PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN HƯ HỎNG ĐƯỜNG BỘ THEO THỜI GIAN THỰC

Tóm tắt

Nghiên cứu đề xuất một ứng dụng Android có khả năng phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực. Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện và so sánh hai mô hình phát hiện đối tượng là Faster R-CNN và YOLOv12m trên tập dữ liệu RDD2022 gồm hơn 47000 ảnh. Kết quả cho thấy mặc dù YOLOv12m có độ chính xác thấp hơn một chút so với Faster R-CNN (mAP:50 = 65% so với 66,5%), nhưng tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể (77 ms/ảnh so với 104 ms/ảnh) giúp nó trở thành lựa chọn phù hợp hơn cho các ứng dụng thời gian thực. Hệ thống tích hợp mô hình YOLOv12m đặt tại máy chủ, kết nối với ứng dụng Android thông qua WebSocket, cho phép hiển thị kết quả nhận dạng trực tiếp trên giao diện người dùng. Giải pháp này phù hợp để ứng dụng trong các hệ thống giám sát hạ tầng giao thông theo thời gian thực. Nghiên cứu cung cấp một giải pháp khả thi cho việc tự động hóa giám sát hạ tầng giao thông, giúp giảm phụ thuộc vào các phương pháp thủ công. Về mặt khoa học, nghiên cứu đã thử nghiệm và đánh giá hiệu năng của mô hình YOLOv12m khi so sánh với Faster R-CNN làm nổi bật hiệu năng trong lĩnh vực phát hiện thời gian thực và có thể tạo tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực thị giác máy tính, phát hiện đối tượng nói chung và trong lĩnh vực phát hiện hư hỏng đường bộ thời gian thực nói riêng.