12 trường hợp sử dụng hình ảnh trên không được hỗ trợ bởi thị giác máy tính

Mỗi ngày, drones và vệ tinh đều chụp ảnh các trang trại, thành phố, đường bờ biển, rừng và cơ sở hạ tầng. Từ góc nhìn từ trên cao, chúng có thể ghi lại những thay đổi tinh vi nhưng đầy ý nghĩa, chẳng hạn như sự phát triển không đều của cây trồng, lưu lượng giao thông ngày càng tăng, đường bờ biển thay đổi hoặc các hoạt động trong những khu vực được giám sát.

Nhiều tín hiệu trong số này được thúc đẩy bởi hoạt động của con người, tuy nhiên chúng thường khó phát hiện từ mặt đất. Hình ảnh trên không giúp việc quan sát các môi trường này một cách rõ ràng trở nên khả thi, ngay cả ở những địa điểm xa xôi hoặc nguy hiểm.

Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu được thu thập ngày càng tăng, chỉ khả năng quan sát thôi là chưa đủ. Các ứng dụng quy mô lớn như nông nghiệp hoặc giám sát đô thị có thể tạo ra hàng nghìn hình ảnh, khiến việc đánh giá thủ công trở nên chậm chạp, tốn nhiều công sức và không thực tế.

Công nghệ Computer vision cung cấp một giải pháp thay thế tốt hơn bằng cách tự động hóa quy trình phân tích và đánh giá này. Vision AI là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu hình ảnh. Đặc biệt, các computer vision models có thể phát hiện và phân loại đối tượng, lập bản đồ ranh giới chính xác và theo dõi chuyển động trên lượng lớn hình ảnh trên không trong thời gian thực, cho phép giám sát thay đổi một cách nhất quán và có khả năng mở rộng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao computer vision lại cần thiết cho các hệ thống hình ảnh trên không thông minh và tìm hiểu 12 trường hợp sử dụng hình ảnh trên không nơi dữ liệu hình ảnh có thể được chuyển đổi thành thông tin chi tiết hữu ích. Hãy bắt đầu thôi!

Link to this sectionChuyển đổi hình ảnh trên không thành thông tin chi tiết hữu ích với computer vision#

Các hệ thống hình ảnh trên không tạo ra hàng tấn dữ liệu không gian. Ví dụ, một drone bay qua thành phố có thể chụp hàng nghìn bức ảnh trên không có độ phân giải cao về các khối nhà và hoạt động của con người.

Tương tự, satellite imagery có thể cung cấp luồng dữ liệu hình ảnh liên tục. Việc xem xét thủ công dữ liệu này có thể rất khó khăn. Thông thường, việc phân tích hình ảnh phải được thực hiện nhanh chóng và chính xác, đặc biệt đối với các trường hợp sử dụng như đánh giá thiệt hại do động đất, nơi thời gian là yếu tố quan trọng.

Computer vision giúp việc xử lý dữ liệu như vậy dễ dàng hơn bằng cách chuyển đổi hình ảnh từ drone và vệ tinh thành thông tin mà máy móc có thể hiểu được. Các giải pháp Vision AI hoạt động bằng cách đưa dữ liệu hình ảnh đã thu thập vào các computer vision models, sau đó chúng thực hiện các tác vụ thị giác khác nhau. Các tác vụ này bao gồm phát hiện đối tượng, lập bản đồ các khu vực quan tâm lớn và theo dõi những thay đổi theo thời gian.

Các model như Ultralytics YOLO26 được thiết kế cho các tác vụ thị giác thời gian thực như phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể và theo dõi đối tượng. Chúng có thể xử lý hình ảnh hiệu quả trên các thiết bị nhỏ hoặc trên các khu vực địa lý rộng lớn, giúp việc chuyển đổi dữ liệu trên không trực tiếp thành các thông tin chi tiết hữu ích ngay khi được thu thập trở nên khả thi.

Link to this sectionCác tác vụ computer vision cốt lõi cho các trường hợp sử dụng hình ảnh trên không#

Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về một số computer vision tasks phổ biến được sử dụng để trích xuất thông tin chi tiết ý nghĩa từ hình ảnh trên không:

• Image classification: Tác vụ này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như loại cây trồng, danh mục che phủ đất hoặc điều kiện môi trường, giúp việc sắp xếp và lọc các tập dữ liệu trên không lớn trở nên dễ dàng hơn.
• Object detection: Các mục cụ thể cần quan tâm, bao gồm con người, phương tiện, tòa nhà hoặc động vật, có thể được xác định và định vị trong một hình ảnh bằng cách sử dụng object detection. Tác vụ này tạo nền tảng cho nhiều quy trình phân tích trên không.
• Instance segmentation: Tác vụ này có thể được sử dụng để lập bản đồ ranh giới đối tượng chính xác ở cấp độ pixel, điều này rất cần thiết cho các ứng dụng như nông nghiệp và giám sát môi trường đòi hỏi các phép đo diện tích chi tiết.
• Object tracking: Dựa trên khả năng phát hiện, object tracking theo dõi các đối tượng đã xác định qua nhiều khung hình hoặc khoảng thời gian. Điều này cung cấp thông tin chi tiết về các mô hình chuyển động và thay đổi theo thời gian, vốn rất quan trọng để giám sát các cảnh động.
• Oriented bounding box (OBB) detection: Đối với hình ảnh trên không nơi các đối tượng xuất hiện ở các góc khác nhau, oriented bounding boxes có thể nắm bắt hướng và hình dạng đối tượng chính xác hơn, cải thiện chất lượng phát hiện cho các đối tượng như tàu thuyền, phương tiện và cơ sở hạ tầng.

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng YOLO cho phát hiện OBB (Nguồn)

Link to this section12 trường hợp sử dụng hình ảnh trên không trong thế giới thực được thúc đẩy bởi computer vision#

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về computer vision trong hình ảnh trên không, hãy thảo luận về một số ứng dụng hình ảnh trên không trong thế giới thực nơi Vision AI có thể được sử dụng.

Link to this sectionQuản lý tưới tiêu và nông nghiệp chính xác#

Các vấn đề về nước thường phát triển chậm và không được chú ý trong nông nghiệp. Các vấn đề như rò rỉ hệ thống tưới, phân phối nước không đều và căng thẳng nước ở cây trồng có thể tích tụ theo thời gian mà không có dấu hiệu rõ ràng. Đến khi thiệt hại cây trồng trở nên dễ thấy, nông dân đã mất đi năng suất.

Hình ảnh trên không có thể được sử dụng để giám sát toàn bộ đất nông nghiệp cùng một lúc. Từ trên cao, những thay đổi về crop health và độ ẩm dễ phát hiện hơn nhiều so với việc kiểm tra trên mặt đất.

Dữ liệu này có thể được computer vision phân tích để phân tách các khu vực cây trồng và phát hiện các vấn đề như các mảng khô hoặc các khu vực bị tưới quá nhiều nước. Điều này cho phép hành động sớm, sử dụng nước hiệu quả hơn và tăng năng suất cây trồng với chi phí thấp hơn.

Link to this sectionĐánh giá thiệt hại do động đất và sạt lở đất#

Ngay cả một sự chậm trễ nhỏ trong việc ra quyết định cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các nỗ lực cứu hộ và ứng phó trong một natural disaster. Các thảm họa như động đất và sạt lở đất thường dẫn đến các tòa nhà không ổn định và đường sá bị tắc nghẽn, làm phức tạp thêm các nỗ lực cứu hộ bằng cách khiến một số khu vực không thể tiếp cận. Điều này có thể làm cho các cuộc kiểm tra trên mặt đất truyền thống trở nên chậm chạp, nguy hiểm hoặc đôi khi là không thể.

Việc viễn thám thông qua dữ liệu trên không và hình ảnh vệ tinh mang lại cho các đội phản ứng một cái nhìn nhanh chóng, toàn cảnh về các khu vực bị ảnh hưởng. Trong vòng vài phút, họ có thể nhìn thấy các tòa nhà bị sập, đường sá bị hư hại và các khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất mà không cần chờ đợi tiếp cận vật lý.

Các hệ thống computer vision có thể hỗ trợ thêm cho các đội cứu hộ bằng cách sử dụng dữ liệu trên không này để xác định các cấu trúc bị hư hại và các tuyến đường bị chặn. Các hệ thống được tích hợp với các model như Ultralytics YOLO26 có thể được đào tạo để phát hiện sạt lở đất, mảnh vỡ và vật cản trên đường trực tiếp từ hình ảnh trên không. Điều này giúp các đội cứu hộ phản ứng nhanh hơn và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn trong quá trình quản lý thảm họa.

Link to this sectionKiểm toán tuân thủ và phát hiện thay đổi trong thành phố thông minh#

Các vi phạm đô thị như đổ rác trái phép, sử dụng đất sai mục đích và lấn chiếm không gian công cộng thường xảy ra mà không ai để ý. Đến khi bị phát hiện trên thực địa, vấn đề có khả năng đã lan rộng ra nhiều khu vực.

Hình ảnh trên không hợp lý hóa việc giám sát các vấn đề như vậy ở các khu vực đô thị. Ví dụ, hình ảnh drone thường xuyên từ trên cao cung cấp một cái nhìn rõ ràng, cập nhật về đường phố, đất trống và không gian công cộng vốn khó tiếp cận thông qua việc kiểm tra thủ công.

Các Vision AI models có thể được sử dụng để phân tích những bức ảnh trên không này nhằm phát hiện các bãi thải và các công trình trái phép. Khi kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) và dữ liệu quy hoạch, các quan chức thành phố có thể theo dõi cách các vi phạm tích tụ theo thời gian, xác định các khu vực tương tự và thực thi các quy tắc bảo trì hiệu quả hơn.

Link to this sectionPhân tích lưu lượng giao thông và mạng lưới đường bộ#

Việc quản lý mạng lưới đường bộ trở nên khó khăn khi khả năng quan sát chỉ dựa vào các cảm biến mặt đất và camera cố định. Mặc dù chúng có thể làm nổi bật các điểm đáng lo ngại riêng lẻ trên đường, nhưng chúng khó nắm bắt được cách giao thông vận hành trên toàn bộ thành phố.

Hình ảnh trên không có độ phân giải cao giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị đường sá, các giao lộ và lưu lượng giao thông trong một cái nhìn duy nhất. Sử dụng phương pháp này, việc phát hiện các điểm nghẽn, ùn tắc giao thông và đỗ xe trái phép trở nên dễ dàng hơn so với các hệ thống trên mặt đất. Khi các hệ thống trên không được tích hợp với các vision models như các model Ultralytics YOLO, chúng có thể giúp phân tích giao thông trên các khu vực rộng lớn.

Hình 2. Sử dụng các model YOLO để phân tích điều kiện giao thông (Nguồn)

Link to this sectionKhảo sát tài sản và định giá bất động sản#

Các phép đo chính xác là rất cần thiết khi đất đai và tòa nhà được khảo sát cho mục đích định giá, quy hoạch hoặc quản lý. Các cuộc khảo sát thủ công có thể tốn thời gian, đặc biệt là trên các tài sản lớn hoặc khó tiếp cận, và ngay cả những điểm không nhất quán nhỏ cũng có thể dẫn đến sự chậm trễ hoặc công việc bổ sung.

Drones và các nền tảng trên không khác giúp ích bằng cách chụp hình ảnh cập nhật về các tài sản từ trên cao. Khi kết hợp với kỹ thuật đo ảnh và LiDAR, hình ảnh này có thể tạo ra các mô hình ba chiều chi tiết của đất đai và các cấu trúc xung quanh, giảm nhu cầu thường xuyên phải đến thăm thực địa.

Computer vision hỗ trợ quá trình này bằng cách giúp thực hiện các tác vụ như xác định các đặc điểm tài sản có thể nhìn thấy, phác thảo các ranh giới gần đúng và đo khoảng cách hoặc diện tích từ hình ảnh. Các kết quả đầu ra này thường được xem xét và xác thực bởi các nhà khảo sát, giúp các đội làm việc hiệu quả hơn trong khi vẫn duy trì được độ chính xác.

