Vai trò của thị giác máy tính trong các nhiệm vụ bảo trì đô thị

Việc duy trì một thành phố đòi hỏi rất nhiều công sức, nhưng phần lớn những công việc này thường không được chú ý. Ví dụ, vào ban đêm, các đội bảo trì sửa chữa đường sá, dọn rác, kiểm tra đèn và đảm bảo thành phố luôn an toàn, hoạt động bình thường.

Đường sá xuống cấp, cống thoát nước bị tắc và đèn đường hỏng thoạt đầu có vẻ là những vấn đề nhỏ. Nhưng nếu không được xử lý, chúng có thể nhanh chóng trở thành vấn đề lớn hơn. Những công việc bảo trì thường nhật này rất quan trọng đối với an toàn công cộng. Tuy nhiên, khi dân số tăng và nhân lực đô thị hạn chế, các phương pháp bảo trì truyền thống khó có thể đáp ứng kịp.

Thị giác máy tính, một nhánh của AI tập trung vào xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh, mang đến cách tiếp cận nhanh hơn, hiệu quả hơn cho công tác bảo trì thường nhật tại thành phố thông minh. Bằng cách phân tích luồng video hoặc ảnh chụp từ trên không, các giải pháp Vision AI có thể tự động phát hiện và theo dõi vấn đề, giảm gánh nặng cho các đội ngũ xử lý thủ công.

Bằng cách sử dụng các model thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11, các thành phố có thể dễ dàng thực hiện những tác vụ như nhận diện rác thải, ổ gà hoặc cành cây gãy đổ. Các tác vụ Vision AI như phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể có thể giúp đội bảo trì phản ứng nhanh chóng, giữ cho không gian công cộng gọn gàng, sạch sẽ và an toàn.

Hình 1. Phát hiện rác thải bằng khả năng phát hiện đối tượng của Ultralytics YOLO11. (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính hỗ trợ bảo trì đô thị, một số ứng dụng phổ biến và những lợi ích mà công nghệ này mang lại. Bắt đầu nhé!

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

Các cơ quan đô thị đang sử dụng những công nghệ như thị giác máy tính để hiểu rõ hơn và quản lý cơ sở hạ tầng thành phố. Dữ liệu hình ảnh được thu thập qua drone, camera và cảm biến, sau đó xử lý bằng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 để nhanh chóng thu được thông tin chính xác.

Ví dụ, tại các thành phố thông minh, thị giác máy tính được dùng để tự động phát hiện hình vẽ graffiti qua ảnh chụp từ trên không và camera ở cấp đường phố, giúp đội ngũ thành phố nhanh chóng dọn sạch và duy trì không gian công cộng thân thiện.

Dưới đây là một số tác vụ thị giác máy tính chính giúp các hệ thống thành phố thông minh hoạt động:

• Phát hiện đối tượng: Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể nhận diện và xác định vị trí các đối tượng cụ thể trong ảnh hoặc luồng video. Trong công tác bảo trì đô thị, điều này giúp đội ngũ phát hiện những vật thể cần xử lý như cọc tiêu giao thông, thùng rác hoặc biển báo đường bị hỏng.

• Phân loại hình ảnh: Kỹ thuật này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh dựa trên diện mạo của ảnh. Ví dụ, ảnh chụp đường sá từ trên không có thể được phân loại là sạch, nứt vỡ hoặc ngập nước, giúp các đội ngũ phân loại và xử lý những tình huống khác nhau hiệu quả hơn.

• Theo dõi đối tượng: Kỹ thuật theo dõi đối tượng được dùng để theo dõi các vật thể đang di chuyển qua những khung hình video nhằm xác định lộ trình của chúng. Ở các thành phố, kỹ thuật này giúp giám sát phương tiện và người đi bộ, cải thiện quản lý giao thông và an toàn.

• Phân đoạn thực thể: Kỹ thuật này tách riêng từng đối tượng thuộc cùng một lớp. Trong môi trường đô thị, kỹ thuật này có thể được dùng để phân biệt nhiều cột đèn đường, cây xanh hoặc phương tiện đang đỗ, qua đó cải thiện việc theo dõi và bảo trì.

Ứng dụng thị giác máy tính trong công tác bảo trì thành phố#

Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn cách thị giác máy tính hỗ trợ công tác bảo trì đô thị, hãy cùng khám phá một số ứng dụng thực tế.

