Camera AI theo dõi giao thông, giúp giảm tải cho cảnh sát thế nào?

Nhờ ứng dụng nhiều công nghệ khác nhau, hệ thống camera giám sát bằng AI giúp phát hiện vi phạm theo thời gian thực, hứa hẹn cải thiện ý thức tham gia giao thông của người dân.

Một trung tâm theo dõi giao thông. Ảnh: KUNA.

Những năm gần đây, công nghệ giám sát giao thông được cải tiến với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Kết hợp các kỹ thuật như nhận diện biển số xe, hệ thống được triển khai rộng rãi tại nhiều quốc gia với những mục đích khác nhau.

Nhờ thuật toán AI, các camera có thể xác định hàng chục lỗi vi phạm theo thời gian thực, đồng thời theo dõi lộ trình phương tiện và nhận diện đối tượng truy nã. Không chỉ đơn giản hóa quy trình phạt nguội, hệ thống được kỳ vọng giảm đáng kể tai nạn giao thông, hình thành ý thức và văn hóa chấp hành pháp luật.

Vào tháng 7, Giám đốc Công an TP. Hà Nội cho biết thành phố đã hoàn tất lắp đặt, đưa vào vận hành 261 camera AI tích hợp 10 tiện ích thông minh trên khắp địa bàn thành phố, hướng tới lực lượng cảnh sát giao thông không cần trực tiếp làm nhiệm vụ trên các tuyến phố từ ngày 18/12.

Nhận diện biển số tự động

Hệ thống phát hiện vi phạm giao thông thường kết hợp nhiều yếu tố khác nhau. Một trong những công nghệ cốt lõi là Nhận dạng Biển số Tự động (ANPR - Automated Number Plate Recognition), có thể ghi nhận và xác định lượng lớn biển số xe theo thời gian thực.

Khác với camera bắn tốc độ hay camera giám sát thông thường, camera phục vụ ANPR sở hữu nhiều công nghệ tiên tiến hơn. Trong đó, những máy quay có chất lượng quang học cao, cùng khả năng quét biển số bằng tia hồng ngoại.

Về cơ bản, hệ thống ANPR sử dụng camera lắp tại các vị trí trên đường (hoặc cửa ra/vào bãi đỗ xe) để chụp ảnh biển số khi xe đi qua. Hình ảnh sau đó được xử lý bởi phần mềm đọc biển số, chuyển thành văn bản để đối chiếu cơ sở dữ liệu.

Ảnh minh họa hệ thống nhận diện biển số tự động. Ảnh: Parking.net.

Hiện tại, công nghệ này có thể sử dụng trên CCTV (camera giám sát), camera giao thông và camera dành riêng cho ANPR. Sau khi tìm thấy kết quả trùng khớp, hệ thống sẽ cung cấp các thông tin như thời gian chụp ảnh, biển số xe và vị trí.

Ví dụ tại Australia, hệ thống ANPR của cảnh sát bang Victoria có thể chụp một biển số, tự động truy xuất cơ sở dữ liệu VicRoads để xác định tên chủ sở hữu đã đăng ký, chi tiết giấy phép và địa chỉ đăng ký của phương tiện.

Hệ thống ANPR có khả năng xử lý hình ảnh theo thời gian thực, đồng nghĩa cảnh sát có thể sử dụng để theo dõi những hành động nhạy cảm về thời gian, chẳng hạn như điều tiết giao thông và chống khủng bố. Bên cạnh đó, cảnh sát ở nhiều quốc gia ứng dụng công nghệ này để phát hiện, ngăn chặn và truy bắt tội phạm.

Kết hợp camera giám sát và AI

Để phát hiện và xử lý các trường hợp vi phạm giao thông, cơ quan quản lý còn kết hợp dữ liệu từ camera giám sát và AI. Thời gian gần đây, Công an TP. Hà Nội đã triển khai camera AI tại một số tuyến đường, hỗ trợ trung tâm chỉ huy tự động xác định hành vi vi phạm giao thông, đồng thời theo dõi lại lộ trình của phương tiện bị nghi ngờ.

