Ngày 9 tháng 7 năm 2025
Xem cách thị giác máy tính trong bảo trì thành phố có thể tự động hóa việc giám sát cơ sở hạ tầng, kiểm tra hệ thống thoát nước, sửa chữa đường xá và quy hoạch đô thị để có các thành phố thông minh hơn, an toàn hơn.
Có rất nhiều công việc cần thiết để duy trì một thành phố, nhưng hầu hết các công việc này đều không được chú ý. Ví dụ, vào ban đêm, các đội bảo trì làm việc để sửa chữa đường xá, dọn dẹp rác thải, kiểm tra đèn và đảm bảo thành phố luôn an toàn và hoạt động.
Những con đường xuống cấp, cống rãnh bị tắc và đèn đường bị hỏng ban đầu có vẻ không đáng kể. Nhưng nếu không được kiểm tra, chúng có thể nhanh chóng biến thành những vấn đề lớn hơn. Các công việc bảo trì định kỳ này rất quan trọng đối với sự an toàn công cộng. Tuy nhiên, với dân số ngày càng tăng và số lượng nhân viên thành phố hạn chế, các phương pháp bảo trì truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng.
Thị giác máy tính, một nhánh của AI tập trung vào xử lý và hiểu dữ liệu trực quan, cung cấp một phương pháp nhanh hơn, hiệu quả hơn để bảo trì hàng ngày ở các thành phố thông minh. Bằng cách phân tích các nguồn cấp video hoặc hình ảnh trên không, các giải pháp Vision AI có thể tự động phát hiện và theo dõi các vấn đề, giảm gánh nặng cho các nhóm thủ công.
Bằng cách sử dụng các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11, các thành phố có thể dễ dàng thực hiện các tác vụ như xác định rác thải, ổ gà hoặc cành cây rơi. Các tác vụ AI thị giác, như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện, có thể giúp các đội bảo trì phản ứng nhanh chóng và giữ cho không gian công cộng gọn gàng, sạch sẽ và an toàn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính hỗ trợ bảo trì đô thị, một số ứng dụng phổ biến và những lợi ích mà nó mang lại. Hãy bắt đầu!
Các cơ quan đô thị đang sử dụng các công nghệ như thị giác máy tính để hiểu rõ hơn và quản lý cơ sở hạ tầng thành phố. Dữ liệu trực quan được thu thập thông qua máy bay không người lái, máy ảnh và cảm biến, sau đó được xử lý bằng các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 để có được những hiểu biết sâu sắc nhanh chóng và chính xác.
Ví dụ: tại các thành phố thông minh, thị giác máy tính đang được sử dụng để tự động phát hiện các hình vẽ graffiti thông qua ảnh chụp từ trên không và camera đường phố, giúp các đội vệ sinh thành phố dọn dẹp nhanh chóng và giữ cho không gian công cộng luôn sạch đẹp.
Đây là cái nhìn sơ lược về một số tác vụ thị giác máy tính chính cho phép các hệ thống thành phố thông minh
Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn về cách thị giác máy tính hỗ trợ bảo trì đô thị, hãy cùng khám phá một số ứng dụng thực tế của nó.
Việc bảo trì hệ thống thoát nước ngầm là một công việc đầy thách thức nhưng rất cần thiết vì hư hỏng có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về sức khỏe hoặc môi trường. Thị giác máy tính hiện đang được sử dụng để làm cho các cuộc kiểm tra này an toàn và hiệu quả hơn. Máy bay không người lái với camera, cảm biến và hệ thống Phát hiện và Đo khoảng cách bằng ánh sáng (LiDAR) được sử dụng để kiểm tra đường hầm và thu thập dữ liệu thời gian thực về những thứ như mức khí, nhiệt độ và thiệt hại.
Ở Michigan, Hoa Kỳ, Quận Macomb là một ví dụ tuyệt vời về cách công nghệ đang cải thiện kiểm tra đường ống ngầm. Sau sự cố sập đường ống vào năm 2016, quận bắt đầu chuyển từ kiểm tra thủ công sang sử dụng các hệ thống tự động.
Hiện nay, họ sử dụng máy bay không người lái như Elios 3 và Asio X để khám phá các đường hầm dưới lòng đất một cách an toàn. Máy bay không người lái thu thập video và dữ liệu cảm biến, sau đó được phân tích bằng computer vision để phát hiện bất kỳ vấn đề cấu trúc nào. Kể từ khi chuyển sang phương pháp này, quận đã cắt giảm chi phí kiểm tra gần 40% và giúp công việc trở nên an toàn hơn nhiều cho các đội của họ.
Tương tự, việc bảo trì đường xá và quản lý giao thông là một phần quan trọng để giữ cho thành phố hoạt động trơn tru. Đường xá có thể xuống cấp theo thời gian do giao thông đông đúc và thời tiết khắc nghiệt, dẫn đến nứt nẻ, ổ gà và biển báo bị hư hỏng.
Để giải quyết vấn đề này, nhiều thành phố hiện đang sử dụng máy bay không người lái và camera gắn trên xe được hỗ trợ bởi thị giác máy tính để theo dõi tình trạng đường xá và giao thông trong thời gian thực. Công nghệ này giúp phát hiện sớm các vấn đề, cải thiện an toàn, giảm tắc nghẽn và sửa chữa nhanh hơn và chính xác hơn.
