Khai thác hiệu quả hơn mạng lưới camera

Camera rời rạc, chưa đồng bộ

Ở nhiều khu dân cư, tổ dân phố tại TPHCM, và thậm chí ở nhiều hộ dân, người dân đã tự lắp đặt camera giám sát; nhưng hầu hết các camera này chưa được hòa vào một hệ thống quản lý chung. Bà Vũ Thị Kim Lý (đường Thống Nhất, quận Gò Vấp) kể: “Mới đây, trong hẻm xảy ra một vụ trộm cắp tài sản có giá trị, công an và chính quyền địa phương phải ngồi rà soát, tua lại dữ liệu từng camera của nhiều hộ dân một cách thủ công để tìm đối tượng nghi vấn, mất rất nhiều thời gian”. Đây là một ví dụ cho thấy thực trạng chung tại nhiều tuyến hẻm trên các địa bàn phường, tổ dân phố đã được lắp đặt camera, nhưng khi xảy ra chuyện, lực lượng chức năng phải “gõ cửa từng nhà” để xin rà lại dữ liệu, khá bất tiện và mất thời gian… Hiện Trung tâm Điều hành giao thông đô thị TPHCM đang quản lý hơn 1.000 camera ngoài trời, trong đó hơn 100 camera thông minh có thể đo đếm lưu lượng, vận tốc xe chạy trên đường. Dữ liệu từ các camera này được tập hợp về trung tâm điều khiển, và việc các nhân viên trực quan sát bằng mắt thường cũng như phân tích hình ảnh của hơn 1.000 camera là điều không dễ dàng, nhất là với camera thường.

Theo thống kê của Sở TT-TT TPHCM, trên địa bàn TPHCM có khoảng 60.000 camera các loại lắp tại các khu dân cư để giám sát hoạt động thường ngày, khoảng 2.000 camera do ngành giao thông và công an quản lý, phục vụ giám sát giao thông và an ninh trật tự. Phần lớn camera này đang hoạt động theo từng nhóm riêng, theo ngành - đơn vị. Đa số lực lượng quản lý phải theo dõi, giám sát bằng mắt thường thông qua màn hình hiển thị, nên khi phải xử lý thông tin, người quản lý phải rà soát, xem lại toàn bộ hệ thống… dẫn đến tốn rất nhiều công sức.

Ứng dụng AI cho camera

Việc quy hoạch chung về mạng lưới camera giám sát nhằm đảm bảo độ phủ rộng, tầm quan sát và khai thác tốt nguồn dữ liệu hình ảnh camera giữa các ngành, các cấp đến camera ở tổ dân phố… là điều cần thiết. Do vậy, từ giữa năm 2020, nhóm các nhà khoa học tại Trung tâm Kỹ thuật điện toán, Trường Đại học Bách khoa (Đại học Quốc gia TPHCM) đã nghiên cứu, phát triển hệ thống quản lý, tích hợp và hỗ trợ phân tích dữ liệu SVMS. Mới đây, công trình nghiên cứu này được Sở KH-CN TPHCM nghiệm thu và đánh giá cao tiềm năng ứng dụng vào thực tiễn.

Hệ thống SVMS ứng dụng AI, bao gồm các giải pháp như: quản lý và phân tích dữ liệu lớn IoT; phần mềm quản lý video VMS Client dùng để cài đặt trên máy trạm. SVMS cho phép truy cập vào camera, truy xuất và đọc dữ liệu để kiểm soát an ninh trật tự, kiểm soát tình hình giao thông… “Qua thử nghiệm, hệ thống SVMS đã thể hiện được khả năng tích hợp với hầu hết nền tảng camera giám sát đang có tại TPHCM và các địa phương trên cả nước mà không cần thay thế camera hiện hữu”, ông Lê Quốc Tuấn, thành viên nhóm nghiên cứu,

cho hay. Cụ thể, khi cài đặt hệ thống SVMS thông qua máy trạm, hệ thống này sẽ đọc dữ liệu từng camera, phân tích hình ảnh theo tính năng quản trị, theo thời gian thực để phân loại đối tượng, cảnh báo đám đông, nhận diện biển số xe, phát hiện hành vi vi phạm giao thông, truy vết hành trình tội phạm, phát hiện đám cháy… Khi phát hiện sự việc không bình thường, hệ thống SVMS với công nghệ AI sẽ phân tích và gửi cảnh báo lên màn hình hiển thị hoặc thông báo qua app điện thoại của người quản lý, giúp việc giám sát trở nên thuận tiện hơn.

Hệ thống SVMS đã được ứng dụng thí điểm, tích hợp vào hệ thống camera để xử phạt nguội vi phạm giao thông ở một số địa phương như Tây Ninh, Đồng Tháp, TPHCM… Qua ứng dụng hệ thống SVMS, ông Phan Tùng Lâm, Phó Đội trư???ng Đội Tổng hợp, Công an quận 10 (TPHCM), cho biết: “Hệ thống SVMS được cài đặt vào 5 điểm trên địa bàn quận để phát hiện tình trạng ùn tắc giao thông và truy vết các phương tiện vi phạm giao thông. Hệ thống còn có nhiều tính năng hữu ích như phát hiện đám đông, phát hiện cháy, tình nghi đột nhập…, nhưng đơn vị chưa thể khai thác hết”.