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

Có rất nhiều công việc cần thực hiện để duy trì một thành phố, nhưng phần lớn các công việc này thường không được chú ý. Ví dụ, vào ban đêm, các đội bảo trì sửa chữa đường sá, dọn dẹp rác thải, kiểm tra đèn và đảm bảo thành phố luôn an toàn, vận hành tốt.

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

Thị giác máy tính, một nhánh của AI tập trung vào việc xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh, mang đến cách tiếp cận nhanh hơn và hiệu quả hơn cho công tác bảo trì hằng ngày tại các thành phố thông minh. Bằng cách phân tích luồng video hoặc ảnh trên không, các giải pháp Vision AI có thể tự động phát hiện và theo dõi vấn đề, giảm tải cho các đội ngũ làm việc 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 bị gãy. Các tác vụ Vision AI như phát hiện đối tượng và phân đoạn instance có thể giúp các đội bảo trì phản ứng nhanh chóng, đồng thời 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. Hãy bắt đầu!

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

Các cơ quan quản lý 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 thông qua drone, camera và cảm biến, sau đó được xử lý bằng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 để tạo ra thông tin chuyên sâu nhanh chóng và chính xác.

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

Dưới đây là một số tác vụ thị giác máy tính quan trọng giúp các hệ thống thành phố thông minh vận hành:

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

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

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

• Phân đoạn instance: Kỹ thuật này tách riêng từng instance của cùng một đối tượng. Trong môi trường đô thị, kỹ thuật này có thể được sử dụng để phân biệt nhiều đèn đường, cây cối hoặc phương tiện đang đỗ, nhằm cải thiện việc theo dõi và bảo trì.

Các ứng dụng của thị giác máy tính trong bảo trì đô thị#

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

Kiểm tra cơ sở hạ tầng thông minh bằng AI#

Bảo trì các cống ngầm là công việc đầy thách thức nhưng thiết yếu, vì hư hỏng có thể dẫn đến những 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 được trang bị camera, cảm biến và các hệ thống Đo xa bằng ánh sáng (LiDAR) được sử dụng để kiểm tra đường hầm và thu thập dữ liệu theo 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 đưa các hệ thống tự động vào sử dụng.

Hiện nay, họ sử dụng drone như Elios 3 và Asio X để khám phá các đường hầm ngầm một cách an toàn. 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 về kết cấu. Kể từ khi chuyển sang phương pháp này, hạt Macomb đã cắt giảm gần 40% chi phí kiểm tra và giúp công việc an toàn hơn nhiều cho các đội ngũ của mình.

Hình 2. Drone Elios 3 có thể được sử dụng 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 một phần quan trọng để đảm bảo 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 các vết nứt, ổ gà và biển báo bị hư hỏng.

Để giải quyết vấn đề này, nhiều thành phố hiện 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 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 thành phố Ahmedabad ở Ấn Độ đang trang bị camera hành trình tích hợp 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 bề mặt xuống cấp, đồng thời chụp 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 báo cáo và bản đồ nhiệt để ưu tiên sửa chữa, góp phần 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, và khi thành phố mở rộng, không gian xanh bị thu hẹp. Đáng tiếc là điều này có thể tác động tiêu cực đến chất lượng không khí, nhiệt độ và động vật hoang dã. Cây cối giúp hấp thụ khí carbon, làm mát 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, model thị giác, 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 tình trạng của chúng và định hướng các nỗ lực bảo tồn, trồng lại cây cũng như phát triển đô thị. Nhờ đó, việc quản lý không gian xanh trở nên chính xác hơn và đóng vai trò thiết yếu trong quy hoạch đô thị bền vững.

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

Một ví dụ thú vị 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 cuộc điều tra 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, tình trạng sức khỏe và vị trí của từng cây. Việc ứng dụng công nghệ này giúp thành phố quản lý không gian xanh hiệu quả hơn, từ đó có thể cải thiện chất lượng không khí và hỗ trợ mục tiêu đạt phát thải ròng bằng 0 của Ấn Độ vào năm 2070.

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

Xây dựng trái phép gây ra những vấn đề nghiêm trọng trong các 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 để xử lý vấn đề này là sử dụng thị giác máy tính nhằm so sánh các ảnh trên không được chụp theo thời gian. Nhờ đó, ngay cả những thay đổi nhỏ trong công trình hoặc mục đích sử dụng đất cũng có thể được phát hiện sớm, cho phép cơ quan chức năng phản ứng 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 các công trình xây dựng không được cấp 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 những công trình mới thông qua việc giám sát các thay đổi về cao độ và so sánh hình ảnh. Phương pháp 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 cho thấy các công trình đã được ghi nhận và chưa được ghi nhận trong thành phố. (Nguồn)

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

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

• Phạm vi bao phủ có khả năng mở rộng : Thị giác máy tính có thể giám sát các khu vực đô thị rộng lớn bằng cơ sở hạ tầng hiện có như CCTV hoặc drone, giảm nhu cầu kiểm tra thủ công.
• Sử dụng tài nguyên linh hoạt: Phân tích theo thời gian thực giúp ưu tiên các tác vụ dựa trên mức độ khẩn cấp, giúp công tác bảo trì hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.
• Cảnh báo khẩn cấp nhanh hơn: Các hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện gần như ngay lập tức những sự cố như hỏa hoạn, tai nạn hoặc ngập lụt, cho phép phản ứng nhanh hơn và giảm thiểu thiệt hại.

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

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

Những điểm chính#

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 đưa ra thông tin chuyên sâu mang tính dự đoán, công nghệ này giúp các thành phố phản ứng nhanh hơn với vấn đề, sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và giữ an toàn cho người dân. Ngày càng nhiều đô thị đang chuyển từ sửa chữa bị động sang quy hoạch chủ động dựa trên dữ liệu.

Trong tương lai, AI và thị giác máy tính có thể sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc xây dựng các thành phố xanh hơn, công bằng hơn và hiệu quả hơn. Những công cụ như digital twin và AI tạo sinh bổ trợ cho các công nghệ này bằng cách cho phép nhà quy hoạch thử nghiệm các ý tưởng mới, cải thiện dịch vụ công và thu hẹp khoảng cách trong khả năng tiếp cận. Kết hợp với nhau, những đổi mới này đang góp phần định hình các 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 của chúng tôi và khám phá repository GitHub 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 sử dụng Vision AI.