Kiểm tra cơ sở hạ tầng thông minh bằng AI#

Bảo trì cống thoát nước ngầm là công việc khó khăn nhưng thiết yếu, vì hư hỏng có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về sức khỏe hoặc môi trường. Thị giác máy tính hiện được sử dụng để giúp việc kiểm tra an toàn và hiệu quả hơn. Drone trang bị camera, cảm biến và hệ thống đo khoảng cách và phát hiện bằng ánh sáng (LiDAR) được dùng để kiểm tra đường hầm và thu thập dữ liệu thời gian thực về những yếu tố như nồng độ khí, nhiệt độ và hư hỏng.

Tại Michigan, Hoa Kỳ, hạt Macomb là một ví dụ điển hình về cách công nghệ đang cải thiện việc kiểm tra công trình ngầm. Sau sự cố sập đường ống vào năm 2016, hạt này bắt đầu chuyển dần khỏi việc kiểm tra thủ công và sử dụng các hệ thống tự động.

Hiện nay, họ sử dụng drone như Elios 3 và Asio X để khảo sát an toàn các đường hầm ngầm. Drone thu thập dữ liệu video và cảm biến, sau đó dữ liệu được phân tích bằng thị giác máy tính để phát hiện các vấn đề kết cấu. Kể từ khi chuyển sang phương pháp này, hạt đã giảm gần 40% chi phí kiểm tra và giúp công việc của các đội ngũ an toàn hơn nhiều.

Hình 2. Có thể dùng drone Elios 3 để kiểm tra hệ thống thoát nước. (Nguồn)

Thị giác máy tính trong công tác đường sá công cộng#

Tương tự, bảo trì đường sá và quản lý giao thông là những phần việc thiết yếu để thành phố vận hành trơn tru. Đường sá có thể xuống cấp theo thời gian do giao thông đông đúc và thời tiết, dẫn đến nứt vỡ, ổ gà và biển báo hư hỏng.

Để giải quyết vấn đề này, nhiều thành phố hiện đang sử dụng drone và camera gắn trên phương tiện được hỗ trợ bởi thị giác máy tính để giám sát tình trạng đường sá và giao thông theo thời gian thực. Công nghệ này giúp phát hiện sớm vấn đề, cải thiện an toàn, giảm ùn tắc và sửa chữa nhanh chóng, chính xác hơn.

Đó chính là lý do thành phố Ahmedabad ở Ấn Độ đang trang bị camera hành trình hỗ trợ AI cho các phương tiện đô thị để quét đường sá theo thời gian thực. Các camera này phát hiện ổ gà, vết nứt và tình trạng mặt đường xuống cấp, đồng thời chụp ảnh và gắn thẻ địa lý cho các vị trí hư hỏng. Dữ liệu thu thập được gửi đến trung tâm điều khiển, nơi các quan chức tạo báo cáo và bản đồ nhiệt để ưu tiên sửa chữa, giúp đẩy nhanh công tác bảo trì đường sá.

Hình 3. Ví dụ về phát hiện ổ gà và ước tính kích thước bằng thị giác máy tính. (Nguồn)

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

Khi dân số tăng, các thành phố mở rộng; khi thành phố mở rộng, không gian xanh thu hẹp. 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.

Với mục tiêu xanh hóa đô thị, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng drone, model vision, LiDAR và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để giám sát độ che phủ xanh. Những công nghệ này giúp lập bản đồ vị trí cây xanh, đánh giá tình trạng cây và định hướng các nỗ lực bảo tồn, trồng lại cây và phát triển. Nhờ vậy, việc quản lý không gian xanh trở nên chính xác hơn và góp phần thiết yếu vào quy hoạch đô thị bền vững.

Hình 4. Nhận diện cây xanh đô thị bằng dữ liệu hàng không độ phân giải cao. (Nguồn)

Một ví dụ đáng chú ý là New Delhi, Ấn Độ, nơi thành phố đang phải đối mặt với tình trạng ô nhiễm không khí. Để giải quyết vấn đề này, thành phố đã triển khai đợt kiểm kê cây xanh kéo dài bốn năm do Viện Nghiên cứu Lâm nghiệp chủ trì.

Bằng cách sử dụng drone, LiDAR và GIS, họ lập bản đồ và giám sát cây xanh đô thị, theo dõi loài cây, tình trạng sức khỏe và vị trí của cây. Việc ứng dụng công nghệ này đang giúp thành phố quản lý không gian xanh hiệu quả hơn, qua đó cải thiện chất lượng không khí và hỗ trợ mục tiêu phát thải ròng bằng không của Ấn Độ vào năm 2070.

