도로 인프라는 교통에 중요한 역할을 하지만, 포트홀과 같은 문제는 안전, 효율성 및 유지 보수 비용에 상당한 영향을 미칩니다. 전통적인 포트홀 탐지 방법은 수동 검사 및 대중 보고에 크게 의존하며, 이는 종종 지연되고 비효율적입니다. 이 프로젝트에서는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝을 활용한 스마트 포트홀 탐지 및 보고 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 라이브 웹캠 피드를 사용하여 Teachable Machine으로 훈련시키고 TensorFlow.js를 통해 배포한 모델을 사용하여 실시간으로 포트홀을 감지합니다. 포트홀이 감지되면 시스템은 이미지를 캡처하고 위치, 날짜 및 시간을 기록하며 자동으로 불만 티켓을 생성합니다. Flask를 사용하여 구축된 백엔드는 보고서 데이터를 저장하고 감지된 포트홀의 이력을 제공합니다. 이 시스템은 저렴하고, 확장 가능하며, 스마트 시티 응용 프로그램 및 실시간 도로 모니터링 시스템에 확장할 수 있는 자동화된 솔루션을 제공합니다.
Misal 외 (Thu,)은 이 질문을 연구했습니다.