X
YOLO Vision 2024 is here!
YOLO Vision 24
Tháng Chín 27, 2024
YOLO Vision 24
Free hybrid event
Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

AI trong giao thông vận tải: Định nghĩa lại hệ thống tàu điện ngầm

Khám phá cách AI đang được sử dụng để cải thiện hành trình của hành khách tàu điện ngầm từ lối vào đến lối ra bằng cách tăng hiệu quả và an toàn trong các hệ thống giao thông đô thị.

Hệ thống tàu điện ngầm là trái tim của giao thông công cộng của thành phố và vận chuyển hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các thành phố như New YorkTokyo đón hơn 3 triệu và 6 triệu người đi tàu điện ngầm mỗi ngày. Khi các thành phố phát triển, việc làm cho các hệ thống tàu điện ngầm hiệu quả hơn, an toàn và dễ chịu hơn cho hành khách trở nên quan trọng. 

Đó là nơi Trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, biến đổi mọi thứ từ mua vé sang bảo trì tàu hỏa. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi qua một hệ thống tàu điện ngầm, xem cách AI cải thiện từng bước của hành trình và các công nghệ AI ẩn giúp mọi thứ hoạt động trơn tru. 

AI trong giao thông công cộng bắt đầu từ việc thu tiền vé

Thông thường, một cuộc hành trình trong tàu điện ngầm bắt đầu bằng việc đứng xếp hàng, mua vé và đi qua các cửa quay. AI chủ động hợp lý hóa điều này, giúp hành khách nhanh hơn và thuận tiện hơn. Ví dụ, công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng trong các hệ thống bán vé tàu điện ngầm. Ở các thành phố bận rộn, hành khách có thể truy cập các dịch vụ mà không cần vé cứng hoặc thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các điểm vào, cho phép truy cập trơn tru. Năm 2019, Bắc Kinh đã giới thiệu một hệ thống nhận dạng khuôn mặt để xử lý tình trạng quá tải và cắt giảm hàng đợi dài trong giờ cao điểm.

Hình 1. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt tại Shenzhen Metro, Trung Quốc.

Sự tích hợp liền mạch của AI giúp việc đi lại hàng ngày trở nên dễ dàng hơn và mang lại lợi ích cho hàng triệu hành khách mỗi ngày. Hệ thống bán vé được hỗ trợ bởi AI không chỉ cải thiện trải nghiệm của hành khách mà còn tăng cường an ninh. Bằng cách phân tích dữ liệu khuôn mặt, hệ thống đảm bảo rằng chỉ những hành khách được ủy quyền vào nhà ga. AI có thể nhanh chóng xác minh danh tính, ngăn chặn truy cập trái phép và phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn. Nó có thể đẩy nhanh quá trình nhập cảnh, tăng cường an ninh và giảm trốn vé.

Điều hướng các tuyến tàu điện ngầm với sự trợ giúp của AI

Sau khi vào tàu điện ngầm, việc tìm đường qua nhà ga có thể gây nhầm lẫn, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Hệ thống định vị dựa trên AI có thể giúp di chuyển qua tàu điện ngầm dễ dàng hơn bằng cách cung cấp cho hành khách hướng dẫn thời gian thực. Các hệ thống này sử dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu từ các nguồn như GPS, cảm biến và camera để tìm ra các tuyến đường tốt nhất và cung cấp chỉ đường chính xác, cập nhật. Hành khách có thể sử dụng các ứng dụng di động, tương tự như Google Bản đồ, để nhận chỉ đường từng bước trong nhà ga để nhanh chóng xác định vị trí sân ga, lối ra và tiện nghi. Điều hướng dựa trên AI có thể tiết kiệm thời gian và giảm căng thẳng.

Ngoài điều hướng, dữ liệu từ camerathị giác máy tính trong tàu điện ngầm có thể được sử dụng để theo dõi mật độ đám đông trong thời gian thực. Camera trên toàn nhà ga có thể đếm hành khách ở các khu vực cụ thể để phát hiện các nút thắt cổ chai tiềm ẩn và các điểm quá đông. Những thông tin chi tiết này giúp cơ quan quản lý phương tiện giao thông thực hiện các biện pháp chủ động, chẳng hạn như điều chỉnh tần suất tàu hoặc cử nhân viên đến quản lý đám đông. Trên thực tế, AI đã được sử dụng thử nghiệm ở Dubai để giảm tắc nghẽn từ 40% đến 60% và cắt giảm thời gian chờ đợi xuống còn 30 phút trong thời gian cao điểm và các sự kiện công cộng.

