Sử dụng thị giác máy tính trong đạp xe

Đi xe đạp ngày càng trở nên phổ biến như một phương thức di chuyển bền vững, một môn thể thao cạnh tranh và một hoạt động thể dục. Tuy nhiên, những lo ngại về an toàn, hạn chế về cơ sở hạ tầng và nhu cầu hội nhập đường bộ tốt hơn vẫn là những vấn đề chính đối với người đi xe đạp trên toàn thế giới. Theo các nghiên cứu gần đây, Ontario đã trải qua sự gia tăng đáng kể số người đi xe đạp và người đi bộ thiệt mạng vào năm 2024, với số người đi xe đạp tử vong tăng gấp đôi và số người đi bộ tử vong tăng 82% so với năm trước.

Để giải quyết những thách thức này, trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để tăng cường an toàn khi đi xe đạp, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và cải thiện trải nghiệm đi xe nói chung. Bằng cách tận dụng khả năng phát hiện đối tượng, theo dõi và phân tích theo thời gian thực, Vision AI có thể cải thiện an toàn khi đi xe đạp, cung cấp thông tin chi tiết cho việc lập kế hoạch giao thông và thậm chí phát hiện việc tuân thủ các quy định, chẳng hạn như việc sử dụng mũ bảo hiểm.

Ngoài ra, thị giác máy tính đang giúp các nhà quy hoạch đô thị theo dõi mô hình di chuyển của người đi xe đạp, cho phép thiết kế làn đường dành cho xe đạp tốt hơn và tích hợp đường bộ an toàn hơn. Đối với người đi xe đạp giải trí và chuyên nghiệp, hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ theo dõi tốc độ, phát hiện nguy cơ trên đường và hỗ trợ điều hướng, giúp việc đi xe đạp an toàn hơn và dễ tiếp cận hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những thách thức mà người đi xe đạp phải đối mặt, cách thị giác máy tính có thể giúp ích và một số ứng dụng thực tế của hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI trong đạp xe.

Những thách thức và mối quan tâm đối với việc đi xe đạp ngày nay

Bất chấp sự phổ biến ngày càng tăng của môn đạp xe, một số thách thức ảnh hưởng đến cả sự an toàn và khả năng tiếp cận:

• Rủi ro an toàn khi đi xe đạp: Người đi xe đạp là một trong những người tham gia giao thông dễ bị tổn thương nhất, phải đối mặt với nguy hiểm từ những người lái xe thiếu tập trung, điều kiện đường xá kém và cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp không đầy đủ. Việc thiếu các biện pháp an toàn theo thời gian thực làm tăng nguy cơ tai nạn.
  ‍
• Các vấn đề về tích hợp giao thông: Nhiều thành phố vẫn còn thiếu làn đường dành riêng cho xe đạp, buộc người đi xe đạp phải đi chung đường với xe cơ giới, làm tăng khả năng xảy ra va chạm.
  ‍
• Khoảng trống dữ liệu cho quy hoạch đô thị: Không giống như xe cơ giới, xe đạp thường không được theo dõi trong các hệ thống giám sát giao thông quy mô lớn, điều này hạn chế khả năng của các nhà hoạch định thành phố trong việc tối ưu hóa các tuyến đường dành cho xe đạp.
  ‍
• Tuân thủ và thực thi quy định đội mũ bảo hiểm: Mũ bảo hiểm giúp giảm đáng kể nguy cơ chấn thương, tuy nhiên, mức độ tuân thủ rất khác nhau. Theo dõi việc sử dụng mũ bảo hiểm có thể khuyến khích thói quen an toàn tốt hơn và giúp các nhà hoạch định chính sách phát triển các quy định hiệu quả.

Để giải quyết những vấn đề này, cần có các giải pháp thông minh hơn và công nghệ thị giác máy tính đang nổi lên như một công cụ quan trọng để cải thiện sự an toàn và hiệu quả của việc đi xe đạp.

