Vision AI: Chuyển đổi quản lý đám đông

Thành phố thông minh là những nơi đông đúc, sôi động, phụ thuộc vào công nghệ tiên tiến để mọi thứ hoạt động trơn tru. Quản lý đám đông lớn là một phần quan trọng để làm cho những thành phố này an toàn và hiệu quả hơn, cho dù ở không gian công cộng hay tại các sự kiện lớn.

Một ví dụ điển hình về nhu cầu quản lý đám đông là trận chung kết UEFA Champions League 2022 tại Paris. Tình trạng quá tải bên ngoài sân vận động gây ra sự chậm trễ, nhầm lẫn và lo ngại về an toàn. Việc lập kế hoạch kém và các vấn đề về dòng người đã góp phần gây ra sự hỗn loạn, cho thấy tầm quan trọng của việc tìm ra cách tốt hơn để quản lý đám đông lớn.

Đây là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính (CV) có thể tham gia. Những công nghệ này đang thay đổi cách quản lý đám đông bằng cách giúp dễ dàng theo dõi mọi người, phát hiện rủi ro và hiểu hành vi của đám đông theo thời gian thực. Với thị trường thị giác máy tính dự kiến sẽ tăng lên 175,72 tỷ đô la vào năm 2032, rõ ràng là ngày càng có nhiều tổ chức chuyển sang các giải pháp này.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI và thị giác máy tính đang tái hiện hoạt động quản lý đám đông, giúp các sự kiện lớn an toàn hơn và hiệu quả hơn, đồng thời mở đường cho các cuộc tụ họp thông minh hơn.

Những thách thức ngày càng tăng trong quản lý đám đông

Quản lý đám đông đang trở nên phức tạp hơn khi các sự kiện ngày càng lớn hơn và đa dạng hơn. Với các thành phố đang phát triển và các sự kiện lớn ngày càng trở nên phổ biến, những thách thức mới đang nảy sinh cần được giải quyết.

Một nghiên cứu năm 2022 cho thấy tình trạng quá tải là yếu tố chính gây ra gần 60% các sự cố liên quan đến đám đông tại các sự kiện lớn. Những hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện các chiến lược để quản lý lượng khán giả lớn và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. 

Mặc dù các phương pháp quản lý đám đông truyền thống hữu ích, nhưng đôi khi chúng có thể gặp khó khăn trong việc xử lý hành vi khó lường của đám đông. Khoảng cách này khiến việc đầu tư vào các công cụ tiên tiến có thể giám sát, phân tích và can thiệp theo thời gian thực trở nên quan trọng, đảm bảo trải nghiệm an toàn hơn cho mọi người.

‍

Ứng dụng của Vision AI trong quản lý đám đông

Vision AI có thể giúp quản lý đám đông lớn bằng cách phân tích nguồn cấp dữ liệu video theo thời gian thực với các mô hình thị giác máy tính tiên tiến theo dõi chuyển động, nhận dạng các mẫu và phát hiện hành vi bất thường. Các mô hình này hỗ trợ xác định các vấn đề như tình trạng quá tải ngay từ đầu, giúp người tổ chức có thể phản ứng trước khi vấn đề leo thang.

Bằng cách cung cấp giám sát thời gian thực, phân tích hành vi và can thiệp chủ động, các giải pháp Vision AI nâng cao tính an toàn và hiệu quả của sự kiện. Hãy cùng khám phá cách các công nghệ này biến đổi việc quản lý đám đông.

Giám sát mật độ để kiểm soát đám đông theo thời gian thực

Giả sử một sân vận động đông đúc có hàng nghìn người di chuyển qua cổng vào tại một sự kiện. Khi đám đông trở nên đông đúc hơn, chuyển động chậm lại. Trong những tình huống này, việc quản lý đám đông hiệu quả là rất quan trọng. Các hệ thống giám sát mật độ đám đông do AI điều khiển có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Điều này giúp những người tổ chức quản lý luồng đám đông và duy trì mọi thứ diễn ra suôn sẻ tại các sự kiện lớn.

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể là một phần quan trọng trong việc giám sát mật độ đám đông. YOLO11 Hỗ trợ của 'cho các tác vụ như theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để theo dõi chính xác các cá nhân ở những khu vực đông đúc. Bạn có thể tự hỏi, làm sao điều này có thể xảy ra?

Nguồn cấp dữ liệu video có thể được xử lý bằng YOLO11 theo thời gian thực. Xử lý theo thời gian thực cho phép người tổ chức có thông tin cập nhật về đám đông mà họ đang theo dõi. YOLO11 thậm chí có thể được sử dụng để tập trung vào các khu vực hoặc vùng quan tâm cụ thể liên quan đến đám đông. 

Ví dụ, người tổ chức có thể theo dõi các điểm chính như cổng vào, lối đi hoặc lối ra, đảm bảo các khu vực quan trọng này được quản lý hiệu quả. Các hệ thống hỗ trợ thị giác cũng có thể được phát triển để tạo ra hình ảnh trực quan như bản đồ nhiệt cho thấy các khu vực tập trung đông người và giúp dễ dàng phát hiện và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn.

‍

Điều thú vị là, Tàu điện ngầm London sử dụng công nghệ giám sát đám đông theo tầm nhìn để đảm bảo an toàn cho hành khách trong những giờ cao điểm. Công nghệ thị giác máy tính được sử dụng để đếm số người trên sân ga và các viên chức sẽ được cảnh báo khi một số khu vực nhất định trở nên quá đông đúc. Thông tin chi tiết giúp điều chỉnh lịch trình tàu và cung cấp thông tin cập nhật trực tiếp để giúp quản lý dòng người hiệu quả hơn.

Phân tích hành vi và phát hiện mối đe dọa

Tại một sự kiện sôi động với đám đông ồn ào (như một buổi hòa nhạc), đôi khi hành vi đáng ngờ có thể không được chú ý. Các hệ thống hỗ trợ AI được thiết kế để phát hiện những hành vi này dễ dàng hơn con người. Ví dụ: YOLO11 Khả năng ước tính tư thế có thể được sử dụng để theo dõi chuyển động cơ thể của một người. 

Pose estimate là một kỹ thuật thị giác máy tính theo dõi các điểm chính trên cơ thể một người, chẳng hạn như khớp và chân tay, để hiểu tư thế và chuyển động của họ. Bằng cách phân tích các chuyển động này theo thời gian thực, hệ thống an ninh Vision AI có thể phát hiện hành vi đáng ngờ hoặc bất ngờ, chẳng hạn như hành động đột ngột hoặc thất thường, có thể chỉ ra một vấn đề tiềm ẩn. 

‍

Ví dụ, tại Thế vận hội Olympic Paris 2024 , hệ thống giám sát video được tăng cường bằng AI đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn. Camera thông minh và theo dõi chuyển động tiên tiến được hỗ trợ bằng tầm nhìn đã theo dõi hành vi của đám đông. Khi phát hiện các hoạt động đáng ngờ hoặc đám đông đột ngột ồ ạt, các đội an ninh đã nhận được cảnh báo ngay lập tức. Hành động nhanh chóng theo các cảnh báo này đã giúp ngăn chặn các vấn đề leo thang và giữ an toàn cho mọi người, cả người tham gia và khán giả.

Kiểm soát ra vào tự động và nhận dạng khuôn mặt

Ngày nay, việc bỏ qua những rắc rối của vé giấy và chỉ cần liếc mắt vào sự kiện là điều có thể thực hiện được, nhờ vào AI. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt đang tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình này bằng cách đảm bảo rằng chỉ những cá nhân được ủy quyền mới được phép vào. Sự đổi mới này giúp tăng tốc độ vào cửa và tăng cường an ninh, đồng thời hỗ trợ quản lý đám đông lớn. Do đó, tình trạng tắc nghẽn được giảm bớt và việc ra vào vẫn diễn ra suôn sẻ và có tổ chức.

‍

Bạn có thể thấy điều này đang diễn ra tại Allianz Parque ở Brazil . Nhận dạng khuôn mặt được tăng cường bằng AI giúp việc ra vào sân vận động trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Khách tham quan được quét khuôn mặt tại các điểm vào để xác minh nhanh chóng và ngăn chặn truy cập trái phép. Nó cải thiện tính bảo mật và mang đến cho mọi người trải nghiệm mượt mà, không căng thẳng.

Quản lý hàng đợi và tối ưu hóa đường dẫn

Hàng dài và đám đông di chuyển chậm có thể gây khó chịu, cho dù bạn đang ở ga tàu, sân bay hay công viên giải trí. Tuy nhiên, công nghệ thị giác máy tính có thể thay đổi điều đó. YOLO11 có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống quản lý hàng đợi thông minh nhằm giám sát các hàng đợi ở những nơi đông đúc như sân bay, cửa hàng và bệnh viện.

