Mô hình AI trong đánh giá tình trạng mặt đường đang trở thành công cụ đột phá trong quản lý hạ tầng giao thông. Thay vì phụ thuộc vào phương pháp khảo sát thủ công, AI có thể tự động nhận diện nứt, ổ gà, lún võng… từ hình ảnh video hành trình. Tại EOV Road AI, công nghệ này được áp dụng để mang lại kết quả nhanh chóng, khách quan và chính xác giúp cơ quan quản lý và doanh nghiệp có cơ sở ra quyết định kịp thời.

Đánh giá tình trạng mặt đường là gì?

Đánh giá tình trạng mặt đường là quá trình kiểm tra, theo dõi và phân tích chất lượng bề mặt đường giao thông để xác định mức độ hư hỏng, xuống cấp hay khả năng khai thác của nó.

Nói cách khác, đây là hoạt động nhằm trả lời câu hỏi: Mặt đường hiện tại có đang ở trong tình trạng tốt, trung bình hay xấu? Có dấu hiệu hư hỏng gì cần sửa chữa không?

Thông thường, công việc đánh giá này thường dựa trên các yếu tố:

• Độ bằng phẳng: Mặt đường có gồ ghề, lồi lõm hay không.
• Vết nứt: Thuộc dạng nứt dọc, nứt ngang hay nứt dạng lưới (da cá sấu).
• Ổ gà và hố lún: Mức độ nguy hiểm cho người tham gia giao thông.
• Độ nhám bề mặt: Ảnh hưởng đến độ bám đường và an toàn xe cộ.
• Khả năng thoát nước trên đoạn đường vì nước đọng dễ gây hư hỏng nhanh hơn.

>>> Tìm hiểu mô hình phân loại khiếm khuyết mặt đường chi tiết TẠI ĐÂY!

Kết quả đánh giá giúp cơ quan quản lý hoặc doanh nghiệp hạ tầng:

• Lập kế hoạch bảo trì, sửa chữa đúng lúc.
• Xác định mức độ an toàn giao thông.
• Tối ưu chi phí đầu tư, duy tu đường bộ.

Tại sao nên đánh giá tình trạng mặt đường bằng AI?

Trước đây, việc kiểm tra mặt đường thường dựa vào đội ngũ kỹ sư hoặc nhân viên khảo sát trực tiếp ngoài hiện trường. Cách này sẽ mất khá nhiều công sức, chi phí khi triển khai trên diện rộng và dễ bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan của con người.

Tuy nhiên với công nghệ Trí tuệ nhân tạo AI mang đến một bước tiến mới trong việc giám sát và đánh giá tình trạng mặt đường:

• Nhanh chóng và liên tục: AI có thể xử lý hình ảnh hoặc video từ camera, drone, xe khảo sát để phát hiện hư hỏng trong thời gian thực.
• Độ chính xác cao: Thuật toán AI được huấn luyện trên hàng nghìn mẫu dữ liệu, giúp nhận diện các dạng nứt, ổ gà, lún võng chính xác hơn so với mắt thường.
• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa giúp giảm đáng kể chi phí nhân công, đồng thời hạn chế sai sót trong quá trình kiểm tra.
• Dữ liệu trực quan, dễ quản lý: Kết quả được hiển thị trên bản đồ hoặc dashboard giúp cơ quan quản lý dễ dàng theo dõi, so sánh và lên kế hoạch bảo trì.
• Hỗ trợ ra quyết định nhanh: Nhờ có dữ liệu đầy đủ và khách quan, việc ưu tiên sửa chữa các tuyến đường trọng điểm trở nên hiệu quả hơn.

Đặc điểm mô hình AI trong đánh giá tình trạng mặt đường tại EOV Road AI

Để hiểu hơn về mô hình AI trong đánh giá tình trạng mặt đường thì mọi người có thể tham khảo các thông tin chuyên sâu sau:

1. Mô hình áp dụng

EOV Road AI sử dụng các mô hình thị giác máy tính (Computer Vision) kết hợp với deep learning để phân tích hình ảnh/video mặt đường. Hệ thống được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng, bao gồm nhiều loại khiếm khuyết như: nứt dọc, nứt ngang, nứt dạng lưới, ổ gà, lún bánh xe,… 

Nhờ đó, mô hình có khả năng nhận diện và phân loại từng loại hư hỏng/khiếm khuyết mặt đường theo mức độ chi tiết, phù hợp với thực tiễn đường sá tại Việt Nam.

2. Tính chính xác

Để kiểm tra độ chính xác của mô hình, đội ngũ EOV Solutions tiến hành thử nghiệm trên các tuyến đường mà mô hình chưa từng gặp trước đó. Trường hợp này, mô hình đạt ≈ 79% phân loại đúng mức độ hư hỏng (kết quả từ tháng 6/2025).

Với các cảnh báo “nặng”, tỉ lệ chính xác cũng cao — khoảng 80% trong các trường hợp mà mô hình báo là nặng thực sự đáng tin cậy. 

Tổng thể, hiệu quả đạt trên 82% kết quả phân loại của mô hình trùng khớp với cách phân loại của con người, chứng tỏ mô hình có khả năng mô tả – mô phỏng hành vi chuyên gia khá tốt.

>>> Xem chi tiết mô hình và kết quả chi tiết tại: Mô hình nhận biết mức độ hư hỏng

Ứng dụng thực tế của mô hình AI trong đánh giá tình trạng mặt đường

Sau quá trình thử nghiệm và nghiên cứu, mô hình đã được ứng dụng vào thực tiễn với các nhu cầu cụ thể như:

1. Khảo sát diện rộng và giám sát định kỳ

Mô hình AI có khả năng xử lý nhanh khối lượng lớn dữ liệu từ video hành trình giúp khảo sát trên phạm vi rộng chỉ trong thời gian ngắn. Nhờ vậy, công việc giám sát định kỳ trở nên khả thi và tiết kiệm hơn thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào đội khảo sát thủ công vốn tốn thời gian và nhân lực.

2. Tích hợp với dashboard, GIS, API để quản lý hạ tầng

Kết quả phân tích của AI được trực quan hóa trên dashboard kết hợp với bản đồ GIS để hiển thị chính xác vị trí và mức độ hư hỏng. Đồng thời, mô hình có thể tích hợp qua API với các hệ thống quản lý sẵn có giúp cơ quan chức năng dễ dàng theo dõi, thống kê và lập kế hoạch bảo trì.

Kết luận

Có thể thấy, mô hình AI trong đánh giá tình trạng mặt đường không chỉ nâng cao hiệu quả giám sát mà còn mở ra hướng đi mới trong quản lý hạ tầng giao thông. Giải pháp của EOV Road AI mang lại lợi ích rõ ràng: tiết kiệm chi phí, đảm bảo an toàn và cải thiện chất lượng phục vụ người dân. Đây chính là bước tiến quan trọng để xây dựng hệ thống đường bộ thông minh và bền vững.