Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh và nhu cầu nâng cao chất lượng hạ tầng giao thông, công tác bảo trì mặt đường đang đối mặt với nhiều thách thức từ khối lượng công việc lớn, thiếu nhân lực chuyên môn đến nguy cơ sai lệch khi đánh giá thủ công. Đáp ứng thực tế đó, hệ thống EOV RoadAI – Một giải pháp tích hợp AI và thị giác máy đã được phát triển nhằm tự động hóa toàn bộ chu trình giám sát, phân tích và đánh giá khiếm khuyết mặt đường.

Từ ghi hình tới phân tích: Chuỗi xử lý tự động

EOV RoadAI gồm hai thành phần chính: Ứng dụng di động và hệ thống phân tích web. Người dùng chỉ cần lắp đặt điện thoại có cài ứng dụng EOV RoadAI trên ô tô, bật chế độ ghi hình khi di chuyển trên tuyến đường cần khảo sát. Sau đó, tải Video hành trình và dữ liệu định vị (GPS) lên nền tảng đám mây, hệ thống RoadAI sẽ xử lý tự động.

Phần mềm sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến như YOLOv11 và YOLOv12n để thực hiện các nhiệm vụ phân đoạn ảnh và nhận diện đối tượng, bao gồm: Xác định loại mặt đường (nhựa hoặc bê tông), nhận diện phương tiện, phát hiện vạch kẻ đường và đặc biệt là phát hiện các khiếm khuyết mặt đường như nứt, ổ gà, lún, bong tróc, vũng nước…

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

Phát hiện và phân loại khiếm khuyết bằng AI

Trái với các phương pháp thủ công dễ bị cảm tính chi phối, EOV RoadAI ứng dụng mô hình Instance Segmentation YOLOv11 cho phép nhận diện từng vùng khiếm khuyết với độ chi tiết cao và tốc độ xử lý theo thời gian thực. 

Mỗi khiếm khuyết được mô hình phân đoạn riêng biệt, gán nhãn từng loại hư hỏng và phân loại theo mức độ nghiêm trọng (Nhẹ – Trung bình – Nặng) theo tiêu chuẩn kỹ thuật Việt Nam như TCVN 8863:2011 và TCVN 8857:2011.

>>> Chi tiết tại: EOV Road AI - Tự động phát hiện khiếm khuyết

Tính toán diện tích và đánh giá PCI tự động

Dựa trên kết quả phân loại khiếm khuyết, hệ thống EOV RoadAI sử dụng kỹ thuật Homography để chuyển đổi vùng khiếm khuyết từ ảnh sang mặt phẳng thực tế, từ đó tính toán diện tích theo đơn vị m². Thông tin này là cơ sở định lượng quan trọng để đánh giá mức độ xuống cấp và tính toán chỉ số tình trạng mặt đường PCI (Pavement Condition Index).

Toàn bộ kết quả từ bản đồ khiếm khuyết, video gắn nhãn đến chỉ số PCI được hiển thị trực quan trên hệ thống web. Hỗ trợ người quản lý dễ dàng trích xuất báo cáo, lên kế hoạch sửa chữa và theo dõi thay đổi qua thời gian.

>>> Đón đọc: Khi AI học cách tính diện tích khiếm khuyết mặt đường

Ưu điểm và triển vọng triển khai

Giải pháp giám sát và đánh giá tình trạng mặt đường bộ EOV RoadAI mang lại nhiều ưu điểm vượt trội như:

• Tự động hóa toàn bộ quy trình từ khảo sát đến phân tích.
• Giảm chi phí nhân lực và thời gian xử lý.
• Tăng tính khách quan và khả năng giám sát diện rộng.
• Phù hợp với nhiều điều kiện hạ tầng và loại mặt đường phổ biến tại Việt Nam.

Trong dài hạn, giải pháp có thể tích hợp với hệ thống dữ liệu GIS của ngành giao thông, hỗ trợ xây dựng bản đồ số tình trạng mặt đường toàn quốc, phục vụ cả công tác bảo trì định kỳ và quy hoạch hạ tầng. 

Kết luận

Ứng dụng AI vào giám sát hạ tầng giao thông không còn là xu hướng tương lai mà đã và đang hiện diện trong thực tế. Với nền tảng kỹ thuật vững chắc, khả năng mở rộng và độ chính xác đã được kiểm chứng, EOV RoadAI chính là bước tiến mới trong quản lý, giám sát và số hóa ngành giao thông Việt Nam.