Mọi điều bạn cần biết về Thị giác máy tính năm 2025

Hai mươi năm trước, ý tưởng về máy móc và máy tính có thể nhìn và hiểu thế giới chỉ là khoa học viễn tưởng. Ngày nay, nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI), khái niệm đó đã trở thành hiện thực. Đặc biệt, thị giác máy tính (CV), một nhánh của AI, cho phép máy móc hiểu và phân tích hình ảnh và video. Cho dù đó là xác định các đối tượng trong thời gian thực, cải thiện hệ thống an ninh hoặc tự động hóa các tác vụ phức tạp, tiềm năng của nó đang đẩy lùi các giới hạn của những gì có thể. 

Thị giác máy tính đang nhanh chóng định hình tương lai của công nghệ khi các ngành công nghiệp khác nhau khám phá những cách khác nhau để áp dụng các khả năng độc đáo của nó. Quy mô thị trường công nghệ thị giác máy tính toàn cầu đạt 19,83 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng trưởng 19,8% hàng năm trong những năm tới.

‍

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về thị giác máy tính, bao gồm nó là gì, nó đã phát triển như thế nào và nó hoạt động như thế nào ngày nay. Chúng ta cũng sẽ khám phá một số ứng dụng thú vị nhất của nó. Hãy cùng bắt đầu!

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI, tận dụng machine learning và mạng nơ-ron để dạy máy tính hiểu nội dung của dữ liệu trực quan, chẳng hạn như hình ảnh hoặc tệp video. Thông tin chi tiết thu thập được từ hình ảnh đã xử lý có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn. Ví dụ: thị giác máy tính có thể được sử dụng trong bán lẻ để theo dõi mức tồn kho bằng cách phân tích hình ảnh kệ hàng hoặc nâng cao trải nghiệm mua sắm bằng hệ thống thanh toán tự động. Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng công nghệ thị giác máy tính cho các ứng dụng khác nhau, từ các tác vụ như thêm bộ lọc vào ảnh trên điện thoại thông minh đến kiểm soát chất lượng trong sản xuất. 

Bạn có thể thắc mắc: tại sao lại có nhu cầu lớn về các giải pháp thị giác máy tính? Các tác vụ đòi hỏi sự chú ý liên tục, như phát hiện các khuyết tật hoặc nhận dạng các mẫu, có thể khó khăn đối với con người. Mắt có thể mỏi và các chi tiết có thể bị bỏ lỡ, đặc biệt là trong môi trường phức tạp hoặc có nhịp độ nhanh. 

Mặc dù con người giỏi nhận biết các đối tượng ở các kích cỡ, màu sắc, ánh sáng hoặc góc độ khác nhau, nhưng họ thường gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán dưới áp lực. Mặt khác, các giải pháp thị giác máy tính hoạt động không ngừng, xử lý nhanh chóng và chính xác một lượng lớn dữ liệu trực quan. Ví dụ: nó có thể phân tích lưu lượng truy cập trong thời gian thực để phát hiện tắc nghẽn, tối ưu hóa thời gian tín hiệu hoặc thậm chí xác định tai nạn nhanh hơn một người quan sát là con người có thể.

Tìm hiểu về lịch sử của thị giác máy tính

Trong những năm qua, thị giác máy tính đã phát triển từ một khái niệm lý thuyết thành một công nghệ đáng tin cậy thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành công nghiệp. Hãy cùng xem một số cột mốc quan trọng đã định hình sự phát triển của nó:

• Những năm 1950 - 1960: Các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển các thuật toán để xử lý và phân tích dữ liệu trực quan, nhưng tiến độ chậm do khả năng tính toán hạn chế.

• Những năm 1970: Thập kỷ này chứng kiến những cải tiến lớn trong các thuật toán, như Hough Transform, giúp cải thiện việc phát hiện các đường thẳng và hình dạng hình học trong hình ảnh. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) cũng xuất hiện, giúp máy móc có thể đọc văn bản in.

• Những năm 1980 - 1990: Machine learning bắt đầu đóng một vai trò trong thị giác máy tính, mở đường cho các khả năng tiên tiến hơn và những đột phá trong tương lai.

• Những năm 2000 - 2010: Học sâu mang đến một chiều hướng mới cho thị giác máy tính, trang bị cho máy móc khả năng diễn giải dữ liệu trực quan hiệu quả hơn. Nó tăng cường các khả năng như nhận dạng đối tượng, phân tích chuyển động và thực hiện các tác vụ phức tạp.

Ngày nay, thị giác máy tính đang phát triển nhanh chóng và thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, xe tự hành và thành phố thông minh. Các mô hình Ultralytics YOLO (You Only Look Once), được thiết kế cho các tác vụ thị giác máy tính theo thời gian thực, giúp bạn dễ dàng triển khai Vision AI một cách hiệu quả và chính xác trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khi AI và phần cứng tiếp tục được cải thiện, các mô hình này đang giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn và hợp lý hóa các hoạt động bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu trực quan nâng cao.

Phân tích cách thức hoạt động của thị giác máy tính

Các hệ thống thị giác máy tính hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron (neural networks), là các thuật toán mô phỏng cách bộ não con người hoạt động, để phân tích hình ảnh. Một loại cụ thể, được gọi là Mạng Nơ-ron Tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN), đặc biệt phù hợp để nhận dạng các mẫu, như cạnh và hình dạng trong ảnh. 

Để đơn giản hóa dữ liệu trực quan, các kỹ thuật như pooling tập trung vào các phần quan trọng nhất của hình ảnh, trong khi các lớp bổ sung xử lý thông tin này để thực hiện các tác vụ như xác định đặc điểm hoặc phát hiện đối tượng. Các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO11, được thiết kế để có tốc độ và độ chính xác cao, giúp xử lý hình ảnh theo thời gian thực trở nên khả thi.

‍

Một ứng dụng computer vision điển hình bao gồm một số bước để chuyển đổi hình ảnh thô thành thông tin chi tiết hữu ích. Dưới đây là bốn giai đoạn chính:

• Thu thập hình ảnh: Dữ liệu trực quan được thu thập bằng camera hoặc cảm biến và chất lượng hình ảnh phụ thuộc vào loại cảm biến được sử dụng.

• Xử lý ảnh: Dữ liệu thu thập sau đó được nâng cao thông qua các kỹ thuật tiền xử lý như giảm nhiễu và làm nổi bật các cạnh để giúp phân tích dễ dàng hơn.

• Trích xuất đặc trưng: Các chi tiết quan trọng, như hình dạng và kết cấu, được chọn ra, tập trung vào các phần quan trọng nhất của hình ảnh.  

• Nhận dạng mẫu: Các đặc trưng được xác định được phân tích bằng cách sử dụng máy học để hoàn thành các tác vụ như phát hiện đối tượng, theo dõi chuyển động hoặc nhận dạng mẫu.

Khám phá các tác vụ thị giác máy tính

Bạn có thể đã nhận thấy rằng khi nói về cách thức hoạt động của thị giác máy tính, chúng tôi đã đề cập đến các tác vụ thị giác máy tính. Các mô hình như Ultralytics YOLO11 được xây dựng để hỗ trợ các tác vụ này, cung cấp các giải pháp nhanh chóng và chính xác cho các ứng dụng thực tế. Từ việc phát hiện các đối tượng đến theo dõi chuyển động của chúng, YOLO11 xử lý các tác vụ này một cách hiệu quả. Hãy khám phá một số tác vụ thị giác máy tính chính mà nó hỗ trợ và cách chúng hoạt động.

Phát hiện đối tượng

Nhận diện đối tượng (Object detection) là một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, được sử dụng để xác định các đối tượng quan tâm trong một hình ảnh. Kết quả của nhiệm vụ nhận diện đối tượng là một tập hợp các hộp giới hạn (hình chữ nhật được vẽ xung quanh các đối tượng được phát hiện trong một hình ảnh), cùng với nhãn lớp (loại hoặc chủng loại của mỗi đối tượng, chẳng hạn như "ô tô" hoặc "người") và điểm tin cậy (một giá trị số cho biết mức độ chắc chắn của mô hình về mỗi lần phát hiện). Ví dụ: nhận diện đối tượng có thể được sử dụng để xác định và xác định vị trí của người đi bộ trên đường phố hoặc ô tô trong giao thông.

‍

Phân loại ảnh

Mục tiêu chính của phân loại ảnh là gán một nhãn hoặc danh mục được xác định trước cho một ảnh đầu vào dựa trên nội dung tổng thể của nó. Nhiệm vụ này thường liên quan đến việc xác định đối tượng hoặc đặc điểm nổi bật trong ảnh. Ví dụ: phân loại ảnh có thể được sử dụng để xác định xem một ảnh có chứa mèo hay chó. Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 thậm chí có thể được huấn luyện tùy chỉnh để phân loại các giống mèo hoặc chó riêng lẻ, như được hiển thị bên dưới.

‍

Phân vùng thể hiện

Phân đoạn thể hiện là một nhiệm vụ thị giác máy tính quan trọng khác được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Nó bao gồm việc chia nhỏ một hình ảnh thành các phân đoạn và xác định từng đối tượng riêng lẻ, ngay cả khi có nhiều đối tượng cùng loại. Không giống như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện tiến thêm một bước bằng cách vạch ra các ranh giới chính xác của từng đối tượng. Ví dụ: trong sản