Ứng dụng AI giám sát giao thông là gì
Ứng dụng AI giám sát giao thông là sử dụng thuật toán học sâu để giám sát tắc nghẽn, tai nạn giao thông, phát hiện xe mắc kẹt, đứng yên với kết quả chính xác và nhanh hơn.
Ứng dụng AI giám sát giao thông để giảm bớt khối lượng công việc của con người, tăng cường khả năng quản lý giao thông mà còn theo dõi và tiếp cận các tình huống hiện tại có thể làm giảm số vụ tai nạn giao thông, sự cố trên đường.
Khó khăn của giám sát truyền thống
Lỗi của con người
Một trong những khó khăn đáng kể nhất trong việc giám sát giao thông truyền thống là sự phổ biến của lỗi của con người.
Người điều hành được giao nhiệm vụ giám sát tình trạng giao thông dễ bị sai sót do các yếu tố như mệt mỏi, mất tập trung và quá tải nhận thức.
Một người điều hành duy nhất có thể chịu trách nhiệm giám sát nhiều camera hoặc giám sát nhiều nguồn cấp dữ liệu giao thông cùng lúc nên có thể dễ dẫn đến sai sót.
Ví dụ: khi giám sát một ngã tư đông đúc, người điều hành có thể bỏ qua một sự cố quan trọng xảy ra ngoài tầm tập trung của họ.
Nhầm lẫn này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, chẳng hạn như phản ứng chậm trễ đối với các vụ tai nạn hoặc quản lý tình trạng tắc nghẽn.
Ngoài ra, việc đếm thủ công các phương tiện thường dựa vào phán đoán chủ quan, có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu không nhất quán.
Sự không chính xác vốn có trong các quy trình này không chỉ làm phức tạp việc quản lý giao thông mà còn làm giảm độ tin cậy của dữ liệu được thu thập.
Quy trình tốn thời gian
Các quy trình liên quan đến giám sát tình trạng giao thông thủ công thường tốn thời gian và công sức.
Người vận hành có thể cần giám sát tình trạng giao thông trong những giờ cụ thể.
Vì vậy đòi hỏi họ phải có mặt tại hiện trường hoặc xem lại cảnh quay video dài.
Điều này không chỉ tốn nhiều thời gian mà còn hạn chế số lượng người vận hành có thể giám sát nhiều địa điểm cùng lúc.
Ví dụ: khi tiến hành nghiên cứu số lượng phương tiện, người vận hành thường mất nhiều giờ để thu thập dữ liệu về lượng xe tại nhiều ngã tư khác nhau.
Nếu sử dụng dữ liệu video thay thế, người vận hành phải sàng lọc nhiều giờ cảnh quay đã ghi để rút ra thông tin chi tiết có ý nghĩa.
Quy trình tẻ nhạt này có thể dẫn đến chậm trễ trong việc báo cáo và phản hồi các vấn đề về giao thông, dẫn đến tình trạng tắc nghẽn kéo dài và rủi ro về an toàn.
Hơn nữa, khi các khu vực đô thị phát triển và thay đổi, các mô hình giao thông liên tục thay đổi, đòi hỏi phải giám sát và phân tích liên tục.
Bản chất tốn thời gian của việc giám sát thủ công khiến các cơ quan giao thông gặp khó khăn trong việc theo kịp những thay đổi này một cách hiệu quả.
Khó phân tích thời gian thực
Một thách thức khác liên quan đến giám sát giao thông truyền thống là khả năng hạn chế trong việc phân tích tình trạng giao thông theo thời gian thực.
Người vận hành thường gặp khó khăn trong việc phân tích nhiều nguồn cấp dữ liệu từ các camera khác nhau theo thời gian thực, đặc biệt là ở những khu vực có lưu lượng giao thông cao, nơi các sự cố có thể xảy ra đột ngột.
Hạn chế này có thể dẫn đến phản ứng chậm trễ đối với các vụ tai nạn hoặc tình trạng tắc nghẽn.
Ví dụ: nếu người vận hành đang giám sát một xa lộ đông phương tiện với nhiều làn đường đang hoạt động, họ có thể gặp khó khăn khi nhận thấy giao thông dừng đột ngột do tai nạn hoặc tắc đường.
Nếu không phát hiện kịp thời, các phương tiện có thể xếp chồng lên nhau phía sau sự cố.
Do đó làm trầm trọng thêm tình trạng tắc nghẽn và tăng nguy cơ xảy ra tai nạn thứ cấp.
Giới hạn về nguồn lực
Việc phụ thuộc vào người vận hành để giám sát giao thông sẽ gây ra những tác động đáng kể về nguồn lực đối với các cơ quan giao thông.
Việc bố trí nhân sự cho Trung tâm quản lý giao thông (TMC) đòi hỏi phải đầu tư tài chính đáng kể vào đào tạo nhân sự và tiền lương.
Ngoài ra, nhu cầu nhiều nhà điều hành để quản lý nhiều địa điểm khác nhau dẫn đến chi phí hoạt động tăng lên.
Hơn nữa, các hệ thống giám sát truyền thống thường yêu cầu dung lượng lưu trữ lớn cho dữ liệu video được thu thập trong thời gian dài.
Điều này đòi hỏi phải đầu tư vào các giải pháp phần cứng và phần mềm đắt tiền để quản lý và phân tích dữ liệu.
Chi phí liên quan đến việc duy trì các hệ thống như vậy có thể là gánh nặng đối với nhiều cơ quan giao thông, đặc biệt là những cơ quan hoạt động với ngân sách hạn chế.
Công nghệ phát hiện và phân loại đối tượng
Cải thiện độ chính xác
Một trong những lợi thế quan trọng nhất của các công nghệ học sâu, chẳng hạn như Mask R-CNN, YOLO (You Only Look Once) và Faster R-CNN là khả năng đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện và phân loại đối tượng.
Các thuật toán này được thiết kế để học từ các tập dữ liệu lớn, cho phép chúng nhận ra các mẫu và tính năng mà các phương pháp truyền thống có thể khó xác định.
Ví dụ: trong một nghiên cứu của Willis và cộng sự, các nhà nghiên cứu đã sử dụng mạng hai pha sử dụng GoogLeNet cùng với một mạng con sâu tùy chỉnh để phân loại hàng đợi giao thông hiệu quả.
Phương pháp này dẫn đến việc phát hiện tình trạng tắc nghẽn trên các mạng lưới giao thông được cải thiện.
Do đó chứng minh cách các thuật toán tiên tiến có thể nâng cao độ chính xác của các hệ thống giám sát giao thông.
Bằng cách tận dụng các mạng nơ-ron sâu, các khuôn khổ này có thể phân biệt giữa các đối tượng khác nhau trong các môi trường phức tạp, chẳng hạn như phân biệt giữa các phương tiện có loại và kích thước khác nhau, người đi bộ và các yếu tố khác trên đường.
Hơn nữa, khả năng đào tạo các thuật toán này trên các tập dữ liệu đa dạng cho phép chúng khái quát hóa tốt trong các điều kiện môi trường khác nhau.
Từ đó cải thiện thêm độ chính xác của chúng.
Vì vậy các hệ thống giám sát giao thông sử dụng thuật toán học sâu có thể cung cấp dữ liệu đáng tin cậy hỗ trợ quản lý và lập kế hoạch giao thông hiệu quả.
Khả năng xử lý thời gian thực
Một đặc điểm quan trọng khác của thuật toán học sâu để phát hiện đối tượng là khả năng xử lý thời gian thực.
Các phương pháp giám sát giao thông truyền thống thường gặp khó khăn trong việc phân tích nguồn cấp dữ liệu video theo thời gian thực do khối lượng dữ liệu và độ phức tạp của các cảnh.
Tuy nhiên, các thuật toán học sâu hiện đại đã có những bước tiến đáng kể trong việc nâng cao tốc độ xử lý.
Ví dụ: thuật toán YOLO nổi tiếng với khả năng suy luận nhanh, cho phép phát hiện nhiều đối tượng chỉ trong một lần đi qua mạng.
Tốc độ này rất quan trọng đối với các ứng dụng trong hệ thống giao thông thông minh (ITS).
Đây là nơi phát hiện kịp thời tình trạng giao thông có thể dẫn đến phản ứng hiệu quả hơn đối với tình trạng tắc nghẽn và sự cố.
Trong các nghiên cứu như nghiên cứu của Wang và cộng sự, trong đó cấu trúc RCNN được sử dụng để liên tục dự đoán tốc độ giao thông.
Khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng cho phép các nhà nghiên cứu xác định hiệu quả các nguồn tắc nghẽn trên các tuyến đường vành đai của thành phố.
Việc tích hợp xử lý nhanh với phát hiện chính xác cho phép các hệ thống giám sát giao thông cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.
Do đó tạo điều kiện cho các cơ quan quản lý giao thông can thiệp kịp thời.
Khả năng mở rộng, linh hoạt
Các thuật toán học sâu cũng thể hiện khả năng mở rộng và tính linh hoạt đáng chú ý, khiến chúng phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau trong giám sát giao thông.
Phương pháp phi tập trung do Fouladgar và cộng sự đề xuất minh họa cách học sâu có thể được mở rộng trên nhiều nút.
Do đó cho phép mỗi nút dự đoán trạng thái tắc nghẽn dựa trên dữ liệu thời gian thực từ các trạm liền kề.