Ứng dụng Vision AI trong quy hoạch và giám sát đô thị#

Xây dựng trái phép gây ra nhiều vấn đề nghiêm trọng trong thành phố. Hoạt động này có thể cản trở đường sá, gây áp lực lên các dịch vụ công và ảnh hưởng đến quy hoạch phát triển. Một phương pháp mới đang được áp dụng để xử lý vấn đề này là dùng thị giác máy tính so sánh ảnh chụp từ trên không theo thời gian. Nhờ đó, có thể sớm phát hiện cả những thay đổi nhỏ trong công trình hoặc mục đích sử dụng đất, giúp cơ quan chức năng ứng phó trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn.

Ví dụ, tại Bavaria, Đức, các nhà nghiên cứu đã phát triển những phương pháp sử dụng AI và thị giác máy tính để phân tích ảnh vệ tinh và bản đồ không gian địa lý nhằm phát hiện công trình xây dựng trái phép. Họ cũng sử dụng Mô hình bề mặt số theo thời gian (tDSM), theo dõi những thay đổi về cao độ bề mặt theo thời gian.

Bằng cách kết hợp các công cụ này, các nhà nghiên cứu có thể xác định công trình mới thông qua việc giám sát biến động cao độ và so sánh hình ảnh. Phương pháp này giúp chính quyền địa phương thực thi quy định xây dựng hiệu quả hơn, lập kế hoạch phát triển bền vững và duy trì hồ sơ chính xác.

Hình 5. Bản đồ thể hiện các công trình đã đăng ký và chưa đăng ký trong thành phố. (Nguồn)

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

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

• Phạm vi giám sát có thể mở rộng: Thị giác máy tính có thể giám sát các khu vực đô thị rộng lớn bằng cơ sở hạ tầng sẵn có như camera CCTV hoặc drone, giảm nhu cầu kiểm tra thủ công.
• Sử dụng nguồn lực linh hoạt: Phân tích thời gian thực giúp ưu tiên công việc dựa trên mức độ cấp thiết, qua đó nâng cao hiệu quả bảo trì và tiết kiệm chi phí.
• Cảnh báo khẩn cấp nhanh hơn: Các hệ thống vision hỗ trợ AI có thể gần như lập tức phát hiện sự cố như hỏa hoạn, tai nạn hoặc ngập lụt, giúp ứng phó nhanh hơn và giảm thiệt hại.

Mặc dù các hệ thống thị giác máy tính hỗ trợ đáng tin cậy cho công tác bảo trì thành phố, chúng cũng có một số hạn chế. Dưới đây là vài yếu tố chính cần lưu ý khi sử dụng những công nghệ này:

• Chi phí ban đầu cao: Triển khai hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể cho camera, cảm biến và hạ tầng AI. Ban đầu, các đô thị nhỏ có thể gặp khó khăn trong việc chi trả những khoản phí này.
• Mối lo ngại về quyền riêng tư: Việc giám sát hình ảnh liên tục có thể khiến cư dân thành phố lo ngại về hoạt động giám sát và quyền riêng tư cá nhân.
• Thách thức về cơ sở hạ tầng: Các thành phố lâu đời có thể thiếu cơ sở hạ tầng số cần thiết để triển khai trên quy mô lớn (ví dụ: kết nối ổn định, nguồn điện hoặc mạng lưới cảm biến).

Điểm chính cần ghi nhớ#

Các thành phố thông minh đang chuyển đổi đời sống đô thị bằng cách sử dụng thị giác máy tính để bảo trì cơ sở hạ tầng tốt hơn. Với khả năng giám sát theo thời gian thực và cung cấp thông tin chuyên sâu mang tính dự báo, công nghệ này giúp thành phố xử lý vấn đề nhanh hơn, sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và bảo đảm an toàn cho cư dân. Ngày càng nhiều chính quyền địa phương chuyển từ sửa chữa khi sự cố xảy ra sang lập kế hoạch chủ động dựa trên dữ liệu.

Trong tương lai, AI và thị giác máy tính nhiều khả năng sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc giúp các thành phố xanh hơn, công bằng hơn và hiệu quả hơn. Các công cụ như bản sao số và AI tạo sinh bổ trợ cho những công nghệ này, cho phép nhà quy hoạch thử nghiệm ý tưởng mới, cải thiện dịch vụ công và thu hẹp khoảng cách tiếp cận. Cùng nhau, những đổi mới này đang góp phần định hình môi trường đô thị không chỉ thông minh và an toàn hơn mà còn đáp ứng tốt hơn nhu cầu của cộng đồng.

Tham gia cộng đồng và khám phá kho GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá nhiều ứng dụng 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. Xem các tùy chọn cấp phép để bắt đầu với Vision AI.