I. Tổng quan mô hình phát hiện tai nạn xe hơi tự động
Các mô hình phát hiện tai nạn xe hơi tự động là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực an toàn giao thông. Những hệ thống này sử dụng công nghệ tiên tiến để nhận diện các sự cố va chạm ngay khi chúng xảy ra, giúp giảm thiểu thời gian phản ứng của lực lượng cứu hộ và cơ quan chức năng. Đề tài nghiên cứu từ Khoa Công nghệ thông tin tập trung vào việc ứng dụng học máy phát hiện tai nạn và thị giác máy tính giao thông để xây dựng một giải pháp hiệu quả. Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống có khả năng phân tích video từ camera giám sát (CCTV) trong thời gian thực. Hệ thống này không chỉ xác định sự tồn tại của một vụ tai nạn mà còn định vị chính xác vị trí, cung cấp thông tin quý giá để điều phối giao thông và cứu hộ. Luận văn phát hiện tai nạn này khám phá các kiến trúc học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron tích chập (CNN), để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh và video. Quá trình này đòi hỏi một bộ dữ liệu tai nạn giao thông lớn và đa dạng để huấn luyện mô hình, đảm bảo độ chính xác cao trong nhiều điều kiện khác nhau như ánh sáng, thời tiết và mật độ phương tiện. Sự phát triển của các công nghệ như TensorFlow và PyTorch đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng và triển khai các mô hình phức tạp này. Nhìn chung, đây là một hướng nghiên cứu cấp thiết, hứa hẹn mang lại những tác động tích cực cho xã hội, giảm thiểu thiệt hại về người và của do tai nạn giao thông gây ra. Các đồ án tốt nghiệp CNTT về chủ đề này ngày càng phổ biến, cho thấy sự quan tâm lớn từ cộng đồng học thuật.
1.1. Tầm quan trọng của một hệ thống cảnh báo tai nạn sớm
Một hệ thống cảnh báo tai nạn sớm đóng vai trò then chốt trong việc cứu sống nạn nhân. Theo thống kê, thời gian vàng để cấp cứu sau một vụ va chạm là cực kỳ ngắn. Việc phát hiện và thông báo tự động giúp rút ngắn đáng kể thời gian này so với việc chờ người đi đường gọi báo. Hệ thống này có thể tự động gửi cảnh báo kèm theo dữ liệu GPS và hình ảnh hiện trường đến các trung tâm cứu hộ, cảnh sát và quản lý giao thông. Điều này cho phép lực lượng chức năng triển khai nhanh chóng, giảm thiểu ùn tắc và ngăn ngừa các tai nạn thứ cấp. Hơn nữa, việc tích hợp các hệ thống này với các nền tảng IoT trong giao thông thông minh còn mở ra tiềm năng lớn trong việc quản lý đô thị và xây dựng các thành phố an toàn hơn.
1.2. Vai trò của Deep Learning trong an toàn giao thông hiện đại
Công nghệ Deep Learning an toàn giao thông đang thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận bài toán. Thay vì dựa vào các quy tắc được lập trình sẵn, các mô hình học sâu có khả năng tự học các đặc trưng phức tạp của một vụ tai nạn từ dữ liệu video. Chúng có thể phân biệt giữa một vụ va chạm thực sự và các hành vi giao thông thông thường như dừng xe đột ngột hay chuyển làn gấp. Khả năng này giúp giảm tỷ lệ báo động giả, một thách thức lớn đối với các hệ thống truyền thống. Nghiên cứu của Khoa Công nghệ thông tin nhấn mạnh rằng các mô hình như YOLO và SSD, được xây dựng trên nền tảng Deep Learning, mang lại độ chính xác vượt trội trong việc phát hiện vật thể và xác định các tương tác bất thường giữa chúng, tạo tiền đề cho một hệ thống giám sát giao thông thông minh và tự động hoàn toàn.
