12 ứng dụng hình ảnh trên không được hỗ trợ bởi thị giác máy tính

Hằng ngày, drone và vệ tinh chụp ảnh trang trại, thành phố, bờ biển, rừng và cơ sở hạ tầng. Từ góc nhìn trên cao, chúng có thể ghi lại những thay đổi tinh tế nhưng có ý nghĩa, chẳng hạn như cây trồng phát triển không đồng đều, tình trạng ùn tắc giao thông gia tăng, đường bờ biển dịch chuyển hoặc hoạt động trong các khu vực được giám sát.

Nhiều dấu hiệu trong số này bắt nguồn từ hoạt động của con người, nhưng thường khó phát hiện từ mặt đất. Ảnh chụp từ trên không giúp quan sát rõ những môi trường này, ngay cả ở các địa điểm xa xôi hoặc nguy hiểm.

Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu thu thập tăng lên, chỉ có hình ảnh quan sát được 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 rà soát thủ công chậm, tốn nhiều công sức và khó khả thi.

Công nghệ thị giác máy tính là giải pháp thay thế tốt hơn nhờ tự động hóa quy trình phân tích và rà soát này. AI thị giác là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu hình ảnh. Cụ thể, các model thị giác máy tính có thể phát hiện và phân loại đối tượng, xác định ranh giới chính xác và theo dõi chuyển động trên khối lượng lớn ảnh hàng không theo thời gian thực, cho phép phát hiện thay đổi nhất quán và có khả năng mở rộng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu vì sao thị giác máy tính thiết yếu đối với các hệ thống ảnh hàng không thông minh và điểm qua 12 trường hợp sử dụng ảnh hàng không, trong đó dữ liệu hình ảnh có thể được chuyển đổi thành thông tin hữu ích để hành động.

Chuyển ảnh chụp từ trên không thành thông tin chuyên sâu hữu ích bằng thị giác máy tính#

Các hệ thống chụp ảnh hàng không tạo ra khối lượng lớn dữ liệu không gian. Chẳng hạn, drone bay qua một thành phố có thể chụp hàng nghìn ảnh hàng không độ phân giải cao về các khu phố và hoạt động của con người.

Tương tự, ảnh vệ tinh có thể cung cấp luồng dữ liệu hình ảnh liên tục. Việc rà soát dữ liệu này theo cách thủ công có thể rất khó khăn. Phân tích hình ảnh thường cần được thực hiện nhanh chóng và chính xác, đặc biệt với các trường hợp như đánh giá thiệt hại do động đất, khi thời gian đóng vai trò then chốt.

Thị giác máy tính giúp xử lý dữ liệu này dễ dàng hơn bằng cách chuyển ảnh từ drone và vệ tinh thành thông tin mà máy móc có thể hiểu. Giải pháp AI thị giác hoạt động bằng cách đưa dữ liệu hình ảnh đã thu thập vào model thị giác máy tính, sau đó model thực hiện nhiều tác vụ thị giác khác nhau. Các tác vụ này bao gồm phát hiện đối tượng, lập bản đồ các khu vực quan tâm rộng lớn và theo dõi 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 instance và theo dõi đối tượng. Model có thể xử lý hình ảnh hiệu quả trên thiết bị nhỏ hoặc trên các khu vực địa lý rộng lớn, giúp chuyển đổi dữ liệu trên không trực tiếp thành thông tin chuyên sâu hữu ích ngay khi dữ liệu được thu thập.

Các tác vụ cốt lõi của thị giác máy tính trong ứng dụng ảnh chụp từ trên không#

Dưới đây là tổng quan chi tiết hơn về một số tác vụ thị giác máy tính phổ biến được dùng để trích xuất thông tin chuyên sâu có ý nghĩa từ ảnh chụp từ trên không:

• Phát hiện đối tượng: Phát hiện đối tượng có thể xác định và định vị các đối tượng cụ thể cần quan tâm trong hình ảnh, bao gồm người, phương tiện, tòa nhà hoặc động vật. Tác vụ này là nền tảng của nhiều quy trình phân tích ảnh chụp từ trên không.
• Phân đoạn instance: Tác vụ này có thể được dùng để lập bản đồ ranh giới đối tượng chính xác ở cấp pixel, điều thiết yếu đối với các ứng dụng như nông nghiệp và giám sát môi trường cần đo đạc diện tích chi tiết.
• Phân loại hình ảnh: Tác vụ này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như loại cây trồng, nhóm lớp phủ đất hoặc điều kiện môi trường, giúp dễ dàng sắp xếp và lọc các dataset trên không quy mô lớn.
• Phát hiện hộp giới hạn xoay (OBB): Trong ảnh hàng không, đối tượng xuất hiện ở nhiều góc độ khác nhau, vì vậy hộp giới hạn xoay có thể ghi nhận hướng và hình dạng đối tượng chính xác hơn, cải thiện chất lượng phát hiện các đối tượng như tàu thuyền, phương tiện và cơ sở hạ tầng.
• Theo dõi đối tượng: Dựa trên kết quả phát hiện, theo dõi đối tượng giám sát các đối tượng đã nhận diện qua nhiều khung hình hoặc khoảng thời gian. Việc này cung cấp thông tin về quy luật chuyển động và thay đổi theo thời gian, rất quan trọng khi giám sát các cảnh biến động.

Hình 1. Ví dụ sử dụng YOLO để phát hiện OBB (Nguồn)

12 trường hợp sử dụng ảnh chụp từ trên không trong thực tế nhờ thị giác máy tính#

Giờ đây khi đã hiểu rõ hơn về thị giác máy tính trong ảnh chụp từ trên không, hãy cùng thảo luận về một số ứng dụng thực tế của ảnh chụp từ trên không có thể sử dụng AI thị giác.

1. Quản 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. Những vấn đề như rò rỉ hệ thống tưới tiêu, phân phối nước không đồng đều và cây trồng bị thiếu nước có thể tích tụ theo thời gian mà không biểu hiện rõ ràng. Đến khi cây trồng bị hư hại và có thể nhìn thấy được, nông dân đã mất sản lượng.

Ảnh chụp từ trên không có thể được dùng để giám sát toàn bộ đất nông nghiệp cùng lúc. Từ trên cao, những thay đổi về sức khỏe cây trồng và độ ẩm dễ phát hiện hơn nhiều so với khi kiểm tra từ mặt đất.

Thị giác máy tính có thể phân tích dữ liệu này để tách vùng trồng trọt và phát hiện các vấn đề như khu vực khô hạn hoặc tưới quá mức. Nhờ đó, có thể xử lý sớm, sử dụng nước hiệu quả hơn và tăng năng suất cây trồng với chi phí thấp hơn.

2. Đánh giá thiệt hại do động đất và sạt lở đất#

Ngay cả một chút chậm trễ trong quá trình ra quyết định cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến nỗ lực cứu hộ và ứng phó trong thảm họa thiên nhiên. Các thảm họa như động đất và sạt lở đất thường khiến công trình mất ổn định và đường sá bị chặn, gây khó khăn cho công tác cứu hộ vì một số khu vực không thể tiếp cận. Điều này có thể khiến việc kiểm tra truyền thống từ mặt đất trở nên chậm chạp, nguy hiểm hoặc đôi khi bất khả thi.

Viễn thám nhờ dữ liệu trên không và ảnh vệ tinh giúp đội ứng phó nhanh chóng quan sát diện rộng các khu vực bị ảnh hưởng. Chỉ trong vài phút, họ có thể thấy các tòa nhà bị sập, đường sá hư hại và những khu vực chịu ảnh hưởng nặng nhất mà không cần chờ tiếp cận trực tiếp.

Hệ thống thị giác máy tính có thể hỗ trợ thêm cho đội cứu hộ bằng cách sử dụng dữ liệu trên không để xác định công trình hư hại và tuyến đường bị chặn. Hệ thống tích hợp các model như Ultralytics YOLO26 có thể được huấn luyện để phát hiện sạt lở đất, mảnh vỡ và vật cản trên đường trực tiếp từ ảnh chụp từ trên không. Điều này giúp đội cứu hộ phản ứng nhanh hơn và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn trong quá trình ứng phó thảm họa.

3. Kiểm tra tuân thủ và phát hiện thay đổi tại 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 diễn ra mà không ai nhận ra. Đến khi được phát hiện từ mặt đất, vấn đề có thể đã lan rộng ra nhiều khu vực.

Ảnh hàng không giúp giám sát những vấn đề như vậy ở khu vực đô thị dễ dàng hơn. Chẳng hạn, ảnh drone chụp từ trên cao định kỳ cung cấp góc nhìn rõ ràng, cập nhật về đường phố, đất trống và không gian công cộng vốn khó tiếp cận bằng phương pháp kiểm tra thủ công.

Có thể dùng model AI thị giác để phân tích những ảnh chụp từ trên không này nhằm phát hiện các điểm tập kết rác và công trình xây dựng trái phép. Khi kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) và dữ liệu quy hoạch phân khu, cán bộ thành phố có thể theo dõi vi phạm tích tụ theo thời gian, xác định các khu vực có vấn đề tương tự và thực thi quy định bảo trì hiệu quả hơn.

4. Phân tích mạng lưới đường bộ và giao thông#

Quản lý mạng lưới đường bộ rất khó khăn nếu khả năng quan sát chỉ dựa vào cảm biến mặt đất và camera cố định. Dù các thiết bị này có thể chỉ ra những điểm cần chú ý riêng lẻ trên đường, chúng khó nắm bắt tình hình giao thông trên toàn thành phố.

Ảnh hàng không độ phân giải cao giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị đường sá, giao lộ và luồng giao thông trong cùng một khung hình. Với phương pháp này, việc phát hiện điểm nghẽn, tình trạng ùn tắc và đỗ xe trái phép dễ dàng hơn so với các hệ thống đặt trên mặt đất. Khi tích hợp hệ thống hàng không với các model Ultralytics YOLO được huấn luyện trên dataset drone như VisDrone, chúng có thể hỗ trợ phân tích giao thông trên những khu vực rộng lớn.

Hình 2. Sử dụng model YOLO để phân tích tình hình giao thông (Nguồn)

5. Khảo sát bất động sản và định giá nhà đất#

Các phép đo chính xác là điều thiết yếu khi khảo sát đất đai và công trình để định giá, lập kế hoạch hoặc phục vụ mục đích quản lý. Khảo sát thủ công có thể tốn nhiều thời gian, đặc biệt với các bất động sản rộng lớn hoặc khó tiếp cận; ngay cả những sai lệch nhỏ cũng có thể dẫn đến chậm trễ hoặc phải thực hiện thêm công việc.

Drone và các nền tảng trên không khác hỗ trợ công việc này bằng cách chụp ảnh bất động sản từ trên cao với thông tin cập nhật. Khi kết hợp với phép đo quang trắc và LiDAR, hình ảnh này có thể tạo ra model ba chiều chi tiết về đất đai và các công trình xung quanh, giảm nhu cầu thường xuyên đến hiện trường.

Thị giác máy tính hỗ trợ quy trình này bằng cách giúp xác định các đặc điểm bất động sản nhìn thấy được, phác thảo ranh giới tương đối và đo khoảng cách hoặc diện tích từ hình ảnh. Thông thường, chuyên viên trắc địa sẽ rà soát và xác thực các kết quả này, giúp nhóm làm việc hiệu quả hơn mà vẫn duy trì độ chính xác.

6. Chụp ảnh trên không để kể chuyện điện ảnh hơn#

Trong một số tình huống, các công cụ làm phim truyền thống như giàn máy quay và cần cẩu có thể hạn chế cách thực hiện một số cảnh quay, nhất là khi cần góc nhìn rộng hoặc chuyển động nhanh, linh hoạt. Drone giúp khắc phục những hạn chế này bằng cách cho phép ghi hình trên không mượt mà trên các không gian rộng lớn.