Khả năng mở rộng này đảm bảo rằng các hệ thống giám sát giao thông có thể thích ứng với các môi trường đô thị và điều kiện giao thông khác nhau mà không cần phải cấu hình lại nhiều.
Ngoài ra, tính linh hoạt của các khuôn khổ này cho phép chúng được áp dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau trong ITS.
Ví dụ: trong khi các hệ thống truyền thống có thể yêu cầu các giải pháp phù hợp cho các tình huống khác nhau, thì các mô hình học sâu có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng bao gồm nhiều điều kiện giao thông, thời gian trong ngày và tình hình thời tiết khác nhau.
Khả năng thích ứng này khiến chúng trở thành công cụ có giá trị để giải quyết nhiều thách thức về quản lý giao thông.
Ngoài ra, khi dữ liệu mới khả dụng hoặc khi các khu vực đô thị phát triển, các mô hình học sâu có thể được đào tạo lại hoặc tinh chỉnh mà không cần phải đại tu đáng kể hoặc can thiệp thủ công.
Khả năng phản hồi này không chỉ nâng cao tuổi thọ của công nghệ mà còn đảm bảo rằng công nghệ vẫn phù hợp khi các mô hình giao thông thay đổi theo thời gian.
Phân tích không gian, thời gian
Các công nghệ học sâu vượt trội trong việc cung cấp các khả năng phân tích không gian thời gian toàn diện.
Việc hiểu cách lưu lượng giao thông thay đổi theo thời gian là điều cần thiết để quản lý hiệu quả.
Các mô hình như mô hình do Ma và cộng sự đề xuất, kết hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) với mạng nơ-ron hồi quy (RNN).
Vì vậy cho thấy công nghệ học sâu có thể phân tích cả các đặc điểm không gian và thời gian để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi giao thông.
Bằng cách kiểm tra dữ liệu không gian thời gian, các mô hình này có thể nắm bắt các mô hình như tắc nghẽn giờ cao điểm hoặc các biến thể theo mùa trong lưu lượng giao thông.
Quan điểm toàn diện này cho phép các cơ quan quản lý giao thông lập kế hoạch hiệu quả hơn bằng cách dự đoán thời gian cao điểm và xác định các điểm nghẽn tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.
Hơn nữa, phân tích không gian thời gian giúp hiểu rõ hơn về cách các yếu tố bên ngoài chẳng hạn như thay đổi thời tiết hoặc các sự kiện khu vực tác động đến tình trạng giao thông.
Bằng cách tích hợp kiến thức này vào các chiến lược quản lý giao thông, các thành phố có thể phát triển các hệ thống phản hồi tốt hơn.
Do đó không chỉ giảm thiểu tắc nghẽn mà còn tăng cường an toàn tổng thể trên đường.
Công nghệ phân tích lưu lượng truy cập
Phân biệt giữa các bộ đếm
Các hệ thống phân tích giao thông dựa trên tầm nhìn thường có thể được phân loại thành hai loại chính: bộ đếm trường hợp phát hiện và bộ ước tính mật độ.
Bộ đếm trường hợp phát hiện tập trung vào việc định vị từng phương tiện trong một khung hình và đếm chúng dựa trên nhận dạng duy nhất của chúng.
Phương pháp này cho phép đếm chính xác, nhưng nó liên quan đến việc phân tích toàn bộ hình ảnh ở cấp độ pixel, có thể tốn nhiều thời gian và tính toán.
Ngoài ra, hiện tượng che khuất khi các phương tiện chồng chéo hoặc chặn nhau đặt ra một thách thức đáng kể, vì các bộ dò có thể hợp nhất không chính xác các đối tượng chồng chéo, dẫn đến số đếm không chính xác.
Ngược lại, bộ ước tính mật độ có cách tiếp cận khác bằng cách ước tính mật độ phương tiện trong một khu vực nhất định thay vì đếm từng phương tiện riêng lẻ.
Phương pháp này có xu hướng yêu cầu ít dữ liệu đào tạo hơn và có thể tạo ra kết quả nhanh hơn.
Tuy nhiên, bộ ước tính mật độ thường bị giới hạn ở các cảnh cụ thể mà dữ liệu đào tạo của chúng được thu thập, khiến chúng kém linh hoạt hơn trong các môi trường khác nhau.
Ví dụ: Chiu et al. đã trình bày một hệ thống giám sát giao thông tự động sử dụng thuật toán phân đoạn đối tượng có khả năng nhận dạng, theo dõi và phát hiện phương tiện từ hình ảnh giao thông.
Bằng cách tách hiệu quả phương tiện di động khỏi phương tiện cố định thông qua phân tích đặc điểm hình học, hệ thống của họ minh họa cách bộ đếm trường hợp phát hiện có thể cung cấp độ chính xác cao trong giám sát giao thông.
