10 dự án computer vision dễ thực hiện để học tập thực hành

Bạn đã bao giờ để ý cách camera giao thông tự động phát hiện phương tiện, cách các cửa hàng sử dụng camera giám sát để theo dõi sản phẩm trên kệ, hay cách các ứng dụng thể dục sử dụng camera trên điện thoại của bạn để hiểu các chuyển động của bạn trong thời gian thực chưa? Tất cả những công nghệ này đều dựa vào thị giác máy tính.

Thị giác máy tính là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy móc nhìn và hiểu hình ảnh cũng như video. Thay vì chỉ ghi lại hình ảnh, các hệ thống này có thể nhận diện đối tượng, xác định mẫu hình và biến những gì chúng nhìn thấy thành thông tin hữu ích.

Ngày nay, thị giác máy tính được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ với hàng loạt trường hợp sử dụng thực tế. Các hệ thống này hoạt động trong các kịch bản thực tế hàng ngày, cho phép doanh nghiệp giám sát môi trường, cải thiện độ chính xác và phản ứng nhanh hơn với các thay đổi.

Các model thị giác máy tính mã nguồn mở hiện đại, như Ultralytics YOLO26, hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác, bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn thực thể, ước tính tư thế và theo dõi đối tượng. Các model này được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong thời gian thực, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng thực tế trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Nếu bạn mới bắt đầu với thị giác máy tính, một trong những cách tốt nhất để học là xây dựng các giải pháp AI thị giác. Việc thực hành trên các ví dụ cụ thể có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về cách các model hoạt động và cách chúng có thể được áp dụng trong các tình huống thực tế.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 10 dự án thị giác máy tính thân thiện với người mới bắt đầu mà bạn có thể bắt đầu xây dựng ngay lập tức. Hãy cùng bắt đầu!

Link to this sectionTìm hiểu về cách thị giác máy tính hoạt động#

Thị giác máy tính là một lĩnh vực của AI sử dụng học sâu, học máy và các kỹ thuật khác để giúp máy móc hiểu hình ảnh và video. Nó cho phép các hệ thống phân tích dữ liệu hình ảnh và nhận diện mẫu hình.

Quy trình thường bắt đầu với xử lý hình ảnh hoặc tiền xử lý dữ liệu, nơi dữ liệu hình ảnh được làm sạch, thay đổi kích thước hoặc tăng cường trước khi được phân tích. Một mạng thần kinh sau đó được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn để có thể học các mẫu hình như hình dạng, cạnh, kết cấu và đặc trưng của đối tượng. Nhìn chung, model được huấn luyện trên càng nhiều dữ liệu chất lượng cao thì hiệu suất càng tốt trong các kịch bản thực tế khác nhau.

Nhiều hệ thống thị giác máy tính hiện đại dựa vào mạng thần kinh tích chập (CNNs), được thiết kế dành riêng cho các tác vụ liên quan đến hình ảnh. CNNs tự động trích xuất các đặc trưng hình ảnh quan trọng và sử dụng chúng để đưa ra các dự đoán. Các nhà phát triển thường huấn luyện các model hoặc thuật toán này bằng các framework học sâu phổ biến giúp đơn giản hóa việc xây dựng và thử nghiệm.

Hầu hết các dự án dành cho người mới bắt đầu đều được xây dựng xung quanh một vài tác vụ thị giác cốt lõi. Dưới đây là những tác vụ chính mà bạn sẽ gặp:

• Phân loại hình ảnh (Image classification): Tác vụ này gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như xác định xem một bức ảnh là con mèo hay con chó.
• Phát hiện đối tượng (Object detection): Các đối tượng trong hình ảnh được xác định vị trí và làm nổi bật bằng các khung bao (bounding box), ví dụ như xác định xe hơi, người hoặc xe đạp trong một khung cảnh đường phố.
• Phân đoạn thực thể (Instance segmentation): Mỗi đối tượng trong hình ảnh được tách biệt ở cấp độ pixel để có thể phác thảo hình dạng chính xác của nó, điều này rất hữu ích khi cần các ranh giới chính xác.
• Ước tính tư thế (Pose estimation): Các điểm chính trên cơ thể con người, chẳng hạn như vai, khuỷu tay và đầu gối, được xác định trong hình ảnh để hiểu tư thế và chuyển động.
• Theo dõi đối tượng (Object tracking): Các đối tượng được theo dõi qua các khung hình video để giám sát cách chúng di chuyển theo thời gian.

Hình 1. Ví dụ về việc phát hiện đối tượng bằng thị giác máy tính

Link to this sectionTác động ngày càng tăng của thị giác máy tính#

Ngày nay, AI thị giác đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Trên thực tế, thị trường thị giác máy tính toàn cầu dự kiến sẽ đạt 58 tỷ đô la vào năm 2030, tăng trưởng gần 20% mỗi năm khi ngày càng có nhiều tổ chức tích hợp trí thông minh hình ảnh vào hệ thống của họ.

Ví dụ, vận tải là một lĩnh vực tăng trưởng lớn. Đối với ô tô tự lái, thị giác máy tính cho phép xe nhận diện làn đường, phương tiện, người đi bộ và tín hiệu giao thông trong thời gian thực.

Bán lẻ là một ví dụ thú vị khác. Các cửa hàng bán lẻ tự động sử dụng thị giác máy tính và hợp nhất cảm biến để phát hiện các sản phẩm mà khách hàng nhặt lên, cho phép mua sắm mà không cần thanh toán tại quầy.

Trong khi đó, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán hình ảnh y tế để phân tích các bản chụp như X-quang, MRI và CT, giúp các bác sĩ lâm sàng phát hiện các bất thường và hỗ trợ chẩn đoán. Trong các hệ thống AI lớn hơn, nó cũng có thể hoạt động cùng với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để kết hợp dữ liệu hình ảnh với các ghi chú lâm sàng, báo cáo hoặc hồ sơ bệnh nhân để phân tích toàn diện hơn.

Link to this section10 dự án thị giác máy tính dễ thực hiện cho người mới bắt đầu#

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và nơi ứng dụng của thị giác máy tính, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số dự án thị giác máy tính thân thiện với người mới bắt đầu mà bạn có thể bắt đầu xây dựng ngay hôm nay.

Link to this sectionHệ thống báo động an ninh dựa trên thị giác#

Các hệ thống an ninh được sử dụng trong nhà, văn phòng và kho bãi để giữ cho không gian được an toàn. Các hệ thống dựa trên cảm biến truyền thống không phải lúc nào cũng đáng tin cậy, đặc biệt là trong môi trường thay đổi.

Ví dụ, các cảm biến chuyển động cơ bản thường kích hoạt báo động giả do bóng đổ, thay đổi ánh sáng hoặc các chuyển động nhỏ. Ngược lại, một hệ thống dựa trên camera được hỗ trợ bởi thị giác máy tính có thể nhận diện các đối tượng quan tâm cụ thể, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và giảm bớt các cảnh báo giả.

Một hệ thống giám sát an ninh thời gian thực có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO26, hệ thống này xử lý từng khung hình camera và phát hiện các đối tượng đã xác định trước như người hoặc phương tiện trong khung cảnh. Khi một đối tượng quan tâm được xác định, hệ thống sẽ vẽ khung bao quanh nó và gán điểm tin cậy cho dự đoán.

Hình 2. Phát hiện người ở sân sau bằng model Ultralytics YOLO (Nguồn)

Một vùng quan tâm (ROI), chẳng hạn như cửa ra vào hoặc khu vực hạn chế, cũng có thể được xác định để các cảnh báo chỉ được kích hoạt khi các đối tượng đi vào vùng đó. Loại dự án này có thể giúp bạn làm quen với cách hoạt động của tính năng phát hiện đối tượng thời gian thực và cách các kết quả đầu ra của model có thể được tích hợp với các hành động tự động, chẳng hạn như thông báo hoặc báo động.

Link to this sectionGiám sát tập luyện bằng thị giác máy tính#

Nhiều ứng dụng thể dục sử dụng camera để đếm số lần lặp và theo dõi chuyển động. Trong khi camera ghi lại video, thị giác máy tính sẽ phân tích chuyển động của cơ thể trong thời gian thực.

Một hệ thống giám sát tập luyện như vậy có thể được phát triển bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO26 và các khả năng ước tính tư thế của nó. Model xử lý từng khung hình và phát hiện các điểm chính trên cơ thể như vai, khuỷu tay, hông và đầu gối. Các điểm này tạo thành một khung xương kỹ thuật số đại diện cho tư thế và chuyển động của người đó.

Hình 3. Theo dõi và tự động đếm số lần tập thể dục trong thời gian thực (Nguồn)

Khi các bài tập như squats hoặc hít đất được thực hiện, những thay đổi về góc khớp có thể được đo lường để ước tính số lần lặp. Ví dụ, bằng cách theo dõi cách đầu gối gập và duỗi trong khi squat, hệ thống có thể đếm từng lần lặp đã hoàn thành.

Link to this sectionQuản lý bãi đỗ xe thông minh bằng thị giác#

Việc đỗ xe có thể gây phiền toái ở những nơi như trung tâm thương mại, văn phòng, sân bay và các khu chung cư. Việc kiểm tra chỗ trống thủ công tốn thời gian và các cảm biến cơ bản chỉ cho biết một vị trí có được lấp đầy hay không. Một hệ thống dựa trên camera có thể giám sát toàn bộ khu vực đỗ xe cùng lúc và hiển thị chỗ nào còn trống trong thời gian thực.

Điều này giúp tài xế tìm chỗ đỗ xe nhanh chóng hơn và giảm lưu lượng giao thông không cần thiết bên trong bãi đỗ xe. Nó cũng giúp các nhà quản lý bất động sản hiểu cách các chỗ đỗ được sử dụng trong suốt cả ngày.

Bạn có thể xây dựng một hệ thống quản lý bãi đỗ xe bằng Ultralytics YOLO26 để phát hiện phương tiện từ nguồn cấp dữ liệu camera trực tiếp. Hệ thống phân tích từng khung hình và xác định các phương tiện trong khung cảnh.

Hình 4. Quản lý bãi đỗ xe thông minh được hỗ trợ bởi thị giác máy tính (Nguồn)

Bạn có thể vẽ các vùng đỗ xe trên màn hình và kiểm tra xem một chiếc xe được phát hiện có chồng lấn với bất kỳ vùng nào trong số đó hay không. Nếu có, vị trí đó được đánh dấu là đã có người đỗ. Nếu không, nó vẫn ở trạng thái trống.

Để mở rộng hệ thống, bạn có thể thêm tính năng phát hiện biển số xe và áp dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR) để đọc số biển số nhằm mục đích ghi nhật ký hoặc kiểm soát truy cập.

Link to this sectionNhận diện loài cây bằng phân loại hình ảnh#

Nhận diện thực vật rất quan trọng trong nông nghiệp, giám sát môi trường và giáo dục. Nông dân sử dụng nó để phát hiện sức khỏe cây trồng, các nhà nghiên cứu sử dụng nó để nghiên cứu đa dạng sinh học và học sinh sử dụng nó để tìm hiểu về các loài khác nhau.

Việc nhận diện thực vật truyền thống thường đòi hỏi kiến thức chuyên môn và so sánh thủ công, có thể tốn thời gian và không nhất quán. Thị giác máy tính giúp tăng tốc và mở rộng quy trình này bằng cách tự động phân tích hình ảnh.

Đối với loại giải pháp này, bạn có thể xây dựng một model phân loại hình ảnh dự đoán loài thực vật từ một bức ảnh. Bạn có thể bắt đầu với một model đã được huấn luyện sẵn như YOLO26 và tinh chỉnh nó trên một tập dữ liệu thực vật có nhãn bằng phương pháp chuyển đổi học tập (transfer learning).

Trong quá trình huấn luyện, model sẽ học các mẫu hình như hình dạng lá, kết cấu và sự khác biệt về màu sắc để phân biệt các loài. Để bắt đầu dự án này, bạn có thể khám phá các tập dữ liệu thực vật có sẵn công khai hoặc các tập dữ liệu cộng đồng được tuyển chọn trên các nền tảng như Roboflow Universe để truy cập nhanh chóng vào các hình ảnh có gắn nhãn.

Link to this sectionQuản lý hàng đợi bằng AI thị giác#

Các hệ thống quản lý hàng đợi được sử dụng tại các địa điểm như ngân hàng, sân bay, bệnh viện và cửa hàng bán lẻ để giám sát lưu lượng đám đông và giảm thời gian chờ đợi. Cụ thể, với thị giác máy tính, bạn có thể đếm và giám sát người trong hàng đợi bằng nguồn cấp dữ liệu camera trực tiếp.

Một hệ thống giám sát hàng đợi được tích hợp với một model thị giác máy tính, chẳng hạn như YOLO26 để phát hiện và theo dõi người, có thể hợp lý hóa việc quản lý hàng đợi. Hệ thống có thể xử lý từng khung hình video, phát hiện các cá nhân và đếm số lượng người bên trong khu vực hàng đợi đã xác định trước.

Hình 5. Quản lý hàng đợi tại sân bay được hỗ trợ bởi AI thị giác

Bằng cách kết hợp phát hiện đối tượng với logic theo dõi đơn giản, bạn có thể ước tính độ dài của hàng đợi và thậm chí có ý tưởng về thời gian chờ đợi dựa trên mức độ di chuyển nhanh của dòng người.