Cách thị giác máy tính có thể nâng cao trải nghiệm đạp xe

Các mô hình thị giác máy tính có thể phân tích, phát hiện và theo dõi các đối tượng trong thời gian thực, khiến chúng phù hợp để nâng cao sự an toàn và hiệu suất khi đi xe đạp. Bằng cách tích hợp Vision AI vào các hệ thống xe đạp thông minh, camera và cảm biến hỗ trợ AI có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, giúp cải thiện an toàn đường bộ và quy hoạch cơ sở hạ tầng.

Các lĩnh vực chính mà thị giác máy tính có thể tăng cường an toàn khi đi xe đạp:

• Giám sát an toàn khi đi xe đạp: Các hệ thống phát hiện do AI cung cấp có thể xác định các điều kiện đường xá không an toàn, chẳng hạn như ổ gà hoặc tắc nghẽn giao thông đột ngột, cung cấp cho người đi xe đạp các cảnh báo.
  ‍
• Phát hiện tuân thủ quy định đội mũ bảo hiểm: Thị giác máy tính có thể phát hiện việc sử dụng mũ bảo hiểm của người đi xe đạp để khuyến khích các biện pháp an toàn.
  ‍
• Phân tích luồng giao thông: Các mô hình phát hiện đối tượng có thể phân tích sự tương tác giữa xe đạp và xe cơ giới, xác định các khu vực cần cải thiện cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp.
  ‍
• Theo dõi chuyển động của người đi xe đạp để lập kế hoạch đô thị thông minh hơn: Việc theo dõi mật độ người đi xe đạp và việc sử dụng đường xá do AI cung cấp có thể cung cấp thông tin cho việc phát triển cơ sở hạ tầng, đảm bảo điều kiện đi xe đạp tốt hơn trong các thành phố.

Bây giờ, hãy xem xét kỹ hơn cách thị giác máy tính đã được áp dụng trong lĩnh vực đạp xe.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong đạp xe

Sau khi khám phá những thách thức trong đạp xe và cách các mô hình thị giác máy tính có thể cải thiện sự an toàn và khả năng tiếp cận, hãy cùng xem xét các ứng dụng thực tế. Các hệ thống hỗ trợ AI thị giác có thể tăng cường cơ sở hạ tầng đạp xe, theo dõi việc sử dụng mũ bảo hiểm, cải thiện an toàn và hỗ trợ người đi xe đạp trên đường.

Phát hiện và theo dõi xe đạp và người đi bộ để cải thiện an toàn khi đi xe đạp

Hiểu cách người đi xe đạp và người đi bộ di chuyển trong môi trường đô thị là rất quan trọng để cải thiện quản lý giao thông, an toàn đường bộ và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng. Các mô hình thị giác máy tính có thể phát hiện, theo dõi và đếm số lượng xe đạp và người đi bộ trong thời gian thực, cung cấp dữ liệu có giá trị để tăng cường bố trí làn đường dành cho xe đạp, giảm thiểu rủi ro tai nạn và cải thiện lưu lượng giao thông tổng thể.

Camera giám sát hỗ trợ Vision AI có thể theo dõi mật độ xe đạp ở các khu vực khác nhau, cho phép các nhà quy hoạch thành phố điều chỉnh thiết kế đường dựa trên các kiểu sử dụng thực tế. Bằng cách sử dụng phân loại, các mô hình AI có thể phân biệt giữa người đi xe đạp, xe đạp và mũ bảo hiểm, cho phép thu thập dữ liệu chính xác hơn cho việc lập kế hoạch cơ sở hạ tầng. Các cơ quan chức năng có thể đánh giá xem các làn đường dành cho xe đạp hiện tại có đủ hay không hoặc có cần thêm cơ sở hạ tầng dành cho xe đạp hay không.

‍

Đếm số lượng xe đạp và người đi bộ cũng có thể đóng góp vào việc quản lý giao thông và ứng phó khẩn cấp tốt hơn. Nếu một lượng lớn người đi xe đạp được phát hiện vào những thời điểm cụ thể trong ngày, tín hiệu giao thông có thể được điều chỉnh để cải thiện việc ưu tiên cho xe đạp tại các giao lộ.

