Vai trò của thị giác máy tính trong các 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 đến. Ví dụ, vào ban đêm, các đội ngũ 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 vận hành tốt.

Đường xá xuống cấp, cống rãnh bị tắc nghẽn và đèn đường hỏng hóc có vẻ là những vấn đề nhỏ ban đầu. Nhưng nếu không được kiểm tra, chúng có thể nhanh chóng biến thành những vấn đề lớn hơn. Những nhiệm vụ bảo trì định kỳ này rất quan trọng đối với an toàn công cộng. Tuy nhiên, với dân số ngày càng tăng và nhân lực đô thị hạn chế, các phương pháp bảo trì truyền thống có thể gặp khó khăn để theo kịp.

Computer vision, một nhánh của AI tập trung vào việc xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh, mang lại một phương pháp nhanh chóng và hiệu quả hơn cho công tác bảo trì hàng ngày trong các thành phố thông minh. Bằng cách phân tích luồng video hoặc hình ảnh từ trên không, các giải pháp Vision AI có thể tự động phát hiện và theo dõi các vấn đề, giảm bớt gánh nặng cho các đội ngũ thủ công.

Bằng cách sử dụng các computer vision model nâng cao như Ultralytics YOLO11, các thành phố có thể dễ dàng thực hiện các tác vụ như nhận diện rác thải, ổ gà hoặc cành cây gãy đổ. Các tác vụ Vision AI, như object detection và instance segmentation, có thể giúp các đội ngũ bảo trì phản hồi nhanh chóng và giữ cho các 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 khám phá cách computer vision hỗ trợ bảo trì đô thị, một số ứng dụng phổ biến và những lợi ích mà nó mang lại. Hãy cùng bắt đầu nhé!

Tổng quan về computer vision trong bảo trì đô thị#

Các cơ quan quản lý 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, camera và cảm biến, sau đó được xử lý bằng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 để thu được thông tin chi tiết nhanh chóng và chính xác.

Chẳng hạn, trong các thành phố thông minh, computer vision đang được sử dụng để tự động phát hiện hình vẽ bậy (graffiti) thông qua hình ảnh từ trên không và camera ở cấp độ đường phố, giúp các đội ngũ của thành phố dọn dẹp nhanh chóng và giữ cho các không gian công cộng luôn thân thiện.

Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về một số tác vụ computer vision quan trọng hỗ trợ các hệ thống thành phố thông minh:

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

• Image classification: Kỹ thuật này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh dựa trên hình thức của nó. Ví dụ, ảnh chụp đường phố từ trên cao có thể được phân loại là sạch, nứt hoặc ngập lụt, giúp các đội ngũ phân loại và ứng phó với các tình huống khác nhau hiệu quả hơn.

• Object tracking: Theo dõi được sử dụng để theo dõi các đối tượng chuyển động qua các khung hình video nhằm nắm bắt quỹ đạo của chúng. Trong các thành phố, tính năng này giúp giám sát các phương tiện và người đi bộ, cải thiện việc quản lý giao thông và an toàn.

• Instance segmentation: Kỹ thuật này tách biệt các thực thể riêng lẻ của cùng một đối tượng. Trong môi trường đô thị, nó có thể được sử dụng để phân biệt giữa nhiều đèn đường, cây cối hoặc xe cộ đang đỗ để theo dõi và bảo trì tốt hơn.

Computer vision trong các ứng dụng bảo trì đô thị#

Bây giờ khi chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách computer vision hỗ trợ bảo trì đô thị, hãy cùng khám phá một số ứng dụng thực tế của nó.

Kiểm tra cơ sở hạ tầng thông minh bằng AI#

Duy trì hệ thống cống ngầm là một 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. Computer vision hiện đang được sử dụng để làm cho các cuộc kiểm tra này an toàn và hiệu quả hơn. Các drone có gắn camera, cảm biến và hệ thống Light Detection and Ranging (LiDAR) được sử dụng để kiểm tra đường hầm và thu thập dữ liệu thời gian thực về các yếu tố như nồng độ 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 dưới lòng đất. Sau một vụ sập đường ống vào năm 2016, quận này đã bắt đầu chuyển dịch khỏi việc kiểm tra thủ công và bắt đầu sử dụng các hệ thống tự động.

Giờ đây, họ sử dụng drone như Elios 3 và Asio X để khám phá an toàn các đường hầm ngầm. Các drone thu thập dữ liệu video và cảm biến, sau đó được phân tích bằng computer vision để phát hiện bất kỳ vấn đề kết cấu nào. 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 rất nhiều cho các đội ngũ nhân sự của họ.

Hình 2. Drone Elios 3 có thể được sử dụng để kiểm tra hệ thống thoát nước. (Nguồn)

Computer vision cho công trình đường bộ công cộng#

Tương tự, việc duy trì đường xá và quản lý giao thông là một phần quan trọng để giữ cho một thành phố vận hành trơn tru. Đường sá có thể xuống cấp theo thời gian do lưu lượng giao thông lớn và thời tiết, dẫn đến nứt nẻ, 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 computer vision để giám sát điều kiện đường xá và giao thông theo thời gian thực. Công nghệ này giúp phát hiện các vấn đề sớm, cải thiện an toàn, giảm ùn tắc và giúp việc sửa chữa nhanh chóng, chính xác hơn.

Đó chính là lý do tại sao thành phố Ahmedabad ở Ấn Độ đang trang bị cho các phương tiện đô thị các dashcam tích hợp AI quét đường sá theo thời gian thực. Các camera này phát hiện ổ gà, các vết nứt và độ mòn bề mặt, ghi lại hình ảnh và gắn thẻ địa lý cho các hư hỏng. Dữ liệu thu thập được gửi đến một trung tâm điều khiển, nơi các quan chức tạo ra các báo cáo và biểu đồ nhiệt để ưu tiên sửa chữa, giúp đẩy nhanh quá trình bảo trì đường sá.

Hình 3. Một ví dụ về phát hiện ổ gà kèm theo ước tính kích thước sử dụng computer vision. (Nguồn)

Giám sát không gian xanh trong thành phố bằng computer vision#

Khi dân số tăng, các thành phố mở rộng, và khi thành phố mở rộng, không gian xanh bị thu hẹp. 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 các khu vực đô thị và hỗ trợ đa dạng sinh học.

Tập trung vào việc phát triển xanh, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng drone, các mô hình thị giác (vision models), LiDAR và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để giám sát độ che phủ của cây xanh. Các công nghệ này giúp lập bản đồ vị trí cây xanh, đánh giá sức khỏe của chúng và định hướng các nỗ lực bảo tồn, trồng lại và phát triển. Điều này giúp việc quản lý không gian xanh trở nên chính xác hơn và đóng vai trò thiết yếu đối với quy hoạch đô thị bền vững.

Hình 4. Nhận diện cây xanh đô thị sử dụng dữ liệu trên không độ phân giải cao. (Nguồn)

Một ví dụ thú vị là New Delhi, Ấn Độ, nơi thành phố đang vật lộn với tình trạng ô nhiễm không khí. Để giải quyết vấn đề này, họ đã khởi动 một cuộc điều tra cây xanh kéo dài bốn năm do Viện Nghiên cứu Lâm nghiệp dẫn dắt.

Sử dụng drone, LiDAR và GIS, họ đang lập bản đồ và giám sát cây xanh đô thị - theo dõi loài, tình trạng 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, điều này có thể cải thiện chất lượng không khí và hỗ trợ mục tiêu đạt mức phát thải ròng bằng 0 vào năm 2070 của Ấn Độ.

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

Xây dựng trái phép tạo ra các vấn đề nghiêm trọng trong thành phố. Nó có thể làm tắc nghẽn đường xá, gây áp lực lên các dịch vụ công cộng và can thiệp vào sự phát triển theo quy hoạch. Một cách tiếp cận mới nổi để xử lý vấn đề này sử dụng computer vision để so sánh các hình ảnh trên không được chụp 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 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 computer vision 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 Số Thời gian (tDSM - Temporal Digital Surface Model), theo dõi các 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 giám sát sự dịch chuyển độ cao và so sánh hình ảnh. Cách tiếp cận này giúp chính quyền 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.

Hình 5. Bản đồ hiển thị các tòa nhà đã được lập tài liệu và chưa được lập tài liệu trong thành phố. (Nguồn)

Ưu điểm và nhược điểm của computer vision trong bảo trì đô thị#

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng computer vision để bảo trì smart city:

• Phạm vi bao phủ có thể mở rộng: Computer vision có thể giám sát các khu vực đô thị lớn bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng hiện có như camera quan sát (CCTV) hoặc drone, làm giảm nhu cầu kiểm tra thủ công.
• Dynamic resource use: Phân tích thời gian thực giúp ưu tiên các nhiệm vụ dựa trên tính cấp bách, làm cho việc bảo trì trở nên hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.
• Faster emergency alerts: Các hệ thống Vision 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 thiểu thiệt hại.

Mặc dù các hệ thống computer vision cung cấp sự hỗ trợ đáng tin cậy để duy trì thành phố, chúng cũng đi kèm với một số hạn chế nhất định. Dưới đây là một vài yếu tố chính cần lưu ý khi sử dụng các công nghệ này:

• High initial costs: Triển khai các hệ thống computer vision đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể vào camera, cảm biến và cơ sở hạ tầng AI. Các đô thị nhỏ hơn có thể thấy khó khăn để chi trả cho các khoản chi phí này lúc đầu.
• Mối quan ngại về quyền riêng tư: Việc giám sát hình ảnh liên tục có thể làm dấy lên những lo ngại về giám sát và quyền riêng tư cá nhân trong số các cư dân thành phố.
• Infrastructure challenges: Các thành phố cũ hơn có thể thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cần thiết cho việc triển khai quy mô lớn (ví dụ: kết nối ổn định, nguồn điện hoặc mạng lưới cảm biến).

Các điểm chính cần lưu ý#

Các smart cities đang biến đổi cuộc sống đô thị bằng cách sử dụng computer vision để bảo trì cơ sở hạ tầng tốt hơn. Với việc giám sát thời gian thực và thông tin dự báo, công nghệ này giúp các thành phố phản ứng với các vấn đề nhanh hơn, sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn và giữ an toàn cho cư dân. Ngày càng nhiều đô thị đang chuyển dịch từ việc sửa chữa phản ứng sang lập kế hoạch chủ động dựa trên dữ liệu.

Hướng tới tương lai, AI và computer vision có khả năng sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc làm cho các thành phố trở nên xanh hơn, công bằng hơn và hiệu quả hơn. Các công cụ như digital twins và generative AI bổ sung cho các công nghệ này bằng cách cho phép các nhà quy hoạch thử nghiệm ý tưởng mới, cải thiện dịch vụ công và thu hẹp khoảng cách trong việc tiếp cận. Cùng với nhau, những đổi mới này đang giúp định hình các môi trường đô thị không chỉ thông minh và an toàn hơn mà còn phản ứng nhanh nhạy hơn với nhu cầu của cộng đồng.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về computer vision. Khám phá các ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong sản xuất và computer vision trong y tế trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.