Hệ thống quản lý hàng hóa dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo

Hiện, Việt Nam có hơn 3.000 đơn vị vận tải, trong đó hơn 90% là doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tổng số xe tải dùng để vận chuyển hàng hóa tại Việt Nam là 1.170.000 phương tiện, trong đó 21% là xe trọng trường lớn từ 10 tấn trở lên và đa số là dưới 10 tấn. Hiện có khoảng 247.500 phương tiện vận chuyển thuộc diện phải lắp đặt thiết bị camera theo Nghị định 10.

Thực tế, doanh nghiệp vận tải đang phải bỏ chi phí để thuê quản lý, từ 1 – 3 người đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, với mức lương dao động từ 15 – 30 triệu đồng/tháng/người. Trung bình hàng tháng mỗi doanh nghiệp chi trả từ 15 – 90 triệu đồng cho người quản lý, điều phối nhưng hiệu quả cho việc quản lý đội xe không cao.

Nguyên nhân chính là do doanh nghiệp thiếu các công cụ quản lý hiệu quả tự động từ xe cho người quản lý để điều hành. Các công cụ hiện nay chủ yếu chỉ là gọi điện thoại, hoặc nhắn tin trên Zalo, quản lý không thể nắm bắt được bất cứ điều gì đang xảy ra trên đường vì công cụ duy nhất họ có thể xem là thiết bị truyền tín hiệu GPS (global positioning system). Tín hiệu này chỉ gửi được vị trí hiện tại của phương tiện mà không thể cho người quản lý biết được tình trạng hiện tại của phương tiện, của lái xe.

Khắc phục nhược điểm này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng và cho ra đời Quanlylogi – Hệ thống quản lý đội xe bằng trí tuệ nhân tạo nhằm tự động hóa quy trình giám sát hành trình. Hệ thống tự động sinh ra các bản báo cáo đơn giản, giúp doanh nghiệp vận tải có thể dễ dàng quản lý chất lượng vận chuyển hàng hóa trên đường di chuyển và giảm thiểu tai nạn giao thông.

Giao diện phần mềm quản lý tài xế và phương tiện vận tải.

Giải pháp Quanlylogi là phần mềm tự động ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm thực thi ba nhiệm vụ: Nhận diện định danh khuôn mặt để xác định danh tính của lái xe đang điều khiển phương tiện; nhận diện hành vi của lái xe để phân biệt tự động đâu là hành vi lái xe an toàn và không an toàn; kết hợp với GPS và bản đồ để tạo thành một bản báo cáo đơn giản về hành trình di chuyển của lái xe theo thời gian.

Ông Vũ Minh Đức cho biết, nhóm nghiên cứu thiết kế và phát triển hệ thống tự động lưu trữ và xử lý stream video từ API của đơn vị cung cấp hệ thống camera hành trình. Hệ thống có thể lưu trữ một cách tự động video ghi lại hành trình của từng phương tiện khi tham gia giao thông. Hệ thống có thể tự động lưu trữ và xử lý ảnh chụp từ camera hành trình của phương tiện với tần suất 10 phút một ảnh.

Hệ thống cũng cho phép người quản lý có thể thêm, xóa thông tin các địa điểm mình muốn trên bản đồ cùng nghiệp vụ liên quan nhằm hỗ trợ cho hệ thống báo cáo tự động. Hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu GPS có khả năng tự động lưu các vị trí GPS mà phương tiện đã di chuyển qua, đồng thời liên tục cập nhật trạng thái của từng phương tiện để người quản lý có thể dễ dàng theo dõi…

Phầm mềm “Quanlylogi – Hệ thống quản lý chuyến đi” được xây dựng thành công và có khách hàng sử dụng thực tế. Hệ thống bao gồm các tính năng quản lý chuyến đi, đơn hàng, phương tiện và khách hàng; quản lý tài khoản người quản lý và lái xe; quản lý bản đồ và địa điểm; quản lý lịch sử video và hình ảnh; báo cáo lịch sử và phân tích hành trình (báo cáo chuyến đi, báo cáo lịch sử GPS); hệ thống trí tuệ nhân tạo (nhận diện khuôn mặt và hành vi của lái xe, báo cáo thời gian làm việc, báo cáo hành vi nguy hiểm); hệ thống ứng dụng dành cho lái xe.

Kết quả sử dụng cho thấy, trung bình mỗi xe đem lại khoảng 10 – 12 tiếng dữ liệu thực tế từ một camera trong một ngày (khoảng 40 – 48 tiếng với 4 camera trong một ngày). Hành trình GPS di chuyển trung mình thu thập được từ 200 – 400 km một ngày từ một phương tiện; dữ liệu video về lái xe và hình ảnh trung bình 25 – 30 Gb. Đến nay, nhóm đã thu thập được hơn 1 triệu km dữ liệu vận hành thực tế từ các phương tiện.

Theo nhóm nghiên cứu, việc triển khai ứng dụng giải pháp quản lý vận tải bằng trí tuệ nhân tạo – Quanlylogi.com sẽ giúp các doanh nghiệp vận tải tiết kiệm được chi phí và thời gian trong giám sát, quản lý, vận hành đội xe từ xa, giảm thiểu rủi ro về tai nạn giao thông đường bộ.

Bảo Lâm