Các giải pháp viễn thông AI của Vision đang thúc đẩy hoạt động mạng an toàn hơn

Những thách thức trong viễn thông hiện đại

Quản lý cơ sở hạ tầng đang phát triển này không hề dễ dàng. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn những thách thức lớn nhất mà các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông phải đối mặt hiện nay:

• Nhu cầu bảo trì ngày càng tăng: Tháp, cáp và các thành phần phải liên tục tiếp xúc với các yếu tố. Kiểm tra thủ công tốn thời gian, tiền bạc và gây nguy hiểm cho công nhân, đặc biệt là khi leo tháp hoặc làm việc ở vùng xa xôi.
  
  
• Rủi ro an toàn cho người lao động: Các kỹ thuật viên làm việc trên cao hoặc gần thiết bị đang hoạt động cần tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc an toàn. Nhưng việc giám sát việc tuân thủ theo thời gian thực là rất khó khăn và việc bỏ sót các bước có thể dẫn đến tai nạn nghiêm trọng.
  

• Thách thức trong việc theo dõi tài sản và kiểm soát chất lượng: Với hàng triệu dây cáp, đầu nối và ăng-ten trải rộng trên các mạng, việc theo dõi mọi thành phần là một nhiệm vụ khổng lồ. Những lỗi nhỏ, như cáp lỏng lẻo hoặc thiếu bộ phận, có thể gây ra gián đoạn dịch vụ lớn.
  
  
• Mô hình bảo trì phản ứng: Nhiều nhà cung cấp dịch vụ viễn thông vẫn dựa vào bảo trì thường xuyên hoặc phản ứng, chờ đợi sự cố xảy ra trước khi sửa chữa. Cách tiếp cận này dẫn đến chi phí cao hơn và thời gian ngừng hoạt động nhiều hơn.
  
  

Nói một cách đơn giản, để vượt qua những thách thức này cần có các giải pháp thông minh hơn, có khả năng mở rộng giúp giảm thiểu rủi ro, chi phí và duy trì hoạt động đáng tin cậy của mạng lưới.

Tầm nhìn máy tính có thể cải thiện hoạt động viễn thông như thế nào

Đó chính là lúc công nghệ thị giác máy tính phát huy tác dụng. Bằng cách biến hình ảnh và video thành thông tin chi tiết có thể hành động được, các mô hình thị giác máy tính có thể cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông một cách mới để giám sát, quản lý và bảo trì mạng lưới của họ hiệu quả hơn.

Thị giác máy tính có thể giúp tự động hóa các cuộc kiểm tra trực quan, phát hiện lỗi nhanh hơn và giảm lỗi của con người. Cho dù được triển khai trên máy bay không người lái, máy ảnh hay thiết bị di động, các hệ thống này có thể phân tích cơ sở hạ tầng theo thời gian thực, đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang.

Nó cũng hỗ trợ bảo trì chủ động, giúp các nhóm ưu tiên sửa chữa, ngăn ngừa tình trạng mất điện tốn kém và duy trì dịch vụ hoạt động trơn tru. 

Hãy cùng khám phá những trường hợp sử dụng thực tế mà công nghệ thị giác máy tính có thể tạo nên sự khác biệt.

Phát hiện khuyết tật trong kết cấu tháp truyền tải

Tháp viễn thông là xương sống của mạng di động, nhưng chúng phải chịu tác động của thời tiết khắc nghiệt và ứng suất cơ học hàng ngày. Theo thời gian, các thành phần như chất cách điện hoặc mối nối có thể bị nứt, ăn mòn hoặc các vấn đề khác làm suy yếu cấu trúc.

Các mô hình thị giác máy tính có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề này bằng cách phân tích hình ảnh do máy bay không người lái hoặc máy ảnh chụp. Các mô hình này dựa vào các thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến, được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về hình ảnh tháp, để xác định các rủi ro về cấu trúc với độ chính xác cao hơn. Bằng cách tự động quét các tháp, các mô hình có thể làm nổi bật các khu vực đáng lo ngại trước khi chúng trở thành rủi ro về an toàn hoặc ảnh hưởng đến hiệu suất mạng.

