Tiếng Việt
Phân tích dựa trên thị giác cho luồng giao thông người đi bộ: Cách mạng hóa tính di động và an toàn đô thị
Tạo vào 01.31
Các thành phố trên toàn thế giới đang vật lộn với một thách thức cơ bản: làm thế nào để quản lý lưu lượng người đi bộ một cách hiệu quả, đồng thời ưu tiên sự an toàn, khả năng tiếp cận và trải nghiệm người dùng. Các phương pháp truyền thống—từ đếm thủ công đến các hệ thống cảm biến cơ bản—không đáp ứng được trong môi trường năng động, nơi mật độ đám đông thay đổi nhanh chóng và các điều kiện (như ánh sáng hoặc thời tiết) thay đổi khó lường. Hãy đến với phân tích dựa trên hình ảnh: một công nghệ mang tính đột phá, tận dụng thị giác máy tính được hỗ trợ bởi AI để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, có thể hành động về chuyển động của người đi bộ. Không giống như các giải pháp lỗi thời, các giải pháp hiện đạihệ thống dựa trên thị giác thích ứng với các tình huống phức tạp, bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng thành phố thông minh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực này đang định nghĩa lại việc quản lý giao thông người đi bộ, các trường hợp sử dụng chính thúc đẩy việc áp dụng và lý do tại sao nó trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các nhà quy hoạch đô thị, nhà điều hành địa điểm và cơ quan giao thông vận tải.
Những hạn chế của việc giám sát giao thông người đi bộ truyền thống
Trước khi đi sâu vào những đổi mới của phân tích dựa trên thị giác, điều quan trọng là phải hiểu những hạn chế của các phương pháp truyền thống. Trong nhiều thập kỷ, dữ liệu lưu lượng người đi bộ đã được thu thập thông qua các khảo sát thủ công tốn nhiều công sức hoặc các mạng lưới cảm biến cứng nhắc. Việc đếm thủ công, mặc dù đơn giản, nhưng dễ bị lỗi do con người, không thể mở rộng cho các khu vực lớn (như sân vận động hoặc giao lộ đông đúc) và không thể nắm bắt được những thay đổi theo thời gian thực trong hành vi đám đông. Các cảm biến cố định—như thảm áp lực hoặc tia hồng ngoại—ổn định hơn nhưng thiếu linh hoạt: chúng chỉ giám sát các khu vực được xác định trước, gặp khó khăn với các vật cản (ví dụ: các nhóm người che khuất cảm biến) và không thể thích ứng với môi trường thay đổi (như thiết lập sự kiện tạm thời hoặc công trình xây dựng).
Đại dịch COVID-19 càng làm lộ rõ những thiếu sót này, khi các địa điểm và thành phố cần giám sát mật độ đám đông theo thời gian thực để thực thi các hướng dẫn giãn cách xã hội. Các hệ thống truyền thống không thể cung cấp dữ liệu chi tiết, động cần thiết để đảm bảo an toàn công cộng. Khoảng trống này đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về các giải pháp tiên tiến hơn—một giải pháp mà phân tích dựa trên thị giác có vị trí độc đáo để lấp đầy.
Điều gì làm cho Phân tích dựa trên thị giác hiện đại khác biệt? Những đột phá năm 2026
Phân tích lưu lượng giao thông người đi bộ dựa trên thị giác không phải là điều mới mẻ, nhưng những tiến bộ gần đây trong AI, học máy và điện toán biên đã nâng tầm nó từ một công cụ chuyên biệt thành một giải pháp phổ biến. Hai đổi mới quan trọng đang thúc đẩy cuộc cách mạng này: khả năng học đa phương thức và thiết kế bảo vệ quyền riêng tư—giải quyết hai rào cản lớn nhất trong việc áp dụng trước đây: khả năng thích ứng môi trường hạn chế và các vấn đề về quyền riêng tư.
1. AI Đa Phương Thức: Độ chính xác 24/7 trong mọi điều kiện
Một trong những thách thức lớn nhất đối với các hệ thống dựa trên thị giác là độ tin cậy trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Các mô hình thị giác máy tính truyền thống gặp khó khăn trong việc nhận dạng người đi bộ vào ban đêm (dựa vào camera hồng ngoại) hoặc dưới ánh nắng gay gắt, vì dữ liệu từ cảm biến ánh sáng nhìn thấy và hồng ngoại không tương thích. Điều này đã thay đổi với sự phát triển của công nghệ tách và căn chỉnh kiến thức đa phương thức (CKDA), một đột phá được trình bày bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Bắc Kinh tại AAAI 2026. Phương pháp này sử dụng các mô-đun AI kép để tách và căn chỉnh thông tin từ camera nhìn thấy và hồng ngoại:
• Một mô-đun nhắc chung đa phương thức trích xuất các đặc trưng được chia sẻ (như hình dáng cơ thể người) nhất quán giữa ánh sáng nhìn thấy và hồng ngoại, loại bỏ nhiễu đặc trưng cho từng phương thức.