II. Thách thức trong việc phát hiện tai nạn giao thông tức thì
Việc xây dựng một mô hình phát hiện tai nạn xe hơi chính xác và nhanh chóng phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Vấn đề lớn nhất là sự đa dạng và phức tạp của các tình huống tai nạn. Một vụ va chạm có thể xảy ra ở nhiều góc độ, tốc độ, và trong các điều kiện môi trường khác nhau (ban ngày, ban đêm, mưa, sương mù). Điều này đòi hỏi mô hình phải có khả năng khái quát hóa cao. Một thách thức khác đến từ yêu cầu xử lý ảnh thời gian thực. Hệ thống phải phân tích luồng video liên tục và đưa ra cảnh báo gần như ngay lập tức. Bất kỳ độ trễ nào cũng làm giảm hiệu quả của hệ thống. Luận văn chỉ ra rằng việc tối ưu hóa cả tốc độ và độ chính xác là một bài toán cân bằng khó khăn. Hơn nữa, việc thu thập một bộ dữ liệu tai nạn giao thông đủ lớn và được gán nhãn chính xác là rất tốn kém và mất thời gian. Dữ liệu thực tế về tai nạn thường hiếm và không đồng đều. Ngoài ra, các yếu tố như vật cản che khuất, chất lượng video thấp, và chuyển động nhanh của phương tiện cũng có thể gây nhiễu và làm giảm hiệu suất của các thuật toán YOLO hay SSD. Việc phân biệt giữa một vụ tai nạn và một sự kiện giao thông thông thường nhưng có tính chất tương tự (ví dụ: phanh gấp) cũng là một bài toán phức tạp đòi hỏi các kỹ thuật tinh vi.
2.1. Hạn chế của phương pháp giám sát thủ công qua CCTV
Phương pháp giám sát thủ công qua hệ thống camera CCTV tồn tại nhiều hạn chế cố hữu. Con người không thể duy trì sự tập trung cao độ trong thời gian dài, dẫn đến việc bỏ sót các sự cố quan trọng, đặc biệt là vào ban đêm hoặc tại các khu vực ít người qua lại. Quy mô của các hệ thống giám sát hiện đại với hàng ngàn camera khiến việc theo dõi toàn diện bởi nhân viên là không khả thi. Hơn nữa, phản ứng của con người luôn có độ trễ nhất định từ lúc quan sát đến khi xác nhận và báo cáo sự việc. Việc tự động hóa quá trình này bằng các mô hình học máy phát hiện tai nạn sẽ khắc phục được những nhược điểm này, đảm bảo giám sát 24/7 và phản ứng tức thời.
2.2. Yêu cầu về độ chính xác và xử lý thời gian thực
Đối với một hệ thống cảnh báo tai nạn, hai yếu tố quan trọng nhất là độ chính xác và tốc độ. Một mô hình có độ chính xác thấp sẽ tạo ra nhiều cảnh báo sai (false positives), gây lãng phí nguồn lực và làm giảm niềm tin vào hệ thống. Ngược lại, nếu mô hình bỏ sót các vụ tai nạn thực tế (false negatives), nó sẽ mất đi giá trị cốt lõi. Yêu cầu xử lý ảnh thời gian thực (real-time) đòi hỏi các thuật toán phải được tối ưu hóa để chạy trên các phần cứng có sẵn, thường là các GPU tại trung tâm điều khiển. Việc đạt được tốc độ xử lý hàng chục khung hình mỗi giây (FPS) trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao là mục tiêu chính mà các nghiên cứu như luận văn phát hiện tai nạn này hướng tới.
III. Phương pháp thị giác máy tính cho mô hình phát hiện tai nạn
Nền tảng của mô hình phát hiện tai nạn xe hơi hiện đại là thị giác máy tính giao thông. Lĩnh vực này cung cấp các công cụ và thuật toán để máy tính có thể "nhìn" và "hiểu" được nội dung từ hình ảnh và video. Trong bối cảnh này, bài toán được chia thành hai giai đoạn chính: phát hiện các phương tiện và sau đó phân tích chuyển động cũng như tương tác của chúng để xác định va chạm. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là kiến trúc nền tảng cho hầu hết các nhiệm vụ này. CNN có khả năng tự động học các đặc trưng phân cấp từ hình ảnh, từ các cạnh và góc đơn giản ở các lớp đầu tiên đến các bộ phận phức tạp của xe hơi ở các lớp sâu hơn. Tài liệu nghiên cứu của Khoa CNTT đã khảo sát nhiều kiến trúc CNN khác nhau, trong đó nổi bật là các mô hình thuộc họ YOLO (You Only Look Once). Những mô hình này được thiết kế đặc biệt cho bài toán phát hiện vật thể trong thời gian thực. Bằng cách xử lý toàn bộ hình ảnh chỉ trong một lần duy nhất, thuật toán YOLO đạt được tốc độ vượt trội so với các phương pháp hai giai đoạn như R-CNN. Việc lựa chọn và tinh chỉnh kiến trúc mô hình, cùng với các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu, là những yếu tố quyết định đến hiệu suất cuối cùng của hệ thống.
