60 ứng dụng thị giác máy tính có tầm ảnh hưởng lớn

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 lái xe trên những con đường đông đúc, mua sắm trực tuyến, lướt mạng xã hội, đến bệnh viện và thậm chí cả khi quản lý doanh nghiệp. 

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

Đây chính là điểm khác biệt của thị giác máy tính . Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), thị giác máy tính cho phép máy móc diễn giải và hiểu được thông tin hình ảnh.

Thay vì chỉ ghi lại những gì đang xảy ra, công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh để trích xuất những thông tin hữu ích. Các giải pháp thị giác máy tính có thể detect các vật thể, track chuyển động và classify Các mặt hàng theo hình dạng, kích thước hoặc màu sắc. 

Hãy xem xét một ví dụ đơn giản. Giả sử có một người quản lý cửa hàng muốn xác định những kệ nào hết hàng nhanh nhất. 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. Điều này giúp người quản lý cửa hàng có thể bổ sung hàng đúng thời gian. 

Các hệ thống như vậy được điều khiển bởi các mô hình thị giác máy tính, được huấn luyện trên các tập dữ liệu để nhận dạng đối tượng và xác định các mẫu từ dữ liệu hình ảnh. Ví dụ, Ultralytics YOLO26 là một mô hình thị giác nhanh, đáng tin cậy được thiết kế cho khả năng thị giác máy tính thời gian thực. 

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

Vai trò của thị giác máy tính trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hiện đại

Trước khi đi sâu vào các ứng dụng khác nhau của thị giác máy tính, chúng ta hãy cùng điểm qua tầm quan trọng của thị giác máy tính trong thời đại ngày nay.

Trong nhiều năm, việc giám sát và phân tích hình ảnh hoặc video là một quy trình thủ công. Phương pháp thủ công này tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi và không nhất quán. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy lỗi của con người chiếm gần một phần tư các vấn đề liên quan đến kiểm tra trong môi trường nhà máy, làm chậm quá trình ra quyết định trong nhiều ngành công nghiệp.

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

Điều này đã dẫn đến việc nhanh chóng áp dụng các ứng dụng như kiểm tra, theo dõi và tự động hóa, với dự báo thị trường thị giác máy tính toàn cầu sẽ đạt khoảng 58 tỷ đô la 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 phân tích hình ảnh và video, nó mang lại kết quả nhanh hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, đường sá có thể được giám sát để phát hiện tai nạn. Tương tự, các trang trại có thể giám sát sức khỏe cây trồng trong thời gian thực, trong khi các cửa hàng có thể... track Những kệ nào hết hàng trước? 

Những trường hợp sử dụng này giúp các nhóm hành động nhanh hơn và đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu đáng tin cậy. Để đạt được điều này, thị giác máy tính dựa trên một tập hợp các tác vụ cốt lõi cho phép ứng dụng rộng rãi. 

Các nhiệm vụ quan trọng về thị giác máy tính

Các tác vụ thị giác máy tính được hỗ trợ bởi các mô hình thị giác máy tính đã được huấn luyện, học hỏi từ các tập dữ liệu lớn và áp dụng kiến ​​thức đó vào các cảnh quay thực tế. Ví dụ: Ultralytics YOLO Các mô hình, chẳng hạn như YOLO26 , hỗ trợ nhiều tác vụ trong môi trường thời gian thực. 

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

• Phát hiện đối tượng : Quá trình này bao gồm việc xác định các đối tượng trong hình ảnh hoặc video và định vị chúng bằng cách sử dụng các khung giới hạn. Đây thường là điểm khởi đầu cho nhiều ứng dụng thị giác máy tính.
• Theo dõi đối tượng : Sau khi phát hiện một đối tượng, mô hình thị giác có thể tiếp tục theo dõi. track Nó trải rộng trên nhiều khung hình trong video. Điều này cho phép các mô hình theo dõi và hiểu được chuyển động. 
• Phân đoạn đối tượng : Phương pháp này tiến thêm một bước bằng cách tách các đối tượng khỏi nền hoặc chia chúng thành các vùng chính xác.
• Phân loại ảnh : Nhiệm vụ này gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định loại phương tiện, phân biệt trái cây chín và trái cây chưa chín, hoặc classify Các loại lỗi khác nhau trên dây chuyền sản xuất.
• Ước lượng tư thế : Phương pháp này xác định vị trí và hướng của các điểm chính trên đối tượng, thường là con người hoặc động vật. Nó được sử dụng rộng rãi trong phân tích thể thao, theo dõi bệnh nhân và robot để hiểu về tư thế, chuyển động và tương tác .
• Phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB) : Nhiệm vụ này phát hiện các đối tượng và hiển thị vị trí cũng như hướng xoay của chúng, rất hữu ích trong việc xác định các đối tượng bị nghiêng hoặc xoay trong hình ảnh hoặc video.