• Một mô-đun nhắc theo mô thức đơn lẻ khuếch đại các tính năng độc đáo (như dấu hiệu nhiệt trong hồng ngoại hoặc màu sắc trong ánh sáng nhìn thấy) để nâng cao độ chính xác phát hiện trong các điều kiện cụ thể.
Kết quả? CKDA đạt mAP trung bình (độ chính xác trung bình) là 36,3% và độ chính xác R1 là 39,4% trong các tác vụ nhận dạng lại người đi bộ liên tục—vượt trội hơn tất cả các mô hình trước đó. Đối với các thành phố và địa điểm, điều này có nghĩa là giám sát người đi bộ 24/7 hoạt động đáng tin cậy vào lúc 2 giờ sáng cũng như vào giữa trưa, mà không yêu cầu các hệ thống riêng biệt cho ngày và đêm.
2. Bảo mật theo thiết kế: Phân tích dữ liệu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư
Những lo ngại về quyền riêng tư từ lâu đã là rào cản cho việc áp dụng rộng rãi phân tích video. Các nhà phê bình lo ngại rằng camera sẽ thu thập dữ liệu cá nhân nhạy cảm (như đặc điểm khuôn mặt hoặc quần áo) có thể bị lạm dụng. Các hệ thống dựa trên thị giác ngày nay giải quyết vấn đề này bằng các mô hình làm mờ đối kháng nhẹ, xử lý dữ liệu video ở biên (tức là trực tiếp trên camera) trước khi truyền dữ liệu lên đám mây. Các mô hình này chỉ giữ lại thông tin cần thiết cho việc phát hiện người đi bộ (như mẫu di chuyển và mật độ đám đông) trong khi làm mờ các chi tiết nhận dạng. Quan trọng là, dữ liệu đã được làm mờ vẫn tương thích với các bộ phát hiện đối tượng tiêu chuẩn, do đó không làm giảm độ chính xác—trong khi vẫn ngăn các mô hình nhận dạng thuộc tính người đi bộ trích xuất thông tin nhạy cảm.
Thiết kế ưu tiên quyền riêng tư này đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu như GDPR và CCPA, làm cho phân tích dựa trên hình ảnh trở thành một giải pháp khả thi cho không gian công cộng.
Tác động Thực tế: Phân tích dựa trên Thị giác Biến đổi các Ngành Công nghiệp Chính như thế nào
Sự kết hợp giữa độ chính xác 24/7 và tuân thủ quyền riêng tư đã làm cho phân tích dựa trên thị giác trở nên không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là ba trường hợp sử dụng nổi bật minh họa giá trị thực tế của nó:
1. Các Địa điểm Lớn: Quản lý Đám đông Động để Đảm bảo An toàn và Trải nghiệm
Các địa điểm như Trung tâm Triển lãm Quốc gia (NEC) của Vương quốc Anh—một trong những không gian tổ chức sự kiện lớn nhất châu Âu, đón tiếp 3 triệu du khách hàng năm—đối mặt với những thách thức độc đáo: thay đổi bố cục địa điểm hàng ngày, quy mô đám đông thay đổi (từ 1.000 đến hơn 50.000 người tham dự) và nhu cầu thích ứng nhanh chóng với các rủi ro an ninh. Làm việc với Intel và WaitTime, NEC đã triển khai một hệ thống dựa trên thị giác máy tính được cung cấp bởi bộ xử lý Intel Xeon Scalable thế hệ thứ 5 và phân tích AI thời gian thực. Giải pháp này sử dụng camera thông minh Cisco Meraki để thu thập luồng video, được xử lý tại chỗ để cung cấp:
• Giám sát lưu lượng người đi bộ theo thời gian thực với độ chính xác 95%+, ngay cả khi các điểm ra vào thay đổi cho các sự kiện khác nhau.
• Cảnh báo tự động khi mật độ đám đông vượt quá giới hạn an toàn, cho phép nhân viên điều hướng luồng di chuyển của người dân một cách chủ động.
• Bảng điều khiển phân tích lịch sử so sánh các mẫu đám đông giữa các sự kiện, giúp NEC tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực (ví dụ: bổ sung quầy bán đồ ăn hoặc nhân viên an ninh ở các khu vực có lưu lượng truy cập cao).
Kết quả? NEC đã cải thiện hiệu quả hoạt động lên 30% và nâng cao sự hài lòng của du khách bằng cách giảm thời gian chờ đợi và các sự cố an ninh. “WaitTime hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của chúng tôi,” Robert Bowell, Giám đốc PMO CNTT tại NEC Group cho biết. “Nó tự động hóa quy trình của chúng tôi và tích hợp với hệ thống quản lý sự kiện của chúng tôi, cho chúng tôi biết số lượng người theo thời gian thực trong bất kỳ sảnh nào vào bất kỳ thời điểm nào”.
2. Giao thông đô thị: Tối ưu hóa tín hiệu và giảm tắc nghẽn
Các giao lộ đông đúc là điểm nghẽn đối với cả người đi bộ và phương tiện giao thông. Tín hiệu giao thông truyền thống sử dụng thời gian cố định, không tính đến sự biến động của lưu lượng người đi bộ (ví dụ: lượng lớn người đi làm vào giờ cao điểm hoặc các gia đình rời khỏi trường học gần đó). Phân tích dựa trên thị giác giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp dữ liệu thời gian thực về số lượng người đi bộ, tốc độ băng qua đường và thời gian chờ đợi. Ví dụ, trong một dự án thử nghiệm tại một giao lộ thương mại-dân cư ở một thành phố lớn của Trung Quốc, cơ quan chức năng giao thông đã sử dụng camera tích hợp AI để điều chỉnh thời gian tín hiệu một cách linh hoạt. Trong giờ cao điểm, hệ thống kéo dài thời gian cho người đi bộ băng qua đường khi mật độ đám đông vượt quá ngưỡng; trong giờ thấp điểm, hệ thống rút ngắn thời gian để cải thiện thông lượng xe cộ.
Kết quả thật ấn tượng: thời gian chờ của người đi bộ giảm 40%, và tình trạng ùn tắc giao thông giảm 25%. Hệ thống cũng phát hiện các hành vi nguy hiểm (như băng qua đường không đúng quy định) và kích hoạt cảnh báo mục tiêu đến các camera an ninh gần đó, giảm 18% tai nạn cho người đi bộ.
3. Giao thông công cộng: Nâng cao khả năng tiếp cận và an toàn
Các sân bay, nhà ga xe lửa và hệ thống tàu điện ngầm xử lý hàng triệu lượt khách đi bộ mỗi ngày, với những thách thức độc đáo như hành khách mang theo hành lý, các sân ga đông đúc và các khu vực hạn chế. Phân tích dựa trên hình ảnh giúp các nhà khai thác giao thông vận tải giám sát các khu vực có rủi ro cao (ví dụ: mép sân ga, điểm kiểm tra an ninh) và xác định các bất thường trong thời gian thực. Ví dụ, tại một sân bay lớn, camera phát hiện khi một người đi bộ ở lại trong khu vực hạn chế hoặc chạy về phía cổng lên máy bay—kích hoạt cảnh báo cho nhân viên an ninh. Tại các ga tàu điện ngầm, hệ thống giám sát mật độ đám đông trên các sân ga để ngăn ngừa tình trạng quá tải và phát hiện các trường hợp ngã hoặc khẩn cấp y tế, cho phép thời gian phản hồi nhanh hơn.
Triển khai phân tích dựa trên hình ảnh: Các yếu tố quan trọng để thành công
Mặc dù lợi ích là rõ ràng, việc triển khai thành công phân tích người đi bộ dựa trên hình ảnh đòi hỏi sự lập kế hoạch cẩn thận. Dưới đây là bốn yếu tố quan trọng cần xem xét:
1. Chọn phần cứng phù hợp cho xử lý biên
Để đảm bảo hiệu suất thời gian thực và tuân thủ quyền riêng tư, hãy chọn phần cứng hỗ trợ xử lý trên thiết bị. Các bộ xử lý như chip Intel Xeon Scalable thế hệ thứ 5 cung cấp khả năng tăng tốc AI tích hợp, cho phép độ trễ gần như bằng không cho phân tích video mà không cần phần cứng chuyên dụng. Các thiết bị biên cũng giảm chi phí băng thông bằng cách chỉ truyền các thông tin chi tiết đã xử lý (không phải video thô) lên đám mây.
