60 ứng dụng thị giác máy tính có tầm ảnh hưởng

Hình ảnh và video đóng vai trò thiết yếu trong việc ra quyết định ngày nay. Chúng ta dựa vào thông tin trực quan khi di chuyển trên các con đường đông đúc, mua sắm trực tuyến, lướt mạng xã hội, thăm khám tại bệnh viện và thậm chí khi quản lý công việc kinh doanh.

Dữ liệu hình ảnh đã trở thành một phần tự nhiên trong cuộc sống hàng ngày, ảnh hưởng đến nhiều lựa chọn mà chúng ta thực hiện. Để máy móc có thể hiểu thông tin này theo cách tương tự, chúng cũng cần khả năng nhìn và diễn giải nội dung hình ảnh.

Đây là nơi mà computer vision tạo nên sự khác biệt. Là một nhánh của artificial intelligence (AI), computer vision cho phép máy móc diễn giải và hiểu được thông tin trực quan.

Thay vì chỉ ghi lại những gì đang diễn ra, công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh để trích xuất những thông tin chuyên sâu hữu ích. Các giải pháp thị giác máy tính có thể phát hiện đối tượng, theo dõi chuyển động và phân loại mục theo hình dạng, kích thước hoặc màu sắc.

Hãy xem xét một ví dụ đơn giản. Giả sử có một quản lý cửa hàng muốn xác định kệ hàng nào hết hàng nhanh nhất. Các hệ thống thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh kệ hàng nhằm phát hiện các mặt hàng bị thiếu và làm nổi bật các sản phẩm bán chạy nhanh. Điều này giúp các quản lý cửa hàng có thể bổ sung hàng kịp thời.

Các hệ thống như vậy được vận hành bởi các computer vision model, được huấn luyện trên các tập dữ liệu để nhận diện đối tượng và xác định mẫu từ dữ liệu trực quan. Chẳng hạn, Ultralytics YOLO26 là một vision model nhanh chóng, đáng tin cậy được thiết kế cho các tính năng computer vision thời gian thực.

Hình 1. Ultralytics YOLO26 được sử dụng để phát hiện các chai lọ. (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 60 ứng dụng thị giác máy tính có tầm ảnh hưởng và xem cách chúng được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hãy cùng bắt đầu!

Vai trò của thị giác máy tính trong kỷ nguyên AI hiện đại#

Trước khi đi sâu vào các ứng dụng thị giác máy tính đa dạng, hãy cùng nhìn nhanh vào tầm quan trọng của thị giác máy tính ngày nay.

Trong nhiều năm, việc giám sát và phân tích hình ảnh hoặc video là một quy trình thủ công. Cách tiếp cận thủ công này tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi và thiếu tính nhất quán. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy lỗi con người chiếm gần một phần tư số inspection-related issues trong môi trường nhà máy, làm chậm quá trình ra quyết định trên nhiều ngành công nghiệp.

Mọi thứ đã thay đổi với sự trỗi dậy của machine learning và những tiến bộ vượt bậc trong thị giác máy tính. Cốt lõi của AI thị giác là phân tích hình ảnh, điều này cho phép các mô hình hiểu được những gì chúng nhìn thấy.

Điều này đã dẫn đến việc áp dụng nhanh chóng các ứng dụng như kiểm tra, theo dõi và tự động hóa, với computer vision market toàn cầu dự kiến đạt khoảng 58 tỷ USD vào năm 2032.

Sự tăng trưởng đó đến từ giá trị mà thị giác máy tính mang lại cho các ứng dụng thực tế. Bằng cách tự động hóa việc phân tích hình ảnh và video, nó mang lại kết quả nhanh hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, đường bộ có thể được giám sát để phát hiện tai nạn. Tương tự, các trang trại có thể theo dõi sức khỏe cây trồng theo thời gian thực, trong khi các cửa hàng có thể theo dõi kệ hàng nào hết trước.

Các trường hợp sử dụng này giúp các đội ngũ hành động nhanh hơn và đưa ra quyết định tốt hơn nhờ sử dụng dữ liệu đáng tin cậy. Để đạt được điều này, thị giác máy tính dựa vào một tập hợp các tác vụ cốt lõi cho phép triển khai nhiều ứng dụng đa dạng.

Các tác vụ thị giác máy tính chính#

Computer vision tasks được hỗ trợ bởi các computer vision model đã được huấn luyện, học hỏi từ các tập dữ liệu lớn và áp dụng kiến thức đó vào cảnh quay trực tiếp. Ví dụ, các Ultralytics YOLO model, chẳng hạn như YOLO26, hỗ trợ một số tác vụ trong môi trường thời gian thực.

Dưới đây là một số tác vụ thị giác máy tính cốt lõi được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau:

• Object detection (Phát hiện đối tượng): Bao gồm việc xác định các đối tượng trong hình ảnh hoặc video và định vị chúng bằng cách sử dụng các bounding box. Đây thường là điểm khởi đầu cho nhiều ứng dụng thị giác máy tính.
• Object tracking (Theo dõi đối tượng): Sau khi phát hiện một đối tượng, một mô hình thị giác có thể tiếp tục theo dõi nó qua các khung hình trong video. Điều này cho phép các mô hình giám sát và hiểu được chuyển động.
• Instance segmentation (Phân đoạn thực thể): Tiến thêm một bước bằng cách tách biệt các đối tượng khỏi nền hoặc chia chúng thành các vùng chính xác.
• Image classification (Phân loại hình ảnh): Tác vụ này gán một nhãn cho toàn bộ hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định loại phương tiện, phân biệt trái cây chín và chưa chín, hoặc phân loại các loại lỗi khác nhau trên dây chuyền sản xuất.
• Pose estimation (Ước tính tư thế): Xác định vị trí và hướng của các điểm chính trên đối tượng, phổ biến nhất là con người hoặc động vật. Nó được sử dụng rộng rãi trong phân tích thể thao, giám sát bệnh nhân và robotics để hiểu tư thế, chuyển động và tương tác.
• Oriented bounding box detection (OBB) (Phát hiện hộp giới hạn định hướng): Tác vụ này phát hiện các đối tượng và hiển thị vị trí cũng như góc quay của chúng, rất hữu ích để xác định các đối tượng bị nghiêng hoặc xoay trong hình ảnh hoặc video.

Hình 2. Computer vision tasks được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO26 (Nguồn)

Khám phá 60 ứng dụng của thị giác máy tính trong các ngành công nghiệp#

Tiếp theo, hãy khám phá cách thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều trường hợp sử dụng thực tế, trải dài trên các ngành như bán lẻ, sản xuất, y tế, ô tô và nông nghiệp.

Bảo trì dự đoán thông qua kiểm tra trực quan#

Các nhà máy bao gồm một số lượng lớn máy móc hoạt động đồng thời, và việc giám sát tất cả chúng có thể rất phức tạp. Các hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên thị giác máy tính sử dụng camera để liên tục giám sát thiết bị và phân tích các dấu hiệu trực quan như ăn mòn, rò rỉ, lệch trục và mòn bề mặt. Bằng cách phát hiện sớm các chỉ số hư hỏng, các hệ thống thị giác này giúp các đội ngũ lên lịch bảo trì chủ động, giảm thời gian ngừng máy ngoài kế hoạch, kéo dài tuổi thọ máy móc và duy trì các hoạt động công nghiệp an toàn, hiệu quả hơn.

Phát hiện biển số xe#

Với công nghệ thị giác máy tính, bạn có thể phát hiện biển số xe. Các hệ thống này thường được tích hợp với công nghệ OCR để quét biển số của xe và trích xuất các chữ cái và con số.

Điều này giúp xác định phương tiện dễ dàng hơn khi chúng di chuyển qua đường hoặc các trạm kiểm soát. Công nghệ như vậy thường được sử dụng trong giám sát giao thông, trạm thu phí và hệ thống đỗ xe. Nó cũng được áp dụng tại các điểm ra vào của các tòa nhà dân cư hoặc thương mại để tự động hóa việc theo dõi phương tiện và giảm bớt kiểm tra thủ công.

Giám sát hành vi đáng ngờ#

Bạn có thể giám sát hành vi đáng ngờ của con người bằng thị giác máy tính. Thay vì giám sát mọi nguồn cấp dữ liệu camera, các camera và cảm biến tích hợp thị giác dựa vào việc phát hiện và theo dõi.

Chúng có thể phát hiện hoạt động và gắn cờ các bất thường, chẳng hạn như lảng vảng, đột ngột chạy, hoặc truy cập vào khu vực hạn chế. Nó chủ yếu được sử dụng ở không gian công cộng, cửa hàng bán lẻ, nhà ga vận tải và các khu vực an ninh cao, cảnh báo các đội an ninh để phản ứng nhanh khi có điều gì đó đáng ngờ.

Phát hiện lửa và khói#

Việc phát hiện lửa và khói có thể cung cấp cảnh báo sớm trước khi xảy ra sự cố lớn. Điều này được thực hiện bởi các mô hình thị giác máy tính.

Các mô hình này có thể được sử dụng để liên tục quan sát các thay đổi trực quan, chẳng hạn như khói bay, ngọn lửa bập bùng hoặc sương mù bất thường trong không khí. Phát hiện lửa và khói thường được sử dụng trong kho bãi, nhà máy, rừng và các tòa nhà lớn, nơi việc phát hiện sớm có thể tạo ra sự khác biệt.

Hình 3. Phát hiện và phân đoạn khói sử dụng YOLO (Nguồn)

Xe tự lái#

Các phương tiện tự hành thường dựa vào computer vision để diễn giải chuyển động liên tục. Ví dụ, Tesla sử dụng camera và hệ thống computer vision cho các xe tự lái của họ để xử lý dữ liệu trực quan và phát hiện làn đường, biển báo giao thông, xe cộ xung quanh và con người. Các vision-based model hỗ trợ các tác vụ như phát hiện, theo dõi và phân đoạn, giúp ô tô hiểu rõ môi trường xung quanh và ưu tiên thông tin quan trọng.

Phát hiện graffiti bằng AI#

Graffiti detection có thể được thực hiện bằng computer vision để nhận diện các hình vẽ trên tường, cầu và tài sản công cộng khác. Các hệ thống thông minh có thể quét hình ảnh hoặc video để nhận diện hình dáng, màu sắc và các mẫu khớp với graffiti, ngay cả trong các khung cảnh đô thị bận rộn.

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO26 hỗ trợ phát hiện đối tượng và phân loại ảnh có thể được sử dụng để phát hiện hình vẽ bậy, cho phép gắn cờ các vết bẩn mới trong thời gian thực. Các đô thị thông minh có thể sử dụng các giải pháp phát hiện hình vẽ bậy dựa trên YOLO26 để lên lịch dọn dẹp nhanh hơn, giám sát các khu vực và duy trì không gian công cộng.

Bảo trì thành phố#

Để giữ cho thành phố hoạt động trơn tru đòi hỏi nhiều đợt kiểm tra bảo trì mỗi ngày. Các giải pháp thị giác máy tính có thể thay đổi điều đó bằng cách giám sát đường phố và không gian công cộng.

Ví dụ, Singapore nổi tiếng với các sáng kiến sử dụng vision AI để duy trì không gian đô thị. Các hệ thống vision-based giám sát đường phố, khu vực công cộng và cơ sở hạ tầng, phát hiện các vấn đề như ổ gà, biển báo hỏng hoặc thùng rác tràn.

Giám sát đám đông#

Giám sát đám đông bao gồm phân tích cách con người di chuyển và tập trung trong các không gian đông đúc. Camera và cảm biến, được tích hợp với thuật toán thị giác, có thể xử lý các luồng video trực tiếp để ước tính quy mô đám đông, theo dõi các mẫu chuyển động và phát hiện những thay đổi đột ngột.

Điều này giúp xác định các điểm tắc nghẽn, tình trạng quá tải hoặc hoạt động bất thường trước khi chúng trở thành vấn đề. Giám sát đám đông có giá trị ở các địa điểm như nhà ga đường sắt, sân vận động, sự kiện công cộng và trung tâm thành phố.

Hình 4. Sử dụng YOLO để đếm người và quản lý đám đông (Nguồn)

Phát hiện trộm cắp#

Trong phát hiện trộm cắp, công nghệ thị giác máy tính được sử dụng để xác định hoạt động đáng ngờ. AI thị giác có thể giúp phân tích cảnh quay camera sử dụng deep learning và thuật toán phát hiện đối tượng để theo dõi con người, đối tượng và các mẫu chuyển động theo thời gian thực.

Thay vì chỉ dựa vào báo động hoặc đánh giá sau sự việc, các ứng dụng thị giác máy tính này gắn cờ hành vi bất thường. Việc tự động hóa này giúp các cửa hàng bán lẻ, kho bãi và thành phố thông minh giảm thiểu tổn thất và hợp lý hóa các quy trình an ninh.

Phát hiện làn đường#

Để lái xe an toàn, các phương tiện tự lái cần sự hiểu biết rõ ràng về mặt đường. Phát hiện làn đường là một ứng dụng thị giác máy tính cốt lõi được sử dụng để hiểu cấu trúc đường theo thời gian thực.

Các hệ thống dựa trên thị giác có thể xác định vạch kẻ làn đường, mép đường và đường cong. Bằng cách áp dụng các tác vụ thị giác như phân đoạn và phát hiện đối tượng, các mô hình thị giác máy tính có thể theo dõi làn đường ngay cả khi ánh sáng thay đổi hoặc giao thông đông đúc.

Phát hiện tai nạn và va chạm#

Accident and collision detection sử dụng công nghệ computer vision để phát hiện các vụ tai nạn và các tình huống suýt va chạm trong thời gian thực. Các computer vision model kết hợp với các thuật toán phát hiện va chạm có thể giúp phân tích nguồn cấp video thời gian thực từ camera giao thông, camera hành trình hoặc drone.

Bằng cách theo dõi việc xe dừng đột ngột, chuyển động bất thường hoặc tương tác không mong muốn với các đối tượng, các hệ thống hỗ trợ AI này có thể xác định tai nạn trong vòng vài giây. Kết quả là, điều này cho phép phản ứng khẩn cấp nhanh hơn và quản lý giao thông tốt hơn cho các thành phố thông minh.

Giám sát tài xế và phát hiện buồn ngủ#

Lái xe đường dài và giao thông đông đúc có thể ảnh hưởng đến sự tỉnh táo của tài xe. Driver attention monitoring và phát hiện buồn ngủ được kích hoạt bởi các hệ thống computer vision có thể hiểu trạng thái thể chất của tài xế trong thời gian thực.

Ví dụ, camera bên trong xe có thể quan sát các dấu hiệu như nhắm mắt, tần suất chớp mắt, chuyển động đầu và hướng nhìn. Sau đó, các mô hình machine learning và deep learning sẽ diễn giải các tín hiệu này. Khi có dấu hiệu mệt mỏi hoặc mất tập trung, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo.

Hệ thống đỗ xe thông minh#

Tìm một chỗ đỗ xe trong một thành phố bận rộn có thể là một thách thức, nhưng công nghệ thị giác máy tính đang giúp việc này trở nên dễ dàng hơn ngày nay. Các hệ thống đỗ xe thông minh sử dụng camera và các mô hình thị giác máy tính hỗ trợ AI để giám sát các bãi đỗ xe theo thời gian thực.

Các mô hình thị giác có thể phát hiện các chỗ trống và đã có người đỗ, giúp tài xế tìm chỗ đỗ nhanh chóng và hiệu quả. Chúng thường được sử dụng trong các trung tâm mua sắm, sân bay, khu phức hợp văn phòng và trung tâm thành phố để cải thiện hiệu quả đỗ xe.

Hình 5. Phát hiện chỗ đỗ xe với YOLO (Nguồn)

Phân tích bản đồ nhiệt khách hàng#

Các nhà bán lẻ có thể sử dụng phân tích bản đồ nhiệt khách hàng để hiểu cách người mua sắm di chuyển trong cửa hàng. Các camera hỗ trợ thị giác theo dõi nơi khách hàng đi bộ, dừng lại hoặc tập trung, sau đó chuyển dữ liệu này thành các bản đồ nhiệt được mã hóa màu.

Các khu vực đông đúc xuất hiện bằng các màu ấm hơn, trong khi các khu vực yên tĩnh hơn hiển thị bằng các màu mát hơn. Những bản đồ này đặc biệt hữu ích khi cải thiện bố cục, đặt sản phẩm tốt hơn, giảm ùn tắc gần khu vực thanh toán và phân tích hành vi khách hàng.

Phát hiện logo thương hiệu#

Nhiều công ty truyền thông hiện đang sử dụng thị giác máy tính để phát hiện logo trong hình ảnh và video trên các nền tảng, bao gồm quảng cáo, sự kiện và các bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách phát hiện và phân loại logo, các công ty có thể đo lường mức độ tiếp cận của chiến dịch, giám sát sự xuất hiện của thương hiệu và phát hiện sớm việc sử dụng trái phép hoặc gian lận logo. Điều này có nghĩa là các đội ngũ tiếp thị và pháp lý có thể giám sát sự hiện diện của thương hiệu ở quy mô lớn mà không cần phải xem xét thủ công khối lượng lớn nội dung hình ảnh.

Giám sát hàng hóa trên kệ#

Các kệ hàng trống thường không được chú ý cho đến khi khách hàng chỉ ra. Giám sát hàng hóa trên kệ có thể ngăn chặn điều này bằng cách sử dụng camera để quét kệ hàng thường xuyên. Các hệ thống AI thị giác có thể quét hình ảnh kệ hàng, phát hiện sản phẩm, đếm mặt hàng và theo dõi các thay đổi theo thời gian bằng cách sử dụng phát hiện và theo dõi đối tượng. Điều này giải quyết một vấn đề bán lẻ phổ biến là bỏ lỡ cơ hội bổ sung hàng hóa.

Phát hiện rò rỉ sàn#

Công nghệ computer vision có thể được sử dụng để xác định các vết rò rỉ trong tấm bê tông tòa nhà bằng cách phân tích hình ảnh camera nhiệt. Các hệ thống này thực hiện các tác vụ như object detection và phân đoạn để phát hiện các dấu hiệu tinh tế của độ ẩm, vết nứt hoặc vấn đề kết cấu. Bằng cách sử dụng camera nhiệt, các đội bảo trì có thể phát hiện vấn đề sớm, giảm sự phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công. Slab leak detection được sử dụng rộng rãi trong nhà ở, tòa nhà thương mại và cơ sở lớn để giảm chi phí sửa chữa.

Kiểm soát chất lượng#

Kiểm soát chất lượng tập trung vào việc liệu một sản phẩm hoàn thiện có đáp ứng tiêu chuẩn yêu cầu trước khi đến tay khách hàng hay không. Các mô hình thị giác máy tính có thể được sử dụng để so sánh các sản phẩm với các tiêu chuẩn đã xác định trước, kiểm tra các vấn đề có thể nhìn thấy ảnh hưởng đến khả năng sử dụng, sự an toàn hoặc hình thức. Điều này cho phép các nhà sản xuất duy trì chất lượng nhất quán ở quy mô lớn và giảm hàng trả lại mà không làm chậm quá trình sản xuất.

Phát hiện lỗi sản phẩm#

Phát hiện lỗi kiểm tra các sản phẩm xem có các vấn đề như vết nứt, vết trầy xước hoặc nhãn dán sai không. Nó sử dụng các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng để phát hiện lỗi, ngay cả khi các mặt hàng đang di chuyển nhanh trên dây chuyền sản xuất.

Khi phát hiện một lỗi, sản phẩm có thể được tự động gắn cờ hoặc loại bỏ. Điều này đảm bảo rằng chỉ những mặt hàng chất lượng cao mới được chuyển tiếp mà không làm chậm các quy trình sản xuất.

Phát hiện bề mặt#

Thị giác máy tính cũng được sử dụng để kiểm tra lớp hoàn thiện bên ngoài của sản phẩm và đảm bảo chất lượng nhất quán. Các mô hình dựa trên thị giác phân tích kết cấu, độ nhất quán màu sắc, lớp phủ và độ bóng để phát hiện các lớp hoàn thiện không đồng đều hoặc hư hỏng bề mặt. Ứng dụng này phổ biến trong các ngành công nghiệp mà hình thức quan trọng như hiệu suất, chẳng hạn như điện tử, sản xuất ô tô và hàng tiêu dùng.

Kiểm tra mặt hàng còn thiếu#

Trước khi sản phẩm được đóng gói hoặc vận chuyển, các camera hỗ trợ AI có thể kiểm tra xem tất cả các mặt hàng cần thiết đã có đủ chưa. Sử dụng machine learning và thị giác máy tính, các hệ thống này có thể nhanh chóng phát hiện các chai, linh kiện hoặc bộ phận đóng gói bị thiếu, giảm sai sót và làm lại. Bằng cách kết hợp phát hiện đối tượng với giám sát thời gian thực, các nhà sản xuất có thể duy trì chất lượng nhất quán và tránh những sai lầm đắt giá.

Giám sát dây chuyền lắp ráp#

Dây chuyền sản xuất có thể được giám sát theo thời gian thực bằng công nghệ thị giác máy tính để xác định các bộ phận bị lệch, kẹt hoặc các bước bị bỏ qua. Các hệ thống thị giác có thể theo dõi đối tượng và kiểm tra vị trí của chúng khi các mặt hàng di chuyển dọc theo dây chuyền.

Khi một vấn đề được phát hiện, các đội ngũ có thể được cảnh báo ngay lập tức, giảm thời gian ngừng máy, cải thiện quy trình làm việc và duy trì chất lượng sản phẩm. Việc tự động hóa này đảm bảo các hoạt động diễn ra hiệu quả trong khi vẫn hỗ trợ việc ra quyết định kịp thời.

Tự động hóa kho bãi#

Các hệ thống computer vision có thể đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa kho hàng hiện đại. Ví dụ, tại các Amazon warehouses, các robot dẫn đường bằng thị giác nhận diện kiện hàng, theo dõi chuyển động của chúng và xác định nơi lưu trữ hoặc lấy hàng. Bằng cách kết hợp dữ liệu trực quan với robot tích hợp AI, các kho hàng có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm thiểu lỗi con người và đảm bảo kiện hàng đến đích nhanh hơn.

Theo dõi tồn kho#

Nhờ những tiến bộ trong công nghệ thị giác máy tính, các doanh nghiệp có thể giám sát mức tồn kho theo thời gian thực, phát hiện các mặt hàng bị thiếu hoặc đặt sai vị trí và cập nhật hồ sơ tự động. Điều này dẫn đến quản lý hàng tồn kho chính xác hơn, giúp ngăn chặn tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn trong các kho hàng, cửa hàng bán lẻ và môi trường sản xuất.

Đếm và nhận dạng thuốc viên#

Trong y tế, việc đếm và nhận dạng chính xác các loại thuốc là rất quan trọng để ngăn ngừa sai sót. Các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh để nhận diện loại thuốc và tự động đếm chúng. Các camera tích hợp thị giác ghi lại hình ảnh độ phân giải cao của thuốc và các thuật toán hỗ trợ AI phân tích chúng theo thời gian thực, giúp các nhà thuốc, bệnh viện và phòng khám duy trì quy trình làm việc.

Hình 6. Đếm và phát hiện viên thuốc sử dụng một Ultralytics YOLO model (Nguồn)

Phân loại đồ giặt#

Trong các hoạt động giặt là quy mô lớn, việc phân loại thủ công rất chậm và thường dễ xảy ra lỗi. Các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và các model AI để tự động phân loại quần áo theo màu sắc, kích thước hoặc loại vải.

Bằng cách phát hiện từng món đồ và điều hướng nó đến đúng giỏ hoặc chu trình giặt, các hệ thống này cải thiện tốc độ và tính nhất quán. Điều này đặc biệt hữu ích trong các khách sạn, bệnh viện và tiệm giặt là công nghiệp, nơi hiệu suất và độ chính xác là rất quan trọng.

Phát hiện vết nứt#

Thị giác máy tính giúp phát hiện các vết nứt mà mắt người dễ bỏ qua. Sử dụng camera và xử lý hình ảnh, các model AI quét các bề mặt như đường bộ, tường, cầu và máy móc để phát hiện các dấu hiệu hư hỏng sớm.

Với các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn, ngay cả những vết nứt nhỏ nhất cũng có thể được xác định sớm. Điều này giúp các đội ngũ lập kế hoạch sửa chữa kịp thời và giảm thiểu rủi ro an toàn.

Đếm tế bào trong kính hiển vi#

Các thí nghiệm trong phòng lab thường dựa vào việc biết chính xác số lượng tế bào trong một mẫu. Điều này đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu sử dụng các computer vision model hỗ trợ image segmentation và object counting. Các mô hình này detect individual cells, tách các tế bào chồng chéo và đếm chúng tự động, tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác.

Phát hiện gãy xương gập (buckle fracture)#

Computer vision có thể hỗ trợ các bác sĩ phát hiện buckle fractures trong hình ảnh X-quang, loại gãy xương phổ biến ở trẻ em và dễ bị bỏ sót. Các deep learning model có thể được tinh chỉnh để phân tích dữ liệu hình ảnh y tế, học hình dạng và kết cấu của xương để phát hiện các chỗ uốn cong hoặc vết nứt nhỏ. Cụ thể, image classification có thể làm nổi bật các khu vực cần quan tâm, giúp bác sĩ chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

Phát hiện bệnh nhân ngã#

Một vấn đề quan trọng trong bệnh viện và các cơ sở chăm sóc là đảm bảo an toàn cho bệnh nhân suốt ngày đêm. Nhân viên không phải lúc nào cũng có thể túc trực mọi lúc. Tuy nhiên, các công nghệ như thị giác máy tính có thể hỗ trợ bằng cách theo dõi chuyển động của bệnh nhân và phát hiện các rủi ro tiềm ẩn trong thời gian thực.

Ví dụ, bằng cách theo dõi tư thế cơ thể và các kiểu chuyển động, các hệ thống dựa trên thị giác có thể phát hiện các cú ngã bất ngờ trong thời gian thực. Khi phát hiện một cú ngã, hệ thống có thể ngay lập tức cảnh báo nhân viên chăm sóc, cho phép phản ứng nhanh chóng. Điều này đặc biệt có tác động lớn đối với bệnh nhân cao tuổi hoặc đang hồi phục, nơi sự hỗ trợ kịp thời có thể giảm nguy cơ chấn thương nghiêm trọng và cải thiện hiệu quả chăm sóc tổng thể.

Giám sát bệnh nhân trong ICU#

Trong ICU, bệnh nhân cần được giám sát chặt chẽ mọi lúc. Điều này có thể gây mệt mỏi và áp lực cho nhân viên y tế, đặc biệt là trong các ca trực dài. Các hệ thống thị giác máy tính có thể được áp dụng để hỗ trợ bằng cách liên tục theo dõi chuyển động và tư thế của bệnh nhân, giúp đội ngũ chăm sóc tập trung vào các tác vụ quan trọng trong khi vẫn phản ứng nhanh khi có vấn đề phát sinh.

Theo dõi dụng cụ phẫu thuật#

Trong quá trình phẫu thuật, việc theo dõi mọi dụng cụ y tế là rất quan trọng. Camera đặt trên cao có thể được tích hợp với thị giác máy tính để phát hiện và theo dõi các dụng cụ phẫu thuật trong suốt ca mổ. Điều này cải thiện độ an toàn trong phòng phẫu thuật, giảm thiểu sự chậm trễ và cho phép phẫu thuật viên cũng như y tá tập trung hoàn toàn vào thủ thuật.

Chẩn đoán hình ảnh y tế#

Chẩn đoán hình ảnh y tế có thể được hỗ trợ bởi thị giác máy tính. Nó cho phép các bác sĩ phân tích các bản chụp rõ ràng và nhanh chóng hơn.

Sử dụng học sâu và mạng thần kinh tích chập, các hệ thống thị giác phân tích ảnh X-quang, MRI và CT để tìm các mẫu hình ảnh. Ví dụ, trong phát hiện khối u, các khả năng thị giác như xử lý hình ảnh, phân đoạn và phát hiện đối tượng sẽ làm nổi bật các vùng đáng ngờ và hỗ trợ chẩn đoán chính xác.

Phát hiện tuân thủ PPE#

Trong môi trường công nghiệp bận rộn, việc giám sát mọi công nhân mọi lúc là rất khó khăn. Các camera có khả năng thị giác có thể giải quyết vấn đề này bằng cách liên tục quan sát các khu vực làm việc và kiểm tra các thiết bị an toàn cần thiết như mũ bảo hộ, găng tay và áo phản quang. Bằng cách phát hiện việc thiếu trang thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) trong thời gian thực, các hệ thống này giúp ngăn ngừa tai nạn và cải thiện an toàn tại nơi làm việc.

