Các dự án “thành phố thông minh” đã được phát triển đầy đủ và các phân tích video đang được sử dụng tích cực trong các dự án đó. Hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về cách phân tích video từ camera giám sát giúp kiểm soát các khu vực đô thị, giúp môi trường sống an toàn hơn và cư dân hạnh phúc hơn.
Tăng cường mức độ an toàn trong các hệ thống vận chuyển nhanh
Mỗi năm, hàng trăm người rơi xuống đường tàu điện ngầm và đường sắt nhẹ. Một số nguyên nhân của những sự cố này bao gồm tình trạng hành khách đông đúc, đánh nhau, xảy ra các vấn đề sức khỏe đột ngột như chóng mặt hoặc đau tim, cũng như những người cố tình nhảy lên trước đầu tàu. Ngay cả khi không có trường hợp tử vong, hậu quả kéo theo là gây chậm trễ cho hàng chục ngàn hành khách khác.
Đôi khi những người ngoài cuộc có thời gian để phản ứng, để liên lạc với nhân viên của trạm. Tuy nhiên, máy tính có thể hành động nhanh hơn nhiều trong những tình huống như vậy. Các hệ thống phân tích video có thể ngay lập tức “nhìn thấy” một người trên đường ray, tự động bật đèn đỏ đối với đoàn tàu và phát ra âm thanh báo động.
Ùn tắc giao thông
Ở các thành phố của tương lai, sẽ có ít ô tô cá nhân hơn và theo đó, tình trạng tắc đường ít xảy ra hơn (tiêu tốn 87 tỷ USD trên toàn thế giới vào năm 2018 [1]). Điều này có nghĩa là giao thông công cộng cần phải được tổ chức thuận tiện. Một giải pháp là lập kế hoạch các tuyến đường và khoảng thời gian liên quan đến lưu lượng hành khách.
Ví dụ: khi có quá nhiều người tại một nhà ga/trạm dừng cụ thể và cần thêm xe buýt trên tuyến 310, còn tuyến 552 có thể thay đổi lộ trình để đón khách. Cần phải liên tục đếm số người tại các trạm để đạt được điều này và đây là lúc phân tích video có thể trợ giúp.
Người lái xe cũng sẽ được hưởng lợi từ việc phân tích dữ liệu từ camera: một hệ thống đánh giá tình trạng đường xá trong thời gian thực, từ đó tạo ra một kế hoạch di chuyển tối ưu mà không làm trầm trọng thêm tình trạng tắc nghẽn hiện có và báo cáo về tình trạng cho phép đỗ xe của các điểm/bến (30% tình trạng tắc đường liên quan trực tiếp đến việc tìm kiếm chỗ đậu xe trong thời gian dài [2]).
Phòng ngừa sự cố trên đường
Phân tích video giúp tự động phát hiện các vụ tai nạn và bất thường trên đường, chẳng hạn như đèn giao thông bị hỏng và hư hỏng mặt đường.
Dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để xác định các khu vực nguy hiểm và tìm ra cách xử lý các khu vực đó. Ví dụ: nếu có quá nhiều người đi bộ cố gắng băng qua khu vực giao thông tốc độ cao, cần phải lắp đặt đèn giao thông hoặc rào chắn.
Giảm chi phí thu gom rác
Hàng năm, vô số tấn rác thải sinh hoạt được tạo ra trên toàn thế giới. Vấn đề thu gom rác kịp thời là rất cấp thiết trong các đô thị hiện đại. Tuy nhiên, mỗi chuyến đi của một chiếc xe chở rác đều kèm theo một khoản phí đắt đỏ cho mỗi khu dân cư.
Các thùng chứa trong các khu dân cư không phải lúc nào cũng có đầy rác. Làm thế nào để lộ trình của xe chở rác trở nên hiệu quả nhất có thể, để xe không phải chạy không tải quanh các điểm “trống” và đảm bảo rằng chúng sẽ chỉ đến nơi các thùng rác đã đầy? Giám sát video thành phố là một phần của giải pháp, nhưng việc xác minh dữ liệu và định tuyến thủ công lại không hề dễ dàng.
Phân tích video có thể tăng tốc quá trình này: nó có thể phân tích mức độ lấp đầy của các thùng chứa và đặc điểm xuống rác hay xuống tải của chúng. Một ý tưởng tương tự đã được các nhà hàng McDonald’s và cửa hàng bách hóa Nordstroms ở Hoa Kỳ sử dụng [3], điều này đã tiết kiệm được hàng nghìn đô la cho mỗi thùng rác mỗi năm. Tính trung bình, chi phí thu gom rác thải sinh hoạt giảm 40% [4]. Và việc tích hợp phân tích video với các dịch vụ của bên thứ ba cho phép định tuyến phương tiện một cách tự động.
An ninh cho các sự kiện lớn
Các buổi hòa nhạc, sự kiện thể thao và các sự kiện tương tự thường quy tụ hàng chục nghìn người và có nguy cơ cao xảy ra các tình huống không lường trước được. Các vấn đề có thể xảy ra một cách đột ngột như sức khỏe, xung đột và đánh nhau cũng như tội phạm. Nếu một đám đông đang di chuyển cùng một hướng, sẽ có nguy cơ xảy ra giẫm đạp gây thương vong về người.
Phân tích video có thể giúp ích cho việc này, nó cho phép giám sát lưu lượng truy cập theo thời gian thực tại các sự kiện và nhận dạng các sự cố, cũng như tích lũy dữ liệu video để phân tích thêm. Và khi các camera được kết nối với hệ thống nhận dạng khuôn mặt tại một sự kiện, chúng tôi có thể tìm thấy những người bị truy nã hoặc bị cấm tham dự một số sự kiện nhất định.
Hệ thống phân tích video không phải là cây đũa thần giúp loại bỏ mọi vấn đề ngay khi triển khai. Chúng nhận và xử lý các luồng video, đồng thời cung cấp những dữ liệu vẫn cần được xử lý tiếp. Tuy nhiên, trong bối cảnh “thành phố thông minh”, phân tích video là một công cụ cần thiết để tạo ra một môi trường đô thị an toàn và thoải mái.
Nguồn:
- https://www.weforum.org/agenda/2019/03/traffic-congestion-cost-the-us-economy-nearly-87-billion-in-2018/
- https://www.techrepublic.com/article/smart-cities/
- https://edition.cnn.com/2020/12/18/tech/compology-artificial-intelligence/index.html
- https://compology.com/blog/fullness-monitoring-for-waste/