Link to this sectionChụp ảnh trên không để kể chuyện điện ảnh hơn#

Trong một số tình huống, các công cụ làm phim truyền thống như giàn máy ảnh và cần cẩu có thể hạn chế cách quay các cảnh nhất định, đặc biệt là khi cần những góc nhìn rộng hoặc chuyển động nhanh, năng động. Drones giúp vượt qua những hạn chế này bằng cách cho phép thực hiện các cảnh quay trên không mượt mà trên các không gian rộng lớn.

Chúng mang đến cho các nhà làm phim sự tự do để ghi lại những cảnh quan bao quát, các cảnh hành động phức tạp và các cảnh quay theo dõi từ trên cao vốn khó đạt được từ mặt đất. Các drone hỗ trợ computer vision cũng có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng trong hình ảnh độ phân giải cao, cho phép máy ảnh theo sát mượt mà các đối tượng chuyển động như phương tiện. Điều này giảm nhu cầu kiểm soát thủ công liên tục và giúp các ê-kíp ghi lại những cảnh quay điện ảnh ổn định hiệu quả hơn.

Link to this sectionGiám sát biên giới và vành đai#

Việc giám sát các vùng biên giới và vành đai lớn có thể đầy thách thức do địa hình rộng lớn, địa điểm xa xôi và quyền tiếp cận mặt đất hạn chế. Duy trì phạm vi giám sát nhất quán trong các khu vực này thường đòi hỏi nguồn lực đáng kể và vẫn có thể để lại những khoảng trống về tầm nhìn.

Các hệ thống hình ảnh trên không có thể là một cách có khả năng mở rộng để cải thiện nhận thức tình huống trên các khu vực rộng lớn. Drones và các nền tảng trên không khác có thể thu thập hình ảnh cung cấp tầm nhìn liên tục mà không đòi hỏi sự hiện diện thường xuyên trên mặt đất.

Các kỹ thuật computer vision có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu này nhằm xác định các mô hình chuyển động, chẳng hạn như con người hoặc phương tiện, theo dõi những thay đổi theo thời gian và làm nổi bật các hoạt động bất thường. Điều này giúp các tổ chức cải thiện thời gian phản ứng và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Link to this sectionGiám sát quần thể động vật hoang dã#

Các cuộc khảo sát động vật hoang dã truyền thống, chẳng hạn như tuần tra trên mặt đất hoặc các chuyến bay ở độ cao thấp, có thể làm phiền động vật và thường dẫn đến các khoảng trống trong việc thu thập dữ liệu, đặc biệt là trên các môi trường sống rộng lớn hoặc xa xôi. Các phương pháp này cũng có thể khó mở rộng quy mô một cách nhất quán theo thời gian.

Các hệ thống trên không là một cách ít xâm lấn hơn để giám sát động vật hoang dã. Drones được trang bị cảm biến đa phổ cho phép các nhóm quan sát động vật từ xa và hỗ trợ thu thập dữ liệu nhất quán hơn, ngay cả trong điều kiện thảm thực vật dày đặc hoặc ánh sáng yếu.

Các computer vision models sau đó có thể phân tích hình ảnh này để hỗ trợ các tác vụ như phát hiện và đếm động vật, giúp các nhóm phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn cho các nỗ lực bảo vệ môi trường sống và bảo tồn.

Hình 3. Sử dụng cảnh quay drone dựa trên thị giác để đếm chim (Nguồn)

Link to this sectionCải thiện an toàn mỏ với giám sát trên không#

Các địa điểm khai thác mỏ thường liên quan đến máy móc hạng nặng và địa hình thay đổi, điều này có thể khiến các cuộc kiểm tra định kỳ trở nên tốn thời gian. Việc chỉ dựa vào các cuộc kiểm tra trên mặt đất cũng có thể đòi hỏi quyền tiếp cận địa điểm thường xuyên hơn.

Hình ảnh vệ tinh và trên không cho phép các thanh tra và người vận hành xem toàn bộ địa điểm khai thác mỏ từ trên cao. Góc nhìn rộng hơn này giúp việc quan sát những thay đổi trong ranh giới hố, đường vận chuyển, kho bãi và vị trí thiết bị trở nên dễ dàng hơn so với các kiểm tra ở cấp độ mặt đất.

