Khám phá cách trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) chuyển đổi hình ảnh và video thành thông tin chi tiết theo thời gian thực bằng cách sử dụng các mô hình, bộ dữ liệu tiên tiến và quy trình làm việc từ đầu đến cuối trong nhiều ngành công nghiệp.
Hàng ngày, camera tại các nhà máy, bệnh viện, thành phố, phương tiện giao thông và thiết bị tiêu dùng thu thập một lượng lớn hình ảnh và video. Luồng dữ liệu hình ảnh liên tục này tạo ra những khả năng mới, nhưng cũng gây khó khăn trong việc hiểu điều gì đang xảy ra và hành động nhanh chóng.
Ví dụ, các giao lộ đông đúc hoặc không gian công cộng chật chội có thể thay đổi chỉ trong tích tắc. Việc giám sát các môi trường này bằng tay rất chậm và thường không chính xác, đặc biệt khi cần đưa ra các quyết định nhanh chóng và đáng tin cậy.
Để xử lý những tình huống như vậy, các hệ thống cần một phương pháp để hiểu thông tin hình ảnh khi nó xuất hiện và phản hồi trong thời gian thực. Thị giác máy tính giúp điều này trở nên khả thi bằng cách cho phép máy móc phân tích hình ảnh và video, nhận dạng các mẫu và trích xuất thông tin hữu ích.
Các hệ thống thị giác máy tính trước đây phụ thuộc vào các quy tắc cố định, hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát nhưng thường thất bại khi các điều kiện như ánh sáng hoặc góc máy ảnh thay đổi. Trí tuệ nhân tạo thị giác hiện đại cải tiến phương pháp này bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy.
Thay vì chỉ thu thập hoặc lưu trữ hình ảnh, các hệ thống này phân tích dữ liệu hình ảnh trong thời gian thực, học hỏi từ các ví dụ và thích ứng với môi trường thay đổi. Điều này giúp trí tuệ nhân tạo thị giác hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống thực tế và cho phép nó cải thiện theo thời gian khi được sử dụng trong nhiều ứng dụng hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) và cách sử dụng nó để xây dựng các quy trình làm việc thông minh từ đầu đến cuối. Bắt đầu nào!
Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu và diễn giải hình ảnh và video. Nói cách khác, các hệ thống Vision AI phân tích những gì chúng nhìn thấy và sử dụng thông tin đó để hỗ trợ các hành động, tối ưu hóa dự đoán hoặc đưa ra quyết định như một phần của quy trình làm việc lớn hơn. Không giống như trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), vốn tạo ra nội dung mới, Vision AI tập trung vào việc hiểu và trích xuất thông tin từ dữ liệu hình ảnh hiện có.
Ví dụ, việc giám sát hoạt động trong nhà máy hoặc không gian công cộng trong thời gian dài đòi hỏi tốc độ và tính nhất quán mà việc duy trì thủ công rất khó khăn. Hệ thống AI thị giác có thể giải quyết thách thức này bằng cách áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu để nhận dạng các mẫu, xác định các chi tiết liên quan và phản hồi khi thông tin hình ảnh mới xuất hiện.
Vì hình ảnh và video thường được tạo ra với số lượng lớn và tốc độ cao, các hệ thống AI thị giác có thể xử lý dữ liệu hình ảnh liên tục và áp dụng cùng một quy tắc cho mọi khung hình. Điều này giúp kết quả nhất quán hơn và hỗ trợ các nhóm cải thiện hoạt động trong khi vẫn duy trì độ chính xác khi điều kiện thay đổi.
Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) thường là một phần của hệ thống AI hoàn chỉnh. Nó kết nối các mô hình Vision AI với logic quyết định và các công cụ khác hoạt động dựa trên kết quả. Bằng cách chuyển đổi đầu vào hình ảnh thành những thông tin hữu ích, Vision AI có thể tự động hóa các tác vụ thường ngày và hỗ trợ việc ra quyết định nhanh hơn, tự tin hơn trong nhiều ứng dụng thị giác máy tính.