Hình 2. Đếm người trong tàu điện ngầm bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng.

Lên máy bay và đi tàu điện ngầm hỗ trợ AI

Khi hành khách lên tàu, AI có thể cải thiện trải nghiệm du lịch của họ theo nhiều cách khác nhau. Hãy hiểu một số ứng dụng sau:

  • Hỗ trợ tiếp cận: Các kỹ thuật thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, có thể xác định người dùng xe lăn và hướng họ đến phần dễ tiếp cận nhất của tàu. Quy trình đóng cửa cũng có thể được sửa đổi để cho phép những hành khách này có thêm thời gian lên máy bay an toàn.
  • Thông báo và quảng cáo tùy chỉnh: AI có thể được sử dụng để tùy chỉnh thông báo và quảng cáo của hành khách dựa trên người trên tàu và vào thời gian nào.
  • Kiểm tra tàu trống: Tại ga cuối cùng của mạng lưới tàu điện ngầm, thị giác máy tính có thể được sử dụng để thực hiện "kiểm tra tàu trống" để đảm bảo không có hành khách nào bị bỏ lại trên tàu.
  • Quản lý hành lý bị bỏ rơi: Nếu bất kỳ hành lý nào bị bỏ rơi, thị giác máy tính có thể phát hiện ra nó và hiển thị các mặt hàng trên màn hình nền tảng. Hành khách sau đó có thể dễ dàng lấy lại đồ của họ. 

Bản thân các chuyến tàu điện ngầm cũng có thể được hỗ trợ bởi AI. Tàu hoàn toàn tự động có thể hoạt động an toàn mà không cần thành viên phi hành đoàn. Các đoàn tàu được hỗ trợ bởi AI này sử dụng các thuật toán tiên tiến để ra quyết định và cảm biến theo thời gian thực để phát hiện chướng ngại vật và vận hành an toàn. Tàu điện ngầm do AI điều khiển giúp giảm chi phí nhân sự, mang lại sự linh hoạt hơn để chở nhiều hành khách hơn với chất lượng dịch vụ tốt hơn, có thể ổn định hơn về thời gian và tối ưu hóa khả năng tăng tốc và phanh để giảm tiêu thụ điện năng. Ví dụ, Dự án Vận chuyển Đường sắt Honolulu là hệ thống hoàn toàn tự trị đầu tiên ở Mỹ. Hệ thống này dự kiến sẽ giảm tắc nghẽn giao thông và khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến xe mỗi ngày. 

Hình 3. Một tàu điện ngầm không người lái ở Milan, Ý.

Sử dụng AI để giám sát hành khách ra khỏi ga tàu điện ngầm

Giám sát có bao nhiêu người thoát ra qua các ga khác nhau cũng rất cần thiết để quản lý lưu lượng tàu điện ngầm một cách hiệu quả. Các mô hình AI, như Ultralytics YOLOv8, đóng một vai trò quan trọng trong quá trình này. YOLOv8 Cũng hỗ trợ theo dõi đối tượng và có thể được sử dụng để xác định và theo dõi nhiều đối tượng trong thời gian thực, làm cho nó hoàn hảo cho các hệ thống tàu điện ngầm bận rộn. Bằng cách phân tích nguồn cấp dữ liệu video từ các camera được đặt trên khắp các trạm, YOLOv8 Có thể đếm hành khách thoát ra, theo dõi chuyển động của họ và phát hiện các kiểu tắc nghẽn.

Hình 4. Sử dụng YOLOv8 để theo dõi hành khách ra khỏi tàu điện ngầm.

Ngoài các cổng thoát hiểm của tàu điện ngầm, AI có thể được tích hợp vào các giải pháp kết nối chặng cuối. Các trạm chia sẻ xe đạp, dịch vụ gọi xe và dịch vụ đưa đón hỗ trợ AI có thể giúp hành khách rời nhà ga dễ dàng hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, AI có thể dự đoán nhu cầu và khi nào các dịch vụ này có sẵn. Công nghệ này cũng có thể đề xuất các tuyến đường và phương thức vận tải tốt nhất dựa trên điều kiện giao thông hiện tại và sở thích cá nhân. Nhờ đó, hành khách có thể nhanh chóng tiếp cận các phương tiện giao thông phù hợp nhất khi ra khỏi nhà ga, giảm thời gian chờ đợi và giúp hành trình của họ thuận tiện hơn.

AI đằng sau hậu trường: Duy trì đường ray tàu điện ngầm

Là hành khách, chúng ta thường bỏ qua các quy trình phức tạp xảy ra đằng sau các hành trình tàu điện ngầm của chúng ta. AI rất quan trọng đằng sau hậu trường, đặc biệt là trong việc kiểm tra và bảo trì theo dõi. Các hệ thống như Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) giới thiệu cách tiếp cận dựa trên AI này. Sử dụng thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của mọi toa tàu trong vài giây, ngay cả ở tốc độ trên 125 dặm / giờ. Các hệ thống AI dựa trên cạnh này phát hiện các vấn đề và cảnh báo nhân viên đường sắt về các vấn đề bảo trì trong vòng 60 giây. Giám sát liên tục giúp các vấn đề tiềm ẩn có thể được xác định và giải quyết nhanh chóng.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là những ứng dụng khác của AI trong một tàu điện ngầm không thường được biết đến. Ví dụ, Metro de Madrid sử dụng hệ thống dựa trên AI để giảm 25% chi phí năng lượng cho thông gió và cắt giảm 1.800 tấn khí thải CO2 mỗi năm. Vận hành 891 quạt thông gió tiêu thụ tới 80 gigawatt giờ năng lượng hàng năm, hệ thống sử dụng thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn ong. Thuật toán này phân tích một lượng lớn dữ liệu, xem xét các yếu tố như nhiệt độ không khí, kiến trúc nhà ga, tần suất tàu, tải hành khách và giá điện. Nó sử dụng cả dữ liệu lịch sử và mô phỏng để dự đoán và đạt được sự cân bằng tốt nhất cho từng trạm, cải thiện theo thời gian thông qua học máy.

Hình 5. Hệ thống thông gió dựa trên AI của Metro de Madrid.

Ưu và nhược điểm của AI trong giao thông công cộng

Sự tích hợp của AI vào các hệ thống tàu điện ngầm đã mang lại nhiều lợi ích. Ví dụ, nó cải thiện hiệu quả bằng cách giúp các hệ thống tàu điện ngầm tuân thủ lịch trình, giảm sự chậm trễ và tối ưu hóa hoạt động để các dịch vụ trơn tru hơn. An toàn cũng được tăng lên thông qua giám sát liên tục và bảo trì dự đoán giúp ngăn ngừa tai nạn và trục trặc.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong các hệ thống tàu điện ngầm đi kèm với những thách thức, chẳng hạn như:

  • Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách làm tăng mối quan tâm đáng kể về quyền riêng tư phải được quản lý cẩn thận để bảo vệ quyền riêng tư cá nhân.
  • Tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có: Tích hợp các hệ thống AI vào cơ sở hạ tầng tàu điện ngầm hiện có có thể phức tạp và cần sửa đổi.
  • Chi phí thực hiện cao: Chi phí ban đầu để triển khai công nghệ AI có thể cao, đây có thể là rào cản đối với một số hệ thống tàu điện ngầm.
  • Cần các chuyên gia lành nghề: Việc triển khai và duy trì thành công các hệ thống AI đòi hỏi các chuyên gia có tay nghề cao và đây có thể là một thách thức về nguồn lực.

Bất chấp những thách thức này, những lợi ích làm cho AI trở thành một lực lượng biến đổi trong các hệ thống giao thông đô thị hiện đại như tàu điện ngầm. Tiềm năng tăng hiệu quả, tăng cường an toàn và cải thiện trải nghiệm hành khách giải thích lý do tại sao cộng đồng AI đang tích cực làm việc để vượt qua những trở ngại này để nhận ra đầy đủ những lợi thế mà AI mang lại. Vì vậy, lần tới khi bạn đi tàu điện ngầm, hãy để mắt đến những đổi mới AI là một phần trong hành trình của bạn.

Tương lai của AI trong giao thông vận tải

Từ việc vào nhà ga đến điều hướng, đi xe và ra khỏi tàu điện ngầm, AI đang biến đổi toàn bộ hành trình. Nó tối ưu hóa hoạt động, tăng cường an toàn và mang lại trải nghiệm hành khách liền mạch. Bằng cách cải thiện bảo trì đường ray và quản lý năng lượng, AI đảm bảo các hệ thống tàu điện ngầm hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bất chấp những thách thức như chi phí triển khai và mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu, lợi ích của AI trong các hệ thống giao thông đô thị như tàu điện ngầm là không thể phủ nhận. Khi các thành phố tiếp tục phát triển, AI sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc làm cho du lịch tàu điện ngầm thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.

Luôn kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục tìm hiểu về AI! Kiểm tra kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá cách chúng tôi có thể sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành công nghiệp khác nhau như nông nghiệpsản xuất. 🚀

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning