Ứng dụng máy tính AI trong hệ thống giám sát giao thông thông minh trên cao tốc Bắc Nam

MÁY TÍNH AI TRONG HỆ THỐNG GIÁM SÁT GIAO THÔNG

Một trong những xu hướng công nghệ quan trọng trong các hệ thống giao thông thông minh (ITS – Intelligent Transportation System) hiện đại là triển khai kiến trúc Edge AI Computing. Đây là mô hình xử lý dữ liệu phân tán, trong đó năng lực phân tích AI được đưa xuống gần nơi dữ liệu được tạo ra – tức là lớp Edge tại hiện trường.

Trong các hệ thống giám sát giao thông truyền thống, toàn bộ dữ liệu video từ camera sẽ được truyền trực tiếp về trung tâm dữ liệu để xử lý. Tuy nhiên, với hàng chục hoặc hàng trăm camera hoạt động liên tục trên các tuyến cao tốc, cách tiếp cận này dễ dẫn đến nhiều hạn chế như tăng tải băng thông mạng, độ trễ xử lý cao và chi phí hạ tầng trung tâm lớn.

Máy tính AI trong hệ thống ITS

Để giải quyết bài toán này, các hệ thống ITS hiện đại chuyển sang mô hình xử lý AI tại biên. Các máy tính AI Edge được đặt gần hệ thống camera sẽ trực tiếp chạy các mô hình thị giác máy tính (Computer Vision) để phân tích video theo thời gian thực. Những tác vụ như nhận dạng biển số xe, phát hiện phương tiện dừng đỗ bất thường, phát hiện ùn tắc hoặc các hành vi vi phạm giao thông đều được xử lý ngay tại lớp biên.

Thay vì truyền toàn bộ luồng video liên tục về trung tâm, hệ thống chỉ gửi các thông tin quan trọng như cảnh báo sự kiện, metadata hoặc các đoạn video liên quan đến sự cố. Cách tiếp cận này giúp tối ưu đáng kể hiệu suất vận hành của toàn hệ thống.

Song song với lớp xử lý AI, máy tính công nghiệp gateway sẽ đảm nhiệm vai trò quản lý thiết bị và điều phối dữ liệu giữa hiện trường và trung tâm điều hành. Các gateway này giúp kết nối camera, cảm biến và các thiết bị giao thông khác, đồng thời đảm bảo dữ liệu được truyền tải ổn định về hệ thống giám sát trung tâm.

Kiến trúc Edge AI kết hợp với Industrial Control mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho các hệ thống giao thông thông minh:

• Cho phép phát hiện và xử lý sự kiện giao thông gần như theo thời gian thực

• Giảm đáng kể băng thông truyền dẫn và tải xử lý cho trung tâm dữ liệu

• Tăng tính ổn định và khả năng mở rộng của toàn hệ thống

• Cho phép triển khai linh hoạt trên các tuyến đường dài hoặc hạ tầng phân tán

Hiện nay, mô hình kiến trúc này đang được áp dụng rộng rãi trong các dự án giao thông thông minh, thành phố thông minh và quản lý hạ tầng giao thông hiện đại trên thế giới, đặc biệt trong các hệ thống giám sát giao thông quy mô lớn như cao tốc, sân bay và đô thị thông minh.

Dự án thành phần cao tốc Bắc - Nam

Trong dự án thành phần cao tốc Bắc – Nam, khách hàng của ICOMTECK yêu cầu triển khai lớp AI Edge kết hợp với máy tính công nghiệp gateway trong việc phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian thực, đồng thời đảm bảo khả năng vận hành ổn định và mở rộng trong tương lai.

THÁCH THỨC KHI TRIỂN KHAI HỆ THỐNG ITS 

Việc triển khai hệ thống giám sát giao thông thông minh trên các tuyến cao tốc nói chung đặt ra nhiều thách thức về kỹ thuật.

GIẢI PHÁP

Tại dự án thành phần cao tốc Bắc – Nam, hệ thống giám sát và điều hành giao thông thông minh (ITS – Intelligent Transportation System) được triển khai nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và đảm bảo trật tự an toàn giao thông trên toàn tuyến. Hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với nền tảng máy tính công nghiệp hiệu năng cao, cho phép phân tích dữ liệu hình ảnh từ các camera giám sát dọc tuyến theo thời gian thực.

