Khám phá cách công nghệ thị giác máy tính đang chuyển đổi các ngành công nghiệp với các tác vụ hỗ trợ AI như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và ước tính tư thế.
%25202.png)
Hai mươi năm trước, ý tưởng về máy móc và máy tính có thể nhìn thấy và hiểu thế giới chỉ là khoa học viễn tưởng. Ngày nay, nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI), khái niệm đó đã trở thành hiện thực. Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một nhánh của AI, cho phép máy móc hiểu và phân tích hình ảnh và video. Cho dù đó là nhận dạng đối tượng theo thời gian thực, cải thiện hệ thống an ninh hay tự động hóa các tác vụ phức tạp, tiềm năng của nó đang mở rộng ranh giới của những gì có thể.
Thị giác máy tính đang nhanh chóng định hình tương lai của công nghệ khi nhiều ngành công nghiệp khám phá những cách khác nhau để áp dụng các khả năng độc đáo của nó. Quy mô thị trường toàn cầu của công nghệ thị giác máy tính đạt 19,83 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng trưởng 19,8% hàng năm trong những năm tới.
.png)
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về thị giác máy tính, bao gồm thị giác máy tính là gì, nó đã phát triển như thế nào và nó hoạt động như thế nào ngày nay. Chúng ta cũng sẽ khám phá một số ứng dụng thú vị nhất của nó. Hãy bắt đầu nào!
Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI tận dụng máy học và mạng nơ-ron để dạy máy tính hiểu nội dung của dữ liệu trực quan, chẳng hạn như hình ảnh hoặc tệp video. Những hiểu biết thu thập được từ hình ảnh đã xử lý có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn. Ví dụ, thị giác máy tính có thể được sử dụng trong bán lẻ để theo dõi mức tồn kho bằng cách phân tích hình ảnh trên kệ hoặc nâng cao trải nghiệm mua sắm bằng hệ thống thanh toán tự động. Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng công nghệ thị giác máy tính cho các ứng dụng khác nhau, từ các tác vụ như thêm bộ lọc vào ảnh chụp bằng điện thoại thông minh đến kiểm soát chất lượng trong sản xuất.
Bạn có thể tự hỏi: tại sao lại cần đến các giải pháp thị giác máy tính? Các nhiệm vụ đòi hỏi sự chú ý liên tục, như phát hiện khuyết điểm hoặc nhận dạng các mẫu, có thể khó đối với con người. Mắt có thể bị mỏi và các chi tiết có thể bị bỏ sót, đặc biệt là trong môi trường phức tạp hoặc có nhịp độ nhanh.
Trong khi con người giỏi nhận dạng các vật thể có kích thước, màu sắc, ánh sáng hoặc góc độ khác nhau, họ thường gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán dưới áp lực. Mặt khác, các giải pháp thị giác máy tính hoạt động không ngừng, xử lý nhanh chóng và chính xác lượng lớn dữ liệu trực quan. Ví dụ, nó có thể phân tích giao thông theo thời gian thực để phát hiện tình trạng tắc nghẽn, tối ưu hóa thời gian tín hiệu hoặc thậm chí xác định tai nạn nhanh hơn so với người quan sát.
Trong những năm qua, thị giác máy tính đã phát triển từ một khái niệm lý thuyết thành một công nghệ đáng tin cậy thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp. Hãy cùng xem xét một số cột mốc quan trọng đã định hình sự phát triển của nó:
Ngày nay, thị giác máy tính đang tiến triển nhanh chóng và biến đổi cách chúng ta giải quyết vấn đề trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, xe tự hành và thành phố thông minh. Các mô hình YOLO (You Only Look Once) của Ultralytics , được thiết kế cho các tác vụ thị giác máy tính thời gian thực, giúp triển khai Vision AI hiệu quả và chính xác hơn trong nhiều ngành khác nhau. Khi AI và phần cứng tiếp tục được cải thiện, các mô hình này đang giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn và hợp lý hóa hoạt động bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu trực quan tiên tiến.
Hệ thống thị giác máy tính hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron, là các thuật toán lấy cảm hứng từ cách não người hoạt động, để phân tích hình ảnh. Một loại cụ thể, được gọi là Mạng nơ-ron tích chập (CNN), đặc biệt tuyệt vời để nhận dạng các mẫu, như các cạnh và hình dạng trong hình ảnh.
Để đơn giản hóa dữ liệu trực quan, các kỹ thuật như gộp tập trung vào các phần quan trọng nhất của hình ảnh, trong khi các lớp bổ sung xử lý thông tin này để thực hiện các tác vụ như xác định các tính năng hoặc phát hiện đối tượng. Các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO11 , được thiết kế để có tốc độ và độ chính xác, giúp xử lý hình ảnh theo thời gian thực trở nên khả thi.
.png)
Một ứng dụng thị giác máy tính điển hình bao gồm một số bước để chuyển đổi hình ảnh thô thành thông tin chi tiết hữu ích. Sau đây là bốn giai đoạn chính:
Bạn có thể nhận thấy rằng khi nói về cách thức hoạt động của thị giác máy tính, chúng tôi đã đề cập đến các tác vụ thị giác máy tính. Các mô hình như Ultralytics YOLO11 được xây dựng để hỗ trợ các nhiệm vụ này, cung cấp các giải pháp nhanh chóng và chính xác cho các ứng dụng trong thế giới thực. Từ việc phát hiện các đối tượng đến theo dõi chuyển động của chúng, YOLO11 xử lý các tác vụ này một cách hiệu quả. Hãy cùng khám phá một số tác vụ thị giác máy tính quan trọng mà nó hỗ trợ và cách chúng hoạt động.
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính và được sử dụng để xác định các đối tượng quan tâm trong một hình ảnh. Đầu ra của nhiệm vụ phát hiện đối tượng là một tập hợp các hộp giới hạn (hình chữ nhật được vẽ xung quanh các đối tượng được phát hiện trong một hình ảnh), cùng với các nhãn lớp (thể loại hoặc loại của từng đối tượng, chẳng hạn như "ô tô" hoặc "người") và điểm tin cậy (giá trị số cho biết mức độ chắc chắn của mô hình về mỗi lần phát hiện). Ví dụ, phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để xác định và xác định vị trí của người đi bộ trên phố hoặc ô tô đang lưu thông.
%25202%2520(1)%25201%25202.png)
Mục tiêu chính của phân loại hình ảnh là gán nhãn hoặc danh mục được xác định trước cho hình ảnh đầu vào dựa trên nội dung tổng thể của nó. Nhiệm vụ này thường liên quan đến việc xác định đối tượng hoặc đặc điểm nổi bật trong hình ảnh. Ví dụ, phân loại hình ảnh có thể được sử dụng để xác định xem hình ảnh có chứa mèo hay chó. Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 thậm chí có thể được huấn luyện riêng để phân loại từng giống mèo hoặc chó, như thể hiện bên dưới.
.png)
Phân đoạn thể hiện là một nhiệm vụ quan trọng khác của thị giác máy tính được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Nhiệm vụ này bao gồm việc chia nhỏ một hình ảnh thành các phân đoạn và xác định từng đối tượng riêng lẻ, ngay cả khi có nhiều đối tượng cùng loại. Không giống như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện tiến xa hơn một bước bằng cách phác thảo ranh giới chính xác của từng đối tượng. Ví dụ, trong sản xuất và sửa chữa ô tô, phân đoạn thể hiện có thể giúp xác định và dán nhãn từng bộ phận ô tô riêng biệt, giúp quy trình chính xác và hiệu quả hơn.
Mục tiêu của ước tính tư thế là xác định vị trí và hướng của một người hoặc vật thể bằng cách dự đoán vị trí của các điểm chính, chẳng hạn như bàn tay, đầu và khuỷu tay. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng mà việc hiểu các hành động vật lý theo thời gian thực là quan trọng. Ước tính tư thế của con người thường được sử dụng trong các lĩnh vực như phân tích thể thao, giám sát hành vi động vật và robot.
.png)
Để khám phá các nhiệm vụ thị giác máy tính khác được hỗ trợ bởi YOLO11 , bạn có thể tham khảo tài liệu chính thức của Ultralytics . Tài liệu này cung cấp thông tin chi tiết về cách YOLO11 xử lý các tác vụ như theo dõi đối tượng và phát hiện đối tượng theo hộp giới hạn định hướng (OBB).
Mặc dù có rất nhiều mô hình thị giác máy tính hiện có, Ultralytics YOLO series nổi bật với hiệu suất mạnh mẽ và tính linh hoạt. Theo thời gian, Ultralytics YOLO các mô hình đã được cải thiện, trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và có khả năng xử lý nhiều tác vụ hơn. Khi Ultralytics YOLOv5 được giới thiệu, việc triển khai các mô hình trở nên dễ dàng hơn với các khuôn khổ Vision AI như PyTorch . Nó cho phép nhiều người dùng hơn làm việc với Vision AI tiên tiến, kết hợp độ chính xác cao với tính dễ sử dụng.
Tiếp theo, Ultralytics YOLOv8 đã đưa mọi thứ đi xa hơn bằng cách thêm các khả năng mới như phân đoạn trường hợp, ước tính tư thế và phân loại hình ảnh. Trong khi đó, phiên bản mới nhất, YOLO11 , mang lại hiệu suất cao nhất trên nhiều tác vụ thị giác máy tính. Với ít hơn 22% tham số so với YOLOv8m , YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO , nghĩa là nó có thể phát hiện các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Cho dù bạn là nhà phát triển có kinh nghiệm hay mới làm quen với AI, YOLO11 cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho nhu cầu về thị giác máy tính của bạn.
Trước đó, chúng ta đã thảo luận về cách các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Bây giờ, chúng ta hãy khám phá thêm các trường hợp sử dụng đang thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Có nhiều ứng dụng cho thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe . Các nhiệm vụ như phát hiện và phân loại đối tượng được sử dụng trong hình ảnh y tế để phát hiện bệnh nhanh hơn và chính xác hơn. Trong phân tích X-quang, thị giác máy tính có thể xác định các mẫu có thể quá tinh vi đối với mắt người.
Nó cũng được sử dụng trong phát hiện ung thư để so sánh các tế bào ung thư với các tế bào khỏe mạnh. Tương tự như vậy, đối với chụp CT và MRI, thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh với độ chính xác gần bằng con người. Nó giúp bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn và cuối cùng cứu được nhiều mạng sống hơn.
.png)
Thị giác máy tính rất quan trọng đối với xe tự lái, giúp chúng phát hiện các vật thể như biển báo đường bộ và đèn giao thông. Các kỹ thuật như nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho phép xe đọc văn bản từ biển báo đường bộ. Nó cũng được sử dụng để phát hiện người đi bộ, trong đó các tác vụ phát hiện vật thể xác định mọi người theo thời gian thực.
Ngoài ra, thị giác máy tính thậm chí có thể phát hiện các vết nứt và ổ gà trên mặt đường, cho phép theo dõi tốt hơn tình trạng đường thay đổi. Nhìn chung, công nghệ thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện quản lý giao thông, tăng cường an toàn giao thông và hỗ trợ quy hoạch thành phố thông minh.
Giả sử nông dân có thể tự động gieo hạt, tưới nước và thu hoạch mùa màng đúng thời hạn mà không phải lo lắng gì. Đó chính xác là những gì thị giác máy tính mang lại cho nông nghiệp . Nó tạo điều kiện cho việc theo dõi mùa màng theo thời gian thực để nông dân có thể phát hiện các vấn đề như bệnh tật hoặc thiếu hụt chất dinh dưỡng chính xác hơn con người.
Ngoài việc giám sát, máy làm cỏ tự động điều khiển bằng AI tích hợp với thị giác máy tính có thể xác định và loại bỏ cỏ dại, cắt giảm chi phí lao động và tăng năng suất cây trồng. Sự kết hợp công nghệ này giúp nông dân tối ưu hóa nguồn lực, nâng cao hiệu quả và bảo vệ cây trồng của họ.
%2520(1).png)
Trong sản xuất, thị giác máy tính giúp giám sát sản xuất, kiểm tra chất lượng sản phẩm và theo dõi công nhân tự động. Vision AI giúp quy trình nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời giảm lỗi, dẫn đến cắt giảm chi phí.
Cụ thể, để đảm bảo chất lượng, phát hiện đối tượng và phân đoạn trường hợp thường được sử dụng. Hệ thống phát hiện lỗi thực hiện kiểm tra cuối cùng đối với các sản phẩm hoàn thiện để đảm bảo chỉ những sản phẩm tốt nhất mới đến tay khách hàng. Bất kỳ sản phẩm nào có vết lõm hoặc vết nứt đều được tự động xác định và loại bỏ. Các hệ thống này cũng theo dõi và đếm sản phẩm theo thời gian thực, cung cấp khả năng giám sát liên tục trên dây chuyền lắp ráp.
Một trong những cách sử dụng thị giác máy tính trong lớp học là thông qua nhận dạng cử chỉ - nó cá nhân hóa việc học bằng cách phát hiện chuyển động của học sinh. Các mô hình như YOLO11 rất phù hợp cho nhiệm vụ này. Chúng có thể xác định chính xác các cử chỉ như giơ tay hoặc biểu cảm bối rối theo thời gian thực.
Khi phát hiện ra những cử chỉ như vậy, bài học đang diễn ra có thể được điều chỉnh bằng cách cung cấp thêm trợ giúp hoặc sửa đổi nội dung để phù hợp hơn với nhu cầu của học sinh. Điều này tạo ra môi trường học tập năng động và thích ứng hơn, giúp giáo viên tập trung vào việc giảng dạy trong khi hệ thống hỗ trợ trải nghiệm học tập của từng học sinh.
Bây giờ chúng ta đã khám phá một số ứng dụng của thị giác máy tính trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các xu hướng chính thúc đẩy sự phát triển của nó.
Một trong những xu hướng chính là điện toán biên , một khuôn khổ điện toán phân tán xử lý dữ liệu gần hơn với nguồn của nó. Ví dụ, điện toán biên trang bị cho các thiết bị như máy ảnh và cảm biến để xử lý dữ liệu trực tiếp, dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn, giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư.
Một xu hướng quan trọng khác trong thị giác máy tính là sử dụng thực tế hợp nhất. Nó kết hợp thế giới vật lý với các yếu tố kỹ thuật số, sử dụng thị giác máy tính để làm cho các vật thể ảo hòa trộn mượt mà với thế giới thực. Nó có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm trong trò chơi, giáo dục và đào tạo.
Sau đây là một số lợi ích chính mà công nghệ thị giác máy tính có thể mang lại cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau:
Mặc dù những lợi ích này nêu bật cách thị giác máy tính có thể tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nhưng cũng cần cân nhắc đến những thách thức liên quan đến việc triển khai. Sau đây là một số thách thức chính:
Thị giác máy tính đang tái tạo cách máy móc tương tác với thế giới bằng cách cho phép chúng nhìn và hiểu thế giới như con người. Nó đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, như cải thiện sự an toàn trong xe tự lái, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh hơn, cá nhân hóa việc mua sắm hơn và thậm chí hỗ trợ nông dân theo dõi mùa màng.
Khi công nghệ tiếp tục cải thiện, các xu hướng mới như điện toán biên và thực tế hợp nhất đang mở ra nhiều khả năng hơn nữa. Mặc dù có một số thách thức, như sự thiên vị và chi phí cao, nhưng thị giác máy tính có tiềm năng tạo ra tác động tích cực to lớn đến nhiều ngành công nghiệp trong tương lai.
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