Khám phá 60 ứng dụng của thị giác máy tính trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Tiếp theo, chúng ta hãy cùng tìm hiểu cách thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều trường hợp thực tế khác nhau, trải rộng khắp các ngành như bán lẻ, sản xuất, chăm sóc sức khỏe, ô tô và nông nghiệp.

1. 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 khó khăn. 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 mài mòn bề mặt. Bằng cách phát hiện các dấu hiệu sớm của sự cố, các hệ thống dựa trên thị giác này giúp các nhóm lập kế hoạch bảo trì chủ động, giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, kéo dài tuổi thọ máy móc và duy trì hoạt động công nghiệp an toàn và hiệu quả hơn.

2. Phát hiện biển số xe

Với công nghệ thị giác máy tính, bạn có thể detect biển số xe. Các hệ thống này thường được tích hợp với công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) để quét biển số xe và trích xuất các chữ cái và số.

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

3. 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 khả năng phát hiện và theo dõi.

Họ có thể detect Hệ thống này phát hiện các hoạt động và các bất thường, chẳng hạn như lảng vảng, chạy đột ngột hoặc xâm nhập khu vực hạn chế. Nó chủ yếu được sử dụng ở những nơi công cộng, cửa hàng bán lẻ, nhà ga và khu vực an ninh cao, cảnh báo đội ngũ an ninh để phản ứng nhanh chóng khi có điều gì đó đáng ngờ.

4. Phát hiện cháy và khói

Hệ thống phát hiện cháy và khói có thể cung cấp cảnh báo sớm trước khi xảy ra sự cố lớn. Điều này được thực hiện nhờ 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 lập lòe hoặc sương mù bất thường trong không khí. Phát hiện cháy và khói thường được sử dụng trong nhà kho, nhà máy, rừng và các tòa nhà lớn, nơi việc phát hiện cháy sớm có thể tạo ra sự khác biệt rất lớn.

5. Xe tự hành

Xe tự lái thường dựa vào thị giác máy tính để diễn giải chuyển động liên tục. Ví dụ, Tesla sử dụng camera và hệ thống thị giác máy tính cho xe tự lái của họ để xử lý dữ liệu hình ảnh và detect Các làn đường, biển báo giao thông, phương tiện gần đó và người đi bộ. Mô hình dựa trên thị giác hỗ trợ các tác vụ như phát hiện, theo dõi và phân đoạn, giúp xe hiểu môi trường xung quanh và ưu tiên thông tin quan trọng.

6. Phát hiện graffiti bằng AI 

Việc phát hiện graffiti có thể được thực hiện bằng thị giác máy tính để nhận diện các hình vẽ trên tường, cầu và các tài sản công cộng khác. Các hệ thống thông minh có thể quét hình ảnh hoặc video để nhận biết hình dạng, màu sắc và hoa văn phù hợp với graffiti, ngay cả trong môi trường đô thị đông đúc. 

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

7. Bảo trì thành phố 

Để duy trì hoạt động trơn tru của một thành phố cần thực hiện nhiều đợt kiểm tra bảo trì hàng 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 trí tuệ nhân tạo thị giác để duy trì không gian đô thị. Các hệ thống dựa trên thị giác giám sát đường phố, khu vực công cộng và cơ sở hạ tầng, phát hiện các vấn đề như ổ gà, biển báo bị hỏng hoặc thùng rác tràn.

8. Giám sát đám đông 

Giám sát đám đông bao gồm việc phân tích cách mọi người di chuyển và tụ tập ở những nơi đông người. Camera và cảm biến, được tích hợp với thuật toán thị giác, có thể xử lý nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp để ước tính quy mô đám đông. track các kiểu chuyển động và detect Những thay đổi đột ngột. 

Điều này giúp xác định các điểm tắc nghẽn, tình trạng quá tải hoặc các hoạt động bất thường trước khi chúng trở thành vấn đề. Giám sát đám đông rất hữu ích ở những nơi như nhà ga xe lửa, sân vận động, các sự kiện công cộng và trung tâm thành phố.

9. Phát hiện trộm cắp

Trong phát hiện trộm cắp, công nghệ thị giác máy tính được sử dụng để xác định các hoạt động đáng ngờ. Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) có thể giúp phân tích đoạn phim camera bằng cách sử dụng học sâu và thuật toán phát hiện đối tượng để... track Con người, vật thể và mô hình chuyển động trong thời gian thực. 

Thay vì chỉ dựa vào báo động hoặc xem xét lại sau khi sự việc xảy ra, các ứng dụng thị giác máy tính này sẽ phát hiện các hành vi bất thường. Tự động hóa này giúp các cửa hàng bán lẻ, kho hàng và thành phố thông minh giảm thiểu tổn thất và tối ưu hóa quy trình an ninh.

10. Phát hiện làn đường

Để lái xe an toàn, xe tự lái cần hiểu rõ về đường sá. Phát hiện làn đường là một ứng dụng cốt lõi của thị giác máy tính được sử dụng để hiểu cấu trúc đường sá trong thời gian thực. 

Các hệ thống dựa trên thị giác có thể nhận dạng vạch kẻ 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... track Các làn đường vẫn được duy trì ngay cả khi đèn giao thông thay đổi hoặc lưu lượng xe cộ đông đúc. 

11. Phát hiện tai nạn và va chạm

Phát hiện tai nạn và va chạm sử dụng công nghệ thị giác máy tính để detect Các vụ va chạm và suýt va chạm được phát hiện trong thời gian thực. Mô hình thị giác máy tính kết hợp với thuật toán phát hiện va chạm có thể giúp phân tích nguồn cấp dữ liệu video thời gian thực từ camera giao thông, camera hành trình hoặc máy bay không người lái. 

Bằng cách theo dõi các pha dừng xe đột ngột, chuyển động bất thường hoặc tương tác không mong muốn với vật thể, các hệ thống được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo này có thể xác định tai nạn chỉ trong vài giây. Nhờ đó, cho phép phản ứng khẩn cấp nhanh hơn và quản lý giao thông tốt hơn cho các thành phố thông minh. 

12. Giám sát người lái và phát hiện buồn ngủ

Những chuyến đi dài và tình trạng giao thông tắc nghẽn có thể ảnh hưởng đến sự tỉnh táo của người lái xe. Hệ thống giám sát sự tập trung và phát hiện buồn ngủ của người lái xe, được hỗ trợ bởi hệ thống thị giác máy tính, có thể hiểu được trạng thái thể chất của người lái xe trong thời gian thực. 

Ví dụ, camera bên trong xe có thể quan sát các dấu hiệu như nhắm mắt, tốc độ chớp mắt, chuyển động đầu và hướng nhìn. Sau đó, các mô hình học máy và học sâu sẽ diễn giải các tín hiệu này. Khi xuất hiện các dấu hiệu mệt mỏi hoặc mất tập trung, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo. 

13. Hệ thống đỗ xe thông minh

Việc tìm chỗ đậu xe trong một thành phố đông đúc có thể rất khó khăn, nhưng công nghệ thị giác máy tính đang giúp việc này trở nên dễ dàng hơn hiện nay. Hệ thống đậu xe thông minh sử dụng camera và các mô hình thị giác máy tính được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để giám sát các bãi đậu xe trong thời gian thực. 

Các mô hình thị giác có thể detect Phân vùng không gian trống và có người đỗ, giúp người lái xe nhanh chóng và hiệu quả tìm được chỗ đỗ xe. Chúng thường được sử dụng trong các trung tâm thương mại, sân bay, khu phức hợp văn phòng và trung tâm thành phố để nâng cao hiệu quả đỗ xe. 

14. 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. Camera hỗ trợ thị giác track Xác định vị trí khách hàng đi lại, dừng lại hoặc tụ tập, sau đó chuyển dữ liệu này thành bản đồ nhiệt được mã hóa màu sắc. 

Những khu vực đông đúc được hiển thị bằng màu ấm hơn, trong khi các khu vực yên tĩnh hơn có màu lạnh hơn. Điều này đặc biệt hữu ích khi cải thiện bố cục, sắp xếp sản phẩm tốt hơn, giảm tình trạng đông đúc gần quầy thanh toán và phân tích hành vi khách hàng. 

