Tổng quan nhanh về vision AI và cách nó hoạt động

Mỗi ngày, camera tại các nhà máy, bệnh viện, thành phố, phương tiện giao thông và thiết bị tiêu dùng ghi lại một lượng lớn hình ảnh và video. Luồng dữ liệu hình ảnh liên tục này tạo ra những khả năng mới, nhưng cũng khiến việc nắm bắt tình hình và hành động nhanh chóng trở nên khó khăn.

Ví dụ, các giao lộ bận rộn hoặc không gian công cộng đông đúc có thể thay đổi chỉ trong chớp mắt. Việc giám sát thủ công các môi trường này diễn ra chậm chạp và thường thiếu chính xác, đặc biệt là khi cần đưa ra quyết định nhanh chóng và đáng tin cậy.

Để xử lý các tình huống như vậy, các hệ thống cần một phương thức để hiểu thông tin hình ảnh ngay khi nó xuất hiện và phản hồi theo thời gian thực. Computer vision giúp điều này trở nên khả thi bằng cách cho phép máy móc phân tích hình ảnh và video, nhận diện các mẫu (patterns) và trích xuất thông tin hữu ích.

Các hệ thống computer vision đời đầu phụ thuộc vào các quy tắc cố định, vốn chỉ hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát nhưng thường thất bại khi các điều kiện như ánh sáng hoặc góc máy thay đổi. Vision AI hiện đại cải thiện phương pháp này bằng cách sử dụng artificial intelligence và machine learning.

Thay vì chỉ ghi lại hoặc lưu trữ hình ảnh, các hệ thống này phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực, học hỏi từ các ví dụ và thích nghi với môi trường thay đổi. Điều này giúp vision AI hiệu quả hơn trong các tình huống thực tế và cho phép hệ thống cải thiện theo thời gian khi được sử dụng trong nhiều ứng dụng hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn vision AI là gì và cách sử dụng nó để xây dựng các quy trình làm việc thông minh end-to-end. Hãy cùng bắt đầu!

Link to this sectionVision AI là gì?#

Vision AI là một nhánh của artificial intelligence 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. Khác với generative AI (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 tại nhà máy hoặc không gian công cộng trong thời gian dài đòi hỏi tốc độ và tính nhất quán mà khó có thể duy trì theo cách thủ công. Các hệ thống vision AI có thể xử lý thách thức này bằng cách áp dụng các kỹ thuật machine learning và deep learning để nhận diện các mẫu, xác định các chi tiết liên quan và phản hồi khi có thông tin hình ảnh mới xuất hiện.

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng vision AI để phát hiện vật thể trong hình ảnh (Nguồn)

Vì hình ảnh và video thường được tạo ra với khối lượng lớn và tốc độ cao, các hệ thống vision AI có thể xử lý dữ liệu hình ảnh liên tục và áp dụng cùng một bộ quy tắc cho mọi khung hình. Điều này giúp kết quả nhất quán hơn và hỗ trợ các đội ngũ cải thiện vận hành trong khi vẫn duy trì độ chính xác khi các điều kiện thay đổi.

Trong thực tế, vision AI thường là một phần của hệ thống AI end-to-end. Nó kết nối các vision AI models với logic quyết định và các công cụ khác để hành động dựa trên kết quả đầu ra. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu đầu vào hình ảnh thành các thông tin chi tiết hữu ích, vision AI có thể tự động hóa các tác vụ định kỳ và hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng, tự tin hơn trong nhiều ứng dụng computer vision.

Link to this sectionCách thức vision AI hoạt động: Từ dữ liệu hình ảnh đến các thông tin chi tiết có khả năng thực thi#

Vậy, làm thế nào một hệ thống hoặc máy móc có thể chuyển đổi từ việc nhìn thấy một hình ảnh hoặc video sang việc hiểu chuyện gì đang xảy ra và quyết định bước tiếp theo?

Quá trình bắt đầu với đầu vào hình ảnh từ thế giới thực, chẳng hạn như ảnh chụp, video clip, luồng camera trực tiếp hoặc dữ liệu từ cảm biến. Vì dữ liệu này có thể thay đổi đáng kể về chất lượng, ánh sáng và góc máy, nó thường cần được chuẩn bị trước khi phân tích.

Việc chuẩn bị này có thể bao gồm thay đổi kích thước hình ảnh, điều chỉnh ánh sáng và sắp xếp các khung hình video vào một định dạng nhất quán. Ngữ cảnh bổ sung, chẳng hạn như dấu thời gian (timestamps) hoặc vị trí camera, thường được bao gồm để hỗ trợ phân tích chính xác hơn.

Dữ liệu đã chuẩn bị sau đó được sử dụng trong một khung làm việc học tập (learning framework) cho phép hệ thống nhận diện các mẫu hình ảnh. Bằng cách huấn luyện trên các hình ảnh và video đã được gắn nhãn, một mô hình vision AI sẽ học cách các vật thể, mẫu và sự kiện xuất hiện dưới các điều kiện khác nhau.

Sự hiểu biết đã học được này tạo cơ sở cho nhiều tác vụ computer vision phổ biến như object detection (xác định và định vị vật thể trong hình ảnh) và instance segmentation (tách và gắn nhãn từng vật thể ở cấp độ pixel). Các mô hình vision AI tiên tiến, như Ultralytics YOLO26, được thiết kế để hỗ trợ các tác vụ này trong khi vẫn duy trì tốc độ và độ chính xác trong môi trường thực tế.

Hình 2. Góc nhìn về việc sử dụng YOLO cho instance segmentation (Nguồn)

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 end-to-end. Mô hình phân tích hình ảnh và video, sau đó gửi kết quả đầu ra tới các bảng điều khiển (dashboards), công cụ tự động hóa hoặc các hệ thống AI khác. Trong một số trường hợp, các vision AI agents sử dụng các kết quả này để kích hoạt hành động hoặc hỗ trợ ra quyết định, biến sự hiểu biết hình ảnh thành các thông tin thực tiễn có khả năng thực thi.

Link to this sectionSự tiến hóa của các mô hình và kiến trúc vision#

Khi tìm hiểu thêm về vision AI, bạn có thể thắc mắc tại sao các mô hình và kiến trúc lại quan trọng và chúng ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất hệ thống. Các mô hình vision AI đóng vai trò quan trọng đối với những đổi mới trong computer vision ngày nay.

Hầu hết các hệ thống vision AI được xây dựng xoay quanh một mô hình xác định cách thức phân tích hình ảnh và video. Mô hình định nghĩa những gì hệ thống có thể nhận diện trong một cảnh quay và mức độ hiệu quả của nó dưới các điều kiện khác nhau.

Khi các ứng dụng vision AI trở nên đa dạng và phức tạp hơn, các mô hình vision AI và kiến trúc nền tảng của chúng tiếp tục tiến hóa để theo kịp và thân thiện với người dùng. Các hệ thống computer vision đời đầu yêu cầu kỹ sư phải tự định nghĩa thủ công những gì hệ thống cần 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 kiểm soát, nhưng thường thất bại khi ánh sáng thay đổi, chất lượng camera biến đổi hoặc các cảnh trở nên phức tạp hơn. Các mô hình vision AI hiện đại áp dụng một cách tiếp cận khác.

Nhiều mô hình nguồn mở học các mẫu hình ảnh trực tiếp từ dữ liệu, giúp chúng linh hoạt hơn và phù hợp hơn với các môi trường thực tế nơi điều kiện không thể dự đoán trước. Những tiến bộ trong kiến trúc mô hình cũng đơn giản hóa cách thức xử lý hình ảnh và video, giúp các hệ thống này dễ triển khai và tích hợp vào các nền tảng vision AI thực tiễn hơn.

Các mô hình Ultralytics YOLO là một ví dụ điển hình cho sự chuyển dịch này. Các mô hình như YOLO26 được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ object detection yêu cầu tốc độ và tính nhất quán, đặc biệt là trong các ứng dụng video trực tiếp.

Link to this sectionKhám phá các tác vụ vision AI cốt lõi#

Dưới đây là một số computer vision tasks cốt lõi mà các hệ thống vision AI dựa vào để hiểu thông tin hình ảnh và tinh giản các môi trường thực tế:

• Object detection: Tác vụ này cho phép hệ thống xác định những vật thể nào xuất hiện trong hình ảnh hoặc video và xác định vị trí của chúng, thường bằng cách vẽ các khung bao (bounding boxes) xung quanh mỗi vật thể.
• Image classification: Với phương pháp này, toàn bộ hình ảnh được phân tích và gán một hoặc nhiều nhãn dựa trên nội dung tổng thể, giúp sắp xếp hình ảnh và hỗ trợ ra quyết định.
• Instance segmentation: Đối với các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao hơn, tác vụ này phân tách hình ảnh ở cấp độ pixel để chia tách các vật thể hoặc vùng riêng biệt trong một cảnh quay.
• Object tracking: Trong các ứng dụng dựa trên video, khả năng này giúp theo dõi các vật thể qua các khung hình trong khi vẫn duy trì danh tính và chuyển động của chúng theo thời gian.
• Pose estimation: Tác vụ này xác định các điểm then chốt trên con người hoặc vật thể, chẳng hạn như khớp hoặc điểm tham chiếu, để xác định vị trí, tư thế và chuyển động của chúng trong các môi trường động.

Hình 3. Phát hiện và theo dõi phương tiện sử dụng YOLO (Nguồn)

Link to this sectionVai trò của các bộ dữ liệu trong vision AI#

Đằng sau mọi hệ thống vision AI hiệu quả là một bộ dữ liệu được chuẩn bị kỹ lưỡng. Các bộ dữ liệu vision AI này cung cấp hình ảnh và video mà các mô hình vision AI học hỏi từ đó, giúp chúng nhận diện vật thể, mẫu và cảnh quay 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 làm cho dữ liệu hình ảnh có sức ảnh hưởng, các bộ dữ liệu được gắn nhãn (annotated). Điều này có nghĩa là các chi tiết quan trọng được thêm vào mỗi hình ảnh hoặc video, chẳng hạn như gán nhãn vật thể, làm nổi bật các khu vực cụ thể hoặc chỉ định danh mục.

Cùng với nhãn, siêu dữ liệu bổ sung như thời gian, vị trí hoặc loại cảnh quay thường được bao gồm để hỗ trợ sắp xếp dữ liệu và cải thiện sự hiểu biết. Các bộ dữ liệu cũng thường được chia thành các tập huấn luyện (training), kiểm định (validation) và kiểm tra (test) để các hệ thống có thể được đánh giá trên những dữ liệu hình ảnh chưa từng thấy trước đó.

Popular datasets như ImageNet, COCO và Open Images đã đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy vision AI bằng cách cung cấp các bộ sưu tập hình ảnh lớn và đa dạng đã được gắn nhãn. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế vẫn còn khó khăn.

Sự thiên kiến (bias), thiếu hụt dữ liệu và các môi trường thay đổi liên tục khiến việc tạo ra các bộ dữ liệu phản ánh đúng điều kiện thực tế trở nên khó khăn. Việc đạt được sự cân bằng dữ liệu phù hợp ở quy mô lớn là chìa khóa để xây dựng các hệ thống vision AI đáng tin cậy.

Link to this sectionXem xét các trường hợp sử dụng vision AI đa dạng#

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách vision AI hoạt động, hãy cùng đi qua cách thức nó được sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Trong nhiều ngành công nghiệp, vision AI giúp các đội ngũ xử lý các tác vụ hình ảnh ở quy mô lớn, dẫn đến phản hồi nhanh hơn và vận hành hiệu quả hơn.

Dưới đây là một số cách phổ biến mà vision AI được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau:

• Manufacturing: Trên sàn nhà máy, vision AI có thể được sử dụng để giám sát sản phẩm khi chúng di chuyển qua từng giai đoạn sản xuất. Nó có thể phát hiện lỗi, bộ phận thiếu hoặc sự không nhất quán từ sớm, giúp đội ngũ giảm việc làm lại, duy trì chất lượng và tránh thời gian ngừng máy bất ngờ.
• Retail: Trong không gian bán lẻ, các giải pháp vision AI có thể theo dõi hàng tồn kho, kiểm tra tình trạng kệ hàng và giảm thất thoát. Bằng cách phân tích hình ảnh tại cửa hàng, các hệ thống này giúp nhân viên dễ dàng nắm bắt tình hình và thực hiện điều chỉnh nhanh hơn để giữ cho hoạt động diễn ra suôn sẻ.
• Healthcare: Vision AI có thể hỗ trợ các chuyên gia y tế bằng cách hỗ trợ xem xét hình ảnh y tế, chẳng hạn như bản quét hoặc kết quả xét nghiệm. Nó có thể đánh dấu các khu vực cần chú ý thêm, giúp bác sĩ lâm sàng làm việc hiệu quả hơn trong khi vẫn để quyền quyết định cuối cùng cho con người.
• Transportation and smart cities: Trên đường phố và không gian công cộng, vision AI giúp các thành phố giám sát lưu lượng giao thông, phát hiện sự cố và cải thiện an toàn lên tầm cao mới. Phân tích luồng camera theo thời gian thực cho phép phản hồi nhanh hơn với các điều kiện thay đổi và hỗ trợ quản lý tốt hơn cơ sở hạ tầng đô thị.

Hình 4. Giám sát sản phẩm tự động sử dụng vision AI trong sản xuất (Nguồn)

Link to this sectionƯu và nhược điểm của các công cụ vision AI#

Dưới đây là một số lợi ích chính khi sử dụng vision AI trong các ứng dụng thực tế:

• Scales across use cases: Sau khi được huấn luyện, các hệ thống vision AI có thể được triển khai trên nhiều vị trí hoặc ứng dụng với những thay đổi tối thiểu.
• Faster AI assistance: Bằng cách phân tích hình ảnh và video ngay khi chúng được ghi lại, các hệ thống hỗ trợ bởi vision AI có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp phản hồi nhanh hơn và ra quyết định tốt hơn.
• Integrates easily into existing workflows: Kết quả đầu ra của vision AI có thể được kết nối với các hệ thống hạ nguồn, bảng điều khiển hoặc quy trình tự động hóa.

Mặc dù có những lợi thế này, vẫn có những hạn chế có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các hệ thống vision AI. Dưới đây là một số yếu tố cần ghi nhớ:

• Dependence on data quality and availability: Các hệ thống vision AI phụ thuộc rất nhiều vào các bộ dữ liệu lớn và được chuẩn bị tốt. Việc thu thập và duy trì dữ liệu hình ảnh chất lượng cao có thể tốn kém và mất nhiều thời gian.
• Sensitivity to environmental changes: Hiệu suất có thể giảm khi camera di chuyển, ánh sáng thay đổi hoặc các cảnh quay thay đổi đáng kể mà không có sự huấn luyện lại hoặc điều chỉnh.
• Compute and infrastructure requirements: Chạy các mô hình vision AI, đặc biệt là theo thời gian thực hoặc ở quy mô lớn, có thể đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể và phần cứng chuyên dụng.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Vision AI biến 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 hình ảnh 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 mạnh mẽ, bộ dữ liệu chất lượng cao và quy trình làm việc được thiết kế tốt.

Bạn quan tâm đến Vision AI? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và tìm hiểu về computer vision trong nông nghiệp và vision AI trong ngành công nghiệp ô tô. Hãy xem các tùy chọn cấp phép để bắt đầu với computer vision. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tiếp tục khám phá AI.