Đó chính xác là lý do tại sao thành phố Ahmedabad ở Ấn Độ đang trang bị cho các phương tiện đô thị camera hành trình hỗ trợ AI để quét đường theo thời gian thực. Những camera này phát hiện ổ gà, vết nứt và sự hao mòn bề mặt, chụp ảnh và gắn thẻ địa lý cho thiệt hại. Dữ liệu thu thập được sẽ được gửi đến một trung tâm điều khiển, nơi các quan chức tạo báo cáo và bản đồ nhiệt để ưu tiên sửa chữa, giúp đẩy nhanh quá trình bảo trì đường xá.
Khi dân số loài người tăng lên, các thành phố mở rộng và khi các thành phố mở rộng, không gian xanh bị thu hẹp. Thật không may, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng không khí, nhiệt độ và động vật hoang dã. Cây xanh giúp hấp thụ khí carbon, làm mát các khu đô thị và hỗ trợ đa dạng sinh học.
Tập trung vào mục tiêu sống xanh, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng máy bay không người lái, mô hình thị giác (vision models), LiDAR và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để theo dõi độ che phủ xanh. Các công nghệ này giúp lập bản đồ vị trí cây, đánh giá sức khỏe của chúng và hướng dẫn các nỗ lực bảo tồn, tái trồng và phát triển. Điều này giúp cho việc quản lý không gian xanh trở nên chính xác và thiết yếu hơn cho quy hoạch đô thị bền vững.
Một ví dụ thú vị là New Delhi, Ấn Độ, nơi thành phố đang phải vật lộn với ô nhiễm không khí. Để giải quyết vấn đề này, họ đã khởi động một cuộc điều tra dân số cây kéo dài bốn năm do Viện Nghiên cứu Rừng dẫn đầu.
Sử dụng máy bay không người lái, LiDAR và GIS, họ đang lập bản đồ và theo dõi cây xanh đô thị - theo dõi loài, sức khỏe và vị trí của chúng. Việc sử dụng công nghệ này đang giúp thành phố quản lý không gian xanh hiệu quả hơn, có thể cải thiện chất lượng không khí và hỗ trợ mục tiêu đạt được mức phát thải ròng bằng không của Ấn Độ vào năm 2070.
Xây dựng trái phép gây ra những vấn đề nghiêm trọng ở các thành phố. Nó có thể chặn đường, gây áp lực lên các dịch vụ công cộng và cản trở sự phát triển theo quy hoạch. Một phương pháp mới nổi để xử lý vấn đề này là sử dụng thị giác máy tính để so sánh hình ảnh chụp từ trên không theo thời gian. Điều này giúp phát hiện sớm ngay cả những thay đổi nhỏ trong các tòa nhà hoặc việc sử dụng đất, cho phép các cơ quan chức năng ứng phó trước khi vấn đề leo thang.
Ví dụ: ở Bavaria, Đức, các nhà nghiên cứu đã phát triển các phương pháp sử dụng AI và thị giác máy tính để phân tích hình ảnh vệ tinh và bản đồ không gian địa lý nhằm phát hiện các công trình xây dựng trái phép. Họ cũng dựa vào Mô hình Bề mặt Kỹ thuật số Tạm thời (tDSM), theo dõi những thay đổi về độ cao bề mặt theo thời gian.
Bằng cách kết hợp các công cụ này, các nhà nghiên cứu có thể xác định các công trình mới bằng cách theo dõi sự thay đổi độ cao và so sánh hình ảnh. Cách tiếp cận này giúp các cơ quan địa phương thực thi các quy định xây dựng hiệu quả hơn, lập kế hoạch phát triển bền vững và duy trì hồ sơ chính xác.
Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính để bảo trì thành phố thông minh:
Mặc dù các hệ thống thị giác máy tính cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy cho việc duy trì các thành phố, nhưng chúng cũng có những hạn chế nhất định. Dưới đây là một vài yếu tố quan trọng cần lưu ý khi sử dụng các công nghệ này:
Các thành phố thông minh đang thay đổi cuộc sống đô thị bằng cách sử dụng thị giác máy tính để duy trì cơ sở hạ tầng tốt hơn. Với khả năng giám sát theo thời gian thực và thông tin chi tiết dự đoán, công nghệ này giúp các thành phố ứng phó với các vấn đề nhanh hơn, sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và giữ an toàn cho cư dân. Ngày càng có nhiều thành phố chuyển từ các giải pháp khắc phục phản ứng sang lập kế hoạch chủ động, dựa trên dữ liệu.
Trong tương lai, AI và thị giác máy tính có thể sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong việc làm cho các thành phố xanh hơn, công bằng hơn và hiệu quả hơn. Các công cụ như bản sao số (digital twins) và AI tạo sinh (generative AI) bổ sung cho các công nghệ này bằng cách cho phép các nhà hoạch định thử nghiệm các ý tưởng mới, cải thiện các dịch vụ công cộng và thu hẹp khoảng cách trong tiếp cận. Cùng với nhau, những đổi mới này đang giúp định hình các môi trường đô thị không chỉ thông minh hơn và an toàn hơn mà còn đáp ứng tốt hơn nhu cầu của cộng đồng.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá các ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.
