Trong quản lý cấp nước, đồng hồ đo là công cụ quan trọng để ghi nhận lượng tiêu thụ của từng hộ gia đình hay doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn chiếc đồng hồ lại không hề đơn giản.

Một trong những thông tin quan trọng cần nắm là nhãn hiệu đồng hồ nước bởi vì mỗi nhà sản xuất có quy chuẩn, đặc điểm kỹ thuật và chất lượng khác nhau. Hiện nay, việc nhận diện nhãn hiệu chủ yếu vẫn dựa vào nhân viên ghi chú thủ công. Cách này thường dễ nhầm lẫn, mất nhiều thời gian và thiếu sự thống nhất khi triển khai trên diện rộng.

Để giải quyết bài toán này, EOV Solutions đã nghiên cứu mô hình AI nhận diện đồng hồ nước. Thay vì con người phải đọc và ghi lại, hệ thống có thể phân tích ảnh chụp mặt đồng hồ và tự động nhận diện nhãn hiệu, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm công sức quản lý hơn.

Những khó khăn hiện tại

Quản lý đồng hồ nước tưởng đơn giản nhưng lại có nhiều vấn đề thực tế:

• Đa dạng mẫu mã: Trên thị trường có hàng chục nhãn hiệu khác nhau, mỗi hãng thiết kế kiểu dáng riêng. Chỉ cần một chi tiết nhỏ sai lệch cũng có thể khiến việc nhận diện bị nhầm lẫn.
• Ảnh chụp không đồng đều: Đồng hồ thường lắp đặt ngoài trời, sau thời gian sử dụng dễ bị mờ, xước, rêu bám hoặc ánh sáng chiếu thẳng khiến hình ảnh kém rõ nét.
• Sai sót thủ công: Khi nhập dữ liệu bằng tay, đặc biệt trên số lượng lớn, trường hợp nhầm nhãn hiệu hay bỏ sót thông tin là khó tránh khỏi.

Những thách thức này cho thấy nhu cầu cấp thiết về một giải pháp tự động – chính xác – nhanh chóng. Đây cũng chính là lý do EOV đã nghiên cứu và huấn luyện mô hình AI nhận diện đồng hồ nước.

Giải pháp AI nhận diện nhãn hiệu đồng hồ

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mang đến cách tiếp cận mới cho các đơn vị ngành nước. Thay vì con người phải kiểm tra và ghi chép từng đồng hộ, hệ thống AI có thể:

1. Học từ dữ liệu – AI được “dạy” bằng hàng ngàn bức ảnh đồng hồ nước thuộc nhiều nhãn hiệu khác nhau.
2. Ghi nhớ đặc điểm riêng – mỗi nhãn hiệu có chi tiết thiết kế đặc trưng, từ logo, kiểu chữ, đến bố cục mặt đồng hồ.
3. Tự động so sánh và phân loại – khi có ảnh mới, hệ thống sẽ đối chiếu với “bộ nhớ” đã học và xác định đó là đồng hồ của hãng nào.

Điểm mạnh của mô hình là vừa nhanh, vừa chính xác, phù hợp để tích hợp vào các ứng dụng quản lý thực tế EOV Water AI.

Cách kiểm tra và đánh giá

Để đảm bảo độ tin cậy, hệ thống AI không chỉ dừng lại ở giai đoạn huấn luyện. Chúng tôi đã thử nghiệm mô hình trên một bộ ảnh riêng biệt – tức là những hình ảnh chưa từng được dùng để dạy AI.

Hiệu quả của mô hình AI được đo bằng các chỉ số:

• Top-1: AI chọn đúng nhãn hiệu ngay lần đầu tiên.
• Top-5: Trong 5 lựa chọn gợi ý, có nhãn hiệu chính xác.

Cách đánh giá này giúp thấy rõ AI chỉ ra kết quả chính xác tới mức nào, thay vì đoán mò hay phụ thuộc vào may mắn.

>>> Đón đọc: EOV Water AI – Giải pháp AI đột phá cho ngành cấp nước

Kết quả đạt được

Khi thử nghiệm trên hàng trăm ảnh đồng hồ thực tế, hệ thống đạt độ chính xác hơn 96%. Đây là con số ấn tượng, cho thấy AI có thể ứng dụng ngay trong công việc hàng ngày của ngành cấp nước.

Đáng chú ý là hệ thống vẫn duy trì độ chính xác cao ngay cả khi ảnh chụp có nhiều hạn chế: Ánh sáng yếu, mặt kính hơi mờ hoặc trầy xước. Điều này chứng minh tính thực tiễn và khả năng triển khai ngoài đời sống.

Ý nghĩa và ứng dụng thực tế

Như vậy về cơ bạn mô hình AI nhận diện nhãn hiệu đồng hồ nước chính xác, mang lại nhiều lợi ích:

• Quản lý dễ dàng hơn: Hệ thống có thể tự động gắn nhãn hiệu cho đồng hồ mới lắp đặt, tiết kiệm nhiều giờ, thời gian nhập liệu.
• Kiểm kê nhanh chóng: Các công ty cấp nước dễ dàng thống kê số lượng đồng hồ theo từng hãng, phục vụ công tác quản lý và bảo hành.
• Giảm sai sót: Loại bỏ lỗi chủ quan từ nhân viên, tăng tính minh bạch và thống nhất dữ liệu.
• Nền tảng chuyển đổi số: Đây là bước quan trọng trong việc số hóa ngành cấp nước, giúp dữ liệu được quản lý tập trung, hỗ trợ phân tích và ra quyết định.

>>> Xem thêm: Ứng dụng EOV WaterAI trong ngành cấp nước và xu hướng chuyển đổi số

Kết luận và hướng phát triển

Công nghệ AI nhận diện đồng hồ nước đã chứng minh được tính khả thi và có thể ứng dụng vào thực tiễn. Từ đó mở ra nhiều cơ hội mới cho việc quản lý hạ tầng cấp nước.

Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để nhận diện tốt hơn trong nhiều điều kiện khác nhau. Đặc biệt là tích hợp thêm tính năng phát hiện bất thường và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực.