Phương pháp học máy thống kê sử dụng mạng tích chập trong phát hiện vết nứt mặt đường

Bài viết đề xuất phương án sử dụng phương pháp học máy thống kê và mạng tích chập để phát hiện vết nứt mặt đường trên ảnh, kết quả phát hiện vết nứt sẽ cho phép tính toán các chỉ số nứt. Phương pháp này cho phép phát hiện vết nứt mặt đường một cách tự động với độ chính xác hơn 90%, cao hơn các phương pháp khác được sử dụng và so sánh trong bài viết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp học máy thống kê sử dụng mạng tích chập trong phát hiện vết nứt mặt đườngHội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tảiPHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY THỐNG KÊ SỬ DỤNG MẠNG TÍCH CHẬP TRONG PHÁT HIỆN VẾT NỨT MẶT ĐƯỜNG Nguyễn Thị Hồng Nhung1, Phạm Hồng Quân1*, Nguyễn Tiến Hưng1 1 Trường Đại học Giao thông Vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội * Tác giả liên hệ: Email: phamhongquan@utc.edu.vnTóm tắt. Chỉ số nứt mặt đường là một chỉ số quan trọng trong đánh giá tình trạng mặtđường. Chỉ số này thường đường thu nhập bằng cách thủ công, tốn kém thời gian vànăng suất lao động không cao. Những năm gần đây, với sự tiến bộ của công nghệ xử lýảnh, cả về thiết bị phần cứng và phần mềm xử lý, hiện tượng nứt mặt đường được quansát và đánh giá qua ảnh đem lại hiệu quả cao. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuấtphương án sử dụng phương pháp học máy thống kê và mạng tích chập để phát hiện vếtnứt mặt đường trên ảnh, kết quả phát hiện vết nứt sẽ cho phép tính toán các chỉ số nứt.Phương pháp này cho phép phát hiện vết nứt mặt đường một cách tự động với độchính xác hơn 90%, cao hơn các phương pháp khác được sử dụng và so sánh trong bàibáo.Từ khóa: học máy thống kê, mạng tích chập, phát hiện vết nứt mặt đường, chỉ số nứtmặt đường, khảo sát mặt đường.1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong bảo trì và sửa chữa đường bộ, chỉ số mặt đường (Pavement ServiceabilityIndex - PSI) đóng góp một phần quan trọng phản ánh tình trạng mặt đường. PSI đượctính dựa trên ba chỉ số cơ bản đó là chiều sâu độ hằn lún vệt bánh xe, độ ghồ ghề (IRI)và nứt mặt đường. Chỉ số nứt là các chỉ số như độ dài vết nứt, độ rộng vết nứt, chiềusâu nứt và hướng của nứt. Để xác định các chỉ số nứt trước hết cần phát hiện các vếtnứt. Trong các chỉ số PSI, độ hằn lún và ghồ ghề mặt đường được tính toán tự động.Tuy nhiên chỉ số nứt mặt đường vẫn phải khảo sát thủ công dựa trên ảnh chụp. Việckhảo sát thủ công cho năng suất thấp về cả thời gian và tài chính. Để giải quyết vấn đề tồn tại trên, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu phươngpháp mới tự động phát hiện vết nứt mặt đường bằng các công nghệ xử lý ảnh dùng họcmáy thông kê trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Qua đó tiết kiệm phần lớn nhân công,tăng hiệu quả và góp phần tối ưu công nghệ khảo sát tình trạng mặt đường bằng xe đochuyên dụng hiện có ở nước ta. Trong báo cáo này, nhóm tác giả đề xuất mô hình sử dụng thuật toán học sâu(deep learning) dựa trên mạng neu-ron tích chập (Convolutional Neural Network – -205-Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tảiCNN) để tự động phát hiện vết nứt mặt đường. CNN đã được sử dụng và có nhiều kếtquả tốt ở các lĩnh vực khác nhau như y tế, giao thông, nông nghiệp…2. HIỆN TRẠNG PHÂN TÍCH NỨT MẶT ĐƯỜNG HIỆN NAY Với các thiết bị đồng bộ được lắp đặt, xe khảo sát tình trạng mặt đường theocông nghệ Nhật Bản hiện đang sử dụng ở nước ta có thể lưu thông bình thường trênđường trong quá trình khảo sát. Hệ thống quét lazer cho phép xác định được chênhlệch cao độ của các điểm trên mặt cắt đường theo hướng ngang giúp xác định đượcchiều sâu hằn lún và theo hướng dọc kết hợp với dữ liệu đo khoảng cách giúp xác địnhđược chỉ số gồ ghề IRI của mặt đường. Hệ thống camera độ phân giải cao giúp chụpảnh liên tục: 1 camera phía trước xe cho phép ghi lại hình ảnh đường theo bước 5m/1ảnh; 4 camera điện từ độ phân giải cao gắn phía sau xe, chụp trực hướng cho phép ghilại đầy đủ hình ảnh bề mặt đường đảm bảo nhìn rõ vết nứt mặt đường để phục vụ phântích. Các dữ liệu hình ảnh này được lưu vào ổ cứng trên máy tính và chuyển về phântích nội nghiệp. Khi đưa vào phân tích, phần mềm phân tích tích hợp toàn bộ ảnh bề mặt đườngcủa đoạn cần phân tích và hiện thị trên màn hình. Hệ thống lưới ô vuông 0,5m x 0,5mcũng được phần mềm tự động thiết lập trên dải ảnh mặt đường này. Phân tích viênquan sát ảnh mặt đường trên màn hình và đánh dấu chọn các ô có nứt theo 2 loại: Ô cómột đường nứt và ô có từ 2 đường nứt trở lên (Hình 1). Theo tiêu chuẩn khảo sát mặtđường ở Nhật Bản, diện tích nứt mặt đường được quy đổi theo các ô nứt như sau: • Ô có một đường nứt: Diện tích nứt quy đổi bằng 0,15m2 tương đương với 60%diện tích ô. • Ô có từ 2 đường nứt trở lên: Diện tích nứt quy đổi bằng 0,25m2 tương đươngvới 100% diện tích ô. Bằng cách đánh dấu chọn các ô nứt như trên, phần mềm sẽ tổng hợp và tính toántổng diện tích nứt mặt đường quy đổi. Tỷ lệ nứt mặt đường được tính là tỷ lệ phầntrăm tổng diện tích nứt mặt đường quy đổi và tổng diện tích của phạm vi phân tích. (a). Hình ảnh đường phía trước. (b). Ảnh chụp mặt đường và lưới phân tích nứt. Hình 1. Ảnh mặt đường và ph ...