Trí tuệ nhân tạo giúp ngăn chặn xây dựng trái phép
bởi Đại học Công nghệ Kaunas
Tòa nhà Vilnius (Wilno) nổi tiếng được sử dụng trong nghiên cứu. Ảnh: Điện tử (2022). DOI: 10.3390/điện tử11213450
Máy bay không người lái drone không còn là điều lạ lẫm với người qua đường trong các sự kiện hay trong một buổi trưa đầy nắng ở trung tâm thành phố. Máy bay không người lái, từ lâu đã được sử dụng trong chiến tranh, giờ đây không chỉ phổ biến với các nhà làm phim chuyên nghiệp và nghiệp dư mà còn với các nhà nghiên cứu. Nhà khoa học Rytis Maskeliūnas của Đại học Công nghệ Kaunas cùng với một nhóm các nhà nghiên cứu từ các trường đại học khác của Litva đã sử dụng công nghệ UAV để phát hiện những thay đổi ở mặt tiền tòa nhà trên nền thành phố đông đúc.
Với sự xuất hiện của các thành phố số hóa và cặp song sinh kỹ thuật số, cho phép quan sát những thay đổi khác nhau trong các tòa nhà, cả bên ngoài và bên trong, ngày càng có nhiều cơ hội mới để thu thập dữ liệu đó. Quá trình xử lý hình ảnh ngoài trời gặp khó khăn ở các khu vực đô thị điển hình của Châu Âu do có nhiều vật cản đối với phối cảnh như dây điện, phần nhô ra, cột điện và các bộ phận khác của tòa nhà cũng như điều kiện thời tiết thay đổi liên tục ảnh hưởng đến chất lượng của hình ảnh UAV.
Một nhóm các nhà nghiên cứu, bao gồm Rytis Maskeliūnas từ Khoa Kỹ thuật Đa phương tiện, Đại học Công nghệ Kaunas (KTU), đã chọn nghiên cứu mặt tiền của các tòa nhà ở Phố cổ Vilnius và các khu vực lân cận.
"Vilnius là một nơi rất độc đáo về mặt kiến trúc. Khu Phố Cổ của thành phố là Di sản Thế giới được UNESCO công nhận và có rất nhiều tòa nhà mang nhiều phong cách khác nhau, từ những ngọn tháp của nhà thờ kiểu Gothic đến các công trình kiến trúc bằng kính hiện đại," giáo sư Andrius Katkevičius tại Đại học Quốc gia Anh cho biết. Khoa Hệ thống Điện tử, Đại học Kỹ thuật Vilnius Gediminas, nhấn mạnh rằng đây là động lực thúc đẩy họ điều tra xem liệu các thuật toán có thể hoạt động trên nhiều kiểu dáng như vậy hay không.
Theo Maskeliūnas, một thách thức như vậy đòi hỏi phải sử dụng các giải pháp xử lý tín hiệu thông minh dựa trên trí thông minh nhân tạo để phát hiện và phân loại các tòa nhà trong bối cảnh chung của thành phố.
Tách các đường viền khu vực bằng bộ lọc Canny với giá trị ngưỡng là 0,16 khi (a) có nắng, (b) nhiều mây. Tín dụng: Điện tử (2022). DOI: 10.3390/điện tử11213450
Drone đánh giá tình trạng kỹ thuật của các tòa nhà
"Mặt tiền là bản sắc của tòa nhà, bộ mặt kiến trúc cho phép tòa nhà được gán cho một loại hoặc phong cách khác. Hãy tưởng tượng nếu đột nhiên một phần mặt tiền của một tòa nhà cũ ở Phố Cổ được lắp kính hoặc trang trí lại theo một cách tiên phong nào đó Darius Plonis, giáo sư tại Khoa Hệ thống Điện tử, Đại học Kỹ thuật Vilnius Gediminas, cho biết.
