Ngày 3 tháng 7 năm 2024
Khám phá cách AI nâng cao khả năng quản lý giao thông bằng cách theo dõi biển số xe, cải thiện an toàn đường bộ, giảm tắc nghẽn và thực thi luật giao thông.
Với hơn 1,47 tỷ phương tiện trên đường hiện nay, việc theo dõi và quản lý giao thông hiệu quả đã trở thành một thách thức ngày càng phức tạp. Các phương pháp truyền thống đang phải vật lộn để theo kịp khối lượng và động lực của giao thông hiện đại. Đây là lúc Trí tuệ nhân tạo (AI) bước vào, như một công cụ thay đổi cuộc chơi đối với công nghệ quản lý giao thông và an toàn đường bộ bằng cách sử dụng các giải pháp theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu giúp nâng cao hiệu quả và an toàn. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy các hệ thống quản lý giao thông hỗ trợ AI có thể giảm tình trạng chậm trễ giao thông tới 25% , cải thiện đáng kể thời gian đi lại và giảm tắc nghẽn.
Trong blog này, chúng tôi sẽ khám phá tác động của AI đối với quản lý giao thông, tập trung vào các chi tiết cụ thể của việc phát hiện biển số xe. Chúng tôi sẽ xem xét các ứng dụng hiện tại, lợi ích, thách thức và nêu bật các ứng dụng trong thế giới thực chứng minh tiềm năng của AI trong việc tạo ra các hệ thống giám sát giao thông thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.
Ứng dụng của AI trong quản lý giao thông rất rộng lớn và đa dạng. Trong blog này, chúng tôi sẽ tập trung chủ yếu vào cách thị giác máy tính, một lĩnh vực chuyên biệt của AI phân tích hình ảnh, có thể cải thiện đáng kể việc quản lý giao thông.
Một trong những ứng dụng hấp dẫn nhất của AI trong quản lý giao thông là nhận dạng biển số xe. Bằng cách tận dụng các mô hình AI tiên tiến và camera có độ phân giải cao, chúng ta có thể đọc chính xác biển số xe của các phương tiện đi qua, góp phần vào công nghệ an toàn đường bộ bằng cách đảm bảo các phương tiện tuân thủ luật lệ và quy định giao thông.
Hoạt động này diễn ra như thế nào? Các mô hình thị giác máy tính đầu tiên được đào tạo để phát hiện biển số xe trên các phương tiện đi qua. Khi phát hiện ra biển số, mô hình sẽ đọc và trích xuất số biển số, cho phép nhận dạng xe hiệu quả. Ở phía sau, thông tin này được tham chiếu chéo với các cơ sở dữ liệu mở rộng lưu trữ thông tin chi tiết về xe, cho phép các hệ thống theo dõi xe xác định và theo dõi chính xác xe đã chỉ định.
Một mô hình đáng chú ý để xây dựng hệ thống phát hiện biển số là Ultralytics YOLOv8 . YOLOv8 là một mô hình thị giác máy tính tiên tiến, vượt trội trong việc phát hiện đối tượng theo thời gian thực, phân loại , phân đoạn trường hợp , ước tính tư thế và có thể được điều chỉnh cho vô số ứng dụng, bao gồm phát hiện biển số xe.
Đầu tiên và quan trọng nhất, Hệ thống phát hiện biển số xe được các cơ quan thực thi pháp luật sử dụng rộng rãi. Các hệ thống này chủ yếu được sử dụng để phạt vì chạy quá tốc độ, không thắt dây an toàn và sử dụng điện thoại di động khi lái xe. Ngoài ra, cách tiếp cận như vậy được sử dụng để tăng cường khả năng theo dõi và thu hồi xe bị đánh cắp.
Ví dụ, Cơ quan Tiêu chuẩn Phương tiện và Người lái xe (DVSA) ở Anh sử dụng công nghệ nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) trên quy mô địa phương, khu vực và quốc gia để phát hiện, ngăn chặn và xử lý những người điều khiển phương tiện vi phạm pháp luật.
Sử dụng các mô hình AI tiên tiến như YOLOv8, các hệ thống này có thể phát hiện chính xác các vi phạm này và chụp biển số xe. Mô hình YOLOv8 vượt trội trong việc phát hiện đối tượng theo thời gian thực, đảm bảo rằng các cơ quan chức năng có thể nhanh chóng và chính xác xác định các vi phạm và gửi cho người lái xe biên bản và tiền phạt phù hợp.
Các mô hình này thường tuân theo phương pháp Nhận dạng biển số tự động (ANPR) . Để hiểu cách các mô hình phát hiện AI này hoạt động, hãy tưởng tượng việc dạy một đứa trẻ nhận dạng các giống chó khác nhau. Bạn sẽ cho chúng xem nhiều hình ảnh và chỉ ra các đặc điểm cụ thể phân biệt Labrador với Poodle. Tương tự như vậy, các mô hình AI này được cung cấp nhiều hình ảnh có nhãn về xe cộ và biển số xe, học cách chọn và ghi nhớ các đặc điểm riêng biệt của từng biển số. Quá trình đào tạo này cho phép các mô hình xác định và nhận dạng chính xác các số và chữ cái khác nhau trên biển số.
Một ứng dụng có giá trị khác của thị giác máy tính trong quản lý giao thông là quản lý bãi đậu xe thông minh . Sử dụng các mô hình như YOLOv8, các hệ thống này có thể xác định chính xác các điểm đỗ xe trống và hướng dẫn người lái xe đến đó, tối ưu hóa việc sử dụng không gian và giảm thời gian tìm kiếm. Khả năng phát hiện thời gian thực của YOLOv8 đảm bảo quản lý hiệu quả các nguồn lực đỗ xe.
Phát hiện biển số xe cũng hỗ trợ quá trình này. Khi xe đến gần bãi đỗ xe, camera độ phân giải cao sẽ chụp và nhận dạng biển số xe bằng các mô hình AI tiên tiến. Sau đó, hệ thống mở cổng cho các xe được cấp phép, đảm bảo việc ra vào diễn ra suôn sẻ. Ngoài ra, hệ thống tính phí đỗ xe dựa trên thời gian lưu trú và tự động xử lý thanh toán bằng phương pháp đã đăng ký trước của chủ xe, loại bỏ nhu cầu thanh toán thủ công tại các ki-ốt.
Hệ thống thu phí thu phí sử dụng đường bộ, cầu hoặc đường hầm cụ thể, chủ yếu để tài trợ cho việc xây dựng, bảo trì và vận hành của chúng. Thu phí tự động cải thiện lưu lượng giao thông bằng cách loại bỏ nhu cầu mỗi xe phải dừng lại và trả tiền thủ công. Điều này hỗ trợ tối ưu hóa giao thông và giảm tắc nghẽn. Camera chuyên dụng đọc biển số xe của mỗi xe đi qua và tự động cấp phí đã chỉ định, giúp quy trình hiệu quả và liền mạch hơn.
Danh sách các ứng dụng tiếp tục tăng lên vì việc sử dụng công nghệ phát hiện biển số xe có thể phục vụ ngày càng nhiều mục đích.
Như chúng ta đã thấy, Vision AI mang lại rất nhiều lợi ích, nhưng điều cần thiết là phải thừa nhận một số thách thức chung thường liên quan đến quản lý giao thông.
Bây giờ, chúng ta hãy tập trung vào những thách thức cụ thể trong việc nhận dạng biển số xe.
Mặc dù quản lý giao thông đã được cải thiện đáng kể với sự ra đời của AI, nhưng vẫn luôn có chỗ cho những tiến bộ hơn nữa. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi một số cải tiến, chẳng hạn như tích hợp các hệ thống quản lý giao thông do AI điều khiển vào cơ sở hạ tầng thành phố thông minh rộng hơn, cho phép giao tiếp liền mạch giữa các hệ thống đô thị khác nhau.
Người ta cũng kỳ vọng rằng các mô hình AI trong tương lai sẽ trở nên hiệu quả và chính xác hơn trong việc phát hiện và nhận dạng biển số xe và cũng sẽ được trang bị tốt hơn để xử lý các điều kiện thời tiết bất lợi như mưa, sương mù và tuyết, đảm bảo phát hiện đáng tin cậy ngay cả trong môi trường không lý tưởng.
Lĩnh vực thị giác máy tính đã có những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây, với việc phát hành các mô hình mới vượt trội hơn đáng kể so với các mô hình trước đó. Những cải tiến này đã cho phép áp dụng nhiều ứng dụng trong quản lý giao thông, từ phát hiện biển số xe đến hệ thống đỗ xe thông minh. Sử dụng các mô hình tiên tiến như YOLOv8, các hệ thống này cung cấp độ chính xác được cải thiện, xử lý theo thời gian thực và hiệu suất mạnh mẽ ngay cả trong những điều kiện khó khăn.
Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi các giải pháp tích hợp và tinh vi hơn nữa cho quản lý giao thông. Những tiến bộ này không chỉ cải thiện hiệu quả và an toàn mà còn góp phần tạo nên môi trường đô thị thông minh hơn, bền vững hơn. Tương lai của AI trong quản lý giao thông rất tươi sáng, hứa hẹn những cải tiến liên tục sẽ định nghĩa lại cách chúng ta điều hướng và quản lý các thành phố của mình.
Bạn có quan tâm đến tương lai của thị giác máy tính không? Để biết thêm thông tin về công nghệ thị giác máy tính mới nhất, bạn có thể khám phá Tài liệu Ultralytics và xem các dự án của họ trên Ultralytics GitHub và YOLOv8 GitHub . Để biết thêm thông tin chi tiết về các ứng dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bạn có thể tìm thấy các trang giải pháp trên Xe tự lái và sản xuất đặc biệt hữu ích.
.webp)