15. Phát hiện logo thương hiệu

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

16. Giám sát hàng tồn kho trên kệ

Những kệ hàng trống thường không được chú ý cho đến khi khách hàng chỉ ra. Việc giám sát hàng tồn kho trên kệ có thể ngăn chặn điều này bằng cách sử dụng camera để quét kệ thường xuyên. Hệ thống AI thị giác có thể quét hình ảnh kệ hàng, detect sản phẩm, đếm số mặt hàng và track Nó thay đổi theo thời gian bằng cách sử dụng công nghệ nhận diện và theo dõi đối tượng. Điều này giải quyết một vấn đề phổ biến trong ngành bán lẻ là bỏ lỡ các cơ hội bổ sung hàng hóa. 

17. Phát hiện rò rỉ dưới sàn

Công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng để xác định các vết rò rỉ trong nền nhà bằng cách phân tích hình ảnh từ camera nhiệt. Các hệ thống này thực hiện các tác vụ như phát hiện và phân đoạn đối tượng để phát hiện các dấu hiệu nhỏ của độ ẩm, vết nứt hoặc các vấn đề về cấu trúc. Sử dụng camera nhiệt, các đội bảo trì có thể detect Việc phát hiện rò rỉ dưới sàn nhà giúp phát hiện sớm các vấn đề, giảm sự phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong nhà ở, các tòa nhà thương mại và các công trình lớn để giảm chi phí sửa chữa. 

18. Kiểm soát chất lượng

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

19. Phát hiện lỗi

Chức năng phát hiện lỗi kiểm tra sản phẩm để tìm các vấn đề như nứt, trầy xước hoặc nhãn mác không chính xác. Nó sử dụng các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng để phát hiện lỗi, ngay cả khi các sản phẩm đang di chuyển nhanh trên dây chuyền sản xuất. 

Khi phát hiện lỗi, sản phẩm có thể được tự động gắn cờ hoặc loại bỏ. Điều này đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới được tiếp tục sản xuất mà không làm chậm quá trình sản xuất.

20. 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 đồng nhất. Các mô hình dựa trên thị giác phân tích kết cấu, độ đồng nhất màu sắc, lớp phủ và độ bóng để detect Bề mặt không đều hoặc bị hư hại. Ứng dụng này phổ biến trong các ngành công nghiệp mà ngoại hình cũng quan trọng như hiệu suất, chẳng hạn như điện tử, sản xuất ô tô và hàng tiêu dùng.

21. Kiểm tra vật phẩm bị thiếu

Trước khi sản phẩm được đóng gói hoặc vận chuyển, camera tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể kiểm tra xem tất cả các mặt hàng cần thiết đã có mặt hay chưa. Sử dụng học máy và thị giác máy tính, các hệ thống này có thể nhanh chóng kiểm tra được. detect Việc phát hiện các vật thể bị thiếu, chẳng hạn như chai lọ, linh kiện hoặc các thành phần đóng gói, giúp giảm thiểu lỗi và công đoạn làm lại. Bằng cách kết hợp phát hiện vật thể với giám sát thời gian thực, các nhà sản xuất có thể duy trì chất lượng ổn định và tránh những sai lầm tốn kém.

22. Giám sát dây chuyền lắp ráp

Các dây chuyền sản xuất có thể được giám sát trong thời gian thực bằng công nghệ thị giác máy tính để xác định các bộ phận bị lệch, tắc nghẽn hoặc bỏ qua các bước. Hệ thống thị giác có thể track kiểm tra vị trí của các vật thể khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền. 

Khi phát hiện sự cố, các nhóm có thể được cảnh báo ngay lập tức, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, cải thiện quy trình làm việc và duy trì chất lượng sản phẩm. Tự động hóa này đảm bảo hoạt động diễn ra hiệu quả đồng thời hỗ trợ việc ra quyết định kịp thời.

23. Tự động hóa kho hàng 

Hệ thống thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa kho hàng hiện đại. Ví dụ, tại các kho hàng của Amazon , robot được điều khiển bằng thị giác xác định các kiện hàng, track Theo dõi chuyển động của chúng và xác định vị trí lưu trữ hoặc lấy chúng. Bằng cách kết hợp dữ liệu hình ảnh với robot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, các kho hàng có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm thiểu lỗi do con người và đảm bảo các gói hàng đến đích nhanh hơn. 

24. Theo dõi hàng tồn kho

Nhờ những tiến bộ trong công nghệ thị giác máy tính, các doanh nghiệp có thể theo dõi mức tồn kho theo thời gian thực. detect Phát hiện các mặt hàng bị thiếu hoặc thất lạc, và tự động cập nhật hồ sơ. Điều này giúp quản lý hàng tồn kho chính xác hơn, ngăn ngừa tình trạng tồn kho quá mức hoặc thiếu hụt, và hỗ trợ việc ra quyết định nhanh hơn trong các kho hàng, cửa hàng bán lẻ và môi trường sản xuất.

