Cùng với tốc độ đô thị hóa gia tăng và việc thúc đẩy các chính sách thành phố thông minh, "giám sát giao thông" đã trở thành một trong những chủ đề được các cơ quan chính phủ và doanh nghiệp liên quan quan tâm nhất.
Việc thống kê lưu lượng giao thông truyền thống phần lớn dựa vào con người đọc và đếm hoặc lắp đặt cảm biến, không chỉ chi phí cao, bảo trì khó khăn mà còn khó ứng phó linh hoạt với sự thay đổi của môi trường.
Giờ đây, thông qua giải pháp WinEdge-TC, chúng ta có thể dùng công nghệ thị giác máy tính để nắm bắt diễn biến dòng xe theo thời gian thực, nhanh chóng triển khai hệ thống theo dõi và đếm lưu lượng giao thông độ chính xác cao, mở ra chương mới về thông minh hóa cho quản trị đô thị và quản lý hiện trường.
⭐Mục tiêu ứng dụng: đếm lưu lượng giao thông và phân tích lưu lượng theo hướng⭐
Giải pháp do AIWin cung cấp tập trung vào các mục tiêu cốt lõi sau:
• Nhận dạng và phân loại loại phương tiện theo thời gian thực (như ô tô, xe máy, xe buýt, xe tải, v.v.)
• Tự định nghĩa nhiều khu vực giám sát và hướng di chuyển (ví dụ: A → B, B → C)
• Theo dõi chính xác lộ trình di chuyển và thời điểm đi qua từng điểm
• Thống kê lưu lượng xe theo từng loại và từng hướng trong khoảng thời gian
• Hỗ trợ suy luận trên thiết bị biên và truyền luồng dữ liệu về qua WebSocket
⭐Tình huống thực tế
Phân tích lưu lượng giao thông tại ngã ba chữ T, được thực hiện tại một ngã ba chữ T ở miền Trung – Nam Đài Loan, sử dụng camera cố định, bao quát 3 hướng chính.
Camera định nghĩa ba nhóm ROI dạng đa giác (ví dụ: region1, region2, region3).
Dùng mô hình AI nhận dạng các loại phương tiện, kết hợp bộ theo dõi (tracker) để ghi lại lưu lượng theo các hướng như từ region1 → region2.
Mỗi giờ tự động tạo báo cáo thống kê và biểu đồ phân bố loại xe.
⭐Hiệu quả và ưu thế
Sau khi triển khai WinEdge-TC, hiệu suất và chất lượng giám sát giao thông được nâng cao rõ rệt:
• Tiết kiệm thời gian nhân công: trước đây mỗi ngày phải tốn rất nhiều nhân lực để thống kê dòng xe thủ công, nay nhờ hệ thống vận hành hoàn toàn tự động,
quy trình thống kê đạt mức không cần nhân lực, không độ trễ.
• Phân loại loại xe theo thời gian thực: trước đây dựa vào mắt người để phán đoán loại phương tiện, vừa tốn thời gian vừa dễ sai sót. Nay hệ thống có thể nhận dạng tức thời
nhiều loại xe, thống kê chính xác hơn.
• Giảm chi phí bảo trì thiết bị: so với cảm biến mặt đường dễ hỏng hóc, việc chuyển sang dùng camera kết hợp mô-đun phần mềm AI giúp giảm
tần suất sửa chữa và tổng chi phí bảo trì.
• Tăng cường tính tức thời và khả năng trực quan hóa: dữ liệu truyền thống phần lớn được tổng hợp, phân tích sau sự việc, còn nay có thể truyền luồng hình ảnh và
dữ liệu theo dõi về theo thời gian thực, thuận tiện cho việc giám sát và ra quyết định tức thời.
• Tăng tính linh hoạt trong ứng dụng dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc do hệ thống tạo ra có thể kết nối trực tiếp với trung tâm điều khiển giao thông, đèn tín hiệu thông minh hoặc các
hệ thống IoT khác, thực hiện điều tiết tức thời và phân tích xu hướng.
Video: https://www.facebook.com/aiwin.tech/videos/1051248899914168/