Trên những con đường chúng ta vẫn đi qua mỗi ngày, có những hư hỏng tưởng nhỏ nhưng lại tiềm ẩn rủi ro lớn – như một ổ gà bất ngờ, một vết nứt dọc kéo dài, hay mảng bong tróc đang lan rộng. Không chỉ cần phát hiện ra những khiếm khuyết này, việc đánh giá đúng mức độ nghiêm trọng mới là chìa khóa để quyết định: Sửa ngay hay có thể trì hoãn?

Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một thành phần quan trọng trong hệ thống EOV RoadAI – Mô hình phân loại mức độ khiếm khuyết mặt đường giúp tự động hóa việc xác định hư hỏng là nhẹ, trung bình hay nghiêm trọng. Đây là một bước tiến nhỏ về mặt công nghệ nhưng lại tạo ra khác biệt lớn trong giám sát và đánh giá mặt đường bộ.

Vì sao cần “phân loại mức độ”?

Hãy tưởng tượng bạn đang quản lý một tuyến đường dài hàng trăm km. Nếu tất cả hư hỏng đều bị đánh giá như nhau, bạn sẽ gặp khó khăn: Sửa hết thì tốn kém nhưng bỏ qua lại tiềm ẩn nguy hiểm. Đó là lý do mô hình này ra đời để trả lời câu hỏi then chốt:

“Vết hư hỏng này có nghiêm trọng không? Cần ưu tiên xử lý ngay không?”

Với ba cấp độ đơn giản – Nhẹ, Trung bình và Nặng, hệ thống sẽ giúp các cơ quan quản lý:

• Tập trung nguồn lực vào nơi cần thiết nhất.
• Tránh lãng phí ngân sách vào những hư hỏng nhỏ không khẩn cấp.
• Có kế hoạch bảo trì rõ ràng, khoa học hơn.

Làm thế nào để AI phân loại mức độ?

Thay vì nhìn bằng mắt thường, mô hình AI của EOV RoadAI sử dụng ảnh thật thu được từ video hành trình kết hợp với một số thông tin khác như:

• Loại mặt đường (nhựa hay bê tông)
• Loại khiếm khuyết (nứt, bong tróc, ổ gà…)

Từ đó, hệ thống “học” cách con người đánh giá một vết hư hỏng bằng cách phân tích hàng ngàn mẫu được gán nhãn từ trước. Quá trình huấn luyện này giúp AI hiểu: Thế nào là nhẹ, khi nào là nặng và khi nào là “có vẻ nghiêm trọng nhưng vẫn kiểm soát được”.

>>> Đón đọc: Mô hình phát hiện mặt đường và phương tiện của EOV Road AI

Kết quả thử nghiệm: Khi máy học “hiểu” giống người

Sau khi được huấn luyện trên gần 8.000 mẫu, mô hình được đưa vào thử nghiệm trên những tuyến đường chưa từng thấy trước đó.

Kết quả cho thấy:

• Gần 79% trường hợp, mô hình đã phân loại đúng mức độ hư hỏng.
• Trong số các cảnh báo “nặng” mà mô hình đưa ra, khoảng 80% là chính xác – Điều này cho thấy hệ thống khá đáng tin cậy.
• Đặc biệt, trên 82% kết quả của mô hình trùng khớp với cách phân loại của con người, chứng tỏ khả năng mô phỏng hành vi chuyên gia một cách hiệu quả.

Những thách thức thực tế vẫn còn đó

Mặc dù thu được kết quả khả quan nhưng không có hệ thống nào là hoàn hảo 100%. Mô hình vẫn gặp khó khăn trong các tình huống:

• Ánh sáng yếu hoặc thời tiết bất lợi
• Các loại hư hỏng hiếm gặp
• Sự khác biệt trong quan điểm giữa các chuyên gia khi gán nhãn

Tuy nhiên, những điều này cũng chính là lý do để EOV tiếp tục cải tiến hệ thống, mở rộng tập dữ liệu và huấn luyện mô hình ngày một thông minh hơn.

Ứng dụng trong thực tế: Không chỉ là bài toán công nghệ

Khi được tích hợp vào EOV RoadAI, mô hình này sẽ tự động gán nhãn mức độ hư hỏng cho từng đoạn đường giúp đơn vị quản lý:

• Xác định điểm nóng cần sửa chữa gấp
• Lập kế hoạch theo mức độ ưu tiên
• Tự động tạo báo cáo tổng hợp mức độ xuống cấp theo vùng, tuyến, thời gian
  
  

Đây là công cụ hỗ trợ ra quyết định thông minh giúp con người đưa ra hành động đúng lúc, đúng chỗ.

>>> Xem thêm: Khi AI học cách tính diện tích khiếm khuyết  

Lời kết: Hành trình từ nhận biết đến hành động

Trong một hệ thống thông minh như RoadAI, việc “nhìn thấy” là chưa đủ, hệ thống còn cần biết cái gì là quan trọng, cái gì cần làm ngay.

Và đó chính là giá trị của mô hình phân loại mức độ khiếm khuyết giúp công nghệ hiểu mức độ cấp thiết, từ đó công tác bảo trì hạ tầng không chỉ chính xác mà còn kịp thời.

------------------------------------

📌 Đón đọc thêm các bài viết trong chuyên mục Nghiên cứu của Blog EOV để hiểu cách công nghệ đang từng bước thay đổi cách chúng ta chăm sóc những con đường.

📬 Nếu bạn đang quan tâm đến ứng dụng RoadAI? Liên hệ: tuvan@eov.solutions

‍