Vai trò của thị giác máy tính trong nhiệm vụ bảo trì thành phố

Có rất nhiều công việc cần thực hiện để duy trì một thành phố, nhưng hầu hết các nhiệm vụ này đều không được chú ý. Ví dụ, vào ban đêm, các đội bảo trì làm việc để sửa chữa đường sá, dọn rác, kiểm tra đèn và đảm bảo thành phố luôn an toàn và hoạt động.

Đường sá xuống cấp, cống rãnh bị tắc nghẽn và đèn đường bị hỏng thoạt đầu có vẻ nhỏ nhặt. Nhưng nếu không được kiểm tra, chúng có thể nhanh chóng trở thành vấn đề lớn hơn. Những công việc bảo trì thường xuyên này rất quan trọng đối với an toàn công cộng. Tuy nhiên, với dân số ngày càng tăng và đội ngũ nhân viên thành phố hạn chế, các phương pháp bảo trì truyền thống có thể khó theo kịp.

Thị giác máy tính , một nhánh của AI tập trung vào việc xử lý và hiểu dữ liệu trực quan, cung cấp một cách tiếp cận nhanh hơn, hiệu quả hơn cho việc bảo trì hàng ngày trong các thành phố thông minh . Bằng cách phân tích nguồn cấp dữ liệu 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 nhiệm vụ như xác định chất thải, ổ gà hoặc cành cây gãy. Các nhiệm vụ AI thị giác, như phát hiện đối tượng và phân đoạn trường hợp, có thể giúp các nhóm 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 nào!

Tổng quan về thị giác máy tính trong bảo trì thành phố

Chính quyền đô thị đang sử dụng các công nghệ như thị giác máy tính để hiểu rõ hơn và quản lý cơ sở hạ tầng của thành phố. Dữ liệu trực quan được thu thập thông qua máy bay không người lái, camera và cảm biến, sau đó được xử lý bằng các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 để có được thông tin chi tiết nhanh chóng và chính xác. 

Ví dụ, tại các thành phố thông minh, công nghệ thị giác máy tính đang được sử dụng để tự động phát hiện graffiti thông qua hình ảnh trên không và camera trên đường phố, giúp các nhóm thành phố dọn dẹp nhanh chóng và giữ cho không gian công cộng luôn chào đón.

Sau đây là cái nhìn thoáng qua về một số nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính cho phép các hệ thống thành phố thông minh

• Phát hiện đối tượng: Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong nguồn cấp dữ liệu hình ảnh hoặc video. Trong bảo trì đô thị, điều này giúp các nhóm phát hiện các mục như nón giao thông, thùng rác hoặc biển báo đường bị hỏng có thể cần chú ý.

• Phân loại hình ảnh: Nó gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh dựa trên diện mạo của nó. Ví dụ, ảnh chụp trên không của đường có thể được phân loại là sạch, nứt hoặc ngập nước, giúp các nhóm phân loại và phản ứng với các tình huống khác nhau hiệu quả hơn.

• Theo dõi đối tượng : Theo dõi được sử dụng để theo dõi các đối tượng chuyển động trên các khung hình video để theo dõi đường đi của chúng. Ở các thành phố, nó giúp theo dõi xe cộ và người đi bộ, cải thiện quản lý giao thông và an toàn.

• Phân đoạn trường hợp: Kỹ thuật này tách các trường hợp riêng lẻ của cùng một đối tượng. Trong môi trường thành phố, nó có thể được sử dụng để phân biệt giữa nhiều đèn đường, cây cối hoặc xe đỗ để theo dõi và bảo trì tốt hơn.

Tầm nhìn máy tính trong các ứng dụng bảo trì thành phố

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ việc bảo trì thành phố, hãy cùng khám phá một số ứng dụng thực tế của nó.

Kiểm tra cơ sở hạ tầng thông minh với AI

Việc bảo trì hệ thống thoát nước ngầm là một công việc đầy thách thức nhưng 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 hơn và hiệu quả hơn. Máy bay không người lái có 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 hư hỏng.

Tại Michigan, Hoa Kỳ, Quận Macomb là một ví dụ tuyệt vời về cách công nghệ đang cải thiện các cuộc kiểm tra ngầm . Sau vụ sập đường ống năm 2016, quận này bắt đầu chuyển từ kiểm tra thủ công sang sử dụng các hệ thống tự động. 

Bây giờ, họ sử dụng máy bay không người lái như Elios 3 và Asio X để khám phá an toàn các đường hầm ngầm. Máy bay không người lái thu thập dữ liệu video và cảm biến, sau đó được phân tích bằng thị giác máy tính để phát hiện bất kỳ vấn đề nào về cấu trúc. Kể từ khi chuyển sang phương pháp này, quận đã cắt giảm chi phí kiểm tra gần 40% và làm cho công việc an toàn hơn nhiều cho các phi hành đoàn của họ.