Bằng cách tận dụng tính năng phát hiện, phân đoạn và đếm theo thời gian thực, các cơ quan giao thông vận tải có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để tăng cường quy hoạch đô thị, cải thiện an toàn cho xe đạp và phát triển các thành phố thân thiện hơn với người đi xe đạp.

Phát hiện mũ bảo hiểm để tuân thủ an toàn

Đội mũ bảo hiểm làm giảm đáng kể nguy cơ chấn thương đầu nghiêm trọng, nhưng việc tuân thủ vẫn không nhất quán giữa những người đi xe đạp. Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể phát hiện xem người đi xe đạp có đội mũ bảo hiểm trong thời gian thực hay không, cho phép giám sát và thực thi an toàn.

‍

Ví dụ: các hệ thống giám sát giao thông bằng AI có thể phân tích các video từ làn đường dành cho xe đạp để phát hiện tỷ lệ sử dụng mũ bảo hiểm. Dữ liệu này có thể được các nhà hoạch định chính sách sử dụng để thực hiện các chiến dịch nâng cao nhận thức có mục tiêu hoặc thực thi các quy định về mũ bảo hiểm hiệu quả hơn.

Ngoài ra, trong các sự kiện đạp xe hoặc các cuộc đua cạnh tranh, tính năng phát hiện mũ bảo hiểm do AI cung cấp có thể đảm bảo tất cả những người tham gia tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn trước khi bắt đầu cuộc đua. Bằng cách tận dụng Vision AI để phát hiện mũ bảo hiểm, các thành phố và tổ chức đạp xe có thể khuyến khích thói quen lái xe an toàn hơn và cuối cùng là giảm nguy cơ chấn thương liên quan đến đạp xe.

Ước tính tốc độ cho người đi xe đạp và các phương tiện xung quanh

Tốc độ đóng một vai trò quan trọng trong an toàn khi đi xe đạp, cho cả người đi xe đạp và những người tham gia giao thông xung quanh. YOLO11 có thể được huấn luyện để ước tính tốc độ của người đi xe đạp và các phương tiện lân cận, cung cấp thông tin chi tiết giúp cải thiện quản lý giao thông và ngăn ngừa tai nạn.

Ví dụ: camera bên đường được hỗ trợ bởi AI có thể theo dõi tốc độ của người đi xe đạp ở các khu vực có rủi ro cao, chẳng hạn như giao lộ hoặc đoạn đường dốc, nơi kiểm soát tốc độ là rất cần thiết. Ngoài ra, các mô hình thị giác máy tính có thể theo dõi tốc độ xe gần làn đường dành cho xe đạp, xác định các khu vực mà ô tô di chuyển nhanh hơn đáng kể so với người đi xe đạp, điều này có thể làm tăng nguy cơ va chạm. Khi phát hiện tốc độ xe quá cao gần làn đường dành cho xe đạp, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp thông tin chi tiết để thực thi giới hạn tốc độ hoặc thiết kế các rào chắn bảo vệ để cải thiện sự an toàn cho người đi xe đạp.

‍

Phân tích tốc độ đạp xe (Cycling speed analysis) cũng có thể mang lại lợi ích cho các tay đua cạnh tranh. Bằng cách sử dụng Vision AI để theo dõi tốc độ và gia tốc theo thời gian thực của họ, người đi xe đạp có thể nhận được phản hồi tức thì, giúp họ cải thiện hiệu suất và duy trì tốc độ lái xe an toàn.

Bằng cách phân tích các kiểu tốc độ, các nhà hoạch định thành phố có thể thực hiện các biện pháp kiểm soát tốc độ, điều chỉnh thiết kế làn đường dành cho xe đạp và tăng cường an toàn đường bộ cho tất cả người dùng.

Phát hiện biển báo giao thông để cải thiện điều hướng khi đi xe đạp

Việc di chuyển trong môi trường đô thị có thể là một thách thức đối với người đi xe đạp, đặc biệt là ở những khu vực có biển báo giao thông và luật lệ đường bộ phức tạp. YOLO11 có thể phát hiện các biển báo giao thông trong thời gian thực, giúp người đi xe đạp luôn nắm bắt được thông tin và cải thiện an toàn giao thông.

