Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) và Thị Giác Máy Tính trong giải pháp tăng cường lái xe an toàn
24/06/2020
Giới thiệu
Khi một nghiên cứu tại Đài Bắc tiết lộ rằng có tới 82% các vụ tai nạn là do người lái xe cẩu thả, nó đã khiến thành phố đưa ra một sáng kiến giao thông thông minh cho hệ thống xe buýt công cộng. Các máy tính trên xe xử lý dữ liệu video ở biên trong thời gian thực sẽ cung cấp cho các tài xế xe buýt tương đương với một cặp mắt thứ hai, giúp họ tránh được tai nạn không đáng có.
Nhưng làm cho điều này xảy ra trong bất kỳ ứng dụng quản lý đội xe nào, bao gồm, xe vận chuyển, xe phản ứng nhanh và xe tải, không đơn giản chỉ là gắn một PC công nghiệp vào trong xe buýt. Phần cứng phải chắc chắn và đáng tin cậy để chịu được độ rung, nhiệt, độ ẩm và bụi, trong khi cung cấp hiệu suất tính toán cao. Phần mềm và thuật toán cần phải linh hoạt và có thể tùy biến.
Công ty vận tải ở Đài Bắc đã tiếp cận với Advantech, công ty đã phát triển một nền tảng mô-đun lắp trên xe có thể tùy chỉnh cho nhiều trường hợp sử dụng. Ví dụ, các tài xế xe buýt thành phố phải đối mặt với nhiều điều kiện khác nhau so với những người lái xe đầu kéo dài hoặc xe phản ứng nhanh.
Đó là lý do tại sao các nhà tích hợp hệ thống (SI) xem xét các yếu tố khác nhau, từ mức công suất tính toán cần thiết cho tới loại giao tiếp di động được sử dụng trong một khu vực khi đánh giá một giải pháp cho các loại hình vận tải khác nhau.
Tuy nhiên, các giải pháp máy tính gắn trên xe có xu hướng có nhiều điểm chung, điều này làm cho một mô-đun tiếp cận một cách lý tưởng để hợp lý hóa sự phát triển và giảm chi phí. Advantech sử dụng khái niệm này trong Giải pháp tăng cường an toàn lái xe TREK-676 AI và các thành phần liên quan (Hình 1).
Hình 1. Nền tảng máy tính lắp trên xe với công nghệ AI tạo thành nền tảng của một giải pháp cho các loại xe, nhu cầu và khu vực khác nhau.
Tùy chỉnh quản lý đội xe có thể mở rộng thông qua thiết kế mô-đun
Mark Chen, giám đốc sản phẩm tại Advantech, đã giải thích sự linh hoạt của giải pháp sẽ giúp tăng cường khả năng tùy biến: “Thiết kế mô-đun cho phép các SI chọn đúng hiệu suất tính cần thiết, trong khi vẫn duy trì các lựa chọn cho khách hàng để mở rộng giải pháp trong tương lai và thực hiện các thay đổi khác”.
Tính linh hoạt của TREK-676 cho phép thực hiện tính toán biên dựa trên bộ xử lý Intel® Core™ hoặc Intel Atom® trên CPU hoặc Intel® Movidius™ VPU. Nền tảng này cũng có thể đáp ứng các yêu cầu về băng tần LTE trong khu vực cũng như các camera quan sát HD hoặc IP tùy chọn khác nhau. Loại thứ hai (Intel® Movidius™ VPU) là rất quan trọng để xử lý dữ liệu video ở biên trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng đối tượng và các loại phát hiện khác có thể làm tăng tính an toàn.
Việc tùy chọn cấu hình cũng có thể giúp giảm chi phí, vì nền tảng có thể được điều chỉnh theo hệ thống của khách hàng đối với các trường hợp sử dụng cụ thể. Ví dụ, 5G, giao tiếp tầm ngắn chuyên dụng (DSRC) và truyền thông từ xe đến mọi thứ (V2X) có thể được triển khai thông qua các tiện ích mở rộng là I/O mô-đun, giúp kéo dài tuổi thọ của nền tảng, giảm thêm tổng chi phí sở hữu.