25. Đếm và nhận dạng thuốc

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, việc đếm và nhận dạng thuốc chính xác là rất quan trọng để ngăn ngừa sai sót. Hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng công nghệ nhận diện đối tượng và phân loại hình ảnh để xác định loại thuốc và tự động đếm chúng. Camera tích hợp thị giác chụp ảnh thuốc với độ phân giải cao, và các thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích chúng trong thời gian thực, giúp các nhà thuốc, bệnh viện và phòng khám duy trì quy trình làm việc hiệu quả. 

26. Phân loại quần áo

Trong các hoạt động giặt ủi quy mô lớn, việc phân loại thủ công rất chậm và thường dễ xảy ra lỗi. Hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và mô hình trí tuệ nhân tạo để tự động phân loại quần áo theo màu sắc, kích thước hoặc loại vải. 

Bằng cách phát hiện từng vật dụng và hướng dẫn chúng đến thùng chứa hoặc chu trình giặt phù hợp, các hệ thống này giúp cải thiện tốc độ và tính nhất quán. Điều này làm cho chúng đặc biệt hữu ích trong các khách sạn, bệnh viện và các xưởng giặt công nghiệp, nơi hiệu quả và độ chính xác là rất quan trọng.

27. Phát hiện vết nứt

Thị giác máy tính giúp phát hiện các vết nứt mà mắt người khó có thể nhận thấy. Sử dụng camera và xử lý hình ảnh, các mô hình AI quét các bề mặt như đường, tường, cầu và máy móc để detect dấu hiệu ban đầu của tổn thương. 

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

28. Đếm tế bào dưới kính hiển vi

Các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm thường dựa vào việc biết chính xác số lượng tế bào trong một mẫu. Điều này đã dẫn các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình thị giác máy tính hỗ trợ phân đoạn hình ảnh và đếm đối tượng. Các mô hình này detect các tế bào riêng lẻ , tách các tế bào chồng chéo và đếm chúng tự động, tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác.

29. Phát hiện vết nứt cong

Thị giác máy tính có thể hỗ trợ các bác sĩ phát hiện các vết nứt cong ở xương đùi trong ảnh chụp X-quang, đây là những vết nứt thường gặp ở trẻ em và dễ bị bỏ sót. Các mô hình học sâu có thể được tinh chỉnh để phân tích dữ liệu hình ảnh y tế, học hình dạng và kết cấu xương để... detect những chỗ uốn cong hoặc vết nứt nhỏ. Đặc biệt, phân loại hình ảnh có thể làm nổi bật các khu vực đáng lo ngại, giúp các bác sĩ X quang đưa ra chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

30. Phát hiện bệnh nhân ngã

Một vấn đề quan trọng trong các bệnh viện và viện dưỡng lão là đảm bảo an toàn cho bệnh nhân suốt ngày đêm. Nhân viên không thể lúc nào cũng có mặt. Tuy nhiên, các công nghệ như thị giác máy tính có thể giúp ích bằng cách theo dõi chuyển động của bệnh nhân và phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn trong thời gian thực.

Ví dụ, bằng cách theo dõi tư thế và kiểu chuyển động cơ thể, các hệ thống dựa trên thị giác có thể... detect Phát hiện té ngã đột ngột trong thời gian thực. Khi phát hiện té ngã, hệ thống có thể ngay lập tức cảnh báo người chăm sóc, cho phép phản ứng nhanh chóng. Điều này đặc biệt quan trọng đối với người cao tuổi hoặc bệnh nhân đang hồi phục, vì sự hỗ trợ nhanh chóng có thể giảm nguy cơ chấn thương nghiêm trọng và cải thiện chất lượng chăm sóc tổng thể.

31. Theo dõi bệnh nhân tại ICU

Trong phòng chăm sóc đặc biệt (ICU), bệnh nhân cần được theo dõi sát sao mọi lúc. Điều này có thể rất mệt mỏi và đòi hỏi nhiều sức lực từ đội ngũ y tế, đặc biệt là trong những ca làm việc dài. Hệ thống thị giác máy tính có thể được sử dụng để hỗ trợ bằng cách liên tục theo dõi chuyển động và tư thế của bệnh nhân, cho phép đội ngũ chăm sóc tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng trong khi vẫn phản ứng nhanh chóng khi có vấn đề phát sinh.