Khả năng phát hiện dị thường
Một đặc điểm quan trọng khác của hệ thống phân tích giao thông dựa trên tầm nhìn là khả năng phát hiện dị thường vượt trội của chúng.
Các phương pháp phát hiện sự cố truyền thống thường dựa vào cảm biến tại chỗ, có thể không cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về tình trạng giao thông.
Tuy nhiên các phương pháp tiếp cận dựa trên tầm nhìn tận dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh tiên tiến để nhận dạng nhiều sự kiện khác nhau như tai nạn, ùn tắc giao thông và vi phạm.
Kamijo và cộng sự đã phát triển một thuật toán theo dõi phương tiện sử dụng trường ngẫu nhiên Markov theo không gian-thời gian để phát hiện tai nạn giao thông tại các giao lộ.
Mô hình của họ đã chứng minh khả năng theo dõi mạnh mẽ từng phương tiện ngay cả khi có sự tắc nghẽn và lộn xộn, những thách thức thường gặp tại các giao lộ đông đúc.
Khả năng này rất quan trọng để phản ứng kịp thời với các sự cố, vì nó cho phép các trung tâm quản lý giao thông nhanh chóng xác định và phản ứng với các bất thường.
Hơn nữa, Rojas và cộng sự đề xuất kỹ thuật để phát hiện xe trên đường cao tốc bằng camera CCTV tĩnh.
Các phương pháp này nhấn mạnh tính linh hoạt của các hệ thống dựa trên tầm nhìn trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Khả năng trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu trực quan khiến các hệ thống này trở nên vô giá trong việc duy trì sự an toàn và hiệu quả trên đường bộ.
Triển khai mạng nơ-ron
Việc sử dụng mạng nơ-ron tiên tiến là đặc điểm xác định của các hệ thống phân tích giao thông hiện đại dựa trên tầm nhìn.
Các công nghệ học sâu đã cách mạng hóa cách phát hiện và phân loại phương tiện, nâng cao đáng kể độ chính xác của việc giám sát giao thông.
Ví dụ; Mundhenk và cộng sự đã tạo ra một tập dữ liệu hình ảnh phương tiện trên cao và sử dụng mạng nơ-ron sâu có tên là ResCeption cho các nhiệm vụ phân loại, phát hiện và đếm.
Bằng cách tích hợp học dư với các lớp theo kiểu Inception, mạng nơ-ron này đã đạt được số lượng phương tiện vượt trội so với các phương pháp truyền thống dựa trên ước tính mật độ hoặc định vị.
Sự thành công của các mô hình như vậy chứng minh tiềm năng của học sâu trong việc trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ các cảnh giao thông phức tạp.
Ngoài ra, các hệ thống như phương pháp phát hiện vi phạm giao thông tại các giao lộ của Ai và cộng sự minh họa cách mạng nơ-ron có thể được điều chỉnh cho các ứng dụng cụ thể.
Hệ thống của họ đã được triển khai thành công tại Hồng Kông để giám sát người vượt đèn đỏ.
Từ đó thể hiện khả năng thích ứng và độ chính xác của các mô hình học sâu trong việc giải quyết các thách thức thực tế trong quản lý giao thông.
Mở rộng và xử lý phân tán
Một khía cạnh quan trọng của hệ thống phân tích giao thông dựa trên tầm nhìn là khả năng mở rộng và khả năng hoạt động theo cách phân tán.
Nhiều phương pháp tiếp cận hiện đại cho phép triển khai nhiều camera trên khắp các môi trường đô thị, cho phép giám sát toàn diện tình trạng giao thông trên các khu vực rộng lớn.
Thajchayapong và cộng sự đã đề xuất một thuật toán phát hiện dị thường có thể được triển khai theo cách phân tán để dự đoán và phân loại các bất thường về giao thông trên các bối cảnh khác nhau.
Khả năng mở rộng này đảm bảo rằng các cơ quan quản lý giao thông có thể giám sát nhiều địa điểm cùng lúc mà không làm quá tải một đơn vị kiểm soát trung tâm bằng dữ liệu.
Hơn nữa, Ikeda và cộng sự đã sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh để tự động phát hiện nhiều loại bất thường về giao thông khác nhau, chẳng hạn như xe dừng và vật thể rơi.
Bằng cách sử dụng kiến trúc phi tập trung, hệ thống của họ tăng cường khả năng phản hồi và cho phép phân tích thời gian thực trên các tình huống giao thông khác nhau.
Khả năng mở rộng hiệu quả của các hệ thống dựa trên tầm nhìn khiến chúng đặc biệt có giá trị đối với các thành phố đang phát triển nhanh chóng hoặc những thành phố có mô hình giao thông phức tạp đòi hỏi phải giám sát liên tục.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