‍

Ví dụ: camera gắn trên ghi đông có thể sử dụng Vision AI để nhận dạng và phân loại các biển báo giao thông, chẳng hạn như vạch kẻ làn đường dành cho xe đạp, biển báo dừng hoặc vạch kẻ đường dành cho người đi bộ. Thông tin này có thể được chuyển tiếp đến người đi xe đạp thông qua giao diện trực quan, đảm bảo họ biết các hướng dẫn đường bộ quan trọng.

Các cuộc đua xe đạp hoặc các sự kiện sức bền cũng có thể hưởng lợi từ việc phát hiện biển báo theo thời gian thực. Các hệ thống hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp cho các nhà tổ chức cuộc đua thông tin chi tiết về việc người tham gia có tuân thủ đúng các biển báo chỉ dẫn hay không, giảm thiểu các поворот sai và cải thiện an toàn cuộc đua.

Bằng cách tích hợp tính năng nhận diện biển báo giao thông vào công nghệ đạp xe, hệ thống định vị hỗ trợ bởi AI có thể nâng cao nhận thức về tình huống và hỗ trợ trải nghiệm đạp xe an toàn hơn.

Tương lai của thị giác máy tính trong đạp xe

Khi công nghệ AI tiến bộ, thị giác máy tính dự kiến sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong việc nâng cao trải nghiệm đạp xe. Một số ứng dụng tiềm năng trong tương lai bao gồm:

• Mũ bảo hiểm đi xe đạp thông minh với Vision AI thời gian thực: Mũ bảo hiểm trong tương lai có thể tích hợp camera hỗ trợ AI để phát hiện chướng ngại vật, biển báo đường và các phương tiện ở gần, cung cấp cảnh báo theo thời gian thực cho người đi xe đạp.
  ‍
• Tín hiệu giao thông thích ứng cho người đi xe đạp: Computer vision có thể phân tích lưu lượng người đi xe đạp tại các giao lộ và hỗ trợ quản lý giao thông bằng cách trở thành một phần của hệ thống đèn giao thông thông minh điều chỉnh theo thời gian thực, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện an toàn cho xe đạp.
  ‍
• Giám sát an toàn làn đường xe đạp tự động: Các hệ thống giám sát dựa trên AI có thể phân tích các làn đường dành cho xe đạp để tìm các mối nguy hiểm, đảm bảo chúng luôn an toàn và được bảo trì tốt.

Những cải tiến này làm nổi bật cách tầm nhìn hỗ trợ bởi AI có thể tạo ra trải nghiệm đạp xe an toàn hơn, hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn.

Những điều cần nhớ

Khi đạp xe ngày càng trở nên phổ biến như một lựa chọn giao thông bền vững, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 cung cấp các giải pháp thiết thực để cải thiện an toàn, điều hướng và lập kế hoạch cơ sở hạ tầng. Bằng cách tự động hóa việc phát hiện mũ bảo hiểm, giám sát tốc độ và theo dõi xe đạp, Vision AI có thể nâng cao trải nghiệm đạp xe và giảm nguy cơ tai nạn.

Cho dù là phát hiện các mối nguy hiểm trên đường, cải thiện khả năng điều hướng hay tích hợp các giải pháp an toàn hỗ trợ bởi AI, thị giác máy tính đang thay đổi việc đi xe đạp cho người đi làm ở đô thị, vận động viên và người đi xe đạp giải trí. Khám phá cách YOLO11 và các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI có thể tăng cường an toàn khi đi xe đạp và lập kế hoạch cơ sở hạ tầng.

Bắt đầu với YOLO11 và tham gia cộng đồng của chúng tôi để tìm hiểu thêm về các trường hợp sử dụng của thị giác máy tính. Khám phá cách các mô hình YOLO đang thúc đẩy sự tiến bộ trong các ngành công nghiệp, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.