Lực lượng cảnh sát giao thông sẽ chuyển thông tin vi phạm đến chủ phương tiện thông qua ứng dụng VNeTraffic. Hiện tại, AI có thể nhận diện khoảng 20 hành vi vi phạm của cả ôtô và xe máy. Ngoài ra, trung tâm còn tự động phát hiện các hành vi gây rối trật tự công cộng và nhận diện khuôn mặt đối tượng truy nã.

Cán bộ, chiến sỹ Cảnh sát Giao thông giám sát giao thông 24/24 bằng camera AI tại trung tâm thông tin chỉ huy thuộc Cục Cảnh sát giao thông, Bộ Công an. Ảnh: Phạm Kiên/TTXVN.

Theo thông báo, toàn bộ quy trình từ gửi thông báo vi phạm, lập biên bản điện tử, liên thông kho bạc và cổng dịch vụ công diễn ra hoàn toàn tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người.

Hệ thống camera AI cũng được sử dụng tại nhiều quốc gia trên thế giới. Ví dụ, công ty Acusensus hợp tác với chính phủ một số nước như Australia, Vương quốc Anh và Mỹ để triển khai các camera Heads Up, sử dụng AI để phát hiện tài xế nhắn tin khi lái xe hoặc không thắt dây an toàn.

Với hệ thống này, camera chụp ảnh mọi phương tiện đi qua, bao gồm biển số xe và ghế trước. Sau đó, AI phân tích hình ảnh, xác định khả năng xe đang vi phạm để gán “mức tin cậy” cho mỗi ảnh.

Theo NBC, những camera được thử nghiệm rộng rãi tại Anh và Australia. Điều này từng làm dấy lên lo ngại về việc lạm dụng quyền hạn, quyền riêng tư cũng như truy xuất thông tin trái phép.

Hệ thống nhận diện và phát hiện phương tiện vi phạm giao thông. Ảnh: Analytics Draft.

Tại Mỹ, hệ thống Heads Up Real Time gửi hình ảnh đến cảnh sát gần đó, cho phép dừng xe để trực tiếp kiểm tra. Trong khi đó, hệ thống tiêu chuẩn trên toàn cầu sẽ gửi ảnh đến cơ quan quản lý để lập biên bản phạt nguội.

Trong khi đó, các thành phố lớn ở Trung Quốc như Thượng Hải còn vận hành "bộ não giao thông" (City Brain) sử dụng AI để phân tích dữ liệu tổng hợp, không chỉ để xử phạt mà còn tối ưu thời gian đèn tín hiệu và dự báo kẹt xe.

Camera AI mang đến nhiều lợi ích

Camera AI được xem là phiên bản cải tiến hơn của camera bắn tốc độ và camera vượt đèn đỏ. Với camera tốc độ, các thiết bị thường sử dụng cảm biến đo tốc độ xe. Nếu phát hiện xe chạy quá tốc độ, camera sẽ chụp ảnh biển số và gửi thông báo phạt. Cách hoạt động tương tự cũng áp dụng cho camera vượt đèn đỏ.

Hồi tháng 5, một nghiên cứu của Trường Kinh tế và Khoa học Chính trị London (LSE), công bố trên tạp chí Management Science cho thấy không chỉ phát hiện vi phạm, camera AI có thể giúp giảm tai nạn giao thông nhờ nhận diện nhiều loại vi phạm theo thời gian thực.

Hệ thống camera AI của Acusensus tại Mỹ. Ảnh: Acusensus.

Thông qua các nghiên cứu tai nạn xảy ra tại một ngã tư lớn của Trung Quốc, TS Aaron Cheng và nhóm tác giả kết luận những loại camera tiên tiến, sử dụng AI và ghi hình 24/7, giúp giảm đáng kể vụ tai nạn lân cận so với các khu vực sử dụng camera thông thường, hoặc không gắn camera.

Nghiên cứu xác định 3 lý do chính giúp camera AI hoạt động hiệu quả đến từ khả năng phát hiện nhiều loại vi phạm khác nhau, ghi hình theo thời gian thực để cải thiện khả năng phân tích tai nạn, từ đó tạo nên tính răn đe với tài xế, kêu gọi điều chỉnh hành vi lái xe theo thời gian.