Precision Road Infrastructure Management: Monocular Vision-Based 3D Damage Detection and Assessment

งานวิจัยพัฒนาโมเดล YOLO9tr สำหรับตรวจจับความเสียหายบนผิวทางแบบเรียลไทม์ โดยสามารถตรวจจับความเสียหายได้ 7 ประเภท ได้แก่ รอยล้อ รอยแตกร้าวตามแนว รอยแตกร้าวแบบตาข่าย การปะซ่อม หลุมบ่อ รอยทางม้าลายที่เลือน และเส้นจราจรสีขาวที่เลือน

นอกจากนี้ยังพัฒนาเทคนิคการประมาณความลึกจากภาพระดับเทา เพื่อประเมินขนาดความเสียหายในระยะ 3.5–7 เมตร โดยไม่ต้องใช้เซนเซอร์วัดความลึกเฉพาะทาง ผลการทดลองมีค่า Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 19.4% ในการประมาณขนาดความเสียหาย และระบบสามารถประมวลผลได้สูงสุด 136 FPS

เทคโนโลยีดังกล่าวสามารถประยุกต์ใช้กับกล้องมาตรฐานระดับยานยนต์ เพื่อสนับสนุนการสำรวจสภาพทาง การวางแผนบำรุงรักษา การจัดสรรทรัพยากร และการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานทางถนน