AI trong giao thông thông minh đang được ứng dụng để khảo sát mặt đường, giám sát phương tiện, điều hành giao thông, quản lý bãi đỗ xe và hỗ trợ thu phí tự động. Tại Việt Nam, nhiều giải pháp như EOV Road AI, FPT AI Camera, VNPT Smart Parking, camera AI giao thông, ePass và VETC đã được đưa vào thực tế. 

Trong bài viết này, EOV Solutions sẽ giới thiệu cách các công nghệ trên hoạt động và giá trị chúng mang lại cho hệ thống giao thông hiện đại. 

AI trong giao thông thông minh là gì?

AI trong giao thông thông minh là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu liên quan đến đường bộ, phương tiện, người lái và tình trạng giao thông. Dữ liệu có thể được lấy từ camera, video hành trình, cảm biến, thiết bị định danh hoặc các hệ thống quản lý tập trung.

Khác với hệ thống giám sát thông thường chỉ ghi nhận hình ảnh, công nghệ AI có khả năng nhận diện đối tượng, phân loại tình huống và phát hiện dấu hiệu bất thường. Ví dụ, hệ thống có thể nhận ra ổ gà trên mặt đường, đọc biển số xe, đếm phương tiện hoặc phát hiện người điều khiển xe không đội mũ bảo hiểm.

Điểm danh 5 ứng dụng AI trong lĩnh vực giao thông thông minh hiện nay

1. AI khảo sát và đánh giá hiện trạng mặt đường với EOV Road AI

EOV Road AI là giải pháp ứng dụng Vision AI để tự động phân tích hiện trạng đường bộ từ video hành trình. Người khảo sát chỉ cần sử dụng điện thoại thông minh hoặc camera gắn trên xe để ghi lại toàn bộ tuyến đường.

Sau khi video được tải lên hệ thống, AI tự động phát hiện các dạng hư hỏng như ổ gà, bong tróc, nứt dọc, nứt ngang, nứt mạng lưới và lún bánh xe,.... Mỗi đối tượng được gắn tọa độ GPS và hiển thị trực quan trên bản đồ, video gán nhãn và dashboard quản lý.

Ngoài phát hiện khiếm khuyết, EOV Road AI còn hỗ trợ nhận diện biển báo giao thông, thống kê dữ liệu và đánh giá chất lượng mặt đường theo chỉ số PCI. Đơn vị quản lý có thể sử dụng kết quả để xác định vị trí cần sửa chữa, theo dõi sự xuống cấp và lập kế hoạch bảo trì.

Giải pháp đã được EOV Solutions triển khai khảo sát thực tế tại nhiều địa phương. Trên tuyến ĐT398 tại Bắc Ninh, hệ thống phân tích khoảng 40km đường và ghi nhận 465 khiếm khuyết. Tại Nghệ An, EOV Road AI khảo sát 24,7 km Quốc lộ 46B, phát hiện 603 khiếm khuyết và nhận diện 367 biển báo giao thông.

Xem thêm: Triển khai EOV Road AI trong đánh giá hiện trạng đường bộ tại TP Hồ Chí Minh

2. AI điều khiển giao thông thông minh với FPT AI Camera

FPT AI Camera sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh ngay trên hệ thống camera hoặc nền tảng quản lý tập trung. Công nghệ có thể hỗ trợ nhận diện phương tiện, phát hiện hành vi bất thường và cung cấp dữ liệu cho hoạt động giám sát giao thông.

Trong thực tế, camera AI không tự mình giải quyết toàn bộ bài toán ùn tắc. Giá trị chính của hệ thống nằm ở khả năng cung cấp dữ liệu về số lượng xe, loại phương tiện và tình trạng tại từng khu vực. Trung tâm điều hành có thể dựa trên dữ liệu này để đánh giá lưu lượng và điều chỉnh phương án tổ chức giao thông.

3. Camera AI giám sát và phát hiện vi phạm giao thông

Camera AI là một trong những ứng dụng dễ nhận thấy nhất của AI trong giao thông thông minh tại Việt Nam. Thay vì chỉ ghi hình, camera có thể phân tích video để phát hiện phương tiện vượt đèn đỏ, đi sai làn, dừng đỗ sai quy định hoặc người điều khiển xe không đội mũ bảo hiểm.

Khi phát hiện tình huống nghi vấn, hệ thống khoanh vùng phương tiện và chuyển dữ liệu về trung tâm để kiểm tra. Quy trình này giúp lực lượng chức năng giảm thời gian theo dõi thủ công nhưng vẫn cần bước xác minh trước khi xử lý.

Tại Hà Nội, hệ thống khoảng 1.837 camera AI được đưa vào sử dụng từ ngày 13/12/2025 tại 25 tuyến phố và 195 nút giao trọng điểm. Sau một tháng vận hành, hệ thống ghi nhận hơn 6.300 trường hợp đủ căn cứ phục vụ gửi thông báo xử lý vi phạm.

Ngoài ra, TP.HCM cũng đã mở rộng camera AI trên nhiều tuyến đường và nút giao. Từ ngày 1/9 đến ngày 3/10/2025, hệ thống ghi nhận hơn 3.100 trường hợp vi phạm giao thông.

4. AI quản lý bãi đỗ xe thông minh với VNPT Smart Parking

VNPT Smart Parking là mô hình quản lý bãi đỗ xe thông minh kết hợp camera, phần mềm quản lý và các công nghệ nhận diện phương tiện. Khi xe đi vào hoặc rời khỏi bãi, hệ thống có thể đọc biển số, ghi nhận thời gian và đối chiếu dữ liệu trên phần mềm.

Công nghệ này giúp giảm thao tác ghi vé, nhập biển số hoặc tính thời gian gửi xe bằng phương pháp thủ công. Người vận hành có thể theo dõi số lượng xe, trạng thái chỗ đỗ, lịch sử ra vào và doanh thu trên cùng một hệ thống.

5. Công nghệ AI thu phí không dừng và nhận diện phương tiện với ePass và VETC

ePass và VETC là hai dịch vụ thu phí điện tử không dừng được sử dụng phổ biến tại Việt Nam. Công nghệ cốt lõi của hệ thống ETC là RFID, không phải AI. Thẻ định danh dán trên xe giúp hệ thống xác định phương tiện và tự động trừ tiền khi xe đi qua trạm.

AI và camera nhận diện biển số có vai trò bổ trợ cho RFID. Camera có thể đọc biển số, đối chiếu thông tin phương tiện và hỗ trợ xử lý những trường hợp thẻ không được nhận diện chính xác. Kết hợp nhiều lớp dữ liệu như vậy sẽ giúp tăng khả năng kiểm soát và giảm sai lệch trong quá trình vận hành.

Xu hướng ứng dụng AI trong giao thông thông minh tại Việt Nam

Ứng dụng AI trong giao thông thông minh tại Việt Nam đang chuyển từ các dự án thử nghiệm sang vận hành thực tế. Camera AI, hệ thống giám sát tập trung và các nền tảng phân tích dữ liệu đã xuất hiện tại nhiều đô thị, tuyến cao tốc và đơn vị quản lý hạ tầng.

Trong thời gian tới, AI sẽ được kết hợp sâu hơn với GIS, IoT, 5G, cảm biến và dữ liệu thời gian thực. Hệ thống không chỉ phát hiện sự việc đã xảy ra mà còn có thể dự báo ùn tắc, cảnh báo nguy cơ tai nạn hoặc nhận biết những khu vực hạ tầng xuống cấp nhanh.

Đối với quản lý đường bộ, xu hướng quan trọng là chuyển từ kiểm tra định kỳ bằng con người sang xây dựng cơ sở dữ liệu liên tục. Video, hình ảnh, vị trí GPS và lịch sử khảo sát sẽ được liên kết để hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì theo mức độ ưu tiên.

Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn con người. Dữ liệu do hệ thống tạo ra vẫn cần được kiểm tra, xác minh và sử dụng theo đúng quy trình nghiệp vụ. Hiệu quả của giải pháp còn phụ thuộc vào chất lượng camera, dữ liệu đầu vào, mô hình AI và khả năng tích hợp với hệ thống hiện có.

Xem thêm: Quy trình khảo sát đường bằng AI: Từ thu thập dữ liệu đến số hóa hiện trạng 

Kết luận

Năm ứng dụng AI trong giao thông thông minh gồm khảo sát mặt đường, điều hành giao thông, quản lý bãi đỗ xe, camera giám sát và thu phí tự động đang tạo ra những thay đổi rõ rệt tại Việt Nam. Điểm chung của các giải pháp là khả năng chuyển hình ảnh và dữ liệu hiện trường thành thông tin phục vụ quản lý.

Với EOV Road AI, EOV Solutions đang tập trung vào bài toán số hóa hiện trạng đường bộ, phát hiện hư hỏng, kiểm kê biển báo và hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì dựa trên dữ liệu. Các đơn vị có nhu cầu khảo sát hoặc xây dựng cơ sở dữ liệu hạ tầng giao thông có thể liên hệ EOV Solutions để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp.

FAQ

1. AI trong giao thông thông minh có thể làm được gì?

AI có thể phân tích hình ảnh và dữ liệu để phát hiện hư hỏng mặt đường, nhận diện phương tiện, đọc biển số, đo lưu lượng, phát hiện vi phạm và hỗ trợ vận hành bãi đỗ xe hoặc hệ thống thu phí tự động.

2. EOV Road AI thu thập dữ liệu bằng thiết bị nào?

EOV Road AI có thể thu thập dữ liệu tuyến đường bằng điện thoại thông minh hoặc camera gắn trên phương tiện. Video được tải lên hệ thống để AI phân tích, gắn vị trí GPS và hiển thị kết quả trên dashboard.

3. Camera AI có tự động xử phạt người vi phạm không?

Không. Camera AI có thể phát hiện, ghi nhận và khoanh vùng hành vi nghi vi phạm. Tuy nhiên, dữ liệu cần được cơ quan có thẩm quyền kiểm tra và xác minh trước khi thực hiện quy trình xử lý theo quy định.

4. Thu phí không dừng có hoàn toàn sử dụng AI không?

Không. VETC và ePass chủ yếu sử dụng công nghệ RFID để nhận diện phương tiện qua thẻ định danh. Camera AI và công nghệ nhận diện biển số thường đóng vai trò hỗ trợ đối chiếu, giám sát và xử lý các tình huống phát sinh.

5. AI có thay thế hoàn toàn công tác khảo sát giao thông thủ công không?

AI giúp giảm đáng kể thời gian thu thập và xử lý dữ liệu, nhưng chưa thay thế hoàn toàn chuyên gia. Con người vẫn cần kiểm tra kết quả, đánh giá các trường hợp đặc biệt và đưa ra quyết định cuối cùng.