AI thị giác: Chuyển đổi việc quản lý đám đông

Các thành phố thông minh là những không gian sống động, đông đúc, phụ thuộc vào các công nghệ tiên tiến để duy trì mọi hoạt động vận hành trôi chảy. Quản lý đám đông lớn là một phần quan trọng để làm cho các thành phố này trở nên an toàn và hiệu quả hơn, dù là ở không gian công cộng hay tại các sự kiện lớn.

Một ví dụ điển hình về nhu cầu quản lý đám đông là Trận chung kết UEFA Champions League 2022 tại Paris. Tình trạng quá tải bên ngoài sân vận động đã gây ra sự chậm trễ, hỗn loạn và các mối lo ngại về an toàn. Công tác lập kế hoạch kém và các vấn đề về luồng di chuyển của đám đông đã góp phần tạo nên sự hỗn loạn này, cho thấy tầm quan trọng của việc tìm kiếm các phương pháp tốt hơn để quản lý các đám đông lớn.

Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (CV) phát huy tác dụng. Các công nghệ này đang thay đổi cách quản lý đám đông bằng cách giúp việc giám sát con người, phát hiện rủi ro và thấu hiểu hành vi của đám đông theo thời gian thực trở nên dễ dàng hơn. Với thị trường thị giác máy tính dự kiến đạt 175,72 tỷ USD vào năm 2032, rõ ràng ngày càng có nhiều tổ chức đang chuyển hướng sang các giải pháp này.

Trong bài viết này, chúng ta khám phá cách AI và thị giác máy tính đang tái định nghĩa công tác quản lý đám đông, giúp các sự kiện lớn trở nên an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời mở đường cho những buổi tụ tập thông minh hơn.

Những thách thức ngày càng tăng trong quản lý đám đông#

Quản lý đám đông đang trở nên phức tạp hơn khi các sự kiện ngày càng lớn và đa dạng. Với sự phát triển của các thành phố và sự phổ biến của các sự kiện lớn, những thách thức mới đang nảy sinh đòi hỏi phải được giải quyết.

Một nghiên cứu năm 2022 cho thấy tình trạng quá tải là nhân tố chính trong gần 60% các sự cố liên quan đến đám đông tại các sự kiện lớn. Những hiểu biết từ nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện các chiến lược để quản lý lượng lớn khán giả và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.

Mặc dù các phương pháp quản lý đám đông truyền thống rất hữu ích, nhưng đôi khi chúng gặp khó khăn trong việc xử lý hành vi khó đoán của đám đông. Khoảng cách này khiến việc đầu tư vào các công cụ tiên tiến có khả năng giám sát, phân tích và can thiệp theo thời gian thực trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, đảm bảo trải nghiệm an toàn hơn cho mọi người.

Hình 1. Đám đông trong sân vận động có thể gây khó khăn cho việc quản lý.

Các ứng dụng của Vision AI trong quản lý đám đông#

Vision AI có thể hỗ trợ quản lý các đám đông lớn bằng cách phân tích các luồng video theo thời gian thực với các mô hình thị giác máy tính tiên tiến giúp giám sát chuyển động, nhận diện các mẫu hình và phát hiện các hành vi bất thường. Các mô hình này hỗ trợ xác định các vấn đề như tình trạng quá tải từ sớm, giúp ban tổ chức có thể ứng phó trước khi các vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn.

Bằng cách cung cấp tính năng giám sát theo thời gian thực, phân tích hành vi và can thiệp chủ động, các giải pháp vision AI nâng cao độ an toàn và hiệu quả cho sự kiện. Hãy cùng khám phá cách các công nghệ này chuyển đổi công tác quản lý đám đông.

Giám sát mật độ để kiểm soát đám đông theo thời gian thực#

Giả sử một sân vận động chật cứng có hàng ngàn người đang di chuyển qua các cổng vào tại một sự kiện. Khi đám đông trở nên dày đặc hơn, tốc độ di chuyển sẽ chậm lại. Trong những tình huống này, việc quản lý đám đông hiệu quả là vô cùng quan trọng. Các hệ thống giám sát mật độ đám đông dựa trên AI có thể cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực. Điều này giúp các nhà tổ chức quản lý luồng người và giữ cho mọi hoạt động diễn ra suôn sẻ tại các sự kiện lớn.

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể là một phần quan trọng trong việc giám sát mật độ đám đông. Khả năng hỗ trợ các tác vụ như theo dõi đối tượng của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi chính xác từng cá nhân trong các khu vực đông đúc. Bạn có thể tự hỏi, điều này khả thi bằng cách nào?

