Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giao thông Việt Nam

Nói đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giao thông người ta thường nghĩ ngay đến các hệ thống xe tự lái. Các hệ thống này sử dụng việc xử lý hình ảnh của các camera trên xe để tính toán và chỉ thị điều khiển xe có thể tự động lái thay cho con người. Tuy nhiên đó chỉ là tương lai vì còn rất nhiều vấn đề thực tế chưa giải quyết được như chất lượng giao thông, luật pháp, yếu tố an toàn… Đó là trên thế giới, còn Việt Nam thì còn phải lâu lâu nữa bởi vì mọi thứ còn chưa được đồng bộ về giao thông, ý thức người dân, phương tiện oto chưa phổ biến.

Dù vậy trong thời đại Trí tuệ nhân tạo, Cách mạng công nghệ 4.0 thì việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vẫn có nhiều đất để sử dụng mặc dù không được nổi hoặc hoành tráng nhưng ý nghĩa và tính thực tiễn lại vô cùng to lớn. Ta có thể ví dụ một số ứng dụng thực tiễn như sau:

  • Thông báo, phân làn, điều hướng giao thông: Tại các ngã tư, trên đường có thể sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để có thể nhận diện mật độ giao thông để có thể phân làn, điều hướng giao thông được tốt hơn. Thay vì tổng đài hiện tại nhìn vào camera hoặc người dân gọi điện thông báo. Việc ứng dụng các thuật toán xử lý ảnh có thể tiến hành đếm từng cung đường, vị trí để có cảnh báo sớm cho người tham gia giao thông và tổng đài điều tiết giao thông. Nó sẽ góp phần lớn giúp nạn tắc đường và tiết kiệm nhân lực là công an giao thông, dân phòng, bảo vệ… tham gia điều tiết giao thông vào giờ cao điểm.
  • Lưu trữ, thông tin các bãi đỗ xe: Bãi đỗ xe đang dần là vấn đề lớn do việc phương tiện giao thông ngày càng tăng mà đường sá chưa kịp đáp ứng cho việc gia tăng này. Càng ngày việc tìm bãi đỗ xe cho oto càng khó khăn hơn. Thiết lập được các bãi đỗ xe thông minh cho phép tìm kiếm, đặt chỗ đỗ xe là việc cần thiết, tiết kiệm thời gian tìm chỗ đỗ xe. Từ đó cũng cho phép mọi người có nhà mặt đường tham gia hệ thống cho đỗ xe phù hợp gia tăng thu nhập.
  • Thu phí cho việc sử dụng phương tiện cá nhân: Hạn chế phương tiện cá nhân bằng phương pháp đánh thuế mua xe hoặc xăng dầu có vẻ chưa được ổn. Việc thu phí cho lượt sử dụng phương tiện cá nhân là yếu tố có thể tính đến. Tương tự như việc thu phí tại các trạm BOT, việc nhận diện biển số xe để có thể thu phí trong mạng lưới camera ngày càng phát triển. Thu thập và tính toán tần suất sử dụng phương tiện cần sử dụng các thuật toán thông minh…
  • Cảnh báo cho người sử dụng phương tiện giao thông: Kết hợp các dữ liệu thời gian thực thu được từ các phương tiện và các camera tĩnh có thể thông tin tới các tài xế để cho người lái xe tự quyết định hành vi của mình như cảnh báo tắc đường, cảnh báo đường cấm, cảnh báo lái xe có dấu hiệu buồn ngủ, cảnh báo lái xe có sử chất kích thích như rượu, bia…

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *