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 đến một cách tiếp cận nhanh hơn và hiệu quả hơn cho việc bảo trì hàng ngày trong các smart cities. Bằng cách phân tích các luồng video hoặc hình ảnh 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 mô hình computer vision tiên tiến như Ultralytics YOLO11, các thành phố có thể dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ như xác định rác thải, ổ gà hoặc cành cây đổ. Các tác vụ Vision AI, như object detection và instance segmentation, có thể giúp các đội ngũ bảo trì phản ứng nhanh chóng và giữ cho không gian công cộng luôn gọn gàng, sạch sẽ và an toàn.

Hình 1. Phát hiện rác thải sử dụng khả năng object detection của 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!

Link to this sectionTổng quan về computer vision trong bảo trì đô thị#

Các cơ quan đô thị đang sử dụng các công nghệ như computer vision để hiểu và quản lý cơ sở hạ tầng thành phố tốt hơn. Dữ liệu hình ảnh được thu thập thông qua drone, camera và cảm biến, sau đó được xử lý bằng các mô hình computer vision như YOLO11 để có được thông tin chi tiết nhanh chóng và chính xác.

Ví dụ, tại các smart cities, computer vision đang được sử dụng để tự động detect graffiti thông qua hình ảnh trên không và camera đường phố, giúp các đội ngũ thành phố làm sạch nhanh chóng và giữ cho không gian công cộng luôn thân thiện.

Dưới đây là cái nhìn thoáng qua về một số computer vision tasks chính giúp kích hoạt các hệ thống smart city:

• Object detection: Các mô hình computer vision như YOLO11 có thể xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc luồng video. Trong bảo trì đô thị, điều này giúp các đội ngũ phát hiện các vật phẩm như cọc giao thông, thùng rác hoặc biển báo đường phố bị hỏng cần được chú ý.

• 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: Tracking được sử dụng để theo dõi các đối tượng chuyển động qua các khung hình video để lần theo lộ trình của chúng. Ở các thành phố, nó giúp giám sát phương tiện và người đi bộ, cải thiện 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.

Link to this sectionComputer 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.

Link to this sectionKiểm 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 việc công nghệ đang cải thiện underground inspections. Sau sự cố sập đường ống vào năm 2016, quận này đã bắt đầu chuyển từ kiểm tra thủ công sang sử dụng các hệ thống tự động.

Hiện nay, họ sử dụng drones như Elios 3 và Asio X để khám phá các đường hầm ngầm một cách an toàn. Các drone thu thập dữ liệu video và cảm biến, sau đó được phân tích bằng computer vision để phát hiện mọi vấn đề về kết cấu. Kể từ khi chuyển sang phương pháp này, quận đã cắt giảm chi phí kiểm tra gần 40% và giúp công việc an toàn hơn nhiều cho đội ngũ của họ.

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

Link to this sectionComputer vision cho công trình đường bộ công cộng#

Tương tự, duy trì đường xá và managing traffic là một phần quan trọng để giữ cho thành phố vận hành trơn tru. Đường xá có thể xuống cấp theo thời gian do mật độ giao thông cao và thời tiết, dẫn đến các vết nứt, 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 hỗ trợ AI để quét đường phố theo thời gian thực. Các camera này detect potholes, vết nứt và độ mòn bề mặt, ghi lại hình ảnh và gắn thẻ địa lý cho hư hỏng. Dữ liệu thu thập được gửi đến trung tâm kiểm soát, nơi các quan chức tạo báo cáo và heatmap để ưu tiên sửa chữa, giúp đẩy nhanh tiến độ bảo trì đường bộ.

Hình 3. Ví dụ về phát hiện ổ gà với ước tính kích thước sử dụng computer vision. (Nguồn)

Link to this sectionGiám 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 xu hướng xanh, nhiều thành phố đang bắt đầu sử dụng drone, vision models, LiDAR và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để giám sát độ phủ xanh. Những 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 mới và phát triển. Điều này giúp việc quản lý không gian xanh trở nên chính xác hơn và là yếu tố thiết yếu cho 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 ô nhiễm không khí. Để giải quyết vấn đề, họ đã khởi động một four-year tree census do Viện Nghiên cứu Rừng dẫn đầu.

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.

Link to this sectionCác 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 detect unauthorized buildings. Họ cũng dựa vào Temporal Digital Surface Model (tDSM), 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 ghi nhận và chưa được ghi nhận trong thành phố. (Nguồn)

Link to this sectionƯu 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:

• Scalable coverage: Computer vision có thể giám sát các khu vực đô thị lớn bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng hiện có như CCTV hoặc drone, 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.
• Privacy concerns: Giám sát hình ảnh liên tục có thể gây ra mối lo ngại về việc theo dõi và quyền riêng tư cá nhân của 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).

Link to this sectionCác 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.

Tham gia community của chúng tôi và khám phá GitHub repository để tìm hiểu thêm về computer vision. Khám phá nhiều ứng dụng liên quan đến AI in manufacturing và computer vision in healthcare trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra licensing options của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.