Giám sát cây trồng#

Giám sát cây trồng cho phép nông dân theo dõi sức khỏe cây trồng trong suốt mùa vụ. Camera gắn trên máy bay không người lái, máy kéo hoặc cột cố định có thể ghi lại hình ảnh thường xuyên của cây trồng trên cánh đồng.

Việc sử dụng thị giác máy tính này cho phép các hệ thống phân tích các tín hiệu thị giác, như màu lá, kích thước cây và mô hình tăng trưởng, để phát hiện sớm các dấu hiệu căng thẳng, thiếu hụt chất dinh dưỡng hoặc thiếu nước. Bằng cách xác định sớm các vấn đề, nông dân có thể phản ứng nhanh hơn, cải thiện năng suất cây trồng và tránh tổn thất trên quy mô lớn.

Giám sát vật nuôi#

Giám sát vật nuôi tận dụng thị giác máy tính để quan sát hành vi động vật mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Camera theo dõi chuyển động, tư thế và mức độ hoạt động để xác định các dấu hiệu chấn thương, bệnh tật hoặc căng thẳng.

Ví dụ, chuyển động giảm hoặc kiểu đi lại bất thường có thể báo hiệu các vấn đề sức khỏe. Các hệ thống này dựa trên phát hiện và theo dõi để liên tục giám sát đàn gia súc, giúp nông dân quản lý các trang trại lớn hiệu quả hơn.

Hình 7. Ví dụ về phát hiện tư thế bò được hỗ trợ bởi YOLO (Nguồn)

Phát hiện cháy rừng#

Cháy rừng thường bắt đầu ở các khu vực xa xôi nơi sự giám sát của con người bị hạn chế. Các hệ thống thị giác máy tính phân tích dữ liệu hình ảnh từ tháp canh, máy bay không người lái và hình ảnh trên không để phát hiện các dấu hiệu sớm như làn khói mỏng, thay đổi màu sắc thảm thực vật hoặc chuyển động liên quan đến nhiệt. Bằng cách giảm các báo động giả do sương mù hoặc mây, các hệ thống thời gian thực này cho phép cơ quan chức năng phản ứng nhanh hơn và ngăn chặn hỏa hoạn lan rộng.

Phát hiện độ chín của thanh long#

Biết thời điểm thu hoạch thanh long phù hợp là một ví dụ tuyệt vời về một trường hợp sử dụng thị giác máy tính đặc thù, nơi thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và thời hạn sử dụng. Các model dựa trên thị giác sử dụng phát hiện và phân loại hình ảnh để đánh giá độ chín và dự đoán thời điểm thu hoạch tối ưu. Các trang trại đã bắt đầu sử dụng camera tích hợp AI để tối ưu hóa quy trình kiểm tra độ chín, giúp việc thu hoạch nhanh hơn, chính xác hơn và nhất quán hơn.

Quan sát chim#

Birdwatching đã trở nên chính xác hơn nhờ computer vision. Các camera thông minh và ống nhòm tích hợp AI sử dụng các thuật toán computer vision, bao gồm các model như Ultralytics YOLO26, để hỗ trợ các tác vụ như object detection và pose estimation. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và người có sở thích theo dõi quần thể, quan sát hành vi và nghiên cứu các mô hình di cư.

Phân tích dấu chân động vật trên tuyết#

Ở các vùng có tuyết, các dấu chân động vật có thể tiết lộ những manh mối giá trị về sự di chuyển của động vật hoang dã. Các model computer vision như Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi các dấu chân động vật ở các vùng có tuyết.

Bằng cách phân tích các mẫu hình ảnh, các model này giúp xác định loài, ước tính chuyển động và nghiên cứu sự di cư dễ dàng hơn. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và bảo tồn giám sát quần thể trong thời gian thực, quan sát hành vi và bảo vệ động vật hoang dã.

Hoạt động đường sắt#

Mạng lưới đường sắt hoạt động với sự di chuyển liên tục, lịch trình dày đặc và các rủi ro an toàn, khiến việc giám sát thủ công trở nên phức tạp. Công nghệ thị giác máy tính có thể tự động hóa các khâu kiểm tra này bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh từ camera bên đường ray, nhà ga và các hệ thống trên tàu.

Sử dụng phát hiện đối tượng và phân đoạn cá thể, các model thị giác có thể phát hiện và theo dõi vết nứt, vấn đề tín hiệu, vật cản trên đường ray hoặc người đi vào khu vực hạn chế trong thời gian thực. Điều này giảm thiểu sai sót của con người, tinh giản quy trình làm việc và hỗ trợ vận hành đường sắt an toàn và đáng tin cậy hơn ở quy mô lớn.

Các tác vụ OCR liên quan đến tài liệu#

Xử lý tài liệu đã trở nên dễ dàng hơn nhiều với các hệ thống nhận dạng ký tự quang học dựa trên thị giác máy tính. Các hệ thống này trước hết phát hiện các vùng văn bản trong hình ảnh như hóa đơn, biểu mẫu và biên lai, sau đó trích xuất nội dung để có thể tìm kiếm và sử dụng.

Sau khi thu thập, văn bản có thể được tự động xử lý, phân tích hoặc tóm tắt. Điều này giúp doanh nghiệp cải thiện độ chính xác và tinh giản các quy trình xử lý tài liệu khối lượng lớn trong tài chính, y tế và vận hành.

Phát hiện và theo dõi cầu thủ#

Các sự kiện thể thao lớn đã bắt đầu sử dụng công nghệ thị giác máy tính để theo dõi chuyển động của cầu thủ trên sân. Các model thị giác phân tích kỹ lưỡng cảnh quay trận đấu trực tiếp bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng, theo dõi đối tượng và ước tính tư thế.

Các huấn luyện viên và chuyên gia phân tích sử dụng dữ liệu này để nghiên cứu hiệu suất, vị trí và tinh thần đồng đội. Trên thực tế, việc theo dõi cầu thủ hiện đã phổ biến trong bóng đá, bóng rổ và cricket, cho phép các đội đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong quá trình tập luyện và thi đấu.

Hình 8. YOLO được sử dụng để phát hiện cầu thủ trên sân bóng đá. (Nguồn)

Theo dõi quả bóng#

Một ví dụ tốt khác về cách thị giác máy tính có thể hỗ trợ các chuyên gia phân tích thể thao là theo dõi quả bóng. Trong các môn thể thao tốc độ cao, việc theo dõi quả bóng có thể rất khó khăn.

Các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện quả bóng và theo dõi chuyển động của nó theo từng khung hình, ghi lại vị trí, tốc độ và hướng đi trong thời gian thực. Dữ liệu này hỗ trợ phân tích hiệu suất và đưa ra quyết định công bằng trong các môn thể thao như bóng đá, cricket và golf.

Phát hiện quân bài#

Các môi trường chơi game được quản lý như sòng bạc sử dụng computer vision để giám sát các trò chơi bài như blackjack bằng cách nhận diện và theo dõi các lá bài trên bàn theo thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo tính công bằng trong trò chơi, ngăn gian lận và duy trì tính minh bạch. Các vision model như Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để nhận diện các lá bài dựa trên hình dạng, số và ký hiệu của chúng.

Phân tích rủi ro chấn thương#

Chấn thương của vận động viên thường phát triển dần dần do tư thế kém hoặc căng thẳng lặp đi lặp lại. Các hệ thống AI thị giác có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề này bằng cách phân tích cách cầu thủ di chuyển trong quá trình tập luyện và thi đấu.

Các camera AI có thể theo dõi vị trí cơ thể, sự cân bằng và các kiểu chuyển động để xác định các chuyển động không an toàn. Điều này cho phép các đội điều chỉnh tư thế, cải thiện các bài tập và giảm nguy cơ chấn thương nghiêm trọng.

Điều khiển bằng cử chỉ trong trò chơi#

Điều khiển bằng cử chỉ trong trò chơi có liên quan mật thiết đến thị giác máy tính. Các hệ thống dựa trên thị giác phát hiện và diễn giải các chuyển động của tay và cơ thể, cho phép người chơi điều khiển trò chơi mà không cần bộ điều khiển vật lý.

Cách tiếp cận này được sử dụng rộng rãi trong các trải nghiệm thực tế ảo và tăng cường, nơi các hành động như vẫy tay, nhảy hoặc chỉ tay được chuyển đổi thành các phản hồi trong trò chơi theo thời gian thực, tạo ra trải nghiệm nhập vai hơn.

Phân tích nhãn dinh dưỡng#

Việc đọc nhãn dinh dưỡng có thể mất thời gian, đặc biệt là khi các định dạng khác nhau giữa các thương hiệu. Với các giải pháp thị giác máy tính, điều này có thể được đơn giản hóa.

Bằng cách xử lý hình ảnh nhãn thực phẩm, các hệ thống thị giác máy tính có thể trích xuất các chi tiết quan trọng như calo, thành phần và thông tin dinh dưỡng. Sử dụng xử lý hình ảnh, nhận dạng ký tự quang học và học máy, nhãn dinh dưỡng có thể được quét bằng điện thoại thông minh hoặc máy quét đơn giản, giúp thông tin dễ tiếp cận và so sánh hơn.

Đếm người#

Việc biết có bao nhiêu người trong một không gian giúp doanh nghiệp và các thành phố lập kế hoạch tốt hơn. Các hệ thống dựa trên thị giác máy tính có thể đếm số người ra vào một khu vực bằng cách sử dụng luồng video từ các địa điểm công cộng.

Các giải pháp như vậy dựa vào phát hiện và theo dõi đối tượng để theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Nó được sử dụng trong các cửa hàng bán lẻ, trung tâm vận tải và các thành phố thông minh để quản lý dòng người và cải thiện an toàn.

Giám sát luồng giao thông#

Giám sát giao thông là cần thiết để giữ an toàn cho đường sá và giảm ùn tắc. Camera và cảm biến kết hợp với thị giác máy tính có thể theo dõi các phương tiện trong thời gian thực và phân tích luồng giao thông. Điều này giúp các nhà quy hoạch đô thị hiểu rõ hơn về các kiểu giao thông và tối ưu hóa thời gian đèn tín hiệu để cải thiện quản lý giao thông tổng thể.

Hình 9. Phát hiện và đếm phương tiện trên đường cao tốc sử dụng YOLO (Nguồn)

Kiểm tra đường ống#

Công nghệ thị giác máy tính có thể kiểm tra các đường ống dài mà không đặt con người vào tình thế rủi ro. Các máy bay không người lái được trang bị camera độ phân giải cao và các thuật toán dựa trên thị giác có thể kiểm tra đường ống để tìm sự ăn mòn, rò rỉ hoặc vết nứt. Việc tự động hóa này giảm thiểu rủi ro cho con người, tăng tốc các đợt kiểm tra bảo trì và cho phép giám sát liên tục trên khoảng cách dài, giúp vận hành đường ống an toàn hơn.

Kiểm tra nắp chai#

Nắp chai đôi khi có thể bị thiếu hoặc không đóng kín đúng cách, dẫn đến hư hỏng hoặc các vấn đề về an toàn. Đây là mối quan tâm chính trong ngành công nghiệp đồ uống. Các hệ thống thị giác máy tính có thể giúp giải quyết vấn đề này bằng cách giám sát các dây chuyền sản xuất và sử dụng camera để phát hiện các nắp bị thiếu, lỏng hoặc lệch.

Quản lý bãi chứa#

Việc quản lý các bãi lưu trữ lớn với container và xe cộ di chuyển liên tục không hề dễ dàng như vẻ ngoài. Các hệ thống dựa trên thị giác quản lý sự phức tạp này bằng cách xác định ID container, theo dõi vị trí của chúng và ghi lại các chuyển động trong thời gian thực.

Camera giám sát hoạt động tại bãi và tự động cập nhật hệ thống. Giải pháp thị giác tích hợp AI này tập trung vào việc cải thiện logistics và quy trình làm việc tổng thể.

