10 dự án thị giác máy tính dễ dàng để 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 điện thoại để hiểu chuyển động của bạn trong thời gian thực chưa? Tất cả các công nghệ này đều dựa trên thị giác máy tính.

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

Các mô hình 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 mô hình 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 trong các lĩnh vực khác nhau.

Link to this sectionTổng quan về 10 dự án thị giác máy tính dễ thực hiện#

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

Link to this section1. Hệ thống báo động an ninh dựa trên thị giác#

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

Ví dụ, các cảm biến chuyển động cơ bản thường kích hoạt báo động giả do bóng tối, 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 xác định các đối tượng quan tâm cụ thể, cải thiện đáng kể độ chính xác và giảm cảnh báo giả.

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

Hình 2. Phát hiện ai đó ở sân sau bằng mô hình 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 phát hiện đối tượng thời gian thực và cách các kết quả đầu ra của mô hình có thể được tích hợp với các hành động tự động, chẳng hạn như thông báo hoặc báo động.

Link to this section2. Giám 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 phân tích chuyển động cơ thể trong thời gian thực.

Một hệ thống workout monitoring như vậy có thể được phát triển bằng cách sử dụng YOLO26 của Ultralytics cùng khả năng ước tính tư thế (pose estimation) của nó. Mô hình 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 bộ khung kỹ thuật số đại diện cho tư thế và chuyển động của người đó.

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

Khi các bài tập như squats hoặc hít đất được thực hiện, các 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 cong và duỗi thẳng trong khi squat, hệ thống có thể đếm từng lần lặp hoàn thành.

Link to this section3. Quản lý đỗ xe cho phương tiện được kích hoạt bằng thị giác#

Đỗ xe có thể gây bực bội ở những nơi như trung tâm thương mại, văn phòng, sân bay và các khu chung cư. Kiểm tra chỗ trống thủ công mất thời gian, và các cảm biến cơ bản chỉ hiển thị xem một chỗ có bị chiếm hay không. Hệ thống dựa trên camera có thể giám sát toàn bộ khu vực đỗ xe cùng lúc và hiển thị những chỗ nào còn trống trong thời gian thực.

Bạn có thể xây dựng hệ thống quản lý đỗ xe bằng Ultralytics YOLO26 để phát hiện phương tiện từ luồng camera trực tiếp. Hệ thống phân tích từng khung hình và xác định ô tô trong cảnh.

Hình 4. Quản lý đỗ xe thông minh được kích hoạt bằng thị giác máy tính (Nguồn)

Bạn có thể vẽ các vùng đỗ xe trên màn hình và kiểm tra xem một chiếc ô tô được phát hiện có chồng lấn với bất kỳ vùng nào trong số đó không. Nếu có, chỗ đó được đánh dấu là đã bị chiếm. Nếu không, nó vẫn còn 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 section4. Nhận diện loài thực vật 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 sinh viên sử dụng nó để tìm hiểu về các loài khác nhau.

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 tăng tốc và mở rộng quy trình này bằng cách phân tích hình ảnh tự động.

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

Trong quá trình huấn luyện, mô hình học các mẫu như hình dạng lá, kết cấu và sự khác biệt về màu sắc để phân biệt các loài. Để bắt đầu, bạn có thể khám phá các bộ dữ liệu thực vật công khai hoặc các bộ dữ liệu cộng đồng được chọn lọc trên các nền tảng như Roboflow Universe để truy cập hình ảnh có nhãn một cách nhanh chóng.

Link to this section5. Quản lý hàng đợi sử dụng AI thị giác#

Các hệ thống quản lý hàng đợi được sử dụng ở những nơi như ngân hàng, sân bay, bệnh viện và các cửa hàng bán lẻ để giám sát lưu lượng đám đông và giảm thời gian chờ đợi. Đặc biệt, với thị giác máy tính, bạn có thể đếm và giám sát người trong hàng đợi bằng luồng camera trực tiếp.

Một hệ thống giám sát hàng đợi được tích hợp với mô hình 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 xem có bao nhiêu 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 chiều dài của hàng đợi và thậm chí có ý tưởng về thời gian chờ đợi dựa trên tốc độ di chuyển của dòng người.

Link to this section6. Phát hiện và giám sát đám đông dựa trên vùng#

Đếm người trong một khu vực cụ thể là 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 chỉ có thể tập trung vào một vùng được chọn như lối vào, khu vực chờ hoặc khu vực hạn chế.

Sử dụng YOLO26, bạn có thể phát hiện người trong từng khung hình video và 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 sử dụng 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 số lượng thay đổi theo thời gian.

Link to this section7. Kiểm 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 trả hàng. Để giảm bớt các vấn đề này, nhiều dây chuyền sản xuất sử dụng 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, hệ thống như vậy có thể kiểm tra xem tất cả các thành phần cần thiết có mặt và được đặt đúng vị trí hay không.

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 bao bì đã được niêm phong và kiểm tra xem sản phẩm có được sắp xếp đúng cách trước khi rời khỏi dây chuyền hay không.

Link to this section8. Giám sát giao thông với phân đoạn hình ảnh#

Giám sát giao thông thường bao gồm nhiều thứ hơn là chỉ đếm phương tiện. Tại các giao lộ bận rộn, nó giúp hiểu cách các phương tiện được định vị trong làn đường và chúng chiếm bao nhiêu không gian đường bộ.

Đối với hệ thống giám sát giao thông, bạn có thể xây dựng giải pháp bằng cách sử dụng hỗ trợ phân đoạn thực thể (instance segmentation) của YOLO26. Không giống như phát hiện đối tượng cơ bản, phân đoạn thực thể tạo ra các mặt nạ (masks) cấp pixel cho từng phương tiện được phát hiện, phác thảo hình dạng chính xác của nó thay vì chỉ vẽ một BBox.

Hình 8. Phân đoạn, đếm và theo dõi phương tiện 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 ùn tắc.

Link to this section9. Sử dụng thị giác máy tính để ước tính tốc độ#

Speed estimation thường được sử dụng trong giám sát giao thông, logistics 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 cảnh quay video mà không cần sử dụng cảm biến vật lý hay radar.

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

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

Link to this section10. Giám sát an toàn công nhân với ước tính tư thế#

An toàn công nhân là rất quan trọng trong các môi trường như công trường xây dựng, 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.

Một ví dụ là sử dụng YOLO26 kết hợp với ước tính tư thế để phân tích tư thế của công nhân trong thời gian thực. Mô hình phát hiện các điểm chính trên cơ thể như vai, hông, đầu gối và khuỷu tay. Bằng cách đánh giá góc khớp và các mô hình chuyển động, hệ thống có thể xác định tình trạng cúi người không an toàn, tư thế nâng vật nặng sai cách hoặc các chuyển động đột ngột có thể báo hiệu việc bị ngã.

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

Nó cũng có thể đo lường thời gian công nhân duy trì ở một tư thế căng thẳng và kích hoạt cảnh báo nếu vượt quá ngưỡng tư thế đã xác định trước.

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

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 được 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 nâng cao 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 điểm đối tượng. Nhìn chung, mô hình được huấn luyện trên càng nhiều dữ liệu chất lượng cao, hiệu suất của nó trong các kịch bản thực tế càng tốt.

Nhiều hệ thống thị giác máy tính hiện đại dựa vào các mạng thần kinh tích chập (CNNs), được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến hình ảnh. CNNs tự động trích xuất các đặc điểm thị giác quan trọng và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán.

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

• Phân loại hình ảnh: Tác vụ này gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như xác định xem một bức ảnh có hiển thị mèo hay chó.
• Phát hiện đối tượng: Các đối tượng trong hình ảnh được định vị và làm nổi bật bằng cách sử dụng các bounding box, ví dụ: xác định ô tô, người hoặc xe đạp trong cảnh đường phố.
• Phân đoạn thực thể: 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 hữu ích khi yêu cầu biên dạng chính xác.
• Ước tính tư thế: Các điểm chính trên cơ thể 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: Các đối tượng được theo sát qua các khung hình video để theo dõi cách chúng di chuyển theo thời gian.

Hình 1. Ví dụ về 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 USD vào năm 2030, tăng trưởng gần 20% mỗi năm khi ngày càng nhiều tổ chức tích hợp trí tuệ hình ảnh vào hệ thống của họ.

Ví dụ, giao thông vận tải là một lĩnh vực tăng trưởng chính. Đối với ô tô tự lái, thị giác máy tính cho phép phương tiện phát hiện làn đường, xe cộ, 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 cầm lên, cho phép mua sắm 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 quét như X-quang, MRI và hình ảnh CT, giúp bác sĩ lâm sàng phát hiện các bất thường và hỗ trợ chẩn đoán.

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 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 rõ ràng mục tiêu: 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 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 gắn nhãn tốt, đa dạng và mang tính đại diện là rất cần thiết. Dữ liệu chất lượng kém thường dẫn đến hiệu suất mô hình không đáng tin cậy.
• Chọn các công cụ phù hợp: Chọn các công cụ được hỗ trợ tốt và dễ làm việc. Python là một 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 mô hình 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. Kiểm tra hệ thống của bạn trong các điều kiện tương tự như nơi nó sẽ thực sự được sử dụng.
• Suy nghĩ về quyền riêng tư và đạo đức: Nếu bạn đang làm việc với hình ảnh hoặc video về 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 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 thực tiễn, người mới bắt đầu có thể nhanh chóng có được kinh nghiệm thực hành.

Các mô hình như Ultralytics YOLO26 giúp việc bắt đầu dễ dàng hơn và thấy kết quả nhanh hơn. Với các 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 kiếm 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 ngành nông nghiệp và cách vision AI trong robot đang định hình tương lai bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.