Thị giác máy tính (computer vision) là một lĩnh vực bao gồm các phương pháp thu thập, xử lý hình ảnh kỹ thuật số, nhận dạng và phân tích thông tin đa chiều từ thế giới thực dưới dạng hình ảnh để giúp quá trình ra quyết định trở nên chính xác và khách quan. Thị giác máy tính là lĩnh vực thuộc khoa học trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, đã và đang được ứng dụng tại nhiều lĩnh vực, trong đó có giao thông công cộng.
Thị giác máy tính được ứng dụng trong giao thông đường bộ tại Việt Nam lần đầu tiên vào năm 2015, đến năm 2019, công nghệ này đã trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trên nhiều tuyến đường giao thông, đặc biệt là khu vực đô thị. Một trong những ứng dụng dễ thấy nhất của thị giác máy tính trong giao thông tại Việt Nam là hình thức “phạt nguội”, khi mà CSGT sẽ nhận diện và kiểm soát các phương tiện vi phạm bằng phần mềm máy tính và camera, từ đó trích xuất dữ liệu và gửi giấy phạt về nơi cư trú của người điều khiển phương tiện.
Bằng phương pháp này, lực lượng CSGT vẫn có thể đảm bảo an ninh trật tự, an toàn giao thông mà không cần trực tiếp ra đường theo dõi hay bỏ sót trường hợp vi phạm nào. Hay tại các bãi đỗ xe của trung tâm thương mại, thị giác máy tính được ứng dụng trong công nghệ hỗ trợ đếm lưu lượng xe từ đó tính ra chỗ trống đỗ xe, công nghệ nhận diện biển số và gương mặt tài xế để đảm bảo an ninh.
Đầu năm 2022, TP.HCM cũng đã cho lắp đặt các biển cảnh báo xe chạy quá tốc độ. Mô hình này được Trung tâm quản lý điều hành giao thông đô thị (thuộc Sở Giao thông Vận tải TP.HCM) triển khai tại các vị trí có thiết bị kiểm soát tốc độ tự động trên địa bàn, gồm nhiều tuyến giao thông chính như hầm vượt sông Sài Gòn, đường Nguyễn Văn Linh, quốc lộ 22, cầu Phú Mỹ, Quốc lộ 1...Thông qua camera và công nghệ thị giác máy tính, hệ thống biển cảnh báo này có thể giúp tài xế kiểm soát tốc độ cũng như cung cấp thông tin cho CSGT trong các trường hợp cần thiết phạt do vi phạm.
Tuy nhiên, trong khuôn khổ của một đô thị thông minh, thị giác máy tính hoàn toàn có thể được ứng dụng nhiều hơn thế. Ở một góc tiếp cận khác, thị giác máy tính không chỉ là công cụ giúp con người thu thập và xử lý thông tin dạng hình ảnh, mà còn có thể giúp con người phán đoán tốt hơn trong các tình huống và trường hợp đặc biệt diễn ra trong môi trường giao thông đô thị.
Trong một bài đăng có tên “How computer vision can create smart transportation systems?” (Tạm dịch: Thị giác máy tính có thể tạo ra hệ thống giao thông thông minh như thế nào?) trên tạp chí Forbes tháng 02/2022, chuyên gia Naveen Joshi, Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành của công ty phát triển giải pháp kỹ thuật và công nghệ Allerin, cho rằng 3 yếu tố căn cốt của một đô thị thông minh bao gồm khả năng sống, khả năng làm việc và tính bền vững.
Cả ba thuộc tính này đều được đo đạc bằng các chỉ số cụ thể và theo đó, ứng dụng của thị giác máy tính có thể giúp các chỉ số này tăng lên, nhờ vào việc giúp cư dân sống an toàn và lành mạnh hơn, di chuyển nhanh và hiệu quả hơn, tối ưu hóa thời gian sống và làm việc nhờ có sự trợ giúp phán đoán tình huống từ công nghệ. Hơn hết, chỉ số bền vững của một thành phố thông minh cũng tăng lên theo mức tăng của tỷ lệ ứng dụng công nghệ trong xử lý các vấn đề đô thị.
Thị giác máy tính hỗ trợ phòng chống tai nạn giao thông
Theo Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh CDC Hoa Kỳ, mỗi năm có đến 1,35 triệu người thiệt mạng trên đường phố trên khắp thế giới. Mỗi ngày, có gần 3.700 thiệt mạng trong các vụ va chạm liên quan đến ô tô, xe buýt, xe máy, xe đạp, xe tải hoặc người đi bộ. Hơn một nửa trong số đó là người đi bộ, người điều khiển xe máy hoặc người đi xe đạp. Ước tính trong giai đoạn từ 2015-2030, nền kinh tế thế giới thiệt hại khoảng 1.800 tỷ đô do những ca tử vong và chấn thương không tử vong từ tai nạn giao thông. Những quốc gia có thu nhập thấp và trung bình bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi vấn nạn này.
