تلعب البنية التحتية للطرق دورًا حاسمًا في وسائل النقل، ولكن المشكلات مثل حفر الطرق تؤثر بشكل كبير على السلامة والكفاءة وتكاليف الصيانة. تعتمد طرق الكشف التقليدية عن حفر الطرق بشكل كبير على الفحص اليدوي والتقارير العامة، التي غالبًا ما تكون متأخرة وغير فعالة. يقترح هذا المشروع نظامًا ذكيًا للكشف عن حفر الطرق والتقرير عنها باستخدام رؤية الكمبيوتر وتعلم الآلة. يعتمد النظام على تغذية كاميرا ويب مباشرة لاكتشاف حفر الطرق في الوقت الفعلي باستخدام نموذج تم تدريبه باستخدام Teachable Machine وتم نشره باستخدام TensorFlow.js. عند الكشف عن حفرة، يلتقط النظام صورة، ويقوم بتسجيل الموقع، والتاريخ، والوقت، ويقوم تلقائيًا بتوليد تذكرة شكوى. يتم بناء الواجهة الخلفية باستخدام Flask لتخزين بيانات التقرير وتوفير سجل لحفر الطرق المكتشفة. يقدم هذا النظام حلاً منخفض التكلفة وقابلاً للتوسع وآليًا يمكن تمديده لتطبيقات المدن الذكية وأنظمة مراقبة الطرق في الوقت الفعلي.
درس ميسال وآخرون (الخميس) هذا السؤال.