'Mắt thần’ AI không chỉ để phạt nguội

Video: Bên trong trung tâm chỉ huy 600 “mắt thần” phát hiện vi phạm giao thông ở Hà Nội vận hành từ năm 2025.

Tại Trung tâm thông tin chỉ huy Cục Cảnh sát giao thông (CSGT), hình ảnh từ các camera tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) trên nhiều tuyến đường được truyền về để cán bộ, chiến sĩ theo dõi.

Hệ thống không chỉ ghi nhận phương tiện, diễn biến giao thông mà còn tự động nhận diện hành vi vi phạm, trích xuất hình ảnh, clip, xác định biển số và chuyển dữ liệu sang phần mềm xử lý.

Những thao tác trước đây cần nhiều thời gian theo dõi, đối chiếu thủ công đang được tự động hóa. Khi phát hiện vi phạm, hệ thống lưu hình ảnh, biển số, thời gian và địa điểm, sau đó đối soát với cơ sở dữ liệu phương tiện để xác định chủ xe, người lái.

Tuy nhiên, phát hiện và xử lý vi phạm mới chỉ là một phần trong khả năng của camera AI. Khi dữ liệu hình ảnh được kết nối với các nguồn thông tin khác, công nghệ này có thể hỗ trợ phân tích tình hình, nhận diện nguy cơ và điều hành giao thông chủ động hơn.

Camera AI nhận diện hơn 20 hành vi vi phạm

Theo Cục CSGT, camera AI hiện có khả năng nhận diện tự động hơn 20 hành vi vi phạm giao thông, đồng thời trích xuất hình ảnh và clip liên quan. Các lỗi được nhận diện gồm người điều khiển xe máy không đội mũ bảo hiểm, không chấp hành tín hiệu đèn giao thông và nhiều hành vi khác.

Đại tá Phạm Quang Huy, Phó Cục trưởng Cục CSGT, cho biết dữ liệu hình ảnh truyền về được phần mềm AI xử lý để tự động nhận diện hành vi. Khi phát hiện vi phạm, hệ thống lưu hình ảnh, biển số, địa điểm và chuyển dữ liệu sang phần mềm xử lý. AI cũng tự động đối soát biển số với cơ sở dữ liệu do Cục CSGT quản lý để tìm thông tin chủ phương tiện, người lái.

Trong trường hợp biển kiểm soát bị mờ, AI có thể đối soát dữ liệu để đưa ra biển số chuẩn với độ chính xác được đại diện Cục CSGT thông tin ở mức 90%. Qua phần mềm xử lý vi phạm, ứng dụng CSGT dành cho lực lượng chức năng và VNeTraffic dành cho người dân, chủ phương tiện có thể nhận thông báo trong vòng 2 giờ sau khi vi phạm được ghi nhận.

Hệ thống còn hỗ trợ truy tìm phương tiện liên quan đến những vụ việc phức tạp. Khi xảy ra tai nạn, nếu phương tiện gây tai nạn bỏ chạy, AI có thể rà soát, dựng lại hành trình dựa trên đặc điểm như màu sơn, biển số và hình ảnh ghi nhận từ camera trên các tuyến đường. Công nghệ này giúp lực lượng chức năng có thêm dữ liệu xác định phương tiện nghi vấn, thay vì chỉ phụ thuộc vào hình ảnh tại nơi xảy ra tai nạn.

Hà Nội mở rộng mạng lưới camera

Hà Nội là một trong những địa phương đẩy mạnh ứng dụng camera AI vào giám sát và tổ chức giao thông. Từ ngày 13/12/2025, Công an thành phố đưa vào sử dụng khoảng 1.837 camera AI, bố trí trên 25 tuyến phố và 195 nút giao thông. Hình ảnh, clip về hành vi vi phạm được ghi nhận kèm thời gian, địa điểm để phục vụ xác minh, xử lý.

Số liệu từ Phòng CSGT, Công an thành phố Hà Nội cho thấy, trong 7 ngày từ 17-23/9/2026, hệ thống camera AI phát hiện và gửi thông báo phạt nguội đến 4.007 trường hợp vi phạm trật tự, an toàn giao thông. Trong đó, 2.130 trường hợp đi ngược chiều trên đường có biển cấm và 1.390 trường hợp không đội mũ bảo hiểm. Hai nhóm hành vi này chiếm gần 88% tổng số vi phạm được phát hiện.

Ngoài ra, hệ thống ghi nhận 203 trường hợp dừng, đỗ xe tại nơi cấm; 162 trường hợp không chấp hành hiệu lệnh đèn tín hiệu, gồm 95 ô tô và 67 mô tô; 74 trường hợp đi vào đường cấm đối với loại phương tiện đang điều khiển. Các lỗi còn lại gồm dừng xe bên trái đường một chiều, đón trả khách không đúng quy định và không thắt dây an toàn.

Trước đó, trong giai đoạn thí điểm camera AI trên phố Phạm Văn Bạch, từ 0h đến 12h ngày 24/9, lực lượng chức năng phát hiện 1.798 trường hợp vi phạm. Những con số này cho thấy khả năng giám sát liên tục và nhận diện tự động, nhưng chưa đủ để kết luận camera AI đã làm giảm tai nạn hoặc thay đổi mức độ an toàn giao thông.

Quy mô triển khai tại Hà Nội tiếp tục được mở rộng. Từ hệ thống ban đầu 1.837 camera, thành phố đã hoàn thành thêm 2.460 camera tại 238 nút giao, đưa tổng số thiết bị phục vụ giám sát, điều hành lên gần 5.000. Thành phố cũng triển khai hệ thống 21.671 camera AI trên 993 tuyến đường, phố chính thuộc khu vực nội đô và tại 3.129 vị trí, nút giao chưa có đèn tín hiệu. Mục tiêu là hoàn thành hạ tầng truyền dẫn, xây lắp và thiết bị ngoại vi trước ngày 31/12/2026.

Từ phát hiện vi phạm đến điều hành theo thời gian thực

Giá trị của camera AI không chỉ nằm ở số vi phạm được phát hiện. Tại Hà Nội, dữ liệu từ camera đã được sử dụng để theo dõi lưu lượng phương tiện tại các nút giao, hỗ trợ điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu phù hợp tình hình thực tế. Hệ thống cũng giúp nhận diện những vị trí có nguy cơ ùn tắc và các điểm dừng, đỗ xe sai quy định gây ảnh hưởng đến lưu thông.

Cùng với mạng lưới camera, Công an thành phố Hà Nội đã đưa vào vận hành 36 màn hình LED thông tin, cảnh báo giao thông điện tử tại các tuyến đường và nút giao trọng điểm từ ngày 15/7/2026. Thành phố cũng ứng dụng trợ lý ảo AI trong công tác chỉ huy, điều hành. Công cụ này có khả năng phân tích, tổng hợp, thống kê dữ liệu giao thông theo thời gian thực, hỗ trợ camera và màn hình LED cung cấp thông tin cho người tham gia giao thông.

Như vậy, dữ liệu hình ảnh đang được khai thác rộng hơn việc xác định một phương tiện có vi phạm hay không. Hệ thống có thể cung cấp thông tin về lưu lượng, diễn biến giao thông và những vị trí cần chú ý. Dù vậy, cần phân biệt giữa phát hiện tình trạng giao thông và dự báo tai nạn. Việc camera ghi nhận ùn tắc, phương tiện dừng đỗ sai quy định hay tình huống bất thường chưa đồng nghĩa hệ thống đã dự báo chính xác tai nạn trước khi xảy ra.

Để tiến tới điều hành chủ động, dữ liệu hình ảnh cần được kết hợp với thông tin về phương tiện, người điều khiển, lịch sử tai nạn, vi phạm và hạ tầng. Khi nhiều nguồn dữ liệu được kết nối, AI có thêm cơ sở nhận diện quy luật, phát hiện dấu hiệu bất thường và cảnh báo nguy cơ ảnh hưởng đến giao thông.

Trung tâm dữ liệu giao thông quốc gia

Định hướng này được đặt ra trong Đề án Xây dựng Trung tâm dữ liệu, quản lý, giám sát, xử lý vi phạm và điều hành giao thông giai đoạn 2026-2030, tầm nhìn đến năm 2050, được Thủ tướng phê duyệt tại Quyết định 456/QĐ-TTg ngày 20/3/2026.

Theo Đề án, hệ thống được tổ chức theo mô hình hai cấp, gồm một trung tâm cấp quốc gia do Cục CSGT vận hành và 34 trung tâm cấp tỉnh do Phòng CSGT thuộc công an các tỉnh, thành phố tổ chức vận hành. Các trung tâm kết nối, chia sẻ dữ liệu hai chiều để tổng hợp, phân tích, dự báo tình hình và phục vụ chỉ huy, điều hành giao thông trên phạm vi toàn quốc cũng như tại từng địa phương.

Dữ liệu tích hợp không chỉ gồm hình ảnh camera mà còn có thông tin về phương tiện, người điều khiển, tai nạn giao thông, xử lý vi phạm và hạ tầng. AI được định hướng hỗ trợ phát hiện bất thường, nhận diện nguy cơ, cảnh báo sự cố và điều phối xử lý tình huống giao thông.

Nếu camera riêng lẻ chủ yếu cung cấp thông tin tại từng vị trí, trung tâm dữ liệu hai cấp hướng tới khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều địa phương. Chẳng hạn, dữ liệu về tai nạn, lưu lượng phương tiện, tình trạng hạ tầng và những điểm thường xuyên ùn tắc có thể được phân tích trong cùng hệ thống. Khi xuất hiện dấu hiệu bất thường, AI hỗ trợ cảnh báo để lực lượng chức năng kiểm tra, bố trí phương án xử lý.

Đề án cũng hướng tới cung cấp thông tin về tình hình giao thông, cảnh báo ùn tắc, tai nạn và hỗ trợ người dân lựa chọn hành trình phù hợp. Tuy nhiên, AI không thay thế con người trong các quyết định xử lý vi phạm. Hệ thống có thể phát hiện, phân tích và cảnh báo, còn việc xác minh và quyết định xử lý vẫn do cán bộ có thẩm quyền thực hiện theo quy định pháp luật.

Cũng theo Đề án Xây dựng Trung tâm dữ liệu, quản lý, giám sát, xử lý vi phạm và điều hành giao thông giai đoạn 2026-2030, tầm nhìn đến năm 2050, hệ thống camera giám sát được triển khai trên 100% các tuyến đường bộ cao tốc đang khai thác, sử dụng ổn định; đồng thời mở rộng trên một số tuyến giao thông trọng điểm và tại các địa phương theo lộ trình của Đề án.

Đến năm 2030, theo Kế hoạch triển khai Đề án được Chính phủ ban hành tại Nghị quyết số 298/NQ-CP, mục tiêu đặt ra là kết nối, chia sẻ 100% dữ liệu về trật tự, an toàn giao thông và dữ liệu giao thông trọng yếu; xử lý ít nhất 90% vi phạm hành chính về trật tự, an toàn giao thông bằng phương thức điện tử; giảm tối thiểu 50% thời gian phát hiện và điều phối xử lý sự cố, tai nạn giao thông so với trước khi triển khai Đề án.

Hệ thống phấn đấu đạt độ sẵn sàng ít nhất 99,5%, đồng thời hoàn thiện nền tảng điều hành giao thông dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI).

Bài toán kết nối, bảo mật và kinh phí

Để chuyển từ giám sát sang điều hành chủ động, thách thức không chỉ nằm ở số lượng camera hay khả năng nhận diện của thuật toán mà còn ở việc kết nối, chia sẻ và khai thác dữ liệu. Nếu dữ liệu từ các hệ thống, địa phương và thiết bị khác nhau không được chuẩn hóa, việc tổng hợp và phân tích trên phạm vi rộng sẽ gặp hạn chế.

Tại hội nghị triển khai Đề án, Bộ trưởng Bộ Công an Lương Tam Quang nhấn mạnh yêu cầu thống nhất kiến trúc tổng thể, tiêu chuẩn dữ liệu và nền tảng ứng dụng dùng chung trên toàn quốc. Các hệ thống, dự án thành phần phải tuân thủ kiến trúc chung, tránh đầu tư manh mún, trùng lặp, khép kín và thiếu khả năng liên thông.

Bộ Khoa học và Công nghệ đề xuất hoàn thiện tiêu chuẩn, quy chuẩn về kiến trúc kết nối, giao thức trao đổi, định dạng dữ liệu, chất lượng và an toàn dữ liệu. Các yêu cầu cần được áp dụng từ khâu thiết kế, lựa chọn giải pháp đến mua sắm thiết bị, bảo đảm khả năng kết nối giữa các trung tâm và thiết bị của nhiều nhà cung cấp.

Độ chính xác của AI cũng là vấn đề cần kiểm soát. Bộ Khoa học và Công nghệ đặt ra yêu cầu tăng cường thử nghiệm, kiểm định thiết bị và đánh giá thuật toán, bảo đảm độ chính xác, an toàn thông tin và tính toàn vẹn của dữ liệu. Việc kiểm thử cần thực hiện cả khi lựa chọn thiết bị và sau khi lắp đặt, vận hành.

Dữ liệu hình ảnh từ camera gắn với phương tiện và hoạt động của người tham gia giao thông, do đó yêu cầu bảo đảm an ninh, an toàn dữ liệu, minh bạch và khả năng truy vết cần được đặt ra. Đề án xác định việc ứng dụng AI phải chịu sự kiểm soát của con người và lấy người dân làm trung tâm.

Kinh phí cũng là bài toán lớn trong giai đoạn triển khai. Bộ Tài chính đề nghị xác định nhu cầu vốn theo từng năm, từng dự án thành phần; phân định nguồn từ ngân sách trung ương, địa phương và các nguồn hợp pháp khác.

Chi phí cần tính đến không chỉ là lắp đặt camera, xây dựng trung tâm dữ liệu mà còn gồm hạ tầng truyền dẫn, máy chủ, lưu trữ, bảo trì và nâng cấp hệ thống trong dài hạn.

Từ thực tế triển khai tại Hà Nội đến định hướng xây dựng trung tâm dữ liệu giao thông quốc gia, camera AI đang dần chuyển từ công cụ ghi nhận vi phạm thành nguồn dữ liệu phục vụ quản lý và tổ chức giao thông.

Tuy nhiên, hiệu quả của quá trình này không thể chỉ đo bằng số lượng camera hay số vi phạm được phát hiện, mà cần được đánh giá qua khả năng kết nối dữ liệu, cảnh báo sớm và hỗ trợ lực lượng chức năng xử lý tình huống kịp thời.

Khi dữ liệu được chuẩn hóa, AI được kiểm soát và kết quả phân tích được đưa vào quy trình điều hành, hệ thống giám sát mới có thể tiến gần hơn mục tiêu phòng ngừa rủi ro, giảm ùn tắc và hạn chế tai nạn, thay vì chỉ xử lý những gì đã xảy ra.