UAV kiểm tra tường bến cảng chính xác hơn nhờ phát hiện bất thường
Một phương pháp mới giúp UAV kiểm tra nứt vỡ tường cảng đáng tin cậy hơn.
Các nhà nghiên cứu đã đề xuất bổ sung bước phát hiện bất thường vào quy trình nhận diện vết nứt từ ảnh chụp trên không bằng UAV cỡ nhỏ, loại thiết bị phổ thông có thể triển khai nhanh trong bảo trì hạ tầng cảng. Cách làm này nhằm xử lý một trở ngại lớn của kiểm tra tự động: hệ thống thường nhận nhầm rác bám, vệt ố hoặc bề mặt bê tông không đồng đều thành vết nứt.
Trong quy trình mới, hệ thống trước hết dùng mô hình phát hiện vật thể để khoanh vùng các khu vực nghi là vết nứt, sau đó đưa các vùng này qua mô hình phát hiện bất thường dựa trên Vision Transformer. Mô hình này đánh giá lại từng vùng bằng cách so sánh đặc trưng ảnh với phân bố đặc trưng đã học từ ảnh vết nứt, qua đó loại bỏ nhiều cảnh báo sai trước khi kết quả được sử dụng cho đánh giá hiện trường.
Nhóm nghiên cứu kiểm chứng phương pháp tại năm khu vực thử nghiệm và so sánh các cấu hình khác nhau, gồm ngưỡng phát hiện tiêu chuẩn và ngưỡng thấp. Kết quả cho thấy cấu hình dùng ngưỡng tiêu chuẩn kết hợp phát hiện bất thường cải thiện ổn định các chỉ số F1 và F2 so với phương pháp thông thường, đồng thời giảm cảnh báo sai mà vẫn giữ khả năng phát hiện vết nứt; với ngưỡng thấp, tiền xử lý bằng bộ lọc Frangi cho kết quả tốt hơn ảnh xám trong một số trường hợp 5 m, nhưng hiệu quả giảm khi độ phân giải ảnh suy giảm.
Nghiên cứu được công bố trên Geomatics ngày 7/5/2026 với DOI 10.3390/geomatics6030046. Kết quả cho thấy phát hiện bất thường có thể giúp UAV trở thành công cụ kiểm tra tường bến cảng đáng tin cậy hơn, nhưng việc triển khai thực tế vẫn cần hiệu chỉnh ngưỡng theo điều kiện từng công trình và độ phân giải mặt đất của ảnh.