3.1. Nền tảng mạng nơ ron tích chập CNN trong xử lý ảnh
Một mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một lớp mô hình học sâu được lấy cảm hứng từ vỏ não thị giác của động vật. Kiến trúc của nó bao gồm các lớp tích chập (Convolutional layers), lớp gộp (Pooling layers) và lớp kết nối đầy đủ (Fully-connected layers). Các lớp tích chập sử dụng bộ lọc (kernels) để trích xuất các đặc trưng cục bộ như cạnh, màu sắc và kết cấu. Các lớp gộp giúp giảm kích thước không gian của bản đồ đặc trưng, làm cho mô hình trở nên mạnh mẽ hơn trước những thay đổi nhỏ về vị trí của đối tượng. Nhờ kiến trúc này, CNN đặc biệt hiệu quả trong các nhiệm vụ xử lý ảnh thời gian thực, từ phân loại hình ảnh đến nhận diện đối tượng, tạo thành xương sống cho các hệ thống phát hiện va chạm ô tô.
3.2. Giới thiệu thuật toán YOLO Phát hiện vật thể siêu tốc
YOLO (You Only Look Once) là một thuật toán phát hiện vật thể mang tính cách mạng. Khác với các mô hình trước đó, YOLO coi việc phát hiện đối tượng như một bài toán hồi quy. Nó chia hình ảnh thành một lưới ô (grid) và dự đoán các hộp giới hạn (bounding boxes) cùng với xác suất lớp cho mỗi ô. Toàn bộ quá trình này được thực hiện trong một mạng nơ-ron duy nhất, cho phép thuật toán YOLO đạt được tốc độ xử lý cực cao, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực. Các phiên bản cải tiến như YOLOv4, YOLOv5, và đặc biệt là YOLOv7 được đề cập trong luận văn, liên tục cải thiện độ chính xác (mAP) trong khi vẫn duy trì hoặc thậm chí tăng tốc độ, biến nó thành lựa chọn hàng đầu cho các bài toán Deep Learning an toàn giao thông.
IV. Cách xây dựng mô hình phát hiện tai nạn YOLO và DeepSORT
Luận văn tốt nghiệp từ Khoa Công nghệ thông tin đề xuất một mô hình kết hợp sức mạnh của hai công nghệ tiên tiến: YOLO để phát hiện và DeepSORT để theo dõi đối tượng. Đây là một phương pháp hiệu quả để xây dựng mô hình phát hiện tai nạn xe hơi. Quy trình hoạt động bắt đầu bằng việc sử dụng một phiên bản YOLO đã được huấn luyện, chẳng hạn như YOLOv7, để xử lý từng khung hình của video. Ở mỗi khung hình, thuật toán YOLO sẽ xác định vị trí của tất cả các phương tiện và trả về các hộp giới hạn (bounding boxes). Tuy nhiên, chỉ phát hiện đối tượng là chưa đủ. Để xác nhận một vụ tai nạn, hệ thống cần theo dõi các phương tiện qua nhiều khung hình liên tiếp. Đây là lúc DeepSORT phát huy vai trò. DeepSORT là một thuật toán theo dõi đa đối tượng (Multi-Object Tracking), giúp gán một ID duy nhất cho mỗi phương tiện được phát hiện và duy trì ID đó qua thời gian. Bằng cách phân tích quỹ đạo, vận tốc và sự thay đổi đột ngột trong chuyển động của các đối tượng được theo dõi, mô hình có thể suy ra một vụ va chạm đã xảy ra. Sự kết hợp này giải quyết được vấn đề các phương tiện bị che khuất tạm thời và tăng độ tin cậy của việc phát hiện va chạm ô tô.
4.1. Kết hợp YOLOv7 để xác định va chạm ô tô chính xác
YOLOv7 được chọn làm thành phần phát hiện đối tượng chính nhờ sự cân bằng xuất sắc giữa tốc độ và độ chính xác. Mô hình này được huấn luyện trên một bộ dữ liệu tai nạn giao thông chuyên biệt, chứa các hình ảnh về xe hơi ở trạng thái bình thường và sau va chạm (móp méo, hư hỏng). Khi một khung hình video được đưa vào, YOLOv7 sẽ nhanh chóng khoanh vùng các phương tiện. Các thông tin về vị trí và kích thước của các hộp giới hạn này sẽ được chuyển sang cho module tiếp theo. Việc sử dụng phiên bản YOLO tiên tiến giúp hệ thống nhận diện tốt hơn các vật thể nhỏ, ở xa hoặc bị che khuất một phần, là những yếu tố thường gặp trong các video giám sát giao thông thực tế.
4.2. Ứng dụng thuật toán DeepSORT để theo dõi và xác nhận sự cố
Sau khi YOLOv7 phát hiện các phương tiện, thuật toán DeepSORT sẽ tiếp nhận thông tin này. DeepSORT sử dụng bộ lọc Kalman để dự đoán vị trí của từng phương tiện trong khung hình tiếp theo và giải thuật Hungary để liên kết các đối tượng đã được phát hiện với các đối tượng đã được theo dõi. Quan trọng hơn, DeepSORT tích hợp một mô hình học sâu nhỏ để trích xuất đặc trưng ngoại hình (appearance features) của mỗi phương tiện. Điều này giúp nó duy trì việc theo dõi chính xác ngay cả khi các phương tiện giao cắt hoặc bị che khuất trong thời gian ngắn. Một vụ tai nạn được xác nhận khi hệ thống ghi nhận các sự kiện bất thường, ví dụ như hai hoặc nhiều quỹ đạo giao nhau và dừng lại đột ngột, hoặc vận tốc của một đối tượng giảm xuống không một cách bất thường.
V. Kết quả thực nghiệm mô hình phát hiện tai nạn xe hơi CNTT
Để đánh giá hiệu quả của mô hình phát hiện tai nạn xe hơi được đề xuất, nhóm nghiên cứu đã tiến hành các thực nghiệm chi tiết trên các bộ dữ liệu công khai và tự thu thập. Môi trường thực nghiệm được thiết lập với các thư viện phổ biến như OpenCV Python, TensorFlow và PyTorch trên một máy tính có GPU mạnh. Quá trình huấn luyện mô hình YOLOv7 được thực hiện trên một bộ dữ liệu tai nạn giao thông lớn, bao gồm hàng ngàn hình ảnh và video về các vụ va chạm. Dữ liệu này đã được tiền xử lý và gán nhãn cẩn thận để đảm bảo chất lượng. Kết quả cho thấy mô hình đạt được hiệu suất ấn tượng. Cụ thể, các chỉ số đánh giá chính như mAP (mean Average Precision) cho việc phát hiện đối tượng, và các chỉ số Recall, F1-score cho việc phân loại sự kiện tai nạn đều ở mức cao. Luận văn đã so sánh hiệu suất của mô hình đề xuất với các phương pháp trước đó và chỉ ra sự vượt trội rõ rệt. Tốc độ xử lý của hệ thống cũng đáp ứng yêu cầu thời gian thực, đạt trung bình khoảng 30 FPS trên GPU V100, cho phép triển khai trong các hệ thống giám sát thực tế. Những kết quả này khẳng định tính khả thi và tiềm năng ứng dụng của đồ án tốt nghiệp CNTT này trong việc cải thiện an toàn giao thông.
5.1. Huấn luyện mô hình trên bộ dữ liệu tai nạn giao thông
Chất lượng của mô hình học máy phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện. Nhóm tác giả đã sử dụng bộ dữ liệu UA-DETRAC, một bộ dữ liệu tiêu chuẩn trong lĩnh vực theo dõi phương tiện giao thông, kết hợp với các video tai nạn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Quá trình huấn luyện bao gồm các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation) như xoay, lật, thay đổi độ sáng và thêm nhiễu để giúp mô hình khái quát hóa tốt hơn. Việc lựa chọn các siêu tham số (hyperparameters) như tốc độ học (learning rate) và số vòng lặp (epochs) cũng được tối ưu hóa thông qua nhiều lần thử nghiệm để đạt được kết quả tốt nhất.
5.2. Đánh giá hiệu suất Các chỉ số mAP Recall và F1 score
Hiệu suất của mô hình được đo lường bằng các chỉ số khách quan. Đối với nhiệm vụ phát hiện vật thể, chỉ số mAP được sử dụng để đánh giá độ chính xác của các hộp giới hạn. Đối với nhiệm vụ phân loại tai nạn, các chỉ số Precision, Recall và F1-score được sử dụng. Recall (độ phủ) đo lường khả năng của mô hình trong việc phát hiện tất cả các vụ tai nạn thực tế, trong khi Precision (độ chính xác) đo lường tỷ lệ các cảnh báo được đưa ra là chính xác. F1-score là trung bình điều hòa của hai chỉ số này, cung cấp một cái nhìn tổng quan về hiệu suất. Kết quả thực nghiệm trong luận văn cho thấy mô hình đạt F1-score cao, chứng tỏ sự cân bằng tốt giữa việc không bỏ sót tai nạn và không đưa ra cảnh báo sai.
VI. Tương lai của hệ thống cảnh báo tai nạn và hướng phát triển
Mặc dù mô hình phát hiện tai nạn xe hơi dựa trên thị giác máy tính đã đạt được những thành tựu đáng kể, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng trong tương lai. Một trong những hướng đi quan trọng là kết hợp cảm biến (sensor fusion). Thay vì chỉ dựa vào camera, hệ thống có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác như cảm biến gia tốc (accelerometer) được lắp đặt trên xe, micrô để phát hiện âm thanh va chạm, hoặc radar. Việc kết hợp đa nguồn dữ liệu sẽ giúp tăng cường độ tin cậy và giảm thiểu các trường hợp báo động sai do hạn chế của một loại cảm biến duy nhất. Một hướng phát triển khác là mở rộng khả năng của mô hình để phân tích mức độ nghiêm trọng của vụ tai nạn, ước tính số lượng phương tiện liên quan và xác định sự hiện diện của người bị thương. Thông tin này sẽ cực kỳ hữu ích cho lực lượng cứu hộ trong việc ưu tiên và phân bổ nguồn lực. Việc tối ưu hóa mô hình để có thể chạy trên các thiết bị biên (edge devices) như camera thông minh cũng là một mục tiêu quan trọng. Điều này giúp giảm tải cho hệ thống máy chủ trung tâm và giảm độ trễ trong việc xử lý. Các luận văn phát hiện tai nạn trong tương lai có thể tập trung vào những vấn đề này.
6.1. Tích hợp IoT và hệ thống eCall trong giao thông thông minh
Tương lai của các hệ thống này nằm ở việc tích hợp sâu rộng vào mạng lưới IoT trong giao thông thông minh. Khi một vụ tai nạn được phát hiện, hệ thống có thể tự động giao tiếp với các đèn tín hiệu giao thông gần đó để điều tiết luồng xe, cập nhật thông tin lên bản đồ số để cảnh báo các tài xế khác, và kích hoạt hệ thống eCall (Emergency Call) trên các phương tiện liên quan. Hệ thống eCall là một sáng kiến an toàn, tự động thực hiện cuộc gọi khẩn cấp đến các dịch vụ cứu hộ khi một vụ va chạm nghiêm trọng xảy ra, cung cấp vị trí GPS chính xác. Việc kết hợp phát hiện bằng camera với eCall sẽ tạo ra một mạng lưới an toàn toàn diện.
6.2. Hướng phát triển cho luận văn phát hiện tai nạn tiếp theo
Các đề tài đồ án tốt nghiệp CNTT và luận văn trong tương lai có thể khám phá các lĩnh vực mới. Ví dụ, sử dụng các kiến trúc học sâu tiên tiến hơn như Transformers cho thị giác máy tính (Vision Transformers) để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh của khung cảnh giao thông. Một hướng khác là phát triển các kỹ thuật học bán giám sát hoặc tự giám sát (semi-supervised/self-supervised learning) để tận dụng lượng lớn dữ liệu video không được gán nhãn, giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu tai nạn. Ngoài ra, việc nghiên cứu các phương pháp giải thích AI (Explainable AI - XAI) để hiểu tại sao mô hình đưa ra một quyết định cụ thể cũng rất quan trọng, giúp tăng tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống.
