Khám phá cách thức phát hiện vật thể 2D và 3D hoạt động, sự khác biệt chính và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực như xe tự hành, robot và thực tế tăng cường.
Qua nhiều năm, việc phát hiện vật thể ngày càng trở nên tiên tiến hơn. Nó đã tiến triển từ việc nhận dạng vật thể trong hình ảnh hai chiều (2D) đơn giản đến việc xác định vật thể trong thế giới ba chiều (3D) phức tạp xung quanh chúng ta. Các kỹ thuật ban đầu như khớp mẫu, liên quan đến việc tìm vật thể bằng cách so sánh các phần của hình ảnh với hình ảnh tham chiếu đã lưu trữ, đã được phát triển vào những năm 1970 và hình thành cơ sở cho việc phát hiện vật thể 2D. Vào những năm 1990, sự ra đời của các công nghệ như LIDAR (Phát hiện và Đo khoảng cách bằng Ánh sáng) đã giúp các hệ thống có thể nắm bắt thông tin về độ sâu và không gian dễ dàng hơn. Ngày nay, các phương pháp hợp nhất đa phương thức , kết hợp hình ảnh 2D với dữ liệu 3D, đã mở đường cho các hệ thống phát hiện vật thể 3D có độ chính xác cao.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá phát hiện đối tượng 3D là gì, cách thức hoạt động và sự khác biệt của nó so với phát hiện đối tượng 2D. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về một số ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D. Hãy bắt đầu nào!
Trước khi xem xét phát hiện vật thể 3D, hãy cùng tìm hiểu cách phát hiện vật thể 2D hoạt động. Phát hiện vật thể 2D là một kỹ thuật thị giác máy tính cho phép máy tính nhận dạng và định vị các vật thể trong hình ảnh phẳng, hai chiều. Nó hoạt động bằng cách phân tích vị trí ngang (X) và dọc (Y) của vật thể trong một bức ảnh. Ví dụ, nếu bạn truyền hình ảnh các cầu thủ trên sân bóng đá đến mô hình phát hiện vật thể 2D như Ultralytics YOLOv8 , nó có thể phân tích hình ảnh và vẽ các hộp giới hạn xung quanh mỗi vật thể (trong trường hợp này là các cầu thủ), xác định chính xác vị trí của họ.
Tuy nhiên, phát hiện vật thể 2D có những hạn chế của nó. Vì nó chỉ xem xét hai chiều, nên nó không hiểu được độ sâu. Điều này có thể khiến việc đánh giá vật thể ở xa hay lớn đến mức nào trở nên khó khăn. Ví dụ, một vật thể lớn ở xa có thể có cùng kích thước với một vật thể nhỏ hơn ở gần hơn, điều này có thể gây nhầm lẫn. Việc thiếu thông tin về độ sâu có thể gây ra sự không chính xác trong các ứng dụng như robot hoặc thực tế tăng cường , nơi cần biết kích thước và khoảng cách thực sự của vật thể. Đó là lúc nhu cầu phát hiện vật thể 3D xuất hiện.
Phát hiện vật thể 3D là một kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến cho phép máy tính xác định các vật thể trong không gian ba chiều, giúp chúng hiểu sâu hơn nhiều về thế giới xung quanh. Không giống như phát hiện vật thể 2D, phát hiện vật thể 3D cũng tính đến dữ liệu về độ sâu. Thông tin về độ sâu cung cấp nhiều chi tiết hơn, chẳng hạn như vị trí của vật thể, kích thước của vật thể, khoảng cách và vị trí của vật thể trong thế giới 3D thực. Điều thú vị là phát hiện 3D cũng có thể xử lý các tình huống mà một vật thể che khuất một phần vật thể khác (bị che khuất) tốt hơn và vẫn đáng tin cậy ngay cả khi góc nhìn thay đổi. Đây là một công cụ mạnh mẽ cho các trường hợp sử dụng cần nhận thức không gian chính xác.
Phát hiện vật thể 3D rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự lái , rô-bốt và hệ thống thực tế tăng cường. Nó hoạt động bằng cách sử dụng các cảm biến như LiDAR hoặc camera stereo. Các cảm biến này tạo ra các bản đồ 3D chi tiết về môi trường, được gọi là đám mây điểm hoặc bản đồ độ sâu. Các bản đồ này sau đó được phân tích để phát hiện các vật thể trong môi trường 3D.
Có nhiều mô hình thị giác máy tính tiên tiến được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu 3D, như đám mây điểm. Ví dụ, VoteNet là một mô hình sử dụng phương pháp gọi là bỏ phiếu Hough để dự đoán vị trí tâm của một vật thể trong đám mây điểm, giúp phát hiện và phân loại chính xác các vật thể dễ dàng hơn. Tương tự, VoxelNet là một mô hình chuyển đổi đám mây điểm thành lưới các khối lập phương nhỏ gọi là voxel để đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu.
Bây giờ chúng ta đã hiểu về phát hiện vật thể 2D và 3D, hãy cùng khám phá những điểm khác biệt chính của chúng. Phát hiện vật thể 3D phức tạp hơn phát hiện vật thể 2D vì nó hoạt động với các đám mây điểm. Phân tích dữ liệu 3D, như các đám mây điểm do LiDAR tạo ra, đòi hỏi nhiều bộ nhớ và sức mạnh tính toán hơn. Một điểm khác biệt nữa là độ phức tạp của các thuật toán liên quan. Các mô hình phát hiện vật thể 3D cần phức tạp hơn để có thể xử lý ước tính độ sâu, phân tích hình dạng 3D và phân tích hướng của vật thể.
.png)
Các mô hình phát hiện đối tượng 3D liên quan đến công việc tính toán và toán học nặng hơn so với các mô hình phát hiện đối tượng 2D. Xử lý dữ liệu 3D theo thời gian thực có thể là một thách thức nếu không có phần cứng và tối ưu hóa tiên tiến . Tuy nhiên, những khác biệt này khiến phát hiện đối tượng 3D phù hợp hơn với các ứng dụng đòi hỏi hiểu biết không gian tốt hơn. Mặt khác, phát hiện đối tượng 2D thường được sử dụng cho các ứng dụng đơn giản hơn như hệ thống an ninh cần nhận dạng hình ảnh hoặc phân tích video .
Phát hiện vật thể 3D cung cấp một số lợi thế khiến nó nổi bật so với các phương pháp phát hiện vật thể 2D truyền thống. Bằng cách nắm bắt cả ba chiều của một vật thể, nó cung cấp các chi tiết chính xác về vị trí, kích thước và hướng của nó so với thế giới thực. Độ chính xác như vậy rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự lái , trong đó việc biết chính xác vị trí của chướng ngại vật là rất quan trọng đối với sự an toàn. Một lợi thế khác của việc sử dụng phát hiện vật thể 3D là nó có thể giúp bạn hiểu rõ hơn nhiều về cách các vật thể khác nhau liên quan đến nhau trong không gian 3D.
.png)
Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng có những hạn chế liên quan đến phát hiện vật thể 3D. Sau đây là một số thách thức chính cần lưu ý:
Bây giờ chúng ta đã thảo luận về ưu và nhược điểm của việc phát hiện vật thể 3D, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng của việc phát hiện vật thể 3D.
Trong xe tự lái , phát hiện vật thể 3D rất quan trọng để nhận biết môi trường xung quanh xe. Nó cho phép xe phát hiện người đi bộ, xe khác và chướng ngại vật. Nó cũng cung cấp thông tin chính xác về vị trí, kích thước và hướng của chúng trong thế giới thực. Dữ liệu chi tiết thu được thông qua hệ thống phát hiện vật thể 3D rất hữu ích cho trải nghiệm tự lái an toàn hơn nhiều cho hành khách trên xe.
Hệ thống robot sử dụng phát hiện vật thể 3D cho một số ứng dụng. Chúng sử dụng nó để điều hướng qua các loại môi trường khác nhau, nhặt và đặt vật thể, và tương tác với môi trường xung quanh. Các trường hợp sử dụng như vậy đặc biệt quan trọng trong các thiết lập động như nhà kho hoặc cơ sở sản xuất , nơi robot cần hiểu bố cục ba chiều để hoạt động hiệu quả.
.png)
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của phát hiện vật thể 3D là trong các ứng dụng thực tế tăng cường và thực tế ảo. Phát hiện vật thể 3D được sử dụng để đặt chính xác các vật thể ảo trong môi trường VR hoặc AR thực tế. Làm như vậy sẽ tăng trải nghiệm người dùng tổng thể của các công nghệ như vậy. Nó cũng cho phép các hệ thống VR/AR nhận dạng và theo dõi các vật thể vật lý, tạo ra các môi trường nhập vai nơi các yếu tố kỹ thuật số và vật lý tương tác liền mạch. Ví dụ, các game thủ sử dụng tai nghe AR/VR có thể có được trải nghiệm nhập vai hơn nhiều với sự trợ giúp của phát hiện vật thể 3D. Nó làm cho các tương tác với các vật thể ảo trong không gian 3D hấp dẫn hơn rất nhiều.
Phát hiện vật thể 3D giúp các hệ thống có thể hiểu được độ sâu và không gian hiệu quả hơn so với các phương pháp phát hiện vật thể 2D. Nó đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như xe tự lái, rô-bốt và AR/VR, nơi mà việc biết được kích thước, khoảng cách và vị trí của vật thể là rất quan trọng. Trong khi phát hiện vật thể 3D đòi hỏi nhiều sức mạnh xử lý và dữ liệu phức tạp hơn, khả năng cung cấp thông tin chính xác và chi tiết của nó khiến nó trở thành một công cụ rất có giá trị trong nhiều lĩnh vực. Khi công nghệ tiến bộ, hiệu quả và khả năng tiếp cận của phát hiện vật thể 3D có thể sẽ được cải thiện, mở đường cho việc áp dụng và đổi mới rộng rãi hơn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất về AI! Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi sử dụng AI để tạo ra các giải pháp tiên tiến trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe . 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