Drone giúp nhà làm phim tự do ghi lại phong cảnh bao quát, các cảnh hành động phức tạp và những cú máy bám theo từ trên cao khó thực hiện từ mặt đất. Drone tích hợp thị giác máy tính cũng có thể theo dõi đối tượng trong hình ảnh độ phân giải cao, cho phép camera bám theo các chủ thể đang di chuyển như phương tiện một cách mượt mà. Điều này giảm nhu cầu điều khiển thủ công liên tục và giúp đoàn làm phim ghi hình ổn định, đậm chất điện ảnh hiệu quả hơn.

7. Giám sát biên giới và vành đai#

Việc giám sát các khu vực biên giới và vành đai rộng lớn có thể gặp nhiều thách thức do địa hình bao la, vị trí xa xôi và khả năng tiếp cận hạn chế từ mặt đất. Duy trì phạm vi giám sát nhất quán tại những khu vực này thường đòi hỏi nguồn lực đáng kể nhưng vẫn có thể để lại những khoảng trống về khả năng quan sát.

Hệ thống chụp ảnh trên không có thể là giải pháp dễ mở rộng để cải thiện nhận thức tình huống trên các khu vực rộng lớn. Drone và những nền tảng trên không khác có thể thu thập hình ảnh, mang lại khả năng quan sát liên tục mà không cần hiện diện thường xuyên trên mặt đất.

Có thể dùng các kỹ thuật thị giác máy tính để phân tích dữ liệu này, xác định quy luật di chuyển như người hoặc phương tiện, theo dõi thay đổi theo thời gian và phát hiện hoạt động bất thường. Điều này giúp các tổ chức cải thiện thời gian phản ứng và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

8. Giám sát số lượng quần thể động vật hoang dã#

Các khảo sát động vật hoang dã truyền thống như tuần tra trên mặt đất hoặc bay ở độ cao thấp có thể làm xáo trộn động vật và thường dẫn đến thiếu hụt dữ liệu thu thập, đặc biệt tại các môi trường sống rộng lớn hoặc xa xôi. Những phương pháp này cũng khó mở rộng một cách nhất quán theo thời gian.

Các hệ thống trên không là phương thức ít gây xáo trộn hơn để giám sát động vật hoang dã. Drone 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 thảm thực vật rậm rạp hoặc điều kiện thiếu sáng.

Sau đó, các model thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh này để hỗ trợ những tác vụ như phát hiện và đếm động vật, giúp các nhóm phân bổ tài nguyên hiệu quả hơn và đưa ra quyết định sáng suốt hơn cho các nỗ lực bảo vệ môi trường sống và bảo tồn động vật hoang dã.

Hình 3. Sử dụng cảnh quay từ drone ứng dụng thị giác máy tính để đếm chim (Nguồn)

9. Nâng cao an toàn khai thác mỏ bằng giám sát trên không#

Các khu mỏ thường có máy móc hạng nặng và địa hình biến đổi, khiến việc kiểm tra định kỳ tốn nhiều thời gian. Chỉ dựa vào hoạt động kiểm tra từ mặt đất cũng có thể đòi hỏi phải thường xuyên tiếp cận hiện trường hơn.

Ảnh vệ tinh và ảnh chụp từ trên không cho phép thanh tra viên và người vận hành quan sát toàn bộ khu mỏ từ trên cao. So với việc kiểm tra từ mặt đất, góc nhìn bao quát này giúp quan sát những thay đổi tại ranh giới mỏ lộ thiên, đường vận chuyển, bãi chứa và vị trí thiết bị dễ dàng hơn.

Thị giác máy tính hỗ trợ quy trình này bằng cách phát hiện và phác thảo các yếu tố có thể nhìn thấy như phương tiện, bãi chứa, đường vận chuyển và ranh giới mỏ lộ thiên. Điều này cho phép các nhóm tập trung kiểm tra những vị trí cụ thể, giảm các chuyến đến hiện trường không cần thiết và duy trì hoạt động giám sát an toàn nhất quán.