Các luồng video có thể được xử lý bởi Ultralytics YOLO11 theo thời gian thực. Việc xử lý theo thời gian thực cho phép ban tổ chức có được thông tin cập nhật từng phút về đám đông mà họ đang giám sát. YOLO11 thậm chí có thể được sử dụng để tập trung vào các khu vực hoặc vùng quan tâm cụ thể đối với đám đông.

Ví dụ, ban tổ chức có thể giám sát các điểm trọng yếu như cổng ra vào, lối đi hoặc các tuyến đường thoát hiểm, đảm bảo các khu vực quan trọng này được quản lý hiệu quả. Các hệ thống hỗ trợ thị giác cũng có thể được phát triển để tạo ra các hình ảnh trực quan như bản đồ nhiệt hiển thị các khu vực có mật độ tập trung đám đông cao, giúp dễ dàng phát hiện và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn.

Hình 2. Vision AI có thể được sử dụng để tạo bản đồ nhiệt của đám đông.

Tàu điện ngầm London sử dụng công nghệ giám sát đám đông dựa trên thị giác để đảm bảo an toàn cho hành khách trong những giờ cao điểm. Thị giác máy tính được sử dụng để đếm số lượng người có mặt trên sân ga, và các nhà chức trách sẽ nhận được cảnh báo khi một số khu vực trở nên quá đông đúc. Các dữ liệu phân tích này giúp điều chỉnh lịch trình tàu và cung cấp thông tin cập nhật trực tiếp nhằm quản lý luồng di chuyển của đám đông hiệu quả hơn.

Phân tích hành vi và phát hiện mối đe dọa#

Tại một sự kiện sôi động với lượng người đông đúc tấp nập (như một buổi hòa nhạc), đôi khi các hành vi đáng ngờ có thể bị bỏ qua. Các hệ thống hỗ trợ AI được thiết kế để phát hiện các hành vi này dễ dàng hơn con người. Ví dụ, tính năng ước lượng tư thế của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi các chuyển động cơ thể của một người.

Ước lượng tư thế là một kỹ thuật thị giác máy tính theo dõi các điểm khóa trên cơ thể con người, chẳng hạn như các khớp và chi, nhằm hiểu rõ tư thế và chuyển động của họ. Bằng cách phân tích các chuyển động này theo thời gian thực, hệ thống an ninh vision AI có thể phát hiện các hành vi đáng ngờ hoặc bất ngờ, chẳng hạn như các hành động đột ngột hoặc thất thường, có thể cho thấy một vấn đề tiềm ẩn.

Hình 3. Ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước lượng tư thế trong đám đông.

Ví dụ, tại Đại hội Thể thao Olympic Paris 2024, hệ thống giám sát video tăng cường bằng AI đã đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn. Các camera thông minh và công nghệ theo dõi chuyển động tiên tiến hỗ trợ thị giác đã giám sát hành vi của đám đông. Khi phát hiện các hoạt động đáng ngờ hoặc các đợt chen lấn đột ngột của đám đông, các đội ngũ an ninh sẽ nhận được cảnh báo ngay lập tức. Hành động nhanh chóng dựa trên các cảnh báo này đã giúp ngăn chặn các vấn đề không bị leo thang và đảm bảo an toàn cho mọi người, bao gồm cả người tham gia lẫn khán giả.

Kiểm soát truy cập tự động và nhận diện khuôn mặt#

Ngày nay, việc bỏ qua sự phiền phức của vé vật lý và bước vào một sự kiện chỉ bằng một cái nhìn là một hiện thực, nhờ có AI. Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang hỗ trợ quá trình này bằng cách đảm bảo rằng chỉ những cá nhân được ủy quyền mới có quyền truy cập. Đổi mới này giúp đẩy nhanh quá trình ra vào và nâng cao tính bảo mật, đồng thời hỗ trợ quản lý các đám đông lớn. Nhờ đó, tình trạng tắc nghẽn được giảm bớt, và việc ra vào vẫn đảm bảo sự mượt mà và ngăn nắp.

Hình 4. Nhận diện khuôn mặt cho phép khán giả vào sân vận động bóng chày.

Bạn có thể thấy điều này hoạt động thực tế tại Allianz Parque ở Brazil. Công nghệ nhận diện khuôn mặt được tăng cường bởi AI giúp việc ra vào sân vận động trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Khách tham quan sẽ được quét khuôn mặt tại các điểm kiểm tra để xác minh nhanh chóng và ngăn chặn việc truy cập trái phép. Công nghệ này cải thiện tính bảo mật và mang đến cho mọi người trải nghiệm mượt mà, không căng thẳng.

Quản lý hàng đợi và tối ưu hóa lộ trình#

Những hàng đợi dài và đám đông di chuyển chậm có thể gây khó chịu, cho dù bạn đang ở ga tàu, sân bay hay công viên giải trí. Tuy nhiên, công nghệ computer vision có thể thay đổi điều đó. Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống queue management thông minh nhằm theo dõi các hàng chờ tại những nơi đông đúc như sân bay, cửa hàng và bệnh viện.