Như vậy, một yêu cầu cấp thiết của giao thông thông minh là phải ngăn ngừa và phòng trừ đến mức tối thiểu số lượng các vụ tai nạn giao thông. Để thực hiện điều này, thị giác máy tính có thể hỗ trợ con người phân tích dữ liệu, cảnh báo nguy hiểm từ phương tiện khác đồng thời lựa chọn tuyến đường an toàn hơn.
Nguyên nhân gây ra tai nạn giao thông có thể bắt nguồn từ việc tài xế mất tập trung, bị hạn chế tầm nhìn hoặc liên quan đến các lỗi kỹ thuật khác. Hệ thống giao thông thông minh với mạng Internet of Thing (IoT) sẽ được trang bị những cảm biến tiếp nhận dữ liệu được lắp đặt trên đường cao tốc, khu vực tuyến đường đông đúc và phương tiện xe cơ giới. Các cảm biến này cùng với camera quan sát hỗ trợ tầm nhìn của máy tính có thể cung cấp thông tin kịp thời cho người điều khiển phương tiện về khoảng cách của họ với người đi bộ và phương tiện khác trong bất cứ thời điểm nào.
Hiện đại hơn, trong một thành phố thông minh siêu kết nối, thông tin được ghi lại tự động bằng máy ảnh. Sau đó, nó có thể được gửi đến các phương tiện trong mạng lưới. Sau khi người lái xe nhận được dữ liệu trong hệ thống thông tin của xe, họ có thể giảm tốc độ hoặc chọn một lộ trình thay thế. Thị giác máy tính có khả năng phát hiện các đối tượng có khả năng gây tai nạn, sau đó chuyển tiếp thông tin đến người điều khiển phương tiện và người đi bộ, thông qua ứng dụng điện thoại thông minh hoặc một sản phẩm công nghệ đeo trên người.
Trong thời đại dữ liệu lớn hiện nay, thị giác máy tính có thể phân tích thông tin thô một cách nhanh chóng bằng thuật toán, thực hiện hàng triệu phép tính dựa trên xác suất và tạo ra những thông tin chi tiết, dự báo có giá trị để tối ưu hóa an toàn đường bộ. Các công nghệ an toàn như phanh khẩn cấp, căn giữa làn đường, giám sát an toàn điểm mù, hệ thống cảnh báo va chạm, kiểm soát hành trình thích ứng, hệ thống thích ứng tốc độ thông minh, hệ thống nhìn ban đêm, hệ thống nhận dạng biển báo dành cho người đi bộ chủ yếu dựa vào khả năng chụp ảnh kỹ thuật số và xử lý thông tin nhận thức đều có thể được hỗ trợ bởi hệ thống thị giác máy tính.
Như mọi công nghệ dựa trên AI thông thường, các ứng dụng thị giác máy tính trong giao thông thông minh có thể liên tục cải thiện theo thời gian. Vì vậy, các cơ quan tiếp nhận dữ liệu trực quan có thể cập nhật và chỉnh sửa ký hiệu và đặc điểm của đường cao tốc, vạch kẻ làn đường, chướng ngại vật và các chi tiết khác liên quan đến đường giao thông, nhằm cung cấp thông tin chính xác cho tài xế, tránh gây ra va chạm hoặc tai nạn do vật cản không được báo trước trên đường.
Tại thủ đô Amsterdam của Hà Lan, các nhà quy hoạch đã liên tục ứng dụng công nghệ thị giác máy tính cùng những công nghệ dựa trên AI khác để thực hiện chương trình Thành phố Thông minh Amsterdam (ASC). ASC là sự hợp tác sâu rộng, độc đáo giữa các doanh nghiệp, chính quyền, cơ quan nghiên cứu và người dân Amsterdam để phát triển vùng đô thị thông minh toàn diện, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Nhờ vào ứng dụng khoa học công nghệ, ASC đã giúp đẩy nhanh việc đạt được mục tiêu phát triển bền vững, giảm phát thải CO2, nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân.
Thị giác máy tính giúp quản lý giao thông và lái xe tự hành
Tối ưu hóa mạng lưới đường bộ và tăng cường tính di động thông suốt cũng là một trong những nhiệm vụ quan trọng để nâng cao chỉ số đáng sống, khả năng làm việc và tính bền vững của thành phố thông minh. Tính di động thông suốt của hệ thống giao thông được thể hiện qua việc xử lý, gỡ bỏ các nút thắt trong trường hợp khẩn cấp, như khi có một chiếc xe cấp cứu cần phải đi qua đoạn đường đông đúc. Thời gian xử lý càng rút ngắn thì càng cho thấy mức độ thông minh của hệ thống giao thông và của đô thị đó. Trong trường hợp này, thị giác máy tính có thể trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực.
Nhờ vào mạng lưới thị giác máy tính và IoT, con người có thể giám sát tình trạng đường phố, liên lạc trao đổi thông tin để điều phối, kiểm soát lưu lượng phương tiện giao thông. Hệ thống đèn giao thông thông minh, bãi đậu xe thông minh và hệ thống hướng dẫn giao thông sử dụng thị giác máy tính và IoT có thể chỉ dẫn người lái xe đến các làn đường vắng, giúp họ đến nơi trong thời gian ngắn hơn, đồng thời giảm áp lực và mật độ phương tiện tại một khu vực nào đó.