Ngoài TREK-676, Advantech còn tạo ra nhiều loại linh kiện có thể cung cấp thêm các chức năng khác. Điều này mở rộng cách tiếp cận dựa trên mô-đun của nó, giúp các SI có thể tự do giúp khách hàng của họ triển khai một giải pháp thị giác máy tính di động chắc chắn và đáng tin cậy. Những phẩm chất này là cần thiết để hoạt động liên tục trong các phương tiện di chuyển có nhiệt độ khắc nghiệt và điều kiện ẩm ướt.
Công nghệ AI trong chuyển động
Các SI có thể sử dụng các công cụ phổ biến như Bộ công cụ Intel® OpenVINO™ để tùy chỉnh các thuật toán được thiết kế để phát hiện hành vi và các đối tượng của tài xế như biển báo đường, các phương tiện khác và người đi bộ.
Ngoài camera thị giác máy tính, LiDAR (Phát hiện ánh sáng và tầm xa) kết nối thông qua cổng PoE cũng có thể thu thập dữ liệu. LiDAR sử dụng các xung laser để đo khoảng cách giữa các vật thể ngay cả những vật thể đang chuyển động. Dữ liệu được thu thập có thể được sử dụng để so sánh các sự kiện diễn ra trong thời gian thực với dữ liệu trong các mô hình học máy. LiDAR, kết hợp với một camera, có thể cải thiện sự an toàn trong cả phương tiện tự điều khiển và do con người điều khiển.
Nền tảng giải pháp
Văn phòng giao thông công cộng thành phố Đài Bắc đã bắt đầu sử dụng nền tảng máy tính trên xe của Advantech năm 2018 để cải thiện an toàn công cộng trong thời gian thực. Ngoài việc phát hiện và cảnh báo các lỗi vi phạm luật giao thông, chẳng hạn như lấn làn hoặc cấm rẽ, nó cũng có thể nhận biết được các hành vi lái xe mất tập trung. Chúng bao gồm cầm và sử dụng điện thoại di động, ăn, uống và mệt mỏi, như trong video dưới đây.
Nền tảng này cũng có thể xác định các trường hợp phanh đột ngột, cảnh báo lái xe về các trường hợp dễ gây tai nạn. Và với công nghệ NVR, bao gồm cả nhận dạng biển số, nó có thể tự động phát hành vé cho người điều khiển phương tiện đỗ trong khu vực xe buýt.
Ngoài việc cải thiện sự an toàn của người lái, các nhà khai thác xe buýt như ở Đài Bắc có thể sử dụng hệ thống máy tính trên xe của hệ thống để thu thập và truyền dữ liệu về quản lý và chẩn đoán nguồn điện. Mặc dù phần lớn thông tin này có thể đã được thu thập, nhưng nó thường nằm im trong các hệ thống khác nhau. Nền tảng cho phép tất cả các dữ liệu này được phân tích trong một thiết bị duy nhất.
Các SI triển khai các giải pháp của Advantech có thể giúp khách hàng của họ xây dựng một hệ thống giao thông trong thành phố thông minh để quản lý toàn diện đội xe của họ, lái xe của họ và thậm chí cả con đường. Ví dụ: bằng cách thu thập đủ dữ liệu, có thể xác định những địa điểm thường xảy ra tai nạn, giúp người điều khiển xe buýt tập trung hơn và giảm thiểu khả năng xảy ra tai nạn.
Theo ông Chen, “Hệ thống của chúng tôi cung cấp hướng dẫn thời gian thực để điều chỉnh hành vi lái xe, giảm nguy cơ tai nạn giao thông”. “Và nó không chỉ dành cho giao thông công cộng. Công nghệ tương tự của Advantech cũng có thể được sử dụng trong các đội xe hạng nặng, dịch vụ khẩn cấp, phương tiện phản ứng nhanh và hơn thế nữa”.
-25/TREK-60_01-_Banner20200818115158.jpg)