• Nhờ công nghệ AI, hệ thống có thể tự động phát hiện và ghi nhận nhiều tình huống giao thông quan trọng như ùn tắc, tai nạn, phương tiện dừng đỗ trái phép hoặc các hành vi vi phạm trật tự an toàn giao thông. Khi các sự kiện này xảy ra, hệ thống sẽ lập tức ghi nhận dữ liệu hình ảnh, tạo cảnh báo và gửi thông tin về Trung tâm điều hành giao thông, giúp lực lượng quản lý nhanh chóng nắm bắt tình hình và đưa ra phương án xử lý kịp thời.
• Toàn bộ hệ thống được xây dựng với các lớp thiết bị và nền tảng phần mềm khác nhau. Dọc theo tuyến cao tốc, các camera AI giao thông được lắp đặt tại nhiều vị trí quan trọng nhằm thu thập hình ảnh và video với độ phân giải cao. Kết hợp với các thuật toán thị giác máy tính, hệ thống có thể thực hiện nhiều chức năng như nhận dạng biển số xe, phân loại phương tiện, phân tích đặc điểm phương tiện (màu sắc, nhãn hiệu, chủng loại) cũng như phát hiện các hành vi vi phạm giao thông. NISE 3600CE được lắp đặt trực tiếp tại tủ thiết bị hiện trường của từng làn cân, nơi tập trung kết nối các cảm biến và thiết bị giám sát giao thông. Thiết bị này chịu trách nhiệm thu thập, đồng bộ và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trước khi truyền về hệ thống trung tâm.
• Tại trung tâm điều hành, hệ thống màn hình hiển thị bản đồ số của toàn tuyến cao tốc, giúp các kỹ sư vận hành và lực lượng chức năng theo dõi tình trạng giao thông theo thời gian thực. Khi có sự kiện bất thường xảy ra trên tuyến, vị trí sự cố sẽ được hiển thị trực quan trên bản đồ, đồng thời hệ thống sẽ cung cấp hình ảnh và dữ liệu liên quan để hỗ trợ việc đánh giá tình huống và điều phối xử lý.

Máy tính AI xử lý dữ liệu hình ảnh từ camera và máy tính công nghiệp điều khiển hệ thống đóng vai trò gateway kết nối các thiết bị hiện trường trên tuyến đường cao tốc

Để đảm bảo khả năng xử lý dữ liệu lớn và vận hành ổn định liên tục, dự án sử dụng 2 dòng máy tính công nghiệp chuyên dụng với chức năng khác nhau: máy tính AI xử lý dữ liệu hình ảnh từ camera và máy tính công nghiệp điều khiển hệ thống đóng vai trò gateway kết nối các thiết bị hiện trường.

Trong đó, thiết bị Coeus 3821T được sử dụng làm nền tảng xử lý AI tại lớp Edge. Máy được trang bị nền tảng NVIDIA Jetson Orin NX với hiệu năng xử lý AI lên tới 100 TOPS, cho phép chạy các mô hình thị giác máy tính để nhận dạng biển số xe, phát hiện phương tiện, phân tích hành vi giao thông và phát hiện các sự kiện bất thường trên tuyến. Với RAM 16GB và ổ lưu trữ SSD 128GB, hệ thống có thể xử lý và lưu trữ dữ liệu sự kiện ngay tại hiện trường trước khi truyền về trung tâm.

Bên cạnh lớp xử lý AI, NISE3600CE được sử dụng làm máy tính điều khiển làn cân trong hệ thống WIM

Trong kiến trúc hệ thống cân tải trọng động (Weigh-In-Motion – WIM), máy tính điều khiển làn cân đóng vai trò là trung tâm xử lý dữ liệu tại hiện trường. Trong dự án này, thiết bị NISE 3600CE được triển khai để đảm nhiệm nhiệm vụ thu thập và xử lý dữ liệu từ các thiết bị cảm biến và camera tại mỗi làn cân.

NISE 3600CE được kết nối trực tiếp với các cảm biến tải trọng, vòng từ (loop detector), camera nhận diện biển số và hệ thống giám sát giao thông. Thiết bị thực hiện việc đồng bộ dữ liệu giữa trọng lượng xe, hình ảnh phương tiện và thời điểm phương tiện đi qua làn cân để tạo thành bản ghi vi phạm hoàn chỉnh.

Nhờ khả năng xử lý dữ liệu tại lớp Edge, NISE 3600CE giúp hệ thống:

• Thu thập và xử lý dữ liệu cân xe theo thời gian thực

• Đồng bộ dữ liệu giữa cảm biến tải trọng – camera – hệ thống nhận diện biển số

• Đảm bảo độ chính xác của dữ liệu vi phạm

• Giảm tải cho hệ thống truyền dẫn về trung tâm

Các bản ghi sau khi được xử lý sẽ được truyền về trung tâm điều hành để phục vụ công tác giám sát, lưu trữ dữ liệu và hỗ trợ xử lý vi phạm giao thông.

Khách hàng của ICOMTECK lựa chọn hai nền tảng máy tính với chức năng khác nhau giúp tối ưu kiến trúc của toàn hệ thống. Việc tách hai lớp xử lý này giúp hệ thống đạt được độ ổn định cao hơn, đồng thời cho phép mở rộng các ứng dụng AI trong tương lai mà không ảnh hưởng đến hệ thống cân tải trọng đang vận hành.