì tuyến đường:
- Giảm bớt việc nhân viên phải đi tuần đường thủ công và ghi chép bằng sổ sách.
- Tự động phát hiện, phân loại và đếm các vết hỏng trên đường xem có bao nhiêu ổ gà, vết nứt.
- Kiểm kê xem trên tuyến có bao nhiêu biển báo, biển nào còn tốt, biển nào đã hỏng.
- Theo dõi được đoạn đường đó xuống cấp nhanh hay chậm theo thời gian.
- Tự động xuất ra báo cáo chấm điểm tình trạng mặt đường (chỉ số PCI) để lên kế hoạch sửa chữa.
2. Quá trình triển khai EOV Road AI trên thực địa
Giải pháp EOV Road AI đã được ứng dụng trong một đợt khảo sát thí điểm trên tuyến quốc lộ với điều kiện cụ thể như sau:
- Tuyến đường khảo sát: Đoạn tuyến trọng điểm trên Quốc lộ 1.
- Chiều dài khảo sát: 17 km.
- Thiết bị ghi hình: Sử dụng trực tiếp điện thoại iPhone 15 Pro Max (thu thập dữ liệu qua 2 video hành trình).
- Điều kiện thời tiết: Trời nắng đẹp, tầm nhìn tốt, tạo điều kiện tối ưu cho camera ghi nhận độ sắc nét của bề mặt đường và hệ thống biển báo.
Nhân viên khảo sát chỉ cần gắn thiết bị lên kính lái xe tuần tra và di chuyển với tốc độ bình thường. Sau đó, toàn bộ dữ liệu hình ảnh được hệ thống EOV Road AI phân tích tự động và trả kết quả trên dashboard trực quan.
Xem thêm: Triển khai EOV Road AI để đánh giá tình trạng mặt đường trên tuyến đường tỉnh tại Nam Bộ
3. Kết quả phân tích từ EOV Road AI
Sau khi hoàn tất quá trình khảo sát, video hành trình được đưa lên hệ thống web portal EOV Road AI để phân tích tự động. Từ dữ liệu này, AI đã nhận diện và thống kê hiện trạng mặt đường cũng như hệ thống tài sản giao thông trên toàn tuyến, giúp đơn vị quản lý nhanh chóng có được bức tranh tổng quan về tình trạng hạ tầng.
3.1 Kết quả phân tích tình trạng mặt đường
EOV Road AI đã tự động nhận diện và phân loại các loại hư hỏng mặt đường với số liệu cụ thể như sau:
Hệ thống cũng tự chia các lỗi này theo mức độ từ nhẹ đến nặng để bên bảo trì biết chỗ nào cần vá trước: 94 lỗi nhẹ, 1 lỗi trung bình và 61 lỗi nặng cần xử lý ngay.
3.2 Kiểm kê và đánh giá biển báo giao thông
Ngoài mặt đường, hệ thống còn thực hiện kiểm kê và đánh giá tình trạng biển báo:
Kết quả giúp nhanh chóng xác định sự thiếu hụt hoặc sai lệch trong hệ thống biển báo, hỗ trợ công tác bổ sung và sửa chữa kịp thời.
4. Giá trị thực tế từ EOV Road AI
Thông qua quá trình thử nghiệm, EOV Road AI đã hỗ trợ đơn vị quản lý đường bộ số hóa nhiều công việc khảo sát và kiểm kê hiện trạng tuyến đường.
- Giảm công việc thủ công: Hạn chế việc ghi chép, kiểm đếm và tổng hợp dữ liệu bằng tay.
- Dữ liệu đồng nhất hơn: Các khiếm khuyết mặt đường và tài sản giao thông được nhận diện, phân loại theo cùng một quy trình.
- Rút ngắn thời gian khảo sát: Chỉ cần thu thập video hành trình, hệ thống sẽ tự động phân tích và tổng hợp kết quả.
- Theo dõi hiện trạng theo thời gian: Dễ dàng so sánh dữ liệu giữa các đợt khảo sát để đánh giá mức độ xuống cấp của tuyến đường.
- Hỗ trợ công tác bảo trì: Cung cấp dữ liệu đầu vào phục vụ đánh giá PCI và xây dựng kế hoạch sửa chữa phù hợp.
Giải pháp đặc biệt phù hợp với các đơn vị quản lý đường bộ đang hướng tới chuyển đổi số và tối ưu vận hành.
5. Kết luận
Đợt thử nghiệm trên 17km Quốc lộ 1 cho thấy EOV Road AI có thể tự động phát hiện và thống kê các hư hỏng mặt đường từ video khảo sát. Chỉ sau một lần chạy xe, đơn vị quản lý đã có dữ liệu về loại hư hỏng, vị trí và tọa độ cụ thể trên toàn tuyến mà không cần thực hiện ghi chép thủ công. Các kết quả được tổng hợp thành báo cáo trực quan, giúp việc theo dõi hiện trạng và xây dựng kế hoạch bảo trì trở nên thuận tiện hơn.
Xem thêm các dự án triển khai khác của EOV Road AI:
