Trong những công nghệ tiên tiến đang được vận dụng vào những mạng lưới hệ thống giao thông vận tải, camera giám sát mưu trí đang được ưu tiên trên hết. Đặc biệt, với những loại camera tích hợp công nghệ tiên tiến Trí tuệ nhân tạo ( AI ), việc quy đổi giám sát sâu xa để tạo ra những cảnh báo nhắc nhở đang được những nhà khoa học trên quốc tế khai thác nghiên cứu và điều tra rất kỹ .
PGS Nguyễn Hữu Thanh nghiên cứu camera tích hợp trí tuệ nhân tạo giám sát giao thông cho đô thị thông minh.
Nắm bắt khuynh hướng NCKH này, góp thêm phần vào quyết tâm triển khai Chuyển đổi số của Nước Ta, PGS. Nguyễn Hữu Thanh – Hiệu trưởng Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Thành Phố Hà Nội – đã trong bước đầu điều tra và nghiên cứu thành công xuất sắc mạng lưới hệ thống camera tích hợp trí tuệ nhân tạo giám sát giao thông vận tải cho đô thị mưu trí .
- Giải pháp tối ưu hóa tài nguyên
Nói đến camera mưu trí, có người sẽ bảo “ đi nhiều nước châu Âu, châu Á … thấy cái này nhiều rồi ! Cứ gần đến ngã ba, ngã tư … sẽ thấy có bảng điện tử báo đoạn sắp tới đang tắc, tỷ lệ xe đông hay có đang thông thoáng qua sắc tố xanh, đỏ, vàng … ”
Hỏi PGS. Nguyễn Hữu Thanh, anh khẳng định ngay: Công nghệ cảnh báo bằng hệ thống camera không mới. Vấn đề đặt ra là làm sao tối ưu hóa được tài nguyên – tận dụng được những cơ sở hạ tầng truyền thông, CNTT đang có – cho nhiều dịch vụ nhất có thể. Đây chính là bài toán nhóm nghiên cứu của anh theo đuổi và bước đầu đã có thành công.
Tên không thiếu đề tài điều tra và nghiên cứu là : Xây dựng mạng lưới hệ thống drone giám sát giao thông vận tải tối ưu tiến hành trên quy mô điện toán biên – mây cho đô thị mưu trí. Đề tài được dự án Bất Động Sản SAHEP – Dự án nâng cao chất lượng giáo dục ĐH Nước Ta – tương hỗ kinh phí đầu tư. Nhóm nghiên cứu và điều tra do PGS. Nguyễn Hữu Thanh làm chủ nhiệm đề tài gồm một số ít thành viên Phòng thí nghiệm Nghiên cứu về mạng tiên tiến và phát triển và những ứng dụng mưu trí và hai học viên cao học : Nguyễn Trung Kiên và Ngọ Văn Hòa .
Tưởng tượng thành phố có hàng chục nghìn camera giám sát giao thông vận tải với những dịch vụ mưu trí đặt ngay tại camera. Hệ thống giám sát giao thông vận tải sẽ giải quyết và xử lý ảnh từ camrea mưu trí, nghiên cứu và phân tích và cho ra những cảnh báo nhắc nhở. Tuy nhiên, hiện một số ít giải pháp đưa ra để tận dụng những tài nguyên từ camera mưu trí chưa được “ mượt ” ( tối ưu ), ( hoàn toàn có thể làm giảm chất lượng dịch vụ hoặc tăng giá thành của mạng lưới hệ thống ) :
Thứ nhất, nếu ảnh từ camera thu về được giải quyết và xử lý tại chỗ, nhận dạng luôn ngã ba ngã tư đấy có tắc hay không. Sau đó tác dụng được đưa về một TT giải quyết và xử lý để cảnh báo nhắc nhở. Cách làm này “ vấp ” vào bài toán những mạng lưới hệ thống máy tính biên đặt tại camera thường rất yếu, năng lượng giám sát hạn chế, khi chạy bài toán trí tuệ nhân tạo cần dung tích đo lường và thống kê lớn thì không phân phối được .
Thứ hai, nếu ảnh thu được từ camera thông mình không giải quyết và xử lý tại chỗ mà gửi lên điện toán đám mây ( cloud ) tại một TT tài liệu – nơi có một mạng lưới hệ thống server rất mạnh, có nhân lực cùng thống kê giám sát ở TT và sẽ đưa ra những cảnh báo nhắc nhở. Giải pháp này gặp một yếu tố là lượng video đưa về rất lớn, hoàn toàn có thể gây nên ùn tắc kênh truyền, phát sinh ngân sách, không bảo vệ được chất lượng vì khi kênh truyền bị ùn tắc thì ảnh không gửi về được, không giải quyết và xử lý được .
PGS. Nguyễn Hữu Thanh và những tập sự đã đưa ra giải pháp sử dụng điện toán biên và điện toán đám mây. Hiểu một cách sơ lược, hoàn toàn có thể hiểu điện toán đám mây là điện toán được triển khai bởi một mạng lưới những sever được liên kết trong một TT tài liệu. Còn điện toán biên về thực chất là một dạng điện toán đám mây trong đó điện toán được phân phối trên những thiết bị biên ở nhiều vị trí khác nhau thay vì ở một vị trí, trên cái được gọi là “ sever gốc ” trong điện toán đám mây .
Nhóm điều tra và nghiên cứu chia nhỏ bài toán giải quyết và xử lý ảnh ra thành nhiều khâu, sau đó đưa ra quyết định hành động khâu nào xử lý ở dưới biên ( tại chỗ ), khâu nào đưa lên trên mây. Với số lượng hàng chục nghìn camera như vậy, nhóm tìm cách tối ưu hóa được tài nguyên về giám sát, bộ nhớ, kênh truyền cả ở dưới biên ( gần những camera ), cả ở trên những TT tài liệu để giải quyết và xử lý, làm thế nào tiết kiệm chi phí nhất về mặt tài nguyên .
“ Nghĩa là với cùng một tài nguyên về server và máy tính nhúng đặt tại biên, ta hoàn toàn có thể tăng được số lượng tác vụ – số lượng nhu yếu giám sát – lên. Các tác vụ đó trọn vẹn được tự động hóa bằng những giải pháp về ảo hóa – dịch vụ ảo. ” – PGS. Thanh cho biết .
Theo PGS. Thanh, để làm được những bài toán như vậy, cần phải hiểu rõ chính sách hoạt động giải trí của những dịch vụ, tương ứng với nó là những tài nguyên tiêu thụ. Ví dụ : Với những dịch vụ giải quyết và xử lý ảnh thì những máy tính nhúng cần phải sử dụng bao nhiêu tài nguyên như CPU, bộ nhớ, băng thông … Nhóm điều tra và nghiên cứu đã thực thi rất nhiều đo đạc, giám sát thiết kế xây dựng những quy mô khác nhau. Sau đó mới hoàn toàn có thể đưa ra được quy mô tối ưu .
Hệ thống camera giám sát của phòng Cảnh sát giao thông Công an thành phố Hà Nội. Ảnh: Cổng Thông tin điện tử Công an TP. Hà Nội
Trả lời cho câu hỏi : Thách thức lớn nhất trong quy trình nghiên cứu và điều tra mà nhóm đã vượt qua được, vị Hiệu trưởng Trường Điện – Điện tử Bách khoa Thành Phố Hà Nội san sẻ : “ Thách thức của đề tài chính là tổng thể những bước nghiên cứu và điều tra đều phải tiến hành trên những mạng lưới hệ thống testbed giống như mạng lưới hệ thống thực để nếu cần hoàn toàn có thể chuyển giao công nghệ tiên tiến được. Tất nhiên là kích cỡ sẽ nhỏ hơn, chính do chúng tôi không hề có hàng ngàn cái camera để test nhưng phải làm thế nào để đưa ra một mạng lưới hệ thống mà hoàn toàn có thể chứng tỏ được hoạt động giải trí của nó và nếu cần thì hoàn toàn có thể chuyển giao ngay được. ”
Cách giải quyết rất mới của PGS. Nguyễn Hữu Thanh và cộng sự cho công nghệ camera thông minh giám sát giao thông, thể hiện được tính ưu việt của điện toán biên, điện toán đám mây trong hệ thống IoT, yêu cầu năng lực tính toán rất lớn đã được hội đồng biên tập và chuyên gia phản biện quốc tế công nhận khi công trình bài báo khoa học của nhóm đã được đăng tải trên tạp chí khoa học IEEE Internet of Things Journal rất nổi tiếng của Hiệp hội Kỹ sư điện – điện tử Hoa Kỳ (IEEE) – một tạp chí có chỉ số trích dẫn Impact factor 9.9.
Nghiên cứu của PGS. Nguyễn Hữu Thanh và tập sự vừa mang tính ứng dụng, mạng lưới hệ thống thử nghiệm tương quan đến nhiều ứng dụng hoàn toàn có thể tiến hành trong thực tiễn ; vừa có tính điều tra và nghiên cứu cơ bản. Nhóm đang thao tác với những tập đoàn lớn như Viettel, VNPT … để hoàn toàn có thể chuyển giao công nghệ tiên tiến trong thời hạn tới .
Học viên cao học Nguyễn Trung Kiên sau khi cùng PGS. Nguyễn Hữu Thanh điều tra và nghiên cứu đề tài đã xin được học bổng sang Đức, liên tục làm nghiên cứu sinh về nghành này. Còn học viên Ngọ Văn Hòa bảo vệ thành công luận văn thạc sĩ, hiện đang công tác làm việc tại Tổng công ty công nghệ cao Viettel .
PGS. Nguyễn Hữu Thanh và học viên cao học Nguyễn Trung Kiên. Ảnh: NVCC
Bên cạnh đó, tác dụng điều tra và nghiên cứu là một giải pháp quy đổi số ứng dụng trong nghành nghề dịch vụ thành phố mưu trí, giao thông vận tải mưu trí tại Nước Ta. “ Chuyển đổi số là làm thế nào để quốc tế thực và khoảng trống số quy tụ lại với nhau. Muốn làm được như vậy thì phải đưa ra những dịch vụ mưu trí trên khoảng trống số để tương hỗ cho những hoạt động giải trí của đời sống. Thành phố mưu trí, chính phủ điện tử … đều là những thành phần trong quy trình quy đổi số. Chúng tôi rất tự hào nghiên cứu và điều tra sẽ góp thêm phần tương hỗ triển khai tiềm năng này ” – PGS. Nguyễn Hữu Thanh san sẻ .