‍

Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cách thức hoạt động của hệ thống quản lý hàng đợi :

• Phát hiện đối tượng và xác định hàng đợi : Phát hiện đối tượng bằng YOLO11 có thể giúp xác định và theo dõi những người trong hàng đợi thông qua nguồn cấp video trực tiếp tại các địa điểm như quầy bán vé hoặc điểm vào.
• Giám sát và phân tích hàng đợi : Hệ thống phân tích độ dài, mật độ và chuyển động của hàng đợi, tính toán thời gian chờ và xác định khu vực tắc nghẽn theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa đường đi và cân bằng tải : Dựa trên các mẫu di chuyển, hệ thống có thể đề xuất các đường đi thay thế hoặc chuyển hướng mọi người đến các hàng đợi ngắn hơn để duy trì dòng người di chuyển thông suốt.
• Cảnh báo và điều chỉnh chủ động : Nhân viên có thể được cảnh báo về hàng dài hoặc hàng di chuyển chậm, cho phép can thiệp kịp thời như mở thêm quầy hoặc chuyển hướng mọi người.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quản lý đám đông 

AI và thị giác máy tính cải thiện việc quản lý đám đông bằng cách tăng cường an toàn, hiệu quả và ra quyết định tại các cuộc tụ họp công cộng. Sau đây là một số lợi thế chính cần ghi nhớ:

• Ra quyết định nhanh hơn : Các giải pháp Vision AI có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng và hỗ trợ phản ứng nhanh trong các sự kiện.
• Khả năng mở rộng : Với cơ sở hạ tầng phù hợp, các mô hình thị giác máy tính có thể giám sát hiệu quả đám đông lớn và thích ứng để hữu ích tại các sự kiện ở mọi quy mô.
• Tài nguyên được tối ưu hóa : Có thể sử dụng công nghệ thị giác máy tính để dự đoán hành vi của đám đông và giúp phân bổ nhân viên và tài nguyên tốt hơn.

Mặc dù có những lợi ích này, vẫn có một số thách thức liên quan đến việc triển khai AI trong quản lý đám đông. Sau đây là một số hạn chế chính:

• Chi phí cao : Việc thiết lập và bảo trì ban đầu của hệ thống Vision AI có thể tốn kém.
• Rủi ro an ninh mạng: Hệ thống AI có thể dễ bị tấn công và vi phạm dữ liệu nếu không có biện pháp bảo mật phù hợp.
• Mối quan ngại về quyền riêng tư : Các ứng dụng giám sát và nhận dạng khuôn mặt có thể gây ra các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư.

Con đường phía trước cho AI trong quản lý đám đông 

Ba mươi mốt phần trăm các nhà khai thác di động đang có kế hoạch triển khai các giải pháp AI trong mạng 5G của họ. Sự phát triển thú vị này được thiết lập để thay đổi việc quản lý đám đông bằng cách cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực và giao tiếp nhanh hơn. Với kết nối tốc độ cao của 5G, các hệ thống giám sát đám đông AI có thể xử lý dữ liệu gần như ngay lập tức, giúp giảm thiểu rủi ro và giữ cho các sự kiện lớn an toàn hơn và có tổ chức hơn.

Thêm vào đó, bằng cách xử lý dữ liệu gần hơn với nơi thu thập, điện toán biên có thể giảm độ trễ và cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn. AI biên có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng và đưa ra quyết định mà không cần chờ thông tin truyền đến các máy chủ ở xa. Điện toán biên có thể song hành với AI và 5G để cung cấp các giải pháp quản lý đám đông an toàn và đáng tin cậy hơn.

Mở đường cho đám đông thông minh hơn với AI

AI và thị giác máy tính đang thúc đẩy cách chúng ta quản lý các sự kiện lớn và các cuộc tụ họp công cộng. Những công nghệ này giúp đám đông ở các thành phố thông minh an toàn hơn, hiệu quả hơn và được trang bị tốt hơn để xử lý các thách thức. Giám sát theo thời gian thực và hiểu biết sâu sắc về hành vi của đám đông cung cấp những cách sáng tạo để quản lý các tình huống không thể đoán trước.

Các công cụ như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện cảm xúc và theo dõi hành vi đã cải thiện tính an toàn và hiệu quả tại các sự kiện. Thật thú vị khi thấy công nghệ đang định hình các cuộc tụ họp thông minh và an toàn hơn!

Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng năng động của chúng tôi để cập nhật thông tin mới nhất về AI. Khám phá cách Vision AI thúc đẩy đổi mới trong các lĩnh vực như sản xuất và chăm sóc sức khỏe .