Một trong những công nghệ tiên tiến của trí tuệ nhân tạo (AI) là thị giác máy tính. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của AI cùng những đột phá trong học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron, lĩnh vực này đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong thời gian gần đây. Thậm chí có thể vượt qua con người trong một số nhiệm vụ liên quan đến nhận diện và phân loại đối tượng.
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính (Computer vision) là một lĩnh vực của
trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính và hệ thống tự động phân tích và hiểu thông tin từ video, hình ảnh và các đầu vào trực quan khác.
Công nghệ này không chỉ giúp máy tính nhìn thấy mà còn quan sát và hiểu được nội dung của các hình ảnh, tương tự như cách con người sử dụng thị giác để ghi nhớ
và suy luận từ những gì nhìn thấy. Để thực hiện điều này, thị giác máy tính cần được đào tạo để đạt khả năng lưu trữ và phân tích ngữ cảnh trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, máy tính chỉ thấy một tập hợp các điểm ảnh (pixel), mỗi điểm chứa nhiều giá trị màu sắc khác nhau, chúng không thể nhìn thấy hình ảnh dưới dạng khung cảnh và đối tượng cụ thể giống hệt con người.
Cách thị giác máy tính hoạt động như thế nào?
Hệ thống thị giác máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để mô phỏng khả năng của não người trong việc nhận dạng và phân loại đối tượng. Các nhà khoa học máy tính huấn luyện máy tính để nhận biết dữ liệu hình ảnh bằng cách cung cấp lượng lớn thông tin.
Thuật toán máy học (Machine learning - ML) sẽ xác định các mẫu thông thường trong những hình ảnh hoặc video và áp dụng kiến thức đó để nhận dạng chính xác hình ảnh chưa biết. Trong ứng dụng thực tế, nếu máy tính phải xử lý hàng triệu hình ảnh chiếc xe ô tô, nó sẽ xây dựng mô hình nhận dạng và có thể xác định chính xác phương tiện trong một hình ảnh.
Thuật toán máy học ML sẽ thực hiện chức năng nhận dạng hình ảnh
Thị giác máy tính hoạt động trên các công nghệ:
Học sâu (Deep learning)
Đây là một loại ML sử dụng mạng nơ-ron, được cấu tạo từ nhiều lớp nơ-ron nhân tạo, hoạt động cùng nhau để phân tích các khía cạnh khác nhau của dữ liệu hình ảnh và dần dần xây dựng sự hiểu biết tổng thể.
Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
Để dự đoán hình ảnh bằng cách nhận dạng các đường nét và hình dạng, sau đó là các chi tiết khác như màu sắc và kết cấu. Mạng nơ-ron tích chập CNN sử dụng hệ thống ghi nhãn để phân loại dữ liệu hình ảnh, phân tích hình ảnh dưới dạng điểm ảnh và gán nhãn cho mỗi điểm.
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)
RNN có khả năng xử lý chuỗi hình ảnh để tìm kiếm liên kết giữa chúng. RNN thường được dùng để phân tích video, giúp hiểu mối liên hệ giữa các khung hình khác nhau.
Tác vụ của thị giác máy tính
Để dễ dàng hình dung hơn về cách hoạt động của thị giác máy tính trong thực tế, dưới đây là một vài tác vụ điển hình:
Phân đoạn
Phân đoạn là một thuật toán thị giác máy tính dùng để xác định các đối tượng trong hình ảnh bằng cách phân chia hình ảnh thành các vùng khác nhau dựa trên màu sắc hoặc đặc điểm khác của điểm ảnh. Xe tự lái của Tesla sử dụng phân đoạn để nhận biết và phân biệt các đối tượng như xe cộ, người đi bộ và biển báo giao thông để giúp xe có thể hiểu và phản ứng chính xác với môi trường xung quanh.
Xe tự lái Tesla có thể tự phân biệt con người và vật thể
Nhận diện khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như bảo mật, quảng cáo hay trong các thiết bị cá nhân như điện thoại thông minh. Điển hình Apple đã sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong tính năng Face ID để mở khóa iPhone.
Nhận diện vật thể
Nhận diện vật thể cho phép máy tính nhận diện và phân loại các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Trong thực tế Amazon Go sử dụng công nghệ này để nhận diện các sản phẩm mà khách hàng lấy từ kệ, giúp tự động hóa quá trình thanh toán mà không cần nhân viên thu ngân.
Theo dõi đối tượng
Theo dõi đối tượng là tác vụ được sử dụng mô hình học sâu nhằm nhận diện và giám sát các đối tượng trong danh mục. Tác vụ này bắt đầu bằng việc phát hiện đối tượng, trong đó đối tượng được đánh dấu bằng một ô viền xung quanh, gán một mã ID nhận dạng duy nhất và được theo dõi xuyên suốt qua khung hình. Ví dụ thực tế trong các trận đấu thể thao, để theo dõi chuyển động của cầu thủ hoặc quả bóng, ban tổ chức dùng công nghệ theo dõi đối tượng và cung cấp phân tích chi tiết về trận đấu.
Thị giác máy tính có thể thực hiện tốt chức năng theo dõi đối tượng
Ứng dụng của thị giác máy tính trong các lĩnh vực
Các ứng dụng trong thực tế cho thấy tầm quan trọng của máy tính trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, giải trí, giao thông, chăm sóc sức khỏe, và cuộc sống hàng ngày. Thị giác máy tính dần trở thành một phần không thể thiếu trong các hoạt động của con người.
An ninh và giám sát
Trong lĩnh vực an ninh, thị giác máy tính được sử dụng để phát hiện hành vi đáng ngờ, nhận diện khuôn mặt và giám sát đám đông. Các hệ thống này giúp cảnh báo sớm các tình huống nguy hiểm, từ đó hỗ trợ nhân viên an ninh ngăn chặn kịp thời các hành vi vi phạm pháp luật.
Y tế
Thị giác máy tính đã mở ra một cuộc cách mạng mới trong ngành y tế với khả năng phân tích hình ảnh y tế, từ đó nâng cao độ chính xác của chẩn đoán bệnh. Những công nghệ này cho phép phát hiện sớm các khối u, chấn thương não và các bệnh về mắt thông qua hình ảnh MRI, chụp X-quang và chụp CT. AI có thể cải thiện đáng kể kết quả điều trị bằng cách phân tích hàng triệu hình ảnh y tế để phát hiện các mô hình bất thường mà con người có thể bỏ sót.
Giao thông
Trong lĩnh vực giao thông vận tải, công nghệ thị giác máy tính được sử dụng để giám sát phương tiện giao thông, nhận dạng biển số xe và phát hiện vi phạm giao thông. Điều này không chỉ cải thiện an toàn đường bộ mà còn giúp thực thi pháp luật. Đặc biệt trong ngành công nghiệp xe tự động, công nghệ này là nền tảng để phân tích môi trường xung quanh xe, xác định chướng ngại vật và biển báo cũng như đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
Thị giác máy tính ứng dụng trong giám sát vi phạm giao thông
Nông nghiệp
Thị giác máy tính trong nông nghiệp bao gồm các ứng dụng như theo dõi sự phát triển của cây trồng, phát hiện sâu bệnh và theo dõi điều kiện đất đai. Hệ thống có thể phân tích hình ảnh từ máy bay không người lái hoặc camera gắn trên thiết bị di động để cung cấp dữ liệu chính xác về tình trạng cây trồng, giúp nông dân quản lý hiệu quả hơn và giảm lãng phí.
Thị giác máy tính ứng dụng trong nông nghiệp giúp canh tác hiệu quả hơn
Sản xuất công nghiệp
Trong sản xuất, thị giác máy tính được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện lỗi và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Điển hình trên dây chuyền lắp ráp, camera có thể phát hiện các khuyết điểm nhỏ chẳng hạn như vết nứt hoặc sự không đồng đều có thể ảnh hưởng đến chất lượng của sản phẩm cuối cùng. Điều này không chỉ giúp nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn giảm chi phí sản xuất do giảm thiểu số lượng sản phẩm bị lỗi.
Kết luận
Thị giác máy tính đang dần đóng góp phần hữu ích vào đời sống hiện đại. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, chúng ta có thể kỳ vọng vào những ứng dụng vượt trội hơn nữa của thị giác máy tính trong tương lai, giúp giải quyết nhiều thách thức trong các lĩnh vực khác nhau và mở ra những cơ hội mới đầy hứa hẹn. Tại HPT, chúng tôi đã sử dụng thị giác máy tính, cung cấp Giải pháp quản lý camera và phân tích video thông minh bằng AI đáp ứng đa dạng nhu cầu của khách hàng tổ chức và doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực như bán lẻ, giáo dục, ngân hàng, bệnh viện, an toàn giao thông, an toàn lao động, sản xuất công nghiệp,...
Bạn muốn tìm hiểu thêm về Thị giác máy tính? Hãy liên hệ với HPT ngay để nhận được tư vấn chuyên sâu và dịch vụ tối ưu nhất