Computer vision hỗ trợ quá trình này bằng cách phát hiện và phác thảo các yếu tố có thể nhìn thấy như phương tiện, kho bãi, đường vận chuyển và ranh giới hố. Điều này cho phép các đội tập trung kiểm tra vào các địa điểm cụ thể, giảm bớt các chuyến thăm địa điểm không cần thiết và duy trì sự giám sát an toàn nhất quán.

Link to this sectionPhát hiện cháy rừng và phân tích sự lan rộng#

Cháy rừng có thể lan nhanh, đôi khi nhanh hơn cả tốc độ phản ứng của các đội mặt đất. Đến khi đám cháy được báo cáo, các khu vực rộng lớn có thể đã bị ảnh hưởng.

Sử dụng hệ thống hình ảnh drone và vệ tinh, việc phát hiện cháy sớm trên các khu vực rừng rộng lớn trở nên dễ dàng hơn. Chúng cũng hỗ trợ giám sát môi trường, ngay cả ở những khu vực có quyền tiếp cận mặt đất hạn chế.

Cụ thể, các computer vision models có thể detect smoke and flames và theo dõi cách đám cháy lan rộng theo thời gian. Các hệ thống như vậy cũng có thể hỗ trợ đánh giá thiệt hại nhanh chóng, giúp các đội phản ứng hành động nhanh hơn và hạn chế tác động lâu dài.

Hình 4. Phát hiện cháy rừng sử dụng hình ảnh trên không (Nguồn)

Link to this sectionGiám sát cảng và bến tàu#

Các cảng phải đối mặt với sự di chuyển liên tục của tàu thuyền, lịch trình dày đặc và không gian hạn chế, điều này khiến việc quan sát mọi thứ đang diễn ra cùng một lúc trở nên khó khăn. Các phương pháp giám sát truyền thống thường bỏ lỡ các hoạt động thời gian thực, chẳng hạn như việc di chuyển container hoặc ùn tắc giao thông.

Hình ảnh trên không hoặc drone cung cấp một cách đơn giản để có cái nhìn rõ ràng về hoạt động cảng từ trên cao. Nó có thể cho biết vị trí của tàu, cách lưu lượng di chuyển và nơi ùn tắc hình thành trên khắp bến cảng. Vision AI sau đó có thể phân tích hình ảnh này để theo dõi tàu thuyền và phát hiện ùn tắc sớm, giúp các cảng quản lý lưu lượng giao thông trơn tru hơn và duy trì các hoạt động hiệu quả.

Link to this sectionPhát hiện tràn dầu#

Tràn dầu rất khó xác định trong giai đoạn đầu, đặc biệt là trên các khu vực đại dương rộng lớn. Đến khi được báo cáo, vết tràn có thể đã lan rộng và gây hại cho hệ sinh thái xung quanh.

Góc nhìn từ trên cao của drone cung cấp hình ảnh rõ ràng về vùng nước mở. Kết quả là, những thay đổi về màu sắc và kết cấu bề mặt dễ nhìn thấy hơn từ độ cao lớn hơn.

Hình ảnh này có thể được phân tích bằng computer vision để phát hiện và phân đoạn các vết tràn sớm và theo dõi cách chúng lan rộng. Điều này có nghĩa là khả năng ngăn chặn nhanh hơn và giúp giảm thiểu thiệt hại lâu dài cho các hệ sinh thái biển.

Hình 5. Phát hiện tràn dầu sử dụng Vision AI (Nguồn)

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Khi kết hợp với computer vision, hình ảnh trên không trở nên vượt xa những hình ảnh tĩnh và bắt đầu mang lại những thông tin chi tiết thực tế. Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, các hệ thống này đang trở nên nhanh hơn và tự động hóa hơn, với quá trình phân tích diễn ra gần thời điểm thu thập hơn. Sự thay đổi này đang chuyển dịch hình ảnh trên không từ quan sát đơn thuần sang việc ra quyết định thông minh và kịp thời hơn.

Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá thị giác máy tính trong sản xuất và AI trong logistics bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi. Để bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.