Phát hiện loài quý hiếm#

Các loài quý hiếm thường khó nghiên cứu vì chúng không phổ biến và thường sống trong các khu vực được bảo vệ hoặc xa xôi. Tuy nhiên, các hệ thống dựa trên thị giác có thể thu thập dữ liệu hình ảnh bằng cách sử dụng bẫy camera, máy bay không người lái hoặc hình ảnh vệ tinh.

Các hệ thống này sử dụng phân loại hình ảnh để nhận diện động vật dựa trên các đặc điểm như hình dạng, màu sắc và dấu hiệu nhận biết. Điều này cho phép AI thị giác tự động phát hiện loài, ghi lại các lần quan sát theo thời gian và theo dõi quần thể mà không làm phiền động vật hoang dã.

Hệ thống tự thanh toán#

Thị giác máy tính đã giúp việc tự thanh toán trở nên nhanh hơn và dễ dàng hơn. Người mua sắm có thể quét và trả tiền cho các mặt hàng mà không phải chờ đợi trong các hàng dài.

Điều này được hỗ trợ bởi các camera tại cửa hàng, máy quét thông minh và các ki-ốt có khả năng thị giác để theo dõi cách các sản phẩm được lấy và đặt, giúp hệ thống nhận diện mặt hàng một cách chính xác. Kết quả là, sai sót được giảm bớt, thanh toán nhanh hơn và trải nghiệm mua sắm tổng thể trở nên mượt mà hơn trong các cửa hàng bán lẻ bận rộn.

Phát hiện độ mòn của lốp#

Theo thời gian, lốp xe mất độ bám, nhưng các thay đổi thường rất tinh tế và khó nhận thấy. Các hệ thống dựa trên thị giác được lắp đặt tại các garage hoặc trung tâm dịch vụ kiểm tra bề mặt lốp để phát hiện các dấu hiệu mòn hoặc hư hỏng, chẳng hạn như chiều sâu gai lốp nông hoặc các mẫu mòn không đều. Bằng cách xác định sớm các vấn đề, các hệ thống này giúp ngăn ngừa các tình trạng lái xe không an toàn và giúp việc bảo trì lốp trở nên dự đoán được hơn.

Đếm mặt hàng#

Với thị giác máy tính, việc đếm mặt hàng có thể được tự động hóa bằng cách phát hiện và theo dõi sản phẩm trong hình ảnh hoặc video. Ví dụ, các hệ thống thị giác có thể đếm các thùng hàng được đóng gói trên băng chuyền, giám sát mức tồn kho trong siêu thị, hoặc theo dõi các mặt hàng di chuyển dọc theo dây chuyền lắp ráp trong các giai đoạn rửa hoặc chế biến. Cách tiếp cận này được sử dụng rộng rãi trong kho bãi, nhà máy và môi trường bán lẻ để giảm sai lệch tồn kho, xác định sớm các mặt hàng bị thiếu và duy trì dữ liệu tồn kho chính xác.

Hình 10. Táo xanh trên dây chuyền lắp ráp được phát hiện bởi YOLO (Nguồn)

Phát hiện loài dưới nước#

Khám phá cuộc sống dưới lòng đại dương không phải là điều dễ dàng, nhưng computer vision đã giúp việc track underwater species trở nên hợp lý và hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu trực quan từ drone dưới nước và camera lặn để nhận diện cá, san hô và các loài sinh vật biển khác trong thời gian thực. Thông tin này giúp theo dõi quần thể, nghiên cứu môi trường sống và giám sát hệ sinh thái đại dương mà không làm xáo trộn đời sống biển.

Phát hiện rác thải nhà bếp#

Các nhà bếp thương mại lớn tạo ra một lượng đáng kể chất thải thực phẩm mỗi ngày. Ngày nay, các hệ thống dựa trên thị giác đang được sử dụng để tự động hóa toàn bộ quy trình giảm thiểu chất thải thực phẩm.

Các hệ thống thị giác máy tính này sử dụng camera đặt gần các khu vực chuẩn bị hoặc các thùng rác thông minh để nhận diện thực phẩm, đo kích thước phần ăn và theo dõi các kiểu chất thải. Nhiều chuỗi khách sạn và công ty dịch vụ thực phẩm sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh thực đơn, giảm thiểu lãng phí và cắt giảm chi phí.

Phân loại chất lượng thực phẩm#

Việc phân loại chất lượng thực phẩm đang ngày càng được tự động hóa bằng cách sử dụng các hệ thống thị giác máy tính trong các nhà máy chế biến thực phẩm. Khi trái cây, rau củ và các mặt hàng đóng gói di chuyển dọc theo dây chuyền sản xuất, các model thị giác có thể phân loại chúng dựa trên kích thước, màu sắc, độ chín và các khuyết tật bề mặt bằng cách sử dụng phát hiện và phân loại. Điều này giúp giảm kiểm tra thủ công, giảm thiểu sai sót của con người và đảm bảo rằng chỉ thực phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng, ngay cả khi khối lượng lớn được xử lý hàng ngày.

Các điểm chính cần lưu ý#

Thị giác máy tính đang nhanh chóng trở thành một phần cốt lõi của các hệ thống sản xuất và vận hành tiên tiến. Các tác vụ thị giác cốt lõi, như phát hiện, theo dõi, phân đoạn và phân loại, hiện đang hỗ trợ các ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm y tế, bán lẻ, nông nghiệp và xe tự lái. Điều đang thay đổi lớn nhất chính là mức độ mở rộng và tính thực tiễn của các hệ thống này.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI? Hãy tham gia community đang phát triển của chúng tôi và tìm hiểu thêm về computer vision trên GitHub repository của chúng tôi. Xem các trang giải pháp và tìm hiểu về AI in manufacturing và vision AI in healthcare. Khám phá our licensing options để bắt đầu với vision AI ngay hôm nay!