Một trong những thành phố đã ứng dụng thành công thị giác máy tính, công nghệ AI và máy học (machine learning) trong quản lý giao thông là thành phố Darmstadt của Đức. Từ nhiều năm trước, thành phố Darmstadt đã sử dụng nhiều loại cảm biến video khác nhau để phát hiện xe cộ, người đi bộ và xe đạp, tất cả đều được sử dụng để kiểm soát luồng giao thông theo cách thông minh hơn. Điều này đã giúp cho việc lưu thông trong nội thành trở nên an toàn và hiệu quả hơn rất nhiều. Tại một số khu vực nhất định của thành phố, máy dò video cho phép cơ quan giao thông phát hiện ra ùn tắc để nếu có lưu lượng giao thông tăng lên. Cùng với đó, thời gian của tín hiệu đèn xanh có thể được tự động tăng lên để giảm ùn tắc.
Người đi bộ và người đi xe đạp là 2 đối tượng được chính quyền thành phố cùng các nhà quy hoạch Darmstadt đặc biệt quan tâm. Để đảm bảo an toàn cho người đi bộ, quận Darmstadt Bessungen đã cho lắp đặt cảm biến FLIR C-Walk để phát hiện các nhóm đông người và điều chỉnh pha xanh của hệ thống tín hiệu giao thông cho phù hợp. Bằng cách này, người đi bộ có một khoảng thời gian hợp lý để băng qua đường một cách an toàn.
Đối với người đi xe đạp, các kỹ sư sử dụng ThermiCam, một loại máy ảnh tích hợp máy dò nhiệt để phát hiện xe đạp và phân biệt người đi xe đạp với phương tiện khác. Nó sử dụng năng lượng nhiệt phát ra từ phương tiện giao thông và người đi xe đạp, do đó có thể hoạt động ngay cả trong điều kiện thiếu sáng, phạm vi xa và thời tiết khắc nghiệt. ThermiCam có thể điều khiển đèn giao thông trong các giao lộ đông đúc theo từng thời điểm, giúp đảm bảo tính di chuyển thông suốt cũng như chắc chắn rằng người đi xe đạp có đủ thời gian để băng qua đường, cho dù tốc độ chậm hơn những phương tiện khác.
Công nghệ thị giác máy tính cũng đã giúp phát triển sản phẩm ô tô tự hành, hay rộng hơn là di chuyển tự hành trong môi trường đô thị thông minh. Xe ô tô tự lái sử dụng thông tin từ camera thông minh để nhận dạng vật thể như xác định chính xác người đi bộ, đèn giao thông hoặc các phương tiện khác ngay cả trong tầm nhìn từ trung bình đến thấp, để điều chỉnh các tính năng an toàn như túi khí và phanh tự động. Ngoài ra, những phương tiện như vậy cũng dựa vào thị giác máy tính để lập bản đồ 3D nhằm đưa ra quyết định tốt hơn về việc lựa chọn tuyến đường, tốc độ lái xe và bãi đậu xe, giảm thiểu rủi ro và tai nạn.
Ngoài ra, thị giác máy tính, IoT và AI cũng làm cho các phương tiện tự hành được kết nối nhiều hơn, có nghĩa là chúng có thể "giao tiếp" tự động với các phương tiện thông minh khác cũng như với các ứng dụng và thiết bị giao thông thông minh. Giả sử, hai xe tự hành trong một làn đường hẹp có thể thấy trước một vụ tai nạn do một xe đang chạy nhanh về phía họ từ phía đối diện. Sử dụng IoT và thị giác máy tính, cả hai phương tiện đều có thể tấp vào lề đường an toàn hoặc chuyển làn một cách đồng bộ để tránh va chạm. Đây được cho là ví dụ cơ bản nhất về những gì các phương tiện thông minh được kết nối có thể làm được.
Ông Naveen Joshi cho rằng, giao thông thông minh đơn giản là sẽ không tồn tại nếu không có thị giác máy tính, AI, IoT, và một số công nghệ thành phố thông minh khác. Đặc biệt, thị giác máy tính là công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng trên các phương tiện và thiết bị điều tiết giao thông, do đó, nó đóng một vai trò chắc chắn trong việc khiến các thành phố trở nên bền vững và đáng sống hơn.
Trong thời đại mà đô thị thông minh trở thành mục tiêu phát triển của nền văn minh nhân loại, những ứng dụng của khoa học công nghệ như thị giác máy tính trong các vấn đề cơ bản của một thành phố hẳn là sẽ có nhiều tiềm năng để phát triển. Điều quan trọng hơn cả là về bản chất, sự phát triển của công nghệ vẫn phải lấy con người làm trung tâm, phục vụ cuộc sống và sự tiến bộ của con người, đồng thời cần được áp dụng phù hợp với hoàn cảnh, lối sống và điều kiện kinh tế - xã hội./.