2. Ưu tiên khả năng mở rộng và tính linh hoạt
Tìm kiếm các giải pháp có thể thích ứng với môi trường thay đổi—cho dù đó là bố cục sự kiện tạm thời (như các sảnh linh hoạt của NEC) hay khu vực xây dựng mới. Các hệ thống có bảng điều khiển trực quan (như Bảng điều khiển vận hành của WaitTime) cho phép người dùng xác định lại các khu vực giám sát, đặt cảnh báo tùy chỉnh và tích hợp với các công cụ quản lý hiện có.
3. Đảm bảo tuân thủ quy định
Xác minh rằng hệ thống bạn chọn đáp ứng các quy định về quyền riêng tư tại địa phương. Chọn các giải pháp có tính năng làm mờ cạnh (như các mô hình đối nghịch đã thảo luận trước đó) để tránh thu thập dữ liệu nhạy cảm. Tính minh bạch cũng là yếu tố then chốt: đăng thông báo rõ ràng về việc giám sát bằng video ở các không gian công cộng để xây dựng lòng tin với người đi bộ.
4. Phù hợp với mục tiêu của các bên liên quan
Hợp tác với tất cả các bên liên quan—từ các nhà quy hoạch đô thị đến nhân viên an ninh—để xác định các chỉ số chính (ví dụ: ngưỡng mật độ đám đông, mục tiêu thời gian chờ). Ví dụ, một thành phố có thể ưu tiên giảm tai nạn người đi bộ, trong khi một địa điểm tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm của du khách. Việc điều chỉnh hệ thống cho phù hợp với các mục tiêu này đảm bảo rằng phân tích cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động, không chỉ là dữ liệu.
Tương lai của Phân tích Người đi bộ dựa trên Thị giác
Khi AI và thị giác máy tính tiếp tục phát triển, tiềm năng của phân tích người đi bộ dựa trên thị giác sẽ chỉ còn mở rộng. Ba xu hướng được thiết lập để định hình tương lai:
• Tích hợp với Digital Twins: Kết hợp dữ liệu dựa trên thị giác với công nghệ Digital Twin sẽ cho phép các thành phố và địa điểm mô phỏng luồng người đi bộ và thử nghiệm các thay đổi (như thiết kế giao lộ mới hoặc bố trí sự kiện) trước khi triển khai.
• Tích hợp đa cảm biến: Tích hợp dữ liệu hình ảnh với các cảm biến khác (ví dụ: trạm thời tiết, máy đo chất lượng không khí) sẽ cho phép đưa ra những hiểu biết toàn diện hơn—ví dụ, điều chỉnh lộ trình người đi bộ trong điều kiện mưa lớn hoặc ô nhiễm không khí.
• Phân tích dự đoán: Các mô hình AI tiên tiến sẽ vượt ra ngoài việc giám sát thời gian thực để dự đoán sự gia tăng đột ngột của đám đông, cho phép quản lý chủ động (ví dụ: triển khai thêm nhân viên đến một ga trung chuyển trước khi một sự kiện lớn kết thúc).
Kết luận: Tương lai Thông minh hơn, An toàn hơn cho Di chuyển của Người đi bộ
Phân tích dựa trên thị giác không còn là một khái niệm tương lai—đó là một giải pháp thực tế, đã được chứng minh, đang thay đổi cách chúng ta quản lý lưu lượng người đi bộ. Bằng cách kết hợp độ chính xác 24/7 (nhờ AI đa phương thức), thiết kế ưu tiên quyền riêng tư và thông tin chi tiết theo thời gian thực, nó giải quyết những hạn chế quan trọng của các phương pháp truyền thống. Từ các địa điểm lớn như NEC đến các giao lộ đô thị đông đúc, công nghệ này đang cải thiện sự an toàn, giảm tắc nghẽn và nâng cao trải nghiệm của người đi bộ.
Khi các thành phố ngày càng đông đúc và phức tạp hơn, phân tích dựa trên thị giác sẽ đóng vai trò ngày càng trung tâm trong việc xây dựng môi trường đô thị thông minh hơn, đáng sống hơn. Đối với các tổ chức muốn đi trước một bước, bây giờ là lúc để đầu tư vào công nghệ này—không chỉ như một công cụ giám sát, mà là một tài sản chiến lược để tạo ra không gian đi bộ an toàn hơn, hiệu quả hơn.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat