Thị giác máy tính (CV) là một lĩnh vực chuyên biệt trong Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính và hệ thống trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Về cơ bản, nó nhằm mục đích sao chép khả năng hiểu thị giác của con người, cho phép máy móc "nhìn", diễn giải và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan. Điều này liên quan đến việc xử lý thông tin trực quan bằng các thuật toán phức tạp và mô hình học sâu (DL) để nhận dạng đối tượng, hiểu các cảnh và trích xuất thông tin chi tiết cấp cao. Không giống như xử lý hình ảnh đơn giản, chủ yếu tập trung vào việc tăng cường hoặc thao tác dữ liệu hình ảnh (như điều chỉnh độ sáng hoặc áp dụng bộ lọc), thị giác máy tính tìm cách hiểu nội dung và bối cảnh trong hình ảnh.
Tầm quan trọng trong AI và Học máy
Thị giác máy tính là nền tảng cho nhiều hệ thống AI và Học máy (ML) hiện đại, cung cấp các khả năng cần thiết để máy móc tương tác và hiểu thế giới vật lý thông qua nhận thức trực quan. Sự ra đời của các kỹ thuật như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , lấy cảm hứng từ vỏ não thị giác của con người, đã cách mạng hóa CV. Các mạng này cho phép các mô hình tự động học các tính năng phân cấp từ lượng lớn dữ liệu trực quan, dẫn đến cải thiện đáng kể về độ chính xác cho nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau. Tiến bộ này cho phép các ứng dụng tinh vi trước đây không thể đạt được, biến CV trở thành nền tảng của sự phát triển AI hiện tại và là động lực chính cho các trường hợp sử dụng AI biến đổi tương lai của chúng ta .
Các khái niệm và nhiệm vụ chính
Tầm nhìn máy tính bao gồm nhiều nhiệm vụ nhằm trích xuất các loại thông tin khác nhau từ dữ liệu trực quan. Một số nhiệm vụ cốt lõi bao gồm:
Tầm nhìn máy tính so với các lĩnh vực liên quan
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt Thị giác máy tính với các ngành liên quan:
- Xử lý hình ảnh: Tập trung vào việc xử lý hình ảnh ở cấp độ thấp hơn, thường là bước tiền xử lý cho CV. Các tác vụ bao gồm giảm nhiễu, tăng cường độ tương phản và lọc bằng các thư viện như OpenCV . Xử lý hình ảnh sửa đổi các pixel nhưng không nhất thiết phải diễn giải nội dung hình ảnh. Đọc thêm về những khác biệt chính giữa Computer Vision và Image Processing .
- Machine Vision (MV): Mặc dù trùng với CV, MV thường đề cập đến ứng dụng công nghệ thị giác trong các thiết lập công nghiệp để kiểm tra tự động, kiểm soát quy trình và hướng dẫn robot. Các hệ thống MV thường hoạt động trong môi trường được kiểm soát với các thiết lập camera và ánh sáng cụ thể, tập trung vào độ tin cậy và tốc độ cho các nhiệm vụ cụ thể như kiểm tra chất lượng trong sản xuất . Thêm thông tin về Machine Vision .
Công nghệ và khuôn khổ
Việc phát triển các ứng dụng thị giác máy tính dựa vào nhiều công cụ, thư viện và khuôn khổ khác nhau:
Ứng dụng trong thế giới thực
Các ứng dụng về thị giác máy tính ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
- Xe tự hành : CV rất quan trọng đối với xe tự lái, cho phép chúng nhận biết môi trường xung quanh, phát hiện người đi bộ và các phương tiện khác, đọc biển báo giao thông và điều hướng an toàn. Các công ty như Waymo và Tesla phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống CV. Khám phá AI trong các giải pháp ô tô .
- Chăm sóc sức khỏe : Trong phân tích hình ảnh y tế , CV giúp các bác sĩ X quang phát hiện các bất thường như khối u hoặc gãy xương trong X-quang, chụp CT và MRI. Nó cũng được sử dụng trong phẫu thuật bằng robot và theo dõi bệnh nhân. Xem nghiên cứu từ Radiology: Artificial Intelligence . Khám phá cách YOLO11 được sử dụng để phát hiện khối u .
- An ninh và giám sát: CV cung cấp năng lượng cho các hệ thống giám sát tự động, phát hiện xâm nhập, theo dõi cá nhân và phân tích hành vi đám đông. Xem cách xây dựng hệ thống báo động an ninh .
- Bán lẻ: Các ứng dụng bao gồm quản lý hàng tồn kho thông qua giám sát kệ hàng, phân tích hành vi khách hàng và hệ thống thanh toán không cần thu ngân như Amazon Go .
- Sản xuất : Được sử dụng để kiểm soát chất lượng, phát hiện lỗi, giám sát dây chuyền lắp ráp và tự động hóa robot. Tìm hiểu về việc tạo ra các giải pháp sản xuất thông minh với YOLO11 .
- Nông nghiệp : Cho phép canh tác chính xác thông qua việc theo dõi cây trồng, phát hiện bệnh, xác định cỏ dại và thu hoạch tự động. Đọc về theo dõi sức khỏe cây trồng theo thời gian thực .
- Giải trí: Được sử dụng trong sản xuất phim để tạo hiệu ứng đặc biệt, ghi lại chuyển động và trong trò chơi để tạo ra trải nghiệm nhập vai. Khám phá AI trong trò chơi điện tử .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