Hình 5. Hệ thống quản lý hàng đợi tại quầy vé sân bay.

Dưới đây là cái nhìn chi tiết hơn về cách thức hoạt động của hệ thống quản lý hàng đợi:

• Phát hiện đối tượng và nhận diện hàng đợi: Phát hiện đối tượng sử dụng YOLO11 có thể giúp nhận diện và theo dõi các cá nhân trong hàng đợi thông qua các luồng video trực tiếp tại các địa điểm như quầy bán vé hoặc điểm ra vào.
• Giám sát và phân tích hàng đợi: Hệ thống phân tích độ dài, mật độ và sự di chuyển của hàng đợi, tính toán thời gian chờ đợi và xác định các khu vực tắc nghẽn theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa đường đi và cân bằng tải: Dựa trên các mẫu hình chuyển động, hệ thống có thể đề xuất các tuyến đường thay thế hoặc chuyển hướng mọi người sang các hàng đợi ngắn hơn để duy trì luồng di chuyển của đám đông được mượt mà.
• Cảnh báo chủ động và điều chỉnh: Nhân viên có thể được cảnh báo về các hàng chờ kéo dài hoặc di chuyển chậm, cho phép các can thiệp kịp thời như mở thêm quầy hoặc điều hướng người dân.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quản lý đám đông#

AI và thị giác máy tính cải thiện công tác quản lý đám đông bằng cách nâng cao sự an toàn, hiệu quả và khả năng ra quyết định tại các sự kiện công cộng. Dưới đây là một số lợi ích chính cần lưu ý:

• Ra quyết định nhanh hơn: Các giải pháp Vision AI có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng và tạo điều kiện cho các phản ứng tức thời trong các sự kiện.
• Khả năng mở rộng: Với cơ sở hạ tầng phù hợp, các computer vision model có thể giám sát hiệu quả đám đông lớn và thích ứng để sử dụng cho các sự kiện ở mọi quy mô.
• Tối ưu hóa nguồn lực: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để dự đoán hành vi đám đông và giúp phân bổ nhân sự cũng như nguồn lực tốt hơn.

Mặc dù có những lợi ích này, vẫn còn một số thách thức liên quan đến việc triển khai AI trong quản lý đám đông. Dưới đây là một số hạn chế chính:

• Chi phí cao: Chi phí thiết lập ban đầu và duy trì các hệ thống Vision AI có thể rất đắt đỏ.
• Rủi ro an ninh mạng: Các hệ thống AI có thể trở nên dễ bị tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu nếu không có các biện pháp bảo mật phù hợp.
• Các mối quan ngại về quyền riêng tư: Các ứng dụng giám sát và nhận diện khuôn mặt có thể làm phát sinh các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư.

Hướng đi phía trước cho AI trong quản lý đám đông#

Ba mươi mốt phần trăm các nhà mạng di động đang có kế hoạch triển khai các giải pháp AI trong mạng 5G của họ. Sự phát triển thú vị này sẽ thay đổi công tác quản lý đám đông bằng cách cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực và liên lạc nhanh hơn. Với khả năng kết nối tốc độ cao của 5G, các hệ thống giám sát đám đông bằng AI có thể xử lý dữ liệu gần như ngay lập tức, giúp giảm thiểu rủi ro và giữ cho các sự kiện lớn an toàn và có tổ chức hơn.

Thêm vào đó, bằng cách xử lý dữ liệu gần với nơi thu thập dữ liệu hơn, edge computing có thể giảm độ trễ và cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn. Edge AI có thể phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và đưa ra quyết định mà không cần phải chờ thông tin truyền đến các máy chủ ở xa. Edge computing có thể kết hợp chặt chẽ với AI và 5G để cung cấp các giải pháp quản lý đám đông an toàn và đáng tin cậy hơn.

Mở đường cho những đám đông thông minh hơn với AI#

AI và thị giác máy tính đang thúc đẩy cách chúng ta quản lý các sự kiện lớn và buổi tụ tập công cộng. Những công nghệ này làm cho đám đông trong các thành phố thông minh trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và được trang bị tốt hơn để xử lý các thách thức. Việc giám sát thời gian thực và hiểu rõ hành vi đám đông mang đến những cách thức sáng tạo để quản lý các tình huống khó đoán.

Các công cụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và theo dõi hành vi đang cải thiện sự an toàn và hiệu quả tại các sự kiện. Thật thú vị khi thấy công nghệ đang hình thành các buổi tụ tập thông minh và an toàn hơn!

Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng sôi nổi của chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất về AI. Khám phá cách vision AI đang thúc đẩy đổi mới trong các lĩnh vực như sản xuất và y tế.