Vision AI: Chuyển đổi hoạt động quản lý đám đông

Các thành phố thông minh là những nơi sôi động, đông dân, phụ thuộc vào các công nghệ tiên tiến để mọi hoạt động diễn ra suôn sẻ. Quản lý đám đông lớn là một phần quan trọng để giúp các thành phố này an toàn và hiệu quả hơn, dù ở không gian công cộng hay tại các sự kiện lớn.

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

Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (CV) có thể phát huy vai trò. Những công nghệ này đang thay đổi cách quản lý đám đông bằng cách giúp theo dõi con người, phát hiện rủi ro và hiểu hành vi của đám đông theo thời gian thực dễ dàng hơn. Khi thị trường thị giác máy tính được dự đoán sẽ tăng lên 175,72 tỷ USD vào năm 2032, rõ ràng ngày càng nhiều tổ chức đang chuyển sang các giải pháp này.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI và thị giác máy tính đang tái định hình hoạt động quản lý đám đông, giúp các sự kiện lớn an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời mở đường cho những hoạt động tập trung đông người thông minh hơn.

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

Quản lý đám đông trở nên phức tạp hơn khi các sự kiện ngày càng lớn và đa dạng. Khi các thành phố phát triển và các sự kiện lớn ngày càng phổ biến, những thách thức mới xuất hiện và cần được giải quyết.

Một nghiên cứu năm 2022 cho thấy tình trạng quá đông là yếu tố chính trong gần 60% sự cố liên quan đến đám đông tại các sự kiện lớn. Những thông tin từ nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện các chiến lược quản lý lượng lớn người tham dự và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.

Mặc dù các phương pháp quản lý đám đông truyền thống hữu ích, đôi khi chúng gặp khó khăn trong việc xử lý hành vi khó dự đoán của đám đông. Khoảng trống này cho thấy sự cần thiết của việc đầu tư vào các công cụ tiên tiến, hiện đại, có thể giám sát, phân tích và can thiệp theo thời gian thực, bảo đảm trải nghiệm an toàn hơn cho mọi người.

Hình 1. Đám đông trong sân vận động có thể khó quản lý.

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

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

Bằng cách cung cấp khả 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 của sự kiện. Hãy cùng tìm hiểu cách những công nghệ này chuyển đổi hoạt động quản lý đám đông.

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

Hãy thử hình dung một sân vận động chật kín với hàng nghìn người di chuyển qua các cổng vào tại một sự kiện. Khi đám đông trở nên dày đặc hơn, tốc độ di chuyển giảm xuống. Trong những tình huống này, quản lý đám đông hiệu quả là yếu tố thiết yếu. Các hệ thống giám sát mật độ đám đông dựa trên AI có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Điều này giúp ban tổ chức điều phối luồng di chuyển của đám đông và duy trì hoạt động suôn sẻ tại các sự kiện lớn.

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể đóng vai trò 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 người. Có thể bạn đang thắc mắc, điều này khả thi như thế nào?

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

Ví dụ, ban tổ chức có thể giám sát các vị trí quan trọng như cổng vào, lối đi hoặc tuyến đường thoát hiểm, bảo đảm những khu vực trọng yếu này được quản lý hiệu quả. Các hệ thống hỗ trợ vision cũng có thể được phát triển để tạo ra các trực quan hóa như bản đồ nhiệt, cho thấy những khu vực có mật độ đám đông cao và giúp dễ dàng phát hiện, xử lý các vấn đề tiềm ẩn.

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

Điều thú vị là London Underground sử dụng hệ thống giám sát đám đông dựa trên vision để giữ an toàn cho hành khách trong những thời điểm đông đúc. Thị giác máy tính được sử dụng để đếm số người trên các sân ga và nhân viên chức năng sẽ được cảnh báo khi một số khu vực trở nên quá đông. Những thông tin này giúp điều chỉnh lịch tàu và cung cấp cập nhật trực tiếp để 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 đám đông nhộn nhịp, chẳng hạn như buổi hòa nhạc, đôi khi hành vi đáng ngờ có thể không được phát hiện. Các hệ thống hỗ trợ AI được thiết kế để nhận biết những hành vi này dễ dàng hơn con người. Ví dụ, khả năng ước tính tư thế của YOLO11 có thể được sử dụng để giám sát chuyển động cơ thể của một người.

Ước tính tư thế là một kỹ thuật thị giác máy tính theo dõi các điểm chính trên cơ thể một 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 hệ thống an ninh vision AI có thể phát hiện 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 sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế trong đám đông.

Chẳng hạn, tại Thế vận hội Paris 2024, hoạt động giám sát video được tăng cường bằng AI đã đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn. Các camera thông minh và hệ thống theo dõi chuyển động tiên tiến dựa trên vision đã giám sát hành vi của đám đông. Khi phát hiện hoạt động đáng ngờ hoặc đám đông đột ngột dồn lại, các đội an ninh sẽ nhận được cảnh báo tức thời. Phản ứng nhanh trước những cảnh báo này giúp ngăn vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn và giữ an toàn cho tất cả mọi người, cả người tham gia lẫn khán giả.

Kiểm soát ra vào tự động và nhận dạng khuôn mặt#

Ngày nay, nhờ AI, việc bỏ qua sự phiền toái của vé giấy và bước vào một sự kiện chỉ bằng một ánh nhìn đã trở thành hiện thực. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hỗ trợ quy trình này bằng cách bảo đảm chỉ những người được cấp phép mới có quyền truy cập. Đổi mới này giúp tăng tốc quá trình vào cửa và nâng cao an ninh, đồng thời hỗ trợ quản lý đám đông lớn. Nhờ đó, tình trạng ùn tắc giảm xuống và việc ra vào luôn diễn ra suôn sẻ, có tổ chức.

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

Bạn có thể thấy công nghệ này đang được triển khai tại Allianz Parque ở Brazil. Nhận dạng khuôn mặt được tăng cường bằng AI giúp việc vào và ra khỏi sân vận động nhanh chóng, dễ dàng. Khuôn mặt của khách tham quan được quét tại các điểm vào để xác minh nhanh và ngăn chặn truy cập trái phép. Công nghệ này cải thiện an ninh và mang đến trải nghiệm thuận tiện, không căng thẳng hơn cho mọi người.

Quản lý hàng đợi và tối ưu hóa lộ trình#

Hàng dài và đám đông di chuyển chậm 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. Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống quản lý hàng đợi thông minh, giám sát hàng người tại những nơi đông đúc như sân bay, cửa hàng và bệnh viện.

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

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

• Phát hiện đối tượng và xác định hàng đợi: Phát hiện đối tượng bằng YOLO11 có thể giúp xác định và theo dõi từng cá nhân trong hàng đợi thông qua các luồng video trực tiếp tại những địa điểm như quầy bán vé hoặc điểm vào.
• Giám sát và phân tích hàng đợi: Hệ thống phân tích độ dài, mật độ và chuyển động của hàng đợi, tính toán thời gian chờ và xác định các khu vực ùn tắc theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa lộ trình và cân bằng tải: Dựa trên các mô hình di chuyển, hệ thống có thể đề xuất lộ trình thay thế hoặc hướng mọi người sang các hàng đợi ngắn hơn để duy trì luồng di chuyển của đám đông một cách suôn sẻ.
• Cảnh báo và điều chỉnh chủ động: Nhân viên có thể được cảnh báo về các hàng đợi dài hoặc di chuyển chậm, cho phép can thiệp kịp thời bằng cách mở thêm quầy hoặc hướng mọi người sang khu vực khác.

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

AI và thị giác máy tính cải thiện hoạt động quản lý đám đông bằng cách nâng cao độ an toàn, hiệu quả và khả năng ra quyết định tại các buổi tập trung công cộng. Dưới đây là một số ưu điểm chính cần lưu ý:

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

Mặc dù mang lại những lợi ích này, việc triển khai AI trong quản lý đám đông cũng đi kèm một số thách thức. Dưới đây là một số hạn chế chính:

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

Định hướng phát triển của AI trong quản lý đám đông#

Ba mươi mốt phần trăm nhà mạng di động đang lên kế hoạch triển khai các giải pháp AI trong mạng 5G của họ. Sự phát triển đầy hứa hẹn này được kỳ vọng sẽ thay đổi hoạt động quản lý đám đông bằng cách cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực và giao tiếp 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 rủi ro và làm cho các sự kiện lớn an toàn, có tổ chức hơn.

Bên cạnh đó, bằng cách xử lý dữ liệu gần nơi dữ liệu được thu thập hơn, điện toán biên có thể giảm độ trễ và cho phép ra quyết định nhanh chóng, thông minh hơn. Edge AI có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định mà không phải chờ thông tin truyền đến các server ở xa. Điện toán biên có thể kết hợp 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 những buổi tập trung công cộng. Những công nghệ này giúp đám đông trong các thành phố thông minh an toàn, hiệu quả hơn và được trang bị tốt hơn để xử lý các thách thức. Khả năng giám sát theo thời gian thực và cung cấp thông tin chi tiết về hành vi đám đông mang đến những phương thức đổi mới để quản lý các tình huống khó dự đoán.

Các công cụ như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và theo dõi hành vi đã và đang cải thiện độ an toàn và hiệu quả tại các sự kiện. Thật thú vị khi chứng kiến công nghệ đang định hình những buổi tập trung thông minh và an toàn hơn!

Khám phá repository GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng năng động để cập nhật những thông tin mới nhất về AI. Tìm hiểu cách vision AI thúc đẩy đổi mới trong các lĩnh vực như sản xuất và chăm sóc sức khỏe.