Khi máy bay không người lái bay qua thành phố và chụp ảnh mặt tiền của tòa nhà, dữ liệu được gửi không dây đến một nền tảng điện toán có thể xác định loại mặt tiền của một tòa nhà cụ thể.
Maskeliūnas tin rằng các bức ảnh chụp mặt tiền của máy bay không người lái cũng có thể được sử dụng để đánh giá tình trạng kỹ thuật của các tòa nhà: "Sự xâm nhập của nước qua các đường nối, vết nứt trong trang trí hoặc cấu trúc, sự đổi màu của các yếu tố mặt tiền hoặc thậm chí có khả năng là vết lõm trên bề mặt—tất cả những điều này quyết định phân loại của một tòa nhà và có khả năng cho phép đánh giá khá chính xác và tự động."
Nhà nghiên cứu của Đại học Công nghệ Kaunas nhấn mạnh rằng các bộ phận được giám sát bởi máy bay không người lái cũng có thể được phân tích độc lập với toàn bộ mặt tiền và độ bền của chúng có thể được đánh giá bằng cách so sánh các thay đổi, cả bằng kiểm tra trực quan và liên quan đến tài liệu thiết kế, vật liệu xây dựng của tòa nhà và mức độ và mức độ nghiêm trọng khác nhau của thiệt hại.
Một thành phố quá đông đúc là một thách thức
Theo các nhà nghiên cứu, nghiên cứu nhằm mục đích phát hiện ranh giới của mặt tiền tòa nhà khi đối mặt với sự thay đổi của thời tiết và điều kiện ánh sáng, đồng thời xác định phong cách thực tế của nó dựa trên phân loại mặt tiền. Độ phức tạp của nhiệm vụ phụ thuộc vào hình dạng mặt tiền của tòa nhà, điều kiện tự nhiên và bối cảnh đô thị đằng sau nó.
"Đối với thuật toán, một thành phố tắc nghẽn là nhiệm vụ khó khăn nhất để trích xuất thông tin hữu ích, vì các tòa nhà ở trung tâm thành phố hoặc khu phố cổ thường bị che khuất bởi nhiều vật thể khác nhau như dây điện, cây cối và thậm chí cả đồ trang trí lễ hội và quảng cáo. Tuy nhiên, UAV có thể thu thập hình ảnh chi tiết, chất lượng cao của mặt tiền từ mọi góc độ," các nhà nghiên cứu lưu ý.
Trước đây, sử dụng các mô hình toán học thô sơ, các nhà nghiên cứu chỉ có thể xác định các tòa nhà có cấu trúc mặt tiền đơn giản. Ngoài ra, các tòa nhà được phân loại phải tách biệt với nhau, tức là không chia sẻ bất kỳ bức tường chung nào hoặc ít nhất là có thể phân biệt được về mặt phong cách.
Theo Maskeliūnas, việc xác định các tòa nhà có cấu trúc mặt tiền tương tự đặt ra nhiều vấn đề.
"Khoảng cách và các yếu tố môi trường gây khó khăn cho việc
phân biệt các đường viền của các yếu tố mặt tiền và các đường viền sai có thể do bóng hoặc phản xạ gây ra, cũng như góc máy ảnh và biến dạng ống kính. Nhà nghiên cứu cho biết, chỉ trích xuất hình dạng chính xác không đảm bảo phân loại thành công hơn nữa", nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng đây là những lý do tại sao các giải pháp xử lý tín hiệu dựa trên trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong nghiên cứu này.
Hình ảnh về cảnh quan đô thị do máy bay không người lái chụp cũng có thể được sử dụng cho các điểm mốc trực quan và để xác định các khiếm khuyết trong các tòa nhà lịch sử và các di sản đô thị hoặc để lập kế hoạch phát triển đô thị.
Các nhà nghiên cứu cho biết thêm: “Đây là một công nghệ rất hứa hẹn để giám sát các tòa nhà cao tầng và khu chung cư, vì rất khó để nhìn thấy đỉnh từ mặt đất”.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Electronics.
