Camera AI và cách mạng giám sát đô thị trên thế giới

Hàn Quốc: giao thông thông minh và phản ứng nhanh với tình huống khẩn cấp

Tại Hàn Quốc, hệ thống camera AI đã trở thành thành phần nòng cốt trong chiến lược phát triển đô thị thông minh. Seoul, Busan và Incheon triển khai hàng nghìn camera có khả năng phân tích hành vi phương tiện, nhận diện tình huống bất thường và đưa ra cảnh báo trong vòng vài giây.

Các camera AI tại Hàn Quốc không được vận hành riêng lẻ, mà nằm trong một hệ thống tích hợp đồng bộ với trung tâm điều phối giao thông và các đèn tín hiệu trên toàn TP. Quá trình kết nối này bắt đầu từ năm 2021, khi Seoul khởi động chương trình “Giao thông chủ động đô thị” (Urban Adaptive Mobility) với mục tiêu xây dựng năng lực phản ứng theo thời gian thực thay cho mô hình phản ứng chậm truyền thống.

Khi một camera phát hiện xe vượt đèn đỏ, chuyển làn đột ngột, quay đầu sai quy định hoặc người đi bộ băng qua đường không đúng vạch, dữ liệu hình ảnh sẽ được mã hóa và truyền về trung tâm điều hành thông qua mạng truyền dẫn tốc độ cao. Hệ thống AI tại trung tâm sẽ tự động phân tích, đối chiếu với bản đồ vi phạm và gửi cảnh báo đến lực lượng tuần tra trong vòng vài giây. Nếu phát hiện va chạm, xe chạy ngược chiều hoặc dồn ứ kéo dài tại một nút giao, hệ thống sẽ kích hoạt chế độ tối ưu hóa tín hiệu, đề xuất thay đổi chu kỳ đèn để điều tiết luồng phương tiện, hạn chế tình trạng ùn tắc lan rộng.

Camera AI phân loại phương tiện và phát hiện bất thường bằng công nghệ máy học (machine learning). Ảnh: Adobe Stock

Theo báo cáo công bố giữa năm 2024 của Sở Cảnh sát Đô thị Seoul, sau khi triển khai hơn 3.000 camera AI tại 25 quận nội thành, thời gian trung bình từ lúc xảy ra sự cố đến khi có mặt lực lượng chức năng đã giảm từ 7 phút xuống còn 3 phút. Đồng thời, số vụ vi phạm bị ghi nhận tại các nút giao có lắp đặt thiết bị thông minh tăng 65% chỉ sau 12 tháng vận hành, cho thấy năng lực giám sát chủ động của hệ thống đã được nâng lên đáng kể.

Ông Kim Jae-hoon, kỹ sư trưởng tại Tập đoàn SK Telecom, đơn vị tham gia phát triển nền tảng phân tích hình ảnh đô thị, nhận định: “Khác với camera truyền thống, hệ thống AI có thể xử lý liên tục theo thời gian thực và học hỏi từ dữ liệu giao thông mỗi ngày. Điều này giúp chính quyền không chỉ theo dõi mà còn điều hành hiệu quả hơn.”

Ở các khu dân cư, camera còn có khả năng phát hiện người té ngã, trẻ em chơi gần lòng đường hoặc vật thể lạ trên đường đi. Với mỗi tình huống, hệ thống đều có kịch bản phản ứng được lập trình sẵn, giúp các lực lượng cứu hộ, y tế và cảnh sát tiếp cận nhanh chóng.

Từ năm 2024, Hàn Quốc bắt đầu mở rộng mô hình này đến các TP cỡ trung như Daejeon, Gwangju. Các địa phương được khuyến khích chia sẻ dữ liệu qua nền tảng chung của Bộ Hành chính và An ninh, từ đó hình thành mạng giám sát toàn quốc có khả năng tự học và phối hợp vùng.

Vương quốc Anh: phân tích hành vi và kiểm soát thông minh tại không gian công cộng

Vương quốc Anh là một trong những quốc gia tiên phong tích hợp AI vào hệ thống camera giám sát đô thị. Mô hình triển khai tại London, Manchester và Birmingham được thiết kế để phục vụ đồng thời hai mục tiêu: tăng cường kiểm soát giao thông và nâng cao hiệu quả đảm bảo an ninh công cộng trong các khu vực dân cư đông đúc.

Tại London, Cơ quan Quản lý Giao thông London (Transport for London - TfL) đã triển khai hàng trăm camera tích hợp AI tại các nút giao có mật độ phương tiện cao. Ban đầu, hệ thống tập trung vào các hành vi vi phạm rõ ràng như vượt đèn đỏ, dừng đỗ trái phép, quay đầu sai quy định hoặc xe cá nhân đi vào làn xe buýt. Tuy nhiên, từ năm 2023, TfL bắt đầu cập nhật các mô hình học sâu nhằm nhận diện những hành vi phức tạp hơn, vốn từng bị bỏ sót hoặc không thể phân loại bằng hệ thống cũ.

Một ví dụ là hiện tượng "di chuyển thiếu quyết đoán" tại nút giao đông đúc: phương tiện tiến - lùi bất thường trong thời gian dài, có thể là dấu hiệu của tài xế lúng túng, say xỉn hoặc đang tìm cách quay đầu không đúng quy định. Hay tình trạng “đánh lái chệch nhịp” liên tiếp trong không gian hẹp, thường xảy ra khi xe cố gắng lách để vượt làn. Trước đây các chuyển động kiểu này chỉ được ghi nhận bằng quan sát của người trực, nhưng hiện nay AI đã có khả năng mã hóa hành vi và cảnh báo tự động.

Theo thông cáo của TfL công bố tháng 12/2023, hệ thống đã được huấn luyện để “phân tích hành vi phương tiện trong điều kiện thời tiết xấu, tầm nhìn kém và các chuỗi chuyển động bất thường, vốn là nguyên nhân chính gây nên tai nạn ở các khu vực giao thông phức tạp”. TfL khẳng định các thuật toán mới giúp nhận diện được nhiều hơn 40% tình huống vi phạm hoặc tiềm ẩn rủi ro so với mô hình cũ.

Ở các khu vực công cộng như nhà ga, bến xe và trung tâm thương mại, camera AI cũng được nâng cấp nhằm phát hiện các kiểu chuyển động không khớp với nhịp đi bộ thông thường. Ví dụ, một cá nhân đột ngột dừng giữa dòng người, xoay người liên tục, hoặc di chuyển ngược chiều liên tiếp trong hành lang, tất cả đều được gán điểm “bất thường hành vi” và kích hoạt cảnh báo khi vượt ngưỡng. Hệ thống cũng nhận diện vật thể bị bỏ lại theo thời gian: nếu một chiếc vali không dịch chuyển trong vòng 4 phút tại khu vực nhà ga chính, cảnh báo sẽ được gửi tới trung tâm điều hành và phát qua loa nội bộ.

Mô hình này hiện đang được TfL mở rộng sang các TP khác như Leeds và Sheffield, nơi có đặc điểm hạ tầng giao thông khác biệt nhưng vẫn gặp chung thách thức về điều phối đô thị và phòng ngừa rủi ro an ninh.

Theo báo cáo năm 2023 của Viện Chính sách Công London, tại các khu vực triển khai camera AI, tỷ lệ vi phạm giao thông giảm 28%, trong khi thời gian phản ứng với sự cố an ninh đô thị giảm trung bình 40%. Cách tiếp cận của Anh thể hiện rõ vai trò của dữ liệu thời gian thực trong quản trị đô thị hiện đại, khi mọi hành vi đều được hệ thống hóa và phân tích ngay từ điểm phát sinh.

Hà Lan: điều phối luồng phương tiện và bảo vệ chất lượng sống

Hàn Quốc chú trọng phát triển giao thông bền vững, Hà Lan ứng dụng AI trong giám sát không chỉ nhằm đảm bảo an toàn giao thông, mà còn để bảo vệ chất lượng môi trường đô thị. Tại các TP như Amsterdam, Rotterdam và Utrecht, mạng lưới camera AI được tích hợp chặt chẽ với cảm biến môi trường, đèn tín hiệu và hệ thống thông tin thời gian thực.

Camera tại các nút giao có thể nhận diện nhanh tình trạng ùn tắc, đo đếm lưu lượng phương tiện, phát hiện xe quá tốc độ hoặc đi sai làn. Hệ thống xử lý sẽ tính toán lại chu kỳ đèn tại giao điểm hoặc đề xuất phân luồng xe, giúp giảm áp lực ngay tại hiện trường thay vì chờ điều phối thủ công.

Tại Rotterdam, chính quyền TP triển khai dự án “Lưới camera thông minh” từ năm 2022 với kinh phí hơn 15 triệu euro. Ngoài việc ghi nhận hình ảnh, mỗi

camera còn có khả năng phân tích mức độ ồn, nhiệt độ môi trường và nồng độ bụi mịn. Khi một tuyến đường đạt ngưỡng ô nhiễm, AI sẽ đề xuất chuyển hướng xe động cơ sang các tuyến vòng, đồng thời bật cảnh báo ưu tiên cho xe đạp và xe buýt điện.

Bà Marieke Vos, cố vấn công nghệ của TP, chia sẻ: “Chúng tôi không xem camera là thiết bị ghi hình đơn lẻ, mà là cảm biến tích hợp nằm trong cơ thể sống của TP. AI cho phép chúng tôi nhìn thấy dòng chảy đô thị như một tổng thể và hành động trước khi các rủi ro kịp phát sinh”.

Sau hai năm triển khai, báo cáo của Viện Hạ tầng và Môi trường Hà Lan ghi nhận thời gian di chuyển trung bình tại Rotterdam giảm 12%, số vụ va chạm tại giao lộ giảm 30%. TP cũng đang phối hợp với các viện nghiên cứu để thử nghiệm AI trong nhận diện hành vi bạo lực, đua xe trái phép hoặc gây rối nơi công cộng.

Hoàng Nam