HỆ THỐNG DỰ ĐOÁN CÁC BIẾN DẠNG HÌNH HỌC CỦA ĐƯỜNG ỐNG THOÁT NƯỚC

Abstract

Hệ thống cống thoát nước đô thị đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo an toàn hạ tầng và môi trường sống. Tuy nhiên, biến dạng hình học của đường cống nếu không được phát hiện và xử lý kịp thời có thể dẫn đến nhiều hệ quả nghiêm trọng như tắc nghẽn, sụt lún hoặc ngập úng. Hiện nay, việc kiểm tra tình trạng đường cống chủ yếu dựa vào quan sát trực tiếp từ video nội soi do các kỹ thuật viên thực hiện, đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân. Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống dự đoán các biến dạng hình học của đường cống từ video kiểm tra, cho phép tự động phát hiện và định lượng sự thay đổi hình dạng tiết diện theo thời gian. Nghiên cứu được thực hiện trên tập dữ liệu Sewer-ML với 500 ảnh, sử dụng mô hình phân đoạn YOLO11 (YOLO11-Seg) kết hợp với các kỹ thuật định lượng hình học để dự đoán các biến dạng hình học. Hệ thống được phát triển trên nền tảng web sử dụng Streamlit, cho phép người dùng dễ dàng tải lên video, thực hiện phân tích tự động và hiển thị kết quả dưới dạng biểu đồ trực quan kèm báo cáo chi tiết. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao với chỉ số đánh giá IoU đạt được khoảng 95% với 50 ảnh được sử dụng để đánh giá, tuy nhiên dữ liệu là vấn đề cốt lõi của đề tài này khiến nó có thể không hiệu quả khi triển khai thực tế. Từ khóa: Geometric Deformation, Sewer Inspection, Sewer-ML, YOLO, YOLO-Seg