Thông tin ứng dụng EOV Road AI để khảo sát hiện trạng một số tuyến đường tại Đồng Nai. Hệ thống hỗ trợ ghi nhận, phân tích và số hóa dữ liệu hư hỏng phục vụ quản lý hạ tầng giao thông.
Sau đợt khảo sát trước tại Đồng Nai, EOV Road AI tiếp tục được sử dụng để ghi nhận và đánh giá hiện trạng một số tuyến đường đô thị khác. Trong lần khảo sát này, khoảng 5 km đường nhựa được thu thập dữ liệu. Từ dữ liệu khảo sát, hệ thống có thể tự động nhận diện các dạng hư hỏng trên mặt đường và trực quan hóa kết quả, giúp quá trình tổng hợp, kiểm tra và khai thác dữ liệu hiện trạng thuận tiện hơn.
1. Tiếp tục sử dụng EOV Road AI để khảo sát hiện trạng đường bộ
Đợt khảo sát được thực hiện vào tháng 8/2026 trên một số tuyến đường đô thị tại Đồng Nai, với tổng chiều dài khoảng 5 km. Các tuyến được khảo sát chủ yếu là đường nhựa, trong điều kiện thời tiết nắng nhẹ, tương đối thuận lợi cho quá trình ghi hình và thu thập dữ liệu hiện trạng.
Thông tin cơ bản của đợt khảo sát:
- Khu vực: Một số tuyến đường trong khu vực đô thị tại Đồng Nai
- Tổng chiều dài: Khoảng 5 km
- Loại mặt đường: Đường nhựa
- Điều kiện thời tiết: Nắng nhẹ
Việc tiếp tục sử dụng EOV Road AI cho đợt khảo sát này giúp đơn vị quản lý duy trì phương thức thu thập và xử lý dữ liệu thống nhất với các đợt trước. Nhờ đó, dữ liệu hiện trạng mặt đường có thể được tổng hợp và đối chiếu thuận tiện hơn đồng thời tạo cơ sở để theo dõi sự thay đổi của tình trạng đường qua từng lần khảo sát.
2. Tuyến 1 ghi nhận 18 khiếm khuyết mặt đường
Trên tuyến thứ nhất, EOV Road AI phát hiện 18 vị trí khiếm khuyết. Các dạng hư hỏng xuất hiện tương đối đa dạng, trong đó bong tách lớp và nứt mạng lưới được ghi nhận nhiều nhất.
2.1. Các loại khiếm khuyết được phát hiện
Kết quả cụ thể gồm:
- Bong tách lớp: 6 vị trí
- Nứt mạng lưới: 6 vị trí
- Bong tróc: 3 vị trí
- Ổ gà: 2 vị trí
- Nứt dọc: 1 vị trí
Không ghi nhận lún bánh xe, vũng nước hoặc nứt ngang trong dữ liệu khảo sát của tuyến này.
2.2. Phần lớn khiếm khuyết ở mức nhẹ và trung bình
Sau khi nhận diện và phát hiện khiếm khuyết, EOV Road AI còn phân loại khiếm khuyết theo mức độ nghiêm trọng. Kết quả khảo sát ghi nhận 18 vị trí có khiếm khuyết, trong đó:
- Mức nặng: 3 vị trí
- Mức trung bình: 8 vị trí
- Mức nhẹ: 7 vị trí
Như vậy, phần lớn khiếm khuyết được ghi nhận nằm ở mức nhẹ và trung bình. Việc phân loại này giúp đơn vị quản lý có thêm cơ sở để đánh giá hiện trạng đồng thời nhanh chóng xác định những vị trí có mức độ nghiêm trọng cao hơn để ưu tiên kiểm tra và xử lý.
3. Tuyến 2 ghi nhận 32 khiếm khuyết, trong đó ổ gà và vũng nước xuất hiện nhiều
Trên tuyến thứ hai, EOV Road AI ghi nhận tổng cộng 32 khiếm khuyết. Trong đó, ổ gà và vũng nước là hai nhóm xuất hiện nhiều nhất, cùng ghi nhận 10 vị trí. Các dạng hư hỏng còn lại gồm:
- Bong tróc: 5 vị trí
- Nứt mạng lưới: 4 vị trí
- Bong tách lớp: 3 vị trí
Trong phạm vi khảo sát, chưa ghi nhận nứt dọc, lún bánh xe hoặc nứt ngang trên tuyến này.
Các nhóm khiếm khuyết được thể hiện trực quan trên dashboard, giúp người dùng nhanh chóng nắm được những vấn đề nổi bật trên từng tuyến. Thay vì phải xem lại toàn bộ hình ảnh hoặc video khảo sát, đơn vị quản lý có thể dựa trên dữ liệu đã được tổng hợp để xác định khu vực cần kiểm tra và đánh giá chi tiết hơn.
4. Hỗ trợ theo dõi hiện trạng qua nhiều đợt khảo sát
tiếp tục ứng dụng EOV Road AI tại Đồng Nai cho thấy giá trị của giải pháp không chỉ dừng ở việc ghi nhận hiện trạng tại một thời điểm. Khi dữ liệu được thu thập qua các đợt khảo sát định kỳ, thông tin về từng tuyến đường có thể được tích lũy và cập nhật theo thời gian, từng bước hình thành cơ sở dữ liệu hiện trạng để phục vụ công tác quản lý.
Nguồn dữ liệu hiện trạng này có thể hỗ trợ đơn vị quản lý:
- Theo dõi vị trí và loại hư hỏng trên từng tuyến;
- Xác định các vị trí có mức độ nghiêm trọng cao để ưu tiên kiểm tra;
- Tra cứu lại hình ảnh và thông tin từ các lần khảo sát;
- Đối chiếu hiện trạng giữa các thời điểm để nhận diện sự thay đổi;
- Hỗ trợ đánh giá và lựa chọn các vị trí cần ưu tiên bảo trì;
- Cung cấp dữ liệu trực quan phục vụ công tác quản lý, theo dõi và bảo trì đường bộ.
Thay vì chỉ lưu trữ hình ảnh hoặc video sau mỗi lần khảo sát, EOV Road AI tổ chức dữ liệu thành bản đồ, biểu đồ và các điểm thông tin có thể tra cứu. Cách tiếp cận này giúp thông tin hiện trạng được tập trung và dễ theo dõi hơn, tạo nền tảng để đơn vị quản lý từng bước xây dựng dữ liệu phục vụ công tác quản lý đường bộ theo thời gian.
5. Trải nghiệm EOV Road AI trên dữ liệu thực tế
Như vậy, ứng dụng EOV Road AI tại Đồng Nai là một bước triển khai thực tế trong quá trình đưa AI vào khảo sát và số hóa dữ liệu đường bộ. Với khả năng hỗ trợ phân tích hình ảnh và trực quan hóa kết quả, giải pháp hướng đến việc giúp các đơn vị quản lý có thêm nguồn dữ liệu phục vụ theo dõi, đánh giá và quản lý hạ tầng.
Anh/chị quan tâm đến giải pháp EOV Road AI và muốn tìm hiểu khả năng ứng dụng cho đơn vị mình? Hãy để lại thông tin tại form này để EOV Solutions tư vấn chi tiết.
Có thể bạn quan tâm:
