Ứng dụng AI trong quản lý giao thông: Từ tắc nghẽn đến phối hợp

Với hơn 1,47 tỷ xe 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 nơi Trí tuệ nhân tạo (AI) bước vào, như một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho công nghệ quản lý giao thông và an toàn đường bộ bằng cách sử dụng các giải pháp dựa trên dữ liệu theo thời gian thực giúp tăng cường hiệu quả và an toàn. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy rằng các hệ thống quản lý giao thông do AI cung cấp có thể giảm sự chậm trễ giao thông tới 25%, cải thiện đáng kể thời gian di chuyển và giảm tắc nghẽn.

Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá tác động của AI đối với việc quản lý giao thông, tập trung vào các chi tiết cụ thể của việc nhận dạng biển số xe. Chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng hiện tại, lợi ích, thách thức và làm nổi bật các ứng dụng thực tế, 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.

Vai trò của AI trong quản lý giao thông

Các ứng dụng của AI trong quản lý giao thông rất rộng lớn và đa dạng. Trong blog này, chúng ta sẽ tập trung chủ yếu vào cách thị giác máy tính, một lĩnh vực chuyên biệt của AI phân tích hình ảnh, có thể tăng cường đáng kể việc quản lý giao thông.

• Phân tích và dự đoán lưu lượng giao thông: AI giúp hiểu và dự báo các mô hình giao thông như thế nào.
  ‍
• Phát hiện và quản lý sự cố: Vai trò của AI trong việc xác định và ứng phó kịp thời với các sự cố giao thông.
  ‍
• Thực thi tự động luật giao thông: Ứng dụng AI để thực thi luật như giới hạn tốc độ và tín hiệu giao thông.

Nhận dạng biển số xe

‍

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 độ phân giải cao, chúng ta có thể đọc chính xác số biển số của các phương tiện đang di chuyển, góp phần vào công nghệ an toàn đường bộ bằng cách đảm bảo rằng các phương tiện tuân thủ luật lệ và quy định giao thông.

Cái này hoạt động như thế nào? Các mô hình thị giác máy tính trước tiên được huấn luyện để phát hiện biển số trên các xe đang di chuyển. Khi biển số xe được phát hiện, mô hình sẽ đọc và trích xuất số biển số, cho phép nhận dạng xe hiệu quả. Ở phần backend, thông tin này được đối chiếu với các cơ sở dữ liệu mở rộng lưu trữ chi tiết xe, cho phép các hệ thống theo dõi xe xác định và theo dõi chính xác xe được 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 hiện đại, vượt trội trong phát hiện đối tượng thời gian thực, phân loại, phân đoạn thể hiện, ước tính tư thế và có thể được điều chỉnh cho vô số ứng dụng, bao gồm cả phát hiện biển số xe. 

Các ứng dụng của nhận dạng biển số xe

Thực thi pháp luật

Trước hết, Hệ thống Nhận diện 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 xử phạt các hành vi như chạy quá tốc độ, không thắt dây an toàn và sử dụng điện thoại di động khi lái xe. Ngoài ra, phương pháp này còn được sử dụng để tăng cường khả năng theo dõi và thu hồi xe bị đánh cắp. 

Ví dụ: Cơ quan Quản lý Tiêu chuẩn Phương tiện và Người lái (DVSA) ở Anh sử dụng công nghệ nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) ở cấp địa phương, khu vực và quốc gia để phát hiện, ngăn chặn và triệt phá 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 hành vi 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 hành vi vi phạm và gửi vé phạt phù hợp cho người lái xe.

Các mô hình này thường tuân theo phương pháp Nhận dạng Biển số Xe Tự động (ANPR). Để hiểu cách các mô hình phát hiện AI này hoạt động, hãy tưởng tượng việc dạy một đứa trẻ nhận biết các giống chó khác nhau. Bạn sẽ cho chúng xem nhiều hình ảnh và chỉ ra những đặc điểm cụ thể để phân biệt chó Labrador với chó Poodle. Tương tự, các mô hình AI này được cung cấp vô số hình ảnh được gắn nhãn của xe và biển số xe, học cách chọn ra và ghi nhớ các đặc điểm riêng của từng biển số xe. Quá trình đào tạo này cho phép các mô hình xác định và nhận dạng chính xác các số và chữ khác nhau trên biển số.

‍

Quản lý bãi đỗ xe thông minh

Một ứng dụng giá trị khác của thị giác máy tính trong quản lý giao thông là quản lý bãi đỗ xe thông minh. Sử dụng các mô hình như YOLOv8, các hệ thống này có thể xác định chính xác các chỗ 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 theo thời gian thực của YOLOv8 đảm bảo quản lý hiệu quả các nguồn lực đỗ xe.

Phát hiện biển số xe cũng hỗ trợ trong quá trình này. Khi một chiếc xe đến gần cơ sở đỗ xe, camera độ phân giải cao sẽ chụp và nhận dạng số biển số xe bằng các mô hình AI tiên tiến. Sau đó, hệ thống sẽ mở cổng cho các xe được phép, đảm bảo vào cổng 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 thức đã đăng ký trước của chủ xe, loại bỏ nhu cầu thanh toán thủ công tại các ki-ốt.

‍

Thu phí tự động

Hệ thống thu phí tính phí cho việc sử dụng các con đường, cầu hoặc đường hầm cụ thể, chủ yếu để tài trợ cho việc xây dựng, bảo trì và vận hành chúng. Thu phí tự động giúp tăng cường lưu lượng giao thông bằng cách loại bỏ nhu cầu mỗi xe phải dừng lại và thanh toán thủ công. Điều này hỗ trợ tối ưu hóa giao thông và giảm tắc nghẽn. Các camera chuyên dụng đọc số biển số của mỗi xe đi qua và tự động phát hành phí cầu đường được chỉ định, làm cho quy trình hiệu quả và liền mạch hơn.

Danh sách các ứng dụng tiếp tục tăng lên, vì việc sử dụng phát hiện biển số xe có thể phục vụ ngày càng nhiều mục đích.

Những thách thức của AI trong quản lý giao thông

Như chúng ta đã thấy, Vision AI mang lại rất nhiều lợi ích, tuy nhiên, điều quan trọng là phải thừa nhận một số thách thức chung thường liên quan đến quản lý giao thông.

• Chi phí triển khai cao: Việc triển khai các hệ thống quản lý giao thông dựa trên AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng tiên tiến, bao gồm camera độ phân giải cao, cảm biến và tài nguyên máy tính. Các chi phí thiết lập ban đầu này có thể rất lớn, với chi phí của một camera bắn tốc độ trung bình lên tới £1,5 triệu mỗi dặm vào năm 2000.
  ‍
• Chi phí bảo trì liên tục: Cần bảo trì thường xuyên để đảm bảo độ tin cậy và chính xác của các hệ thống này. Điều này bao gồm kiểm tra, cập nhật và sửa chữa định kỳ, có thể tốn kém theo thời gian. Hơn nữa, cơ sở hạ tầng dễ bị hư hại do các yếu tố môi trường như mưa lớn, bão và điều kiện thời tiết khắc nghiệt. Những yếu tố này có thể làm giảm chất lượng thiết bị, dẫn đến tăng chi phí bảo trì và thay thế.

Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sự tập trung sang những thách thức cụ thể trong nhận dạng biển số xe.

• Vật cản một phần: Biển số có thể bị che khuất một phần bởi bụi bẩn, bùn đất hoặc các vật thể khác, gây khó khăn cho AI trong việc phát hiện toàn bộ biển số.
  ‍
• Hư hỏng: Các biển số bị hư hỏng, cong hoặc phai màu có thể làm giảm độ chính xác của việc phát hiện và nhận dạng.

• Quyền riêng tư dữ liệu: Việc chụp và xử lý hình ảnh xe cộ và biển số của chúng liên quan đến việc xử lý thông tin nhạy cảm và làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư cần được giải quyết.
  ‍
• Tuân thủ quy định: Tuân thủ luật pháp và quy định của địa phương và quốc tế về thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu là điều cần thiết để tránh các vấn đề pháp lý.

Hướng phát triển của AI trong quản lý giao thông là gì?

Mặc dù quản lý giao thông đã được cải thiện đáng kể nhờ 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 lớn hơn, cho phép giao tiếp liền mạch giữa các hệ thống đô thị khác nhau.

Các mô hình AI trong tương lai được kỳ vọng sẽ hiệu quả và chính xác hơn trong việc phát hiện và nhận dạng biển số xe, đồng thời có khả năng xử lý tốt hơn các điều kiện thời tiết bất lợi như mưa, sương mù và tuyết, đảm bảo khả năng phát hiện đáng tin cậy ngay cả trong môi trường không lý tưởng.

Kết luận

Lĩnh vực thị giác máy tính đã có những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây, với sự ra mắt của các mô hình mới vượt trội hơn đáng kể so với các phiên bản tiền nhiệm. Những cải tiến này đã cho phép một loạt các 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 mang lại độ chính xác cao hơn, khả năng xử lý theo thời gian thực và hiệu suất mạnh mẽ ngay cả trong các 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 sẽ không chỉ cải thiện hiệu quả và an toàn mà còn đóng góp vào 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 quan tâm đến tương lai của thị giác máy tính? Để biết thêm thông tin về công nghệ thị giác máy tính mới nhất, bạn có thể khám phá Ultralytics Docs và xem các dự án của họ trên Ultralytics GitHub và YOLOv8 GitHub. Để hiểu rõ hơn về các ứng dụng AI trong các ngành công nghiệp khác nhau, bạn có thể thấy các trang giải pháp trên Xe tự lái và Sản xuất đặc biệt hữu ích.