Ngành vận tải đường sắt đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân với việc vận chuyển hàng hóa và hành khách. Do vậy, việc kiểm tra chất lượng bề mặt đường ray để đảm bảo an toàn là cực kỳ quan trọng. Tuy nhiên, việc phát hiện các hư hại nghiêm trọng như các vết lõm trên bề mặt đường ray là một thách thức lớn với các hệ thống kiểm tra trực quan do các yếu tố như thời tiết, ánh sáng và độ tương phản không đồng nhất của ảnh chụp. Để khắc phục khó khăn này, bài báo này đề xuất sử dụng mô hình YOLOv8 để phát hiện và phân loại các hư hại vết lõm. Phương pháp này bao gồm các bước: thu thập ảnh từ hệ thống chụp ảnh, tiền xử lý ảnh để giảm nhiễu, gán nhãn hư hại vết lõm, và huấn luyện mô hình YOLOv8 với dữ liệu đã được gán nhãn. Với độ chính xác cao 0.92 trong các thí nghiệm đã được thực hiện, phương pháp đề xuất đã chứng tỏ hiệu quả trong việc phát hiện các hư hại vết lõm trên bề mặt đường ray, đặc biệt là các vết lõm có kích thước lớn.
Năm 2024 