32. Theo dõi dụng cụ phẫu thuật

Trong quá trình phẫu thuật, việc theo dõi mọi dụng cụ y tế là vô cùng quan trọng. Camera gắn trên cao có thể được tích hợp với công nghệ thị giác máy tính để... detect Và track Các dụng cụ phẫu thuật được bố trí xuyên suốt quá trình phẫu thuật. Điều này giúp cải thiện an toàn phòng mổ, giảm sự chậm trễ và cho phép các bác sĩ phẫu thuật và y tá tập trung hoàn toàn vào ca mổ.

33. Chẩn đoán hình ảnh y tế

Việc chẩn đoán hình ảnh y tế có thể được hỗ trợ bởi thị giác máy tính. Điều này cho phép các bác sĩ phân tích hình ảnh quét một cách rõ ràng và nhanh chóng hơn. 

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

34. Phát hiện việc tuân thủ PPE

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

35. Giám sát cây trồng và mùa màng

Hệ thống 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 chụp ảnh thường xuyên cây trồng trên đồng ruộng. 

Việc sử dụng thị giác máy tính cho phép các hệ thống phân tích các tín hiệu thị giác, chẳng hạn như màu lá, kích thước cây và mô hình tăng trưởng, để detect Những dấu hiệu sớm của căng thẳng, thiếu hụt chất dinh dưỡng hoặc thiếu nước. Bằng cách xác định vấn đề sớm, nông dân có thể phản ứng nhanh hơn, cải thiện năng suất cây trồng và tránh thiệt hại mùa màng trên diện rộng.

36. Giám sát chăn nuôi

Hệ thống giám sát vật nuôi sử dụng công nghệ thị giác máy tính để quan sát hành vi của động vật mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Camera track Quan sát chuyển động, tư thế và mức độ hoạt động để nhận biết các dấu hiệu chấn thương, bệnh tật hoặc căng thẳng. 

Ví dụ, việc giảm vận động hoặc kiểu đi bộ bất thường có thể là dấu hiệu của các vấn đề sức khỏe. Các hệ thống này dựa vào khả năng 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.

37. Phát hiện cháy rừng

Cháy rừng thường bắt đầu ở những khu vực hẻo lánh, nơi việc giám sát của con người bị hạn chế. Hệ thống thị giác máy tính phân tích dữ liệu hình ảnh từ các tháp quan sát, máy bay không người lái và ảnh chụp từ trên không để... detect Các dấu hiệu ban đầu như vệt khói mỏng, sự thay đổi màu sắc của thảm thực vật hoặc chuyển động nhỏ do nhiệt. Bằng cách giảm thiểu báo động giả do sương mù hoặc mây gây ra, các hệ thống thời gian thực này cho phép các nhà chức trách phản ứng nhanh hơn và ngăn chặn đám cháy lan rộng.

38. Phát hiện độ chín của thanh long

Việc biết được thời điểm thu hoạch thanh long thích hợp là một ví dụ tuyệt vời về trường hợp sử dụng thị giác máy tính rất cụ thể, trong đó thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và thời hạn sử dụng. Các mô hình dựa trên thị giác sử dụng tính năng 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 hỗ trợ trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa việc kiểm tra độ chín, giúp thu hoạch nhanh hơn, chính xác hơn và đồng nhất hơn.

39. Quan sát chim

Việc quan sát chim đã trở nên chính xác hơn nhờ công nghệ thị giác máy tính. Máy ảnh thông minh và ống nhòm tích hợp trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán thị giác máy tính, bao gồm cả các mô hình như YOLO26, để hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và ước tính tư thế. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và những người đam mê... track dân số, quan sát hành vi và nghiên cứu các mô hình di cư. 

40. Động vật track phân tích trong tuyết

Ở những vùng có tuyết, dấu chân động vật có thể tiết lộ những manh mối quý giá về sự di chuyển của động vật hoang dã. Các mô hình thị giác máy tính như YOLO26 có thể được sử dụng để detect Và track Dấu chân động vật ở vùng tuyết phủ. 

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

41. Hoạt động đường sắt 

Mạng lưới đường sắt hoạt động trong điều kiện vận hành liên tục, lịch trình chặt chẽ và tiềm ẩn nhiều rủi ro về an toàn, khiến việc giám sát thủ công trở nên phức tạp. Công nghệ thị giác máy tính có thể tự động hóa các công việc kiểm tra này bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh từ camera dọc đường ray, nhà ga và hệ thống trên tàu. 

Bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng, các mô hình thị giác có thể detect Và track Phát hiện các vết nứt, sự cố tín hiệu, chướng ngại vật ven đường ray hoặc người đi vào khu vực cấm trong thời gian thực. Điều này giúp giảm thiểu lỗi do con người, tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ hoạt động đường sắt an toàn hơn, đáng tin cậy hơn trên quy mô lớn. 

42. Các tác vụ OCR liên quan đến tài liệu

Việc xử lý tài liệu đã trở nên dễ dàng hơn nhiều nhờ các hệ thống nhận dạng ký tự quang học được hỗ trợ bởi thị giác máy tính. Các hệ thống này trước hết detect Phần mềm sẽ nhận diện các vùng văn bản trong hình ảnh, chẳng hạn như hóa đơn, biểu mẫu và biên lai, sau đó trích xuất nội dung để có thể tìm kiếm và sử dụng.

Sau khi được thu thập, văn bản có thể được xử lý, phân tích hoặc tóm tắt tự động. Điều này giúp các doanh nghiệp cải thiện độ chính xác và tối ưu hóa quy trình làm việc với nhiều tài liệu trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe và vận hành.

43. Phát hiện và theo dõi người chơi

Các sự kiện thể thao lớn đã bắt đầu sử dụng công nghệ thị giác máy tính để track Các chuyển động của cầu thủ trên sân. Mô hình thị giác phân tích kỹ lưỡng hình ảnh 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 nhà 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 nay rất 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. 

44. Theo dõi bóng

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

Hệ thống thị giác máy tính có thể detect quả bóng và track Ghi lại chuyển động của nó từng khung hình một, vị trí, tốc độ và hướng di chuyển 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.

45. Phát hiện quân bài

Môi trường chơi game được quản lý chặt chẽ như sòng bạc sử dụng công nghệ thị giác máy tính để giám sát các trò chơi bài như blackjack bằng cách nhận diện và theo dõi các quân bài trên bàn trong thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo tính công bằng, ngăn chặn gian lận và duy trì tính minh bạch. Các mô hình thị giác như YOLO26 có thể được sử dụng để nhận dạng các quân bài dựa trên hình dạng, số và ký hiệu của chúng.

46. ​​Phân tích rủi ro chấn thương

Chấn thương ở vận động viên thường phát triển dần dần do tư thế sai hoặc căng thẳng lặp đi lặp lại. Hệ thống AI thị giác có thể giúp phát hiện sớm những vấn đề này bằng cách phân tích chuyển động của người chơi trong quá trình tập luyện và thi đấu. 

Camera AI có thể track Việc quan sát tư thế, thăng bằng và các kiểu chuyển động giúp xác định những động tác không an toàn. Điều này cho phép các đội nhóm điều chỉnh tư thế, cải thiện các bài tập huấn luyện và giảm nguy cơ chấn thương nghiêm trọng.

47. Điều khiển bằng cử chỉ trong game

Điều khiển bằng cử chỉ trong game có liên quan mật thiết đến thị giác máy tính. Các hệ thống dựa trên thị giác detect 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. 

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

48. Phân tích nhãn dinh dưỡng

Việc đọc nhãn dinh dưỡng có thể tốn nhiều thời gian, đặc biệt khi 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, hệ thống thị giác máy tính có thể trích xuất các thông tin quan trọng như lượng 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 việc truy cập và so sánh thông tin dễ dàng hơn.

49. Mọi người đang đếm

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

Các giải pháp này dựa trên việc phát hiện và theo dõi đối tượng để giám sát chuyển động trong thời gian thực. Chúng được sử dụng trong các cửa hàng bán lẻ, trung tâm giao thông và thành phố thông minh để quản lý luồng người và cải thiện an toàn. 

50. Giám sát lưu lượng giao thông 

Giám sát giao thông là điều cần thiết để đảm bảo an toàn đường sá và giảm ùn tắc. Camera và cảm biến kết hợp với công nghệ thị giác máy tính có thể giúp... track Thông tin về phương tiện giao thông được hiển thị theo thời gian thực và phân tích lưu lượng giao thông. Điều này giúp các nhà quy hoạch đô thị hiểu rõ hơn về mô hình giao thông và tối ưu hóa thời gian điều tiết tín hiệu để cải thiện quản lý giao thông tổng thể.

51. Kiểm tra đường ống 

Công nghệ thị giác máy tính có thể kiểm tra các đường ống dài mà không gây nguy hiểm cho con người. Máy bay không người lái được trang bị camera độ phân giải cao và thuật toán dựa trên thị giác có thể kiểm tra đường ống xem có bị ăn mòn, rò rỉ hoặc nứt hay không. Việc tự động hóa này giảm thiểu rủi ro cho con người, tăng tốc độ kiểm tra bảo trì và cho phép giám sát liên tục trên khoảng cách xa, giúp hoạt động đường ống an toàn hơn.