‍

Tầm nhìn máy tính cho công trình đường bộ công cộng

Tương tự như vậy, việc bảo trì đường sá và quản lý giao thông là một phần quan trọng để duy trì sự vận hành trơn tru của thành phố. Đường sá có thể bị mòn theo thời gian do lưu lượng giao thông lớn và thời tiết, dẫn đến nứt, 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 sá và giao thông theo 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 giao thông đô thị camera hành trình chạy bằng AI có thể quét đường theo thời gian thực. Những camera này phát hiện ổ gà , vết nứt và bề mặt bị mòn, chụp ảnh và gắn thẻ địa lý cho hư hỏng. Dữ liệu thu thập được sẽ được gửi đến trung tâm điều khiển, nơi các viên chức tạo báo cáo và bản đồ nhiệt để ưu tiên sửa chữa, giúp đẩy nhanh tiến độ bảo trì đường bộ.

‍

Giám sát không gian xanh trong thành phố bằng công nghệ thị giác máy tính

Khi dân số tăng, các thành phố mở rộng, và khi các thành phố mở rộng, không gian xanh thu hẹp lại. Thật không may, điều này có thể tác động tiêu cực đến chất lượng không khí, nhiệt độ và động vật hoang dã. Cây xanh giúp hấp thụ khí carbon, làm mát khu vực đô thị và hỗ trợ đa dạng sinh học. 

Tập trung vào việc xanh hóa, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng máy bay không người lái, mô hình tầm nhìn , LiDAR và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để theo dõi lớp 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, trồng lại và phát triển. Điều này giúp quản lý không gian xanh chính xác hơn và thiết yếu hơn cho quy hoạch đô thị bền vững.

‍

Một ví dụ thú vị là New Delhi, Ấn Độ, nơi thành phố này đang phải vật lộn với ô nhiễm không khí. Để giải quyết vấn đề này, họ đã tiến hành một cuộc điều tra cây xanh 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 giám sát 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 của Ấn Độ là đạt mức phát thải ròng bằng 0 vào năm 2070.

Ứng dụng AI trong quy hoạch và giám sát đô thị

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 kế hoạch. Một cách tiếp cận mới để xử lý vấn đề này là sử dụng thị giác máy tính để so sánh các hình ảnh chụp 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 chính quyền phản ứng trước khi vấn đề leo thang.

Ví dụ, tại 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 tòa nhà trái phép . Họ cũng dựa vào Mô hình bề mặt kỹ thuật số thời gian (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 xây dựng mới bằng cách theo dõi sự thay đổi độ cao và so sánh hình ảnh. Cách tiếp cận này giúp chính quyền địa phương thực thi các quy định về xây dựng hiệu quả hơn, lập kế hoạch phát triển bền vững và duy trì hồ sơ chính xác.

‍

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong bảo trì thành phố

Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ thị giác máy tính để bảo trì thành phố thông minh:

• Phạm vi phủ sóng có thể mở rộng : Công nghệ thị giác máy tính có thể giám sát các khu vực đô thị lớn bằng cơ sở hạ tầng hiện có như CCTV hoặc máy bay không người lái, giúp giảm nhu cầu kiểm tra thủ công.
  
  
• Sử dụng tài nguyên động: Phân tích thời gian thực giúp ưu tiên các tác vụ dựa trên mức độ khẩn cấp, giúp bảo trì hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
  
  
• Cảnh báo khẩn cấp nhanh hơn: Hệ thống quan sát sử dụng AI có thể phát hiện các sự cố như hỏa hoạn, tai nạn hoặc lũ lụt gần như ngay lập tức, cho phép phản ứng nhanh hơn và giảm thiệt hại.

Trong khi hệ thống thị giác máy tính cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy cho việc duy trì các thành phố, chúng cũng đi kèm với một số hạn chế nhất định. Sau đây là một số yếu tố chính cần lưu ý khi sử dụng các công nghệ này:

• Chi phí ban đầu cao: Việc triển khai hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi phải đầu tư ban đầu đáng kể vào camera, cảm biến và cơ sở hạ tầng AI. Các thành phố nhỏ hơn có thể gặp khó khăn trong việc chi trả những chi phí này ban đầu.
  
  
• Mối quan ngại về quyền riêng tư : Việc giám sát trực quan liên tục có thể làm dấy lên mối lo ngại về vấn đề giám sát và quyền riêng tư cá nhân của cư dân thành phố.
  
  
• Thách thức về cơ sở hạ tầng: Các thành phố cũ có thể thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cần thiết để triển khai trên quy mô lớn (ví dụ: kết nối ổn định, nguồn điện hoặc mạng cảm biến).

Những điểm chính

Các thành phố thông minh đang chuyển đổi cuộc sống đô thị bằng cách sử dụng tầm nhìn 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 mang tính dự đoán, công nghệ này giúp các thành phố phản ứng với các vấn đề nhanh hơn, sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và giữ an toàn cho cư dân. Ngày càng nhiều thành phố chuyển từ các giải pháp phản ứng sang lập kế hoạch chủ động, dựa trên dữ liệu.

Nhìn về phía trước, AI và thị giác máy tính có thể sẽ đóng 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 kỹ thuật số và AI tạo ra bổ sung cho các công nghệ này bằng cách cho phép các nhà quy hoạch thử nghiệm các ý tưởng mới, cải thiện các dịch vụ công và thu hẹp khoảng cách tiếp cận. Cùng nhau, những đổi mới này đang giúp định hình 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 của chúng tôi để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá nhiều ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.