Vậy, làm thế nào một hệ thống hoặc máy móc có thể chuyển từ việc nhìn thấy hình ảnh hoặc video sang việc hiểu những gì đang xảy ra và quyết định hành động tiếp theo?
Quá trình này bắt đầu bằng dữ liệu đầu vào trực quan từ thế giới thực, chẳng hạn như ảnh chụp, video clip, nguồn cấp dữ liệu camera trực tiếp hoặc luồng dữ liệu cảm biến. Vì dữ liệu này có thể rất khác nhau về chất lượng, ánh sáng và góc máy quay, nên thường cần phải được chuẩn bị trước khi phân tích.
Quá trình chuẩn bị này có thể bao gồm việc thay đổi kích thước hình ảnh, điều chỉnh ánh sáng và sắp xếp các khung hình video theo định dạng nhất quán. Thông tin bổ sung, chẳng hạn như dấu thời gian hoặc vị trí máy quay, thường được thêm vào để hỗ trợ phân tích chính xác hơn.
Dữ liệu đã được chuẩn bị sau đó được sử dụng trong một khuôn khổ học máy cho phép hệ thống nhận dạng các mẫu hình ảnh. Bằng cách huấn luyện trên hình ảnh và video đã được gắn nhãn, mô hình AI thị giác học được cách các đối tượng, mẫu hình và sự kiện xuất hiện trong các điều kiện khác nhau.
Sự hiểu biết được học hỏi này tạo thành nền tảng cho nhiều tác vụ thị giác máy tính phổ biến như phát hiện đối tượng (xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh) và phân đoạn đối tượng (tách và gắn nhãn các đối tượng riêng lẻ ở cấp độ pixel). Các mô hình AI thị giác tiên tiến, chẳng hạn như Ultralytics YOLO26 , được thiết kế để hỗ trợ các tác vụ này đồng thời vẫn nhanh và chính xác trong môi trường thực tế.
Sau khi hệ thống được triển khai, các dữ liệu đầu vào hình ảnh được xử lý liên tục như một phần của quy trình làm việc từ đầu đến cuối. Mô hình phân tích hình ảnh và video, sau đó gửi kết quả đầu ra đến bảng điều khiển, công cụ tự động hóa hoặc các hệ thống AI khác. Trong một số trường hợp, các tác nhân AI thị giác sử dụng các kết quả này để kích hoạt hành động hoặc hỗ trợ ra quyết định, biến sự hiểu biết trực quan thành những thông tin chi tiết thiết thực và có thể hành động được.
Khi tìm hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo thị giác, bạn có thể tự hỏi tại sao các mô hình và kiến trúc lại quan trọng và chúng ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống như thế nào. Các mô hình trí tuệ nhân tạo thị giác đóng vai trò then chốt trong những đổi mới về thị giác máy tính hiện nay.
Hầu hết các hệ thống AI thị giác đều được xây dựng dựa trên một mô hình xác định cách phân tích hình ảnh và video. Mô hình này định nghĩa những gì hệ thống có thể nhận dạng trong một khung cảnh và hiệu suất hoạt động của nó trong các điều kiện khác nhau.
Khi các ứng dụng AI thị giác ngày càng đa dạng và phức tạp, các mô hình AI thị giác và kiến trúc nền tảng của chúng cũng liên tục phát triển để theo kịp và thân thiện với người dùng. Các hệ thống thị giác máy tính đời đầu yêu cầu các kỹ sư phải tự định nghĩa những gì hệ thống nên tìm kiếm, chẳng hạn như các cạnh, màu sắc hoặc hình dạng cụ thể.
Các phương pháp dựa trên quy tắc này hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát, nhưng chúng thường thất bại khi ánh sáng thay đổi, chất lượng camera biến đổi hoặc cảnh trở nên phức tạp hơn. Các mô hình AI thị giác hiện đại áp dụng một cách tiếp cận khác.
Nhiều mô hình mã nguồn mở học các mẫu hình ảnh trực tiếp từ dữ liệu, điều này làm cho chúng linh hoạt hơn và phù hợp hơn với môi trường thực tế nơi các điều kiện không thể dự đoán được. Những tiến bộ trong kiến trúc mô hình cũng đã đơn giản hóa cách xử lý hình ảnh và video, giúp các hệ thống này dễ dàng triển khai và tích hợp vào các nền tảng AI thị giác thực tiễn.
Ultralytics YOLO Các mô hình là một ví dụ điển hình cho sự thay đổi này. Các mô hình như YOLO26 được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ phát hiện đối tượng đòi hỏi tốc độ và tính nhất quán, đặc biệt là trong các ứng dụng video trực tiếp.
Dưới đây là một số nhiệm vụ cốt lõi về thị giác máy tính mà các hệ thống thị giác dựa trên trí tuệ nhân tạo sử dụng để hiểu thông tin hình ảnh và tối ưu hóa môi trường thực tế:
Đằng sau mỗi hệ thống AI thị giác hiệu quả là một bộ dữ liệu được tuyển chọn kỹ lưỡng. Các bộ dữ liệu AI thị giác này cung cấp hình ảnh và video mà các mô hình AI thị giác học hỏi, giúp chúng nhận dạng các đối tượng, mẫu và cảnh trong môi trường thực tế.
Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Để dữ liệu trực quan có tác động mạnh mẽ, các tập dữ liệu được chú thích. Điều này có nghĩa là các chi tiết quan trọng được thêm vào mỗi hình ảnh hoặc video, chẳng hạn như gắn nhãn đối tượng, làm nổi bật các khu vực cụ thể hoặc gán danh mục.
Cùng với nhãn, siêu dữ liệu bổ sung như thời gian, địa điểm hoặc loại cảnh có thể được thêm vào để giúp sắp xếp dữ liệu và cải thiện khả năng hiểu. Các tập dữ liệu cũng thường được chia thành tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra để các hệ thống có thể được đánh giá trên các hình ảnh mà chúng chưa từng thấy trước đây.
Các bộ dữ liệu phổ biến như ImageNet , COCO Và Open Images đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy trí tuệ nhân tạo thị giác bằng cách cung cấp các bộ sưu tập hình ảnh được gắn nhãn lớn và đa dạng. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế vẫn còn nhiều khó khăn.
Thiên kiến, những khoảng trống trong phạm vi bao phủ và môi trường liên tục thay đổi khiến việc tạo ra các bộ dữ liệu phản ánh chính xác điều kiện thực tế trở nên khó khăn. Việc đạt được sự cân bằng dữ liệu phù hợp trên quy mô lớn là chìa khóa để xây dựng các hệ thống AI thị giác đáng tin cậy.
Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn về cách hoạt động của trí tuệ nhân tạo thị giác, hãy cùng xem xét cách nó được sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Trong nhiều ngành công nghiệp, trí tuệ nhân tạo thị giác giúp các nhóm xử lý các tác vụ trực quan ở quy mô lớn, dẫn đến phản hồi nhanh hơn và hoạt động hiệu quả hơn.
Dưới đây là một số cách phổ biến mà trí tuệ nhân tạo thị giác được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau:
Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo thị giác trong các ứng dụng thực tế:
Mặc dù có những ưu điểm này, vẫn có những hạn chế có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các hệ thống AI thị giác. Dưới đây là một số yếu tố cần lưu ý:
Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) chuyển đổi hình ảnh và video thành thông tin có ý nghĩa mà các hệ thống có thể hiểu và sử dụng. Điều này giúp tự động hóa các tác vụ trực quan và hỗ trợ việc ra quyết định nhanh hơn, đáng tin cậy hơn. Hiệu quả của nó phụ thuộc vào sự kết hợp giữa các mô hình có khả năng, bộ dữ liệu chất lượng cao và quy trình làm việc được thiết kế tốt.
Bạn quan tâm đến Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI)? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và tìm hiểu về thị giác máy tính trong nông nghiệp và Vision AI trong ngành công nghiệp ô tô . Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với thị giác máy tính. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tiếp tục khám phá AI.
