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 quan ngại về an toàn. Việc lập kế hoạch kém và các vấn đề về dòng chảy đám đông đã góp phần tạo nên sự hỗn loạn này, cho thấy tầm quan trọng của việc tìm ra những cách thức tốt hơn để quản lý đám đông lớn.

Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (CV) phát huy tác dụng. Những công nghệ này đang thay đổi cách quản lý đám đông bằng cách giúp việc giám sát con người, phát hiện rủi ro và hiểu hành vi đám đông theo thời gian thực trở nên dễ dàng hơn. Với dự báo thị trường thị giác máy tính sẽ tăng trưởng lên 175,72 tỷ đô la vào năm 2032, rõ ràng là 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.

Link to this sectionNhững 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 quá tải là yếu tố chính trong gần 60% các sự cố liên quan đến đám đông tại các sự kiện lớn. Những thông tin chi tiết từ nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện các chiến lược để quản lý lượng khán giả lớn và giảm thiểu 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.

Link to this sectionCác ứng dụng của Vision AI trong quản lý đám đông#

Vision AI có thể hỗ trợ quản lý đám đông lớn bằng cách phân tích các luồng video theo thời gian thực với các computer vision model tiên tiến giúp theo dõi chuyển động, nhận diện khuôn mẫu và phát hiện hành vi bất thường. Các model này hỗ trợ xác định sớm các vấn đề như quá tải, giúp các nhà tổ chức có thể phản ứng trước khi tình hình trở nên nghiêm trọng.

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

Link to this sectionGiám 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 computer vision model 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 object tracking của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi chính xác từng cá nhân trong các khu vực đông người. Bạn có thể tự hỏi, điều này khả thi như thế nào?

Các luồng video có thể được YOLO11 xử lý theo thời gian thực. Việc xử lý thời gian thực giúp các nhà tổ chức có được thông tin cập nhật về đám đông mà họ đang giám sát. YOLO11 thậm chí có thể được sử dụng để tập trung vào các khu vực cụ thể hoặc các vùng quan tâm liên quan đến đám đông.

Ví dụ, các nhà tổ chức có thể giám sát các điểm trọng yếu như cổng vào, lối đi hoặc lối thoát hiểm, đảm bảo những khu vực quan trọng này được quản lý hiệu quả. Các hệ thống tích hợp tầm nhìn cũng có thể được phát triển để tạo ra các visualizations như bản đồ nhiệt (heat map) hiển thị các khu vực có mật độ tập trung cao, giúp dễ dàng nhận diện và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn.

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

Thú vị là, London Underground sử dụng tính năng giám sát đám đông bằng thị giác để giữ an toàn cho hành khách trong những giờ cao điểm. Thị giác máy tính được sử dụng để đếm số lượng người trên sân ga, và các nhà chức trách sẽ nhận được cảnh báo khi một số khu vực trở nên quá đông đúc. Những thông tin này giúp điều chỉnh lịch trình tàu và cung cấp các cập nhật trực tiếp để hỗ trợ quản lý luồng đám đông hiệu quả hơn.

Link to this sectionPhân tích hành vi và phát hiện mối đe dọa#

Tại một sự kiện náo nhiệt với đám đông nhộn nhịp (như một buổi hòa nhạc), đôi khi các hành vi đáng ngờ có thể không bị chú ý. Các hệ thống tích hợp AI được thiết kế để phát hiện những hành vi này dễ dàng hơn con người. Ví dụ, khả năng pose estimation của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi các chuyển động cơ thể của một người.

Pose estimation là một kỹ thuật thị giác máy tính theo dõi các điểm chính trên cơ thể người, chẳng hạn như khớp và chi, để hiểu tư thế và chuyển động của họ. Bằng cách phân tích những chuyển động này theo thời gian thực, một vision AI security system có thể phát hiện các hành vi đáng ngờ hoặc bất ngờ, như những hành động đột ngột hoặc thất thường, vốn có thể báo hiệu một vấn đề tiềm ẩn.

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

Ví dụ, tại Thế vận hội Paris 2024, việc giám sát video tăng cường bằng AI đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn. Các camera thông minh và tính năng theo dõi chuyển động bằng thị giác tiên tiến đã theo dõi hành vi đám đông. Khi các hoạt động đáng ngờ hoặc các đợt dồn đẩy đột ngột bị phát hiện, đội ngũ an ninh sẽ nhận được cảnh báo tức thì. Phản ứng nhanh với các cảnh báo này đã giúp ngăn chặn các vấn đề leo thang và giữ an toàn cho mọi người, từ người tham gia đến khán giả.

Link to this sectionKiểm soát truy cập tự động và nhận diện khuôn mặt#

Ngày nay, việc bỏ qua các rắc rối về vé cứng và bước vào sự kiện chỉ với một ánh nhìn đã trở thành hiện thực nhờ AI. Công nghệ nhận diện khuôn mặt đang tạo điều kiện cho quy trình này bằng cách đảm bảo rằng chỉ những cá nhân được ủy quyền mới có quyền truy cập. Sự đổi mới này tăng tốc độ nhập cảnh và tăng cường an ninh, đồng thời hỗ trợ quản lý các đám đông lớn. Nhờ đó, tình trạng tắc nghẽn được giảm bớt và việc kiểm soát truy cập vẫn đảm bảo sự trôi chảy và có tổ chức.

Hình 4. Nhận diện khuôn mặt cho phép khán giả vào xem một trận bóng chày.

Bạn có thể thấy điều này đang hoạt động tại Allianz Parque ở Brazil. Công nghệ nhận diện khuôn mặt tích hợp AI đang giúp việc ra vào sân vận động trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Khách tham quan được quét khuôn mặt tại các điểm kiểm soát để xác minh nhanh và ngăn chặn truy cập trái phép. Điều này cải thiện an ninh và mang lại cho mọi người trải nghiệm mượt mà, không căng thẳng.

Link to this sectionQuản lý hàng đợi và tối ưu hóa lộ trình#

Những hàng dài chờ đợi và đám đông di chuyển chậm chạp có thể gây khó chịu, dù bạn đang ở ga tàu, sân bay hay công viên giải trí. Tuy nhiên, công nghệ thị giác máy tính có thể thay đổi điều đó. YOLO11 có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống quản lý hàng đợi thông minh nhằm giám sát các hàng chờ ở những nơi bận rộn 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 sâu hơn về cách thức hoạt động của một hệ thống quản lý hàng đợi:

• Phát hiện vật thể và nhận diện hàng đợi: Object detection sử dụng YOLO11 có thể giúp xác định và theo dõi các cá nhân trong hàng chờ thông qua các luồng video trực tiếp tại các địa điểm như quầy vé hoặc cổng 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 lộ trình và cân bằng tải: Dựa trên các kiểu di chuyển, hệ thống có thể gợi ý các lộ trình thay thế hoặc điều hướng mọi người đến các hàng chờ ngắn hơn để duy trì luồng đám đông trôi chảy.
• 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.

Link to this sectionƯu 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 lo ngại về quyền riêng tư: Các ứng dụng giám sát và nhận diện khuôn mặt có thể làm dấy lên các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư.

Link to this sectionHướng 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 nơi thu thập, 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 nhanh chóng và đưa ra quyết định mà không cần chờ đợi thông tin truyền đến các máy chủ từ xa. Edge computing có thể phối hợp song hành cùng AI và 5G để cung cấp các giải pháp quản lý đám đông an toàn và đáng tin cậy hơn.

Link to this sectionMở 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 GitHub repository của chúng tôi và kết nối với cộng đồng năng động 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 chăm sóc sức khỏe.