Trong khi các công nghệ an toàn truyền thống trên thang máy chủ yếu tập trung vào việc “phát hiện vật cản” để ngăn cửa đóng, thì xu hướng mới lại hướng đến một tầm nhìn cao hơn: phân biệt và hiểu rõ đối tượng đứng gần cửa hoặc bên trong cabin. Đó chính là lý do cảm biến AI tích hợp trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành tiêu chuẩn mới trong các dòng thang máy gia đình cao cấp. Không chỉ phát hiện có vật cản, hệ thống còn có thể phân tích hình dạng, hành vi, và đưa ra phản ứng phù hợp, đảm bảo an toàn tối đa cho người sử dụng
1. Từ “phát hiện vật cản” đến “nhận diện đối tượng”: Một bước tiến trong tư duy thiết kế
Cảm biến an toàn từ lâu đã là trang bị bắt buộc trong mọi loại thang máy. Tuy nhiên, phần lớn các dòng thang hiện nay vẫn sử dụng các loại cảm biến truyền thống như cảm biến hồng ngoại (IR) hoặc mành quang (photocell).
Tuy các hệ thống cảm biến truyền thống như photocell hay hồng ngoại đã đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho người dùng thang máy suốt nhiều năm qua, nhưng thực tế cho thấy chúng vẫn tồn tại những giới hạn đáng kể trong khả năng phát hiện và phân loại vật thể. Do chỉ phản hồi tín hiệu đơn tuyến tính (bị cắt tia hay không), các cảm biến này không có khả năng phân biệt cụ thể đó là ai, đang di chuyển hay đứng yên, và điều này có thể gây ra nhiều tình huống nguy hiểm ngoài ý muốn.
Chẳng hạn, trẻ nhỏ khi đứng gần cửa cabin thường có chiều cao thấp và tư thế di chuyển khác biệt so với người lớn, nên dễ nằm ngoài vùng quét tiêu chuẩn của cảm biến truyền thống. Trong nhiều trường hợp, cửa thang có thể đóng lại dù trẻ vẫn còn trong vùng nguy hiểm.
Hay khi người lớn tuổi bị vấp ngã hoặc mất thăng bằng ngay gần cửa ra vào. Với các cảm biến truyền thống, hệ thống thang máy có thể không nhận ra hành vi này là bất thường, dẫn đến việc cửa đóng lại và thang tiếp tục di chuyển và để lại người gặp nạn phía sau mà không có bất kỳ cảnh báo hay hành động hỗ trợ nào từ hệ thống.
Những ví dụ trên cho thấy: cảm biến chỉ “biết có vật hay không” là chưa đủ. Trong môi trường sống ngày càng đa dạng và phức tạp như hiện nay, đặc biệt với các gia đình có trẻ nhỏ, người cao tuổi hoặc vật nuôi, nhu cầu về một hệ thống cảm biến “thông minh hơn”, có thể hiểu, phân tích và phản ứng linh hoạt theo tình huống là hoàn toàn thiết yếu. Và đó chính là lý do công nghệ cảm biến tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành tiêu chuẩn mới trong các dòng thang máy gia đình cao cấp hiện nay.
2. Cảm biến AI – Cơ chế hoạt động và năng lực nhận diện vượt trội
Khác với cảm biến truyền thống (dạng hồng ngoại, photocell) vốn chỉ có thể phát hiện vật thể chắn ngang cửa ở một điểm tuyến tính nhất định, cảm biến AI là một tổ hợp gồm camera, bộ xử lý hình ảnh, và thuật toán phân tích theo thời gian thực:
- Camera góc rộng: Ghi lại toàn bộ khu vực phía trước cửa cabin hoặc bên trong thang máy với độ phân giải cao.
- Bộ xử lý hình ảnh và thuật toán nhận diện: Phân tích các yếu tố như chiều cao, hình dáng, chuyển động, tư thế để phân loại đối tượng.
- Mô hình học sâu (deep learning): Hệ thống được “huấn luyện” để nhận biết nhiều nhóm đối tượng khác nhau như người trưởng thành, trẻ em, người khuyết tật, thú cưng, hành lý…
Đằng sau mỗi quyết định “giữ cửa mở lâu hơn” hay “kích hoạt cảnh báo nguy hiểm” của hệ thống cảm biến AI là một chuỗi xử lý dữ liệu phức tạp, diễn ra chỉ trong tích tắc. Quá trình này gồm nhiều bước được tối ưu hóa để đảm bảo vừa chính xác vừa kịp thời:
Thu nhận hình ảnh liên tục, không điểm mù
Một camera góc rộng độ phân giải cao được lắp đặt tại vị trí chiến lược, trước cửa hoặc bên trong cabin. Camera sẽ liên tục ghi lại hình ảnh với tốc độ 30-60 khung hình mỗi giây. Nhờ ống kính góc rộng, toàn bộ khu vực cửa và sàn cabin đều nằm trong phạm vi quan sát, giúp loại bỏ các “điểm mù” thường thấy ở cảm biến truyền thống.
Tiền xử lý hình ảnh – Dọn dẹp dữ liệu trước khi phân tích
Trước khi đưa vào phân tích, mỗi khung hình được xử lý để loại bỏ nhiễu, cân bằng ánh sáng và hiệu chỉnh méo do ống kính. Hệ thống sau đó tập trung vào những vùng có khả năng xuất hiện đối tượng (region of interest – ROI) như khu vực gần cửa cabin, giúp giảm tải tính toán và tăng tốc độ phản hồi của thang.
Phát hiện đối tượng – Thấy rõ từng người, từng vật
Các khung hình sau tiền xử lý sẽ được đưa vào mô hình phát hiện đối tượng thời gian thực như YOLO hoặc SSD. Tại đây, mỗi đối tượng trong khung hình được khoanh vùng bằng các “bounding box” hay khung giới hạn vị trí và gán một định danh tạm thời cho đối tượng.
Phân loại và nhận diện thông minh
Sau khi phát hiện, hệ thống tiếp tục phân loại từng đối tượng thông qua mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được huấn luyện trước. Nhờ đó, thang máy có thể phân biệt chính xác các nhóm như: người lớn, trẻ em, người già, người khuyết tật, thú cưng, hành lý hoặc xe đẩy. Không chỉ nhận biết có người, hệ thống còn “hiểu” người đó là ai và đang trong tình trạng như thế nào.
Theo dõi và phân tích hành vi
Mỗi đối tượng được theo dõi liên tục qua từng khung hình với một mã ID riêng. Hệ thống biết được người đó đang đứng yên, tiến lại gần cửa hay đang có chuyển động bất thường như ngã hoặc quay ngược hướng. Thuật toán phân tích hành vi sẽ đánh giá nguy cơ tiềm ẩn để quyết định có cần can thiệp hay không.
Ra quyết định và phản ứng kịp thời
Khi phát hiện nguy cơ, hệ thống lập tức đưa ra hành động thông qua bộ điều khiển an toàn (PLC):
- Nếu có trẻ nhỏ hoặc thú cưng xuất hiện trong vùng đóng cửa, thang sẽ giữ cửa mở hoặc tạm dừng hoàn toàn.
- Nếu nhận thấy người già hoặc người khuyết tật di chuyển chậm, hệ thống tự động kéo dài thời gian mở cửa, giảm tốc độ đóng.
- Khi có hành vi nguy hiểm như ngã, vấp, kẹt cửa, thang sẽ ngay lập tức dừng hoạt động, phát cảnh báo bằng âm thanh và gửi thông báo về hệ thống giám sát.
Kết nối IoT
Mọi trạng thái an toàn và cảnh báo được lưu trữ dưới dạng bản ghi (log) và hiển thị trên bảng điều khiển hoặc ứng dụng di động. Chủ nhà hoặc người quản lý có thể nhận cảnh báo tức thì, đi kèm hình ảnh và thời gian cụ thể, giúp can thiệp kịp thời nếu có sự cố xảy ra.
Nhờ cơ chế này, cảm biến AI không chỉ đơn thuần là “khóa/ mở” cửa thang theo tín hiệu vật cản mà trở thành một hệ thống “nhận thức thị giác”, đảm bảo hành trình di chuyển được an toàn, thông minh và thích ứng với từng đối tượng sử dụng.
4. Ứng dụng thực tế tại Việt Nam – Không còn là công nghệ của tương lai
Dù mới được ứng dụng phổ biến trong vài năm gần đây, công nghệ cảm biến AI đang dần xuất hiện trong nhiều mẫu thang máy gia đình tại Việt Nam, đặc biệt ở phân khúc trung và cao cấp.
Một số thương hiệu quốc tế như Cibes, Aritco, hay các đơn vị thi công thang máy tùy chỉnh đã triển khai các giải pháp tích hợp cảm biến AI cho khách hàng tại các đô thị lớn như Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng…
Các tính năng nổi bật đang được ứng dụng bao gồm:
- Phát hiện người ngã trong cabin, kích hoạt chuông cảnh báo hoặc gửi thông báo đến người thân qua ứng dụng.
- Tự động gọi tầng hoặc mở cửa khi nhận diện người cao tuổi hoặc người dùng quen thuộc đang tiến lại gần.
- Nhắc nhở khi bỏ quên vật dụng (hành lý, đồ dùng) gần mép cửa trước khi thang đóng.
- Phối hợp với hệ thống nhà thông minh: theo dõi chuyển động trong cabin, thông báo qua app, khóa an toàn khi có sự cố.
5. Thang máy tương lai – không chỉ là vận hành mà còn là nhận thức
Việc tích hợp cảm biến AI đã không chỉ đơn thuần là bước tiến về công nghệ, mà còn là sự chuyển đổi căn bản trong triết lý thiết kế thang máy: từ một thiết bị thụ động phản ứng theo lệnh, trở thành một hệ thống có khả năng “nhận thức” và tương tác chủ động với con người. Thang máy giờ đây không còn là một cỗ máy vận chuyển đơn điệu, mà là một không gian an toàn, thông minh, thấu hiểu người sử dụng, đặc biệt là những thành viên dễ tổn thương như trẻ nhỏ, người lớn tuổi hoặc người khuyết tật.
Trong tương lai gần, cảm biến AI có thể sẽ trở thành tiêu chuẩn cơ bản trong mọi dòng thang máy gia đình giống như cách camera lùi đã trở thành trang bị bắt buộc trong ô tô, hay cảm biến khói là yếu tố không thể thiếu trong các công trình dân cư hiện đại. Đầu tư vào công nghệ an toàn không chỉ để phòng tránh sự cố, mà còn là cách để nâng tầm chất lượng sống.
Liên hệ ngay với Thang máy NDE để được khảo sát MIỄN PHÍ và nhận tư vấn giải pháp thang máy chuyên sâu cho gia đình.
