Từ khóa
Cách trích dẫn
Tóm tắt
Các hư hỏng trên mặt đường bộ (ổ gà, ổ trâu, các vết nứt, hỏng - tiếng Anh gọi chung là potholes) là một trong các nguyên nhân chủ yếu gây ra tai nạn giao thông, thiệt hại đối với con đường và các phương tiện giao thông. Việc phát hiện kịp thời và chính xác để từ đó có các biện pháp tu sửa, nâng cấp các hư hỏng này sẽ góp phần giảm tai nạn giao thông và thiệt hại đối với hệ thống đường bộ và phương tiện giao thông. Điều này cũng giúp các nhà quản lý lập kế hoạch bảo dưỡng, bảo trì đường hộ hợp lý và tối ưu hơn. Tuy nhiên, việc phát hiện các hư hỏng trên mặt đường bộ một cách thủ công là một công việc nhàm chán, mất thời gian và không phải lúc nào cũng khả thi, kịp thời. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một giải pháp cho bài toán phát hiện hư hỏng trên mặt đường bộ bằng cách áp dụng mô hình mạng học sâu YOLOv8 trên dữ liệu video thu được từ camera giám sát của con đường cần đánh giá. Kết quả huấn luyện trên một tập dữ liệu hình ảnh gồm 19074 ảnh cho thấy hệ thống đề xuất có độ chính xác huấn luyện tốt (độ chính xác trung bình - mean Average Precision mAP@0.5 là 87,5% với mô hình YOLOv8x sau 200 epoch huấn luyện). Kết quả thực nghiệm khi sử dụng mô hình đã huấn luyện với dữ liệu mặt đường thu thập từ thực tế cũng cho thấy cách tiếp cận sử dụng mạng YOLOv8 cho độ chính xác cao và có khả năng áp dụng trong thực tế.