RUSTEYE: HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ HAO MÒN BỀ MẶT TRÊN TRỤ CỘT VIỄN THÔNG VỚI RÀNG BUỘC MỜ DỰA TRÊN PHÂN ĐOẠN ẢNH

Abstract

Trong hệ thống viễn thông, cột anten đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải tín hiệu và duy trì chất lượng liên lạc. Tuy nhiên, sự tác động của các yếu tố môi trường như mưa, gió, độ ẩm và ánh nắng khiến các cột anten dễ bị rỉ sét, ảnh hưởng đến độ bền và hiệu suất của chúng. Việc đánh giá mức độ hao mòn trên các trụ cột này thường cần sự can thiệp thủ công của các nhân viên kỹ thuật, điều này không chỉ tốn kém thời gian và chi phí, mà còn tiềm ẩn rủi ro trong quá trình kiểm tra. Ngoài ra, các phương pháp thủ công cũng gặp phải nhiều hạn chế về tính nhất quán và độ chính xác. Trước thực trạng này, đề tài “RustEye: Hệ thống phát hiện và đánh giá hao mòn bề mặt trên trụ cột viễn thông với ràng buộc mờ dựa trên phân đoạn ảnh” được đề xuất như một giải pháp hiện đại, tự động hóa quy trình kiểm tra và đánh giá tình trạng rỉ sét trên cột anten viễn thông. Bằng cách ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình mạng nơ-ron học sâu, hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh thu thập từ cảm biến hoặc camera, nhận diện và đánh giá các vết rỉ sét một cách chính xác. Ngoài việc xác định vị trí rỉ sét, hệ thống còn có thể đánh giá mức độ nghiêm trọng của hiện tượng ăn mòn dựa trên các đặc điểm như kích thước, hình dạng và mức độ lan rộng của vết rỉ. Giải pháp này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc, giảm chi phí bảo trì mà còn tăng cường tính an toàn, ổn định cho hệ thống viễn thông. Hệ thống RustEye sử dụng các mô hình phân đoạn ảnh và ràng buộc mờ để đưa ra kết luận chính xác về mức độ hao mòn, từ đó đề xuất các biện pháp xử lý phù hợp, giúp kéo dài tuổi thọ của các trụ cột viễn thông và tối ưu hóa quá trình bảo trì.