‍

Ví dụ, hệ thống thị giác máy tính có thể tự động phát hiện các rủi ro phổ biến như bộ phận cách điện bị hỏng, mối nối bị gỉ và thậm chí cả các vật lạ mắc kẹt trên các bộ phận của tháp - những vấn đề thường không được chú ý trong quá trình kiểm tra thủ công nhưng có thể ảnh hưởng đến việc truyền tín hiệu.

Điều này có nghĩa là ít rủi ro hơn khi leo tháp cho các đội và xác định nhanh hơn các bộ phận cần chú ý. Các nhóm có thể lập kế hoạch sửa chữa dựa trên nhu cầu thực tế thay vì lịch trình cứng nhắc, giảm thời gian chết và duy trì mạng lưới hoạt động đáng tin cậy.

Theo thời gian, việc giám sát liên tục này cũng giúp theo dõi tình trạng lão hóa của tháp, hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì thông minh hơn và cải thiện tình trạng chung của mạng.

Hệ thống phát hiện và nhận dạng nguy cơ tiềm ẩn của tháp truyền tải điện

Không phải mọi rủi ro đều dễ phát hiện. Những mối nguy hiểm tiềm ẩn như cây cối rậm rạp, vật thể lạ hoặc hoạt động trái phép gần tháp truyền tải có thể không được chú ý cho đến khi chúng gây ra các vấn đề nghiêm trọng.

Tầm nhìn máy tính có thể giúp theo dõi các khu vực này và đánh dấu các vấn đề trước khi chúng leo thang. Bằng cách phân tích nguồn cấp dữ liệu video, các hệ thống này có thể quét các mối nguy hiểm theo thời gian thực, giúp nhà cung cấp có cái nhìn tốt hơn về những gì đang xảy ra xung quanh cơ sở hạ tầng của họ.

‍

Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 đặc biệt hữu ích ở đây. Chúng có thể phát hiện các mối nguy hiểm tiềm ẩn như tổ chim, diều hoặc thậm chí là bóng bay vướng vào gần đường dây điện, tất cả đều là những mối nguy hiểm có thể gây nguy hiểm cho an toàn hoặc làm gián đoạn hoạt động nếu không được kiểm soát.

Bằng cách thêm lớp bảo vệ này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có thể giảm thiểu rủi ro, ngăn ngừa tình trạng mất điện và tránh phải sửa chữa khẩn cấp tốn kém.

Phát hiện thiết bị an toàn khi làm việc trên cao

Việc đảm bảo an toàn cho người lao động là điều không thể thương lượng trong hoạt động viễn thông, đặc biệt là khi các nhóm đang leo tháp hoặc làm việc gần thiết bị đang hoạt động. Việc tuân thủ các quy tắc an toàn là rất quan trọng, nhưng việc giám sát theo thời gian thực không phải lúc nào cũng dễ dàng tại các địa điểm đông đúc.

Công nghệ thị giác máy tính có thể giúp theo dõi việc tuân thủ thiết bị an toàn. Mũ bảo hiểm, dây an toàn, áo phản quang - những vật dụng này bảo vệ người lao động, nhưng thiếu một bước có thể dẫn đến tai nạn.

‍

Với các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 , chúng ta có thể tự động kiểm tra xem đồ bảo hộ có được đeo đúng cách không. Nếu dây an toàn hoặc mũ bảo hiểm bị mất, hệ thống có thể đánh dấu theo thời gian thực, giúp người giám sát có cơ hội can thiệp trước khi bất kỳ ai bị thương.

Điều này bổ sung thêm một lớp an toàn tại chỗ và xây dựng văn hóa an toàn mạnh mẽ hơn. Thay vì dựa vào các cuộc kiểm tra sau đó, các nhóm viễn thông sẽ được giám sát liên tục để đảm bảo an toàn cho mọi người.

Kiểm tra linh kiện cáp và sợi quang tự động

Cáp, đầu nối và các thành phần sợi quang rất quan trọng đối với mạng viễn thông. Ngay cả những hư hỏng nhỏ, như đầu nối bị mòn hoặc thiếu các bộ phận hộp sợi quang, cũng có thể làm gián đoạn dịch vụ và dẫn đến việc sửa chữa tốn kém.