52. Kiểm tra nắp chai

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

53. Quản lý sân bãi

Quản lý các bãi chứa hàng lớn với container và xe cộ di chuyển liên tục không dễ như vẻ ngoài. Hệ thống dựa trên thị giác máy tính giúp giải quyết sự phức tạp này bằng cách nhận dạng mã số container, theo dõi vị trí của chúng và ghi lại chuyển động trong thời gian thực. 

Hệ thống camera giám sát hoạt động trong kho và tự động cập nhật dữ liệu. Giải pháp thị giác dựa trên trí tuệ nhân tạo này tập trung vào việc cải thiện hậu cần và quy trình làm việc tổng thể. 

54. Phát hiện loài quý hiếm 

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

Các hệ thống này sử dụng phân loại hình ảnh để nhận dạng động vật dựa trên các đặc điểm như hình dạng, màu sắc và dấu hiệu. Điều này cho phép Vision AI tự động detect các loài, ghi nhận các lần quan sát theo thời gian và track dân cư mà không làm ảnh hưởng đến động vật hoang dã.

55. Hệ thống tự thanh toán

Công nghệ thị giác máy tính đã giúp việc tự thanh toán trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. Khách hàng có thể quét mã sản phẩm và thanh toán mà không cần xếp hàng dài chờ đợi. 

Điều này được thực hiện nhờ camera trong cửa hàng, máy quét thông minh và ki-ốt hỗ trợ nhận diện hình ảnh, giúp giám sát cách khách hàng lấy và đặt sản phẩm, từ đó giúp hệ thống nhận diện sản phẩm chính xác hơn. Kết quả là, lỗi được giảm thiểu, quá trình thanh toán nhanh hơn và trải nghiệm mua sắm tổng thể mượt mà hơn tại các cửa hàng bán lẻ đông đúc.

56. Phát hiện độ mòn lốp 

Theo thời gian, lốp xe sẽ mất độ bám, nhưng những thay đổi thường rất nhỏ và khó nhận thấy. Các hệ thống dựa trên thị giác được lắp đặt trong gara hoặc trung tâm dịch vụ sẽ kiểm tra bề mặt lốp xe để phát hiện và xác định điều này. detect Các dấu hiệu hao mòn hoặc hư hỏng, chẳng hạn như độ sâu gai lốp nông hoặc hoa văn không đều. Bằng cách xác định sớm các vấn đề, các hệ thống này giúp ngăn ngừa các điều kiện lái xe không an toàn và giúp việc bảo dưỡng lốp xe trở nên dễ dự đoán hơn.

57. Đếm số lượng vật phẩm

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

58. Phát hiện các loài dưới nước 

Khám phá sự sống dưới đáy đại dương không hề dễ dàng, nhưng công nghệ thị giác máy tính đã giúp việc track các loài sinh vật dưới nước trở nên hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu hình ảnh từ máy bay không người lái dưới nước và camera gắn trên tàu ngầm để xác định cá, san hô và các loài sinh vật biển khác trong thời gian thực. Thông tin này giúp ích rất nhiều. track nghiên cứu quần thể, môi trường sống và hệ sinh thái đại dương mà không làm xáo trộn sinh vật biển.

59. Phát hiện rác thải nhà bếp 

Các nhà bếp thương mại quy mô lớn tạo ra lượng chất thải thực phẩm đáng kể mỗi ngày. Hiện 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 khu vực chuẩn bị thực phẩm hoặc thùng rác thông minh để nhận dạng thực phẩm, đo kích thước khẩu phần và track Các mô hình lãng phí. Nhiều chuỗi khách sạn và công ty dịch vụ ăn uống sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh thực đơn, giảm thiểu lãng phí và cắt giảm chi phí. 

60. Phân loại chất lượng thực phẩm

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

Những điều cần nhớ 

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 trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, nông nghiệp và xe tự hành. Điều đang thay đổi nhiều nhất là khả năng mở rộng và tính thực tiễn của các hệ thống này.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI? Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và tìm hiểu thêm về thị giác máy tính trên kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Xem các trang giải pháp và tìm hiểu về AI trong sản xuất và AI thị giác trong chăm sóc sức khỏe . Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu sử dụng AI thị giác ngay hôm nay!