การสำรวจสภาพความชำรุดเสียหายของผิวถนนโดยใช้ระบบ Object Detection

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้นำเสนอระบบตรวจจับสภาพความชำรุดของผิวถนนโดยใช้เทคนิคการตรวจจับวัตถุ (Object Detection) ควบคู่กับระบบตอบกลับผ่านไลน์แชทบอท เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบและรายงานความเสียหายของผิวถนน ระบบที่พัฒนาขึ้นแบ่งออกเป็นสองส่วนหลัก ได้แก่ (1) การพัฒนาตัวแบบการรู้จำภาพสำหรับการตรวจจับสภาพความชำรุดของผิวถนน โดยทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างอัลกอริทึม YOLOv5 และ YOLOv8 ซึ่งได้ฝึกสอนด้วยชุดข้อมูลภาพถ่ายผิวถนนจำนวน 790 ภาพ ที่จำแนกออกเป็นสามประเภทของความเสียหาย ได้แก่ รอยปะซ่อม หลุมบ่อ และรอยแตกร้าว ผลการวิจัยพบว่า YOLOv8 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า YOLOv5 ทั้งในด้านความเร็วในการฝึกสอนและความถูกต้องแม่นยำ โดย YOLOv8 มีค่า Mean Average Precision (mAP) เท่ากับ 0.827 ซึ่งสูงกว่าค่าของ YOLOv5 ที่อยู่ที่ 0.747 (2) การนำตัวแบบที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดมาใช้ในระบบไลน์แชทบอท โดยเปิดให้ผู้ใช้สามารถส่งภาพถ่ายของผิวถนนผ่านแอปพลิเคชันไลน์ จากนั้นระบบจะทำการวิเคราะห์และตอบกลับผลการตรวจจับประเภทของความเสียหายพร้อมข้อความแจ้งเตือน

ระบบที่พัฒนาขึ้นสามารถลดระยะเวลาและทรัพยากรที่ต้องใช้ในการตรวจสอบสภาพถนนโดยเจ้าหน้าที่ภาคสนาม อีกทั้งยังช่วยให้สามารถประเมินความเสียหายของผิวถนนได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเป็นแนวทางสำคัญในการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานของถนนอย่างเป็นระบบ