Kiểm tra thủ công các thành phần này mất thời gian và có thể xảy ra sai sót. Với hàng nghìn kết nối trên mỗi trang web, việc thiếu một cáp lỏng lẻo có thể gây đau đầu sau này.

‍

Thị giác máy tính có thể giúp quét hình ảnh hoặc video để kiểm tra lỗi hao mòn, ăn mòn hoặc lỗi lắp đặt. Nó có thể tự động phát hiện các thành phần hộp bảng phân phối sợi quang (FDP). Các mô hình phát hiện đối tượng như vậy thường được đào tạo trên các tập dữ liệu cơ sở hạ tầng viễn thông chuyên dụng, cho phép chúng phát hiện các lỗi nhỏ hoặc các thành phần bị thiếu mà quá trình kiểm tra của con người có thể bỏ qua.

Bằng cách đánh dấu các vấn đề sớm, các nhóm có thể khắc phục nhanh chóng trước khi khách hàng cảm nhận được tác động. Điều này cải thiện khả năng kiểm soát chất lượng và giúp các nhà cung cấp duy trì dịch vụ đáng tin cậy, đặc biệt là khi mạng mở rộng với 5G trở lên.

Lợi ích của việc sử dụng thị giác máy tính trong viễn thông

Với những thách thức như thế này, thật dễ dàng để thấy tầm nhìn máy tính có thể hỗ trợ hoạt động viễn thông như thế nào. Hãy cùng phân tích những lợi ích chính:

• Kiểm tra nhanh hơn, chính xác hơn: Công nghệ thị giác máy tính có thể quét hình ảnh và video nhanh chóng, phát hiện các khiếm khuyết hoặc mối nguy hiểm mà việc kiểm tra thủ công có thể bỏ sót.
  
  
• An toàn cho người lao động tốt hơn: Bằng cách giám sát việc tuân thủ thiết bị, công nghệ thị giác máy tính có thể giúp ngăn ngừa tai nạn và đảm bảo các quy trình an toàn luôn được tuân thủ.
  
  
• Phát hiện lỗi sớm và bảo trì dự đoán: Công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ tối ưu hóa mạng cáp quang bằng AI bằng cách phát hiện các lỗi nhỏ trước khi chúng phát triển, giúp các nhóm hành động sớm và tránh thời gian ngừng hoạt động tốn kém.
  
  
• Quản lý cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng: Khi mạng lưới phát triển, công nghệ thị giác máy tính cũng có thể mở rộng theo, xử lý việc kiểm tra trên hàng nghìn tháp và thành phần.
  
  
• Tiết kiệm chi phí và hiệu quả: Bằng cách cắt giảm lao động thủ công và các lần kiểm tra thực địa, công nghệ thị giác máy tính có thể giúp giảm chi phí và duy trì hoạt động mạng trơn tru.
  
  

Nhìn chung, những lợi ích này cho thấy công nghệ thị giác máy tính có thể hỗ trợ viễn thông hiện đại, giúp các nhà cung cấp quản lý nhu cầu cơ sở hạ tầng ngày càng tăng đồng thời đảm bảo mạng an toàn hơn, hiệu quả hơn và sẵn sàng cho tương lai.

Những điểm chính

Khi cơ sở hạ tầng viễn thông phát triển, công nghệ thị giác máy tính có thể hỗ trợ các nhà cung cấp bằng cách tự động hóa việc kiểm tra, phát hiện sớm các mối nguy hiểm và cải thiện sự an toàn cho các nhóm thực địa.

Từ việc cải thiện các ứng dụng AI trong quản lý cơ sở hạ tầng viễn thông đến tăng cường an toàn, các mô hình thị giác máy tính cung cấp các giải pháp có khả năng mở rộng giúp hoạt động viễn thông luôn sẵn sàng trong tương lai.

Với các giải pháp hỗ trợ AI này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có thể giảm khối lượng công việc thủ công, ngăn ngừa tình trạng mất điện tốn kém và mở rộng quy mô hoạt động dễ dàng hơn bằng cách đặt nền tảng cho các mạng thông minh hơn, an toàn hơn và bền bỉ hơn.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong sản xuất bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!