10. Phát hiện cháy rừng và phân tích mức độ lan rộng#

Cháy rừng có thể lan nhanh, đôi khi còn nhanh hơn khả năng ứng phó của các đội trên mặt đất. Khi đám cháy được báo cáo, những khu vực rộng lớn có thể đã bị ảnh hưởng.

Drone và hệ thống chụp ảnh vệ tinh giúp phát hiện sớm đám cháy trên những khu rừng rộng lớn. Chúng cũng hỗ trợ giám sát môi trường, kể cả ở những khu vực khó tiếp cận từ mặt đất.

Cụ thể, model thị giác máy tính có thể phát hiện khói và lửa, đồng thời theo dõi mức độ lan rộng của đám cháy theo thời gian. Những hệ thống như vậy cũng có thể hỗ trợ đánh giá thiệt hại nhanh chóng, giúp đội ứng phó hành động nhanh hơn và hạn chế tác động lâu dài.

Hình 4. Phát hiện cháy rừng bằng ảnh chụp từ trên không (Nguồn)

11. Giám sát cảng và bến cảng#

Cảng phải xử lý tàu thuyền di chuyển liên tục, lịch trình dày đặc và không gian hạn chế, khiến việc nắm bắt mọi hoạt động diễn ra cùng lúc trở nên khó khăn. Các phương thức giám sát truyền thống thường bỏ sót hoạt động theo thời gian thực, chẳng hạn như việc di chuyển container hoặc tình trạng ùn tắc giao thông.

Hình ảnh chụp từ trên không hoặc bằng drone là cách đơn giản để quan sát rõ hoạt động cảng từ trên cao. Hình ảnh có thể cho thấy vị trí tàu, hướng di chuyển của giao thông và nơi tình trạng ùn tắc đang hình thành trong khu vực cảng. Sau đó, AI thị giác có thể phân tích hình ảnh để theo dõi tàu thuyền và sớm phát hiện ùn tắc, giúp cảng điều phối giao thông thuận lợi hơn và duy trì hoạt động hiệu quả.

12. Phát hiện sự cố tràn dầu#

Rất khó phát hiện sự cố tràn dầu ở giai đoạn đầu, đặc biệt trên những vùng biển rộng lớn. Đến khi sự cố được báo cáo, dầu có thể đã lan rộng và gây tổn hại cho hệ sinh thái xung quanh.

Góc nhìn từ trên cao của drone cung cấp hình ảnh rõ nét về vùng nước rộng mở. Nhờ đó, những thay đổi về màu sắc và kết cấu bề mặt dễ quan sát hơn từ độ cao lớn.

Có thể dùng thị giác máy tính để phân tích hình ảnh này, phát hiện và phân đoạn sự cố tràn dầu từ sớm, đồng thời theo dõi phạm vi lan rộng. Nhờ đó, việc khống chế diễn ra nhanh hơn và giảm thiểu thiệt hại lâu dài đối với hệ sinh thái biển.

Hình 5. Phát hiện sự cố tràn dầu bằng AI thị giác (Nguồn)

Điểm chính cần ghi nhớ#

Khi kết hợp với thị giác máy tính, hình ảnh chụp từ trên không không còn chỉ là hình ảnh tĩnh mà bắt đầu cung cấp thông tin chuyên sâu thiết thực. Khi lượng dữ liệu tăng lên, các hệ thống này ngày càng nhanh và tự động hóa hơn, với quá trình phân tích diễn ra sát thời điểm ghi hình hơn. Sự chuyển dịch này đưa hình ảnh chụp từ trên không từ việc quan sát đơn thuần đến hỗ trợ ra quyết định kịp thời và sáng suốt hơn.

Hãy tham gia cộng đồng ngày càng phát triển của chúng tôi! Khám phá repository GitHub để tìm hiểu thêm về AI. Tìm hiểu thị giác máy tính cho ảnh hàng không 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.