Nghiên cứu ứng dụng AI đếm xe tự động trên đường bộ

Cục Đường bộ Việt Nam cho biết, Trung tâm Kỹ thuật và Công nghệ đường bộ phía Nam (S-RETC) đang nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong đếm xe tự động, thu thập và phân tích dữ liệu giao thông.

Giải pháp hiện ở giai đoạn nghiên cứu, hoàn thiện công nghệ và cần được thí điểm, đánh giá trước khi xem xét áp dụng thực tế.

Trong bối cảnh số lượng phương tiện gia tăng, tình trạng ùn tắc tại các đô thị lớn và quá tải trên một số tuyến quốc lộ, tỉnh lộ đặt ra yêu cầu nâng cao chất lượng dữ liệu phục vụ quy hoạch, thiết kế, quản lý và bảo trì hạ tầng giao thông đường bộ.

Hiện nay, công tác đếm xe thủ công vẫn phụ thuộc nhiều vào nhân lực, khó duy trì liên tục trong thời gian dài và có thể phát sinh sai số do điều kiện thời tiết, ánh sáng hoặc góc quan sát.

Việc nghiên cứu ứng dụng AI được kỳ vọng tạo ra phương thức thu thập dữ liệu tự động, giảm sự phụ thuộc vào thao tác thủ công và nâng cao khả năng thống kê lưu lượng phương tiện.

Theo thông tin từ S-RETC, hướng nghiên cứu tập trung vào sử dụng dữ liệu hình ảnh từ camera, kết hợp công nghệ học sâu và thị giác máy tính để nhận dạng, phân loại, theo dõi và đếm phương tiện.

Hệ thống dự kiến gán mã nhận dạng cho từng phương tiện, qua đó hạn chế đếm trùng khi xe di chuyển qua khu vực quan sát.

Trung tâm đang nghiên cứu ứng dụng phần mềm T-Survey, được phát triển từ năm 2023 bởi Tiến sĩ Đặng Minh Tân, Trường Đại học Giao thông vận tải và hiện trong quá trình hoàn thiện, để phục vụ xử lý dữ liệu đếm xe tự động bằng AI.

Quy trình nghiên cứu gồm thu thập hình ảnh, dán nhãn dữ liệu, huấn luyện mô hình nhận dạng, thiết lập vùng đếm và trích xuất kết quả.

Theo thông tin do Trung tâm cung cấp, bộ dữ liệu phục vụ huấn luyện đã có hơn 200.000 nhãn phân loại. Hệ thống được định hướng thống kê lưu lượng theo thời gian và phân loại phương tiện thành 15 nhóm.

Tuy nhiên, đây vẫn là bài toán cần tiếp tục nghiên cứu, kiểm chứng. Đặc điểm giao thông hỗn hợp tại Việt Nam, với nhiều xe máy di chuyển đan xen và không theo làn cố định, gây khó khăn cho việc nhận dạng, theo dõi phương tiện.

Chất lượng hình ảnh cũng có thể bị ảnh hưởng bởi thời tiết, ánh sáng, độ rung của camera và góc quan sát.

Đối với việc xác định số trục và tải trọng xe tải, dữ liệu từ camera thông thường còn hạn chế.

Vì vậy, Trung tâm đặt ra hướng nghiên cứu kết hợp LiDAR và các cảm biến chuyên dụng, đồng thời xem xét khả năng đối chiếu dữ liệu nhận dạng với thông tin đăng kiểm phương tiện.

Nếu được hoàn thiện và chứng minh hiệu quả qua thực nghiệm, công nghệ này có thể hỗ trợ tính toán lưu lượng xe trung bình ngày đêm, xác định quy mô làn đường, đánh giá năng lực thông hành, thiết kế nút giao và lập kế hoạch bảo trì.

Dữ liệu thu thập liên tục cũng có tiềm năng phục vụ điều chỉnh tổ chức giao thông, giám sát lưu lượng tại các trạm thu phí và nghiên cứu những vị trí có nguy cơ mất an toàn giao thông.

Về định hướng lâu dài, S-RETC đề xuất xây dựng cơ sở dữ liệu giao thông theo cấu trúc thống nhất, gồm thời gian, vị trí, hướng di chuyển, làn đường, loại phương tiện, tải trọng, số lượng và tốc độ.

Trung tâm cũng kiến nghị nghiên cứu cơ chế đặt hàng dịch vụ dữ liệu giao thông thay cho cách đầu tư chủ yếu vào thiết bị camera.

Để đánh giá khả năng ứng dụng, S-RETC đề xuất nghiên cứu thí điểm đếm xe tự động bằng AI trên các tuyến cao tốc có trạm TMC do Trung tâm quản lý, vận hành.

Dữ liệu từ hệ thống AI sẽ được đối chiếu với dữ liệu hiện có nhằm đánh giá độ chính xác và mức độ phù hợp trước khi xem xét mở rộng.

Như vậy, việc ứng dụng AI trong đếm xe tự động hiện vẫn ở giai đoạn nghiên cứu và hoàn thiện.

Việc tiếp tục hoàn thiện mô hình AI, mở rộng dữ liệu huấn luyện, kết hợp đa dạng nguồn cảm biến và kiểm chứng trong điều kiện giao thông thực tế sẽ là cơ sở quan trọng để đánh giá khả năng ứng dụng, từng bước làm chủ công nghệ và phục vụ quá trình chuyển đổi số trong quản lý, khai thác và phát triển hạ tầng giao thông đường bộ.