Link to this sectionPhát hiện và giám sát đám đông dựa trên vùng#

Việc đếm số người trong một khu vực cụ thể rất quan trọng đối với các sự kiện, không gian công cộng và quản lý an toàn. Thay vì đếm tất cả mọi người trong khung hình, bạn có thể tập trung chỉ vào một vùng đã chọn như lối vào, khu vực chờ hoặc vùng hạn chế.

Đặc biệt, bằng cách sử dụng YOLO26, bạn có thể phát hiện người trong mỗi khung hình video và sau đó xác định một vùng tùy chỉnh trên màn hình. Giải pháp này có thể được thiết kế để chỉ đếm những cá nhân bên trong ranh giới đó.

Hình 6. Giám sát đám đông bằng phương pháp đếm dựa trên vùng (Nguồn)

Cách tiếp cận này giúp bạn giám sát mật độ đám đông ở các khu vực mục tiêu và hiểu cách mức độ chiếm dụng thay đổi theo thời gian.

Link to this sectionKiểm tra chất lượng trong sản xuất#

Trong sản xuất, những sai sót nhỏ như thiếu linh kiện hoặc đặt sai vị trí có thể ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm và dẫn đến việc trả hàng. Để giảm bớt các vấn đề này, nhiều dây chuyền sản xuất sử dụng các hệ thống thị giác để phát hiện lỗi trước khi sản phẩm chuyển sang giai đoạn tiếp theo.

Bạn có thể mô phỏng một dây chuyền lắp ráp đơn giản, nơi camera ghi lại các sản phẩm khi chúng di chuyển dọc theo băng chuyền. Sử dụng YOLO26, một hệ thống như vậy có thể kiểm tra xem tất cả các linh kiện cần thiết có hiện diện và được đặt đúng cách hay không. Nó phân tích các chi tiết trực quan quan trọng thông qua trích xuất đặc trưng, cho phép phát hiện các bộ phận bị thiếu, mặt hàng bị hư hỏng hoặc đóng gói không đúng cách.

Hình 7. Phát hiện và đếm các gói hàng trên dây chuyền lắp ráp sử dụng YOLO

Loại hệ thống này cũng có thể được phát triển để đếm các mặt hàng, xác nhận rằng bao bì đã được niêm phong và kiểm tra xem các sản phẩm có được sắp xếp chính xác hay không trước khi rời khỏi dây chuyền. Dự án này làm nổi bật cách thị giác máy tính được sử dụng trong các nhà máy thực tế để phát hiện vấn đề sớm và duy trì chất lượng sản phẩm ổn định.

Link to this sectionGiám sát giao thông với phân đoạn hình ảnh#

Giám sát giao thông thường liên quan đến nhiều thứ hơn là chỉ đếm phương tiện. Tại các giao lộ đông đúc, việc hiểu cách các phương tiện được đặt trong làn đường và không gian đường bộ mà chúng chiếm dụng là rất hữu ích.

Đối với một hệ thống giám sát giao thông, bạn có thể xây dựng một giải pháp sử dụng khả năng hỗ trợ phân đoạn thực thể của YOLO26. Khác với phát hiện đối tượng cơ bản, phân đoạn thực thể tạo ra các mặt nạ cấp độ pixel cho từng phương tiện được phát hiện, phác thảo hình dạng chính xác của nó thay vì chỉ vẽ một khung bao.

Hình 8. Phân đoạn, đếm và theo dõi phương tiện trong thời gian thực (Nguồn)

Bằng cách phân tích các mặt nạ phân đoạn này, hệ thống có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn về việc sử dụng làn đường, mật độ phương tiện và các mô hình tắc nghẽn. Mức độ chính xác bổ sung này giúp việc giám sát luồng giao thông, xác định các điểm nghẽn và đánh giá cách sử dụng không gian đường bộ hiệu quả trở nên dễ dàng hơn.

Link to this sectionSử dụng thị giác máy tính để ước tính tốc độ#

Ước tính tốc độ thường được sử dụng trong giám sát giao thông, hậu cần và các hệ thống giao thông thông minh. Với thị giác máy tính, bạn có thể ước tính tốc độ của phương tiện trực tiếp từ đoạn video mà không cần sử dụng các cảm biến vật lý hoặc radar.

Hình 9. Theo dõi các phương tiện sử dụng YOLO (Nguồn)

Ví dụ, bạn có thể sử dụng YOLO26 để phát hiện và theo dõi các đối tượng trong luồng video. Bằng cách đo khoảng cách một phương tiện di chuyển giữa các khung hình và sử dụng tốc độ khung hình video cùng với tham chiếu khoảng cách trong thế giới thực, bạn có thể ước tính tốc độ của nó.

Link to this sectionGiám sát an toàn cho người lao động bằng ước tính tư thế#

An toàn cho người lao động là yếu tố quan trọng trong các môi trường như công trường, nhà máy và kho bãi. Tư thế không an toàn, kỹ thuật nâng vật nặng không đúng cách hoặc té ngã bất ngờ có thể làm tăng đáng kể nguy cơ chấn thương.

Các hệ thống thị giác máy tính có thể giám sát các mẫu chuyển động thông qua phân tích video để giúp xác định các mối lo ngại về an toàn tiềm ẩn. Một ví dụ là sử dụng YOLO26 với ước tính tư thế để phân tích tư thế của người lao động trong thời gian thực.

Model phát hiện các điểm chính trên cơ thể như vai, hông, đầu gối và khuỷu tay. Bằng cách đánh giá góc khớp và mẫu chuyển động, hệ thống có thể xác định tình trạng cúi người không an toàn, tư thế nâng vật nặng kém hoặc các chuyển động đột ngột có thể cho thấy tình trạng té ngã.

Hình 10. Sử dụng ước tính tư thế con người để phân tích tư thế của công nhân xây dựng (Nguồn)

Nó cũng có thể đo lường thời gian người lao động duy trì ở một vị thế căng thẳng và kích hoạt cảnh báo nếu các ngưỡng tư thế được xác định trước bị vượt quá.

Link to this sectionNhững điều cần cân nhắc trước khi bắt đầu một dự án AI thị giác#

Lập kế hoạch trước cho dự án AI thị giác của bạn có thể giúp bạn tránh những sai lầm phổ biến và xây dựng một hệ thống đáng tin cậy hơn. Dưới đây là một vài yếu tố thực tế cần cân nhắc trước khi bắt đầu một dự án thị giác máy tính:

• Xác định mục tiêu rõ ràng: Hãy cụ thể về những gì bạn muốn hệ thống thực hiện, cho dù đó là phát hiện đối tượng, theo dõi chuyển động, ước tính tư thế hay phân loại hình ảnh. Một mục tiêu rõ ràng có thể định hướng tốt hơn cho các quyết định kỹ thuật của bạn trong suốt dự án.
• Ưu tiên chất lượng tập dữ liệu: Dữ liệu và các chú thích được dán nhãn tốt, đa dạng và mang tính đại diện là điều cốt yếu. Dữ liệu chất lượng kém thường dẫn đến hiệu suất model không đáng tin cậy.
• Chọn công cụ phù hợp: Chọn các công cụ được hỗ trợ tốt và dễ làm việc. Python là lựa chọn phổ biến cho người mới bắt đầu vì nó cung cấp một hệ sinh thái lớn các thư viện thị giác máy tính và tài nguyên học tập. Các model từ dòng Ultralytics YOLO cũng rất phổ biến cho nhiều tác vụ thị giác khác nhau như phát hiện và theo dõi đối tượng, làm cho chúng trở thành một điểm khởi đầu thiết thực và dễ tiếp cận.
• Tối ưu hóa cho các điều kiện thực tế: Thay đổi ánh sáng, góc camera, nhòe do chuyển động và nhiễu nền có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Hãy kiểm tra hệ thống của bạn trong các điều kiện tương tự như nơi nó sẽ thực sự được sử dụng.
• Nghĩ về quyền riêng tư và đạo đức: Nếu bạn đang làm việc với hình ảnh hoặc video của con người, hãy cân nhắc các quy định về quyền riêng tư dữ liệu và các thực hành AI có trách nhiệm. Đảm bảo dữ liệu được thu thập và sử dụng một cách phù hợp.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Thị giác máy tính đang thay đổi cách các hệ thống hiểu dữ liệu hình ảnh. Bằng cách khám phá các ý tưởng dự án thực tế và các ứng dụng trong thế giới thực, người mới bắt đầu có thể nhanh chóng có được kinh nghiệm thực hành.

Các model như Ultralytics YOLO26 giúp việc bắt đầu dễ dàng hơn và thấy được kết quả nhanh hơn. Với mục tiêu rõ ràng và dữ liệu chất lượng, bạn có thể xây dựng một nền tảng vững chắc cho các hệ thống thị giác máy tính tiên tiến hơn.

Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm các tài nguyên AI. Để bắt đầu xây dựng với vision AI ngay hôm nay, hãy xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách AI trong nông nghiệp đang chuyển đổi canh tác và cách vision AI trong robot đang định hình tương lai bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.