Phần mềm phát hiện hành vi không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông

Hệ thống bao gồm việc kết hợp các bài toán thị giác máy tính như nhận diện vật thể (Object detection) và nhận dạng biển số xe tự động (Automatic License Plate Recognition). Hệ thống này cho phép phát hiện những người lái xe không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông và nhận dạng được biển số xe của những trường hợp vi phạm, từ đó thông tin về biển số xe và hình ảnh được ghi nhận lại. Nhờ ứng dụng các kiến trúc mạng học sâu tiên tiến, các mô hình hiện đại, phần mềm được đánh giá có tốc độ xử lý nhanh chóng, chính xác.

Đề tài được xây dựng và phát triển bởi các sinh viên khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội gồm Lý Thành Lâm, Lưu Minh Quân, Vũ Minh Nghĩa, Bùi Xuân Điệp với sự hướng dẫn của TS.Vũ Việt Thắng

An toàn giao thông luôn là một trong những vấn đề nóng và được cả xã hội quan tâm bởi khi mất an toàn giao thông thì những hậu quả mà nó để lại rất nặng nề và lâu dài không chỉ đối với gia đình của nạn nhân mà còn ảnh hưởng đến toàn xã hội. Thực trạng giao thông ở nước ta và các nước Đông Nam Á rất phức tạp, mật độ phương tiện giao thông dày đặc thường xuyên gây ùn tắc và xảy ra tai nạn, nhất là đối tượng sử dụng xe gắn máy.

Để hình thành thói quen sử dụng mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông đối với xe gắn máy, nước ta hiện đang áp dụng nhiều biện pháp xử phạt hành chính người vi phạm để nhắc nhở. Tuy nhiên, công tác phát hiện và xử lý hành vi vi phạm luật giao thông vẫn chưa đạt hiệu quả cao. Việc đưa trí tuệ nhân tạo áp dụng vào lĩnh vực giao thông sẽ giúp kiểm soát chặt chẽ và nâng cao chất lượng giao thông.

TS.Vũ Việt Thắng hướng dẫn sinh viên nghiên cứu khoa học

Xuất phát từ thực tế đó, nhóm nghiên cứu đã ứng dụng AI để xây dựng phần mềm phát hiện hành vi không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông và tùy vào từng mục đích sử dụng có thể triển khai sử dụng thực tế. Hệ thống bao gồm việc kết hợp các bài toán thị giác máy tính như nhận diện vật thể (Object detection) và nhận dạng biển số xe tự động (Automatic License Plate Recognition).

Hình ảnh từ camera ghi lại sẽ được đi qua các bước tiền xử lý rồi đưa vào hệ thống phân tích. Đầu ra của hệ thống sẽ là thông tin biển số xe và hình ảnh của những người lái xe không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông

Bước đầu triển khai thực nghiệm với nhiều tình huống thực tế, phần mềm này đã chứng tỏ tính khả thi và ưu việt. Kết quả thử nghiệm ban đầu sẽ là tiền đề để nhóm tiếp tục nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng của phần mềm trong thời gian tới.

Chia sẻ về kết quả đề tài, Lý Thành Lâm – Trưởng nhóm nghiên cứu cho biết, ứng dụng có thể tự động phát hiện phương tiện, chụp lại biển số với hình ảnh rõ nét, thông tin đầy đủ để tiến hành xử lý “phạt nguội” đối với các trường hợp không đội mũ bảo hiểm khi tham gia giao thông.

Việc nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ góp phần giải quyết những vấn đề thực tiễn trong cuộc sống mà còn là một bước chuyển đổi số quan trọng trong lĩnh vực giao thông thông minh tại Việt Nam. Thành công của đề tài góp phần nhắc nhở và nâng cao ý thức của người dân, đồng thời hỗ trợ lực lượng cảnh sát giao thông trong thi hành công vụ và đem đến ý nghĩa thực tế cho xã hội.

TS.Vũ Việt Thắng – Trưởng bộ môn Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin là người trực tiếp hướng dẫn nhóm nghiên cứu cho biết thêm: Phong trào sinh viên nghiên cứu khoa học hằng năm là sân chơi trí tuệ để sinh viên phát huy năng lực tư duy sáng tạo, khả năng làm việc độc lập, làm việc theo nhóm và hình thành năng lực tự học, tự nghiên cứu. Như đề tài này, các em sinh viên đã biết cách tổng hợp và vận dụng được kiến thức căn bản được trang bị về học máy, xử lý ảnh và thị giác máy tính, đồng thời các em đã có khả năng tự nghiên cứu tài liệu trong và ngoài nước, tiến hành thực nghiệm, so sánh các phương pháp khác nhau để từ đó nhóm đã có sự đề xuất cải thiện chất lượng của thuật toán so với nghiên cứu trước đó. Đây chắc chắn là hành trang hữu ích giúp sinh viên chinh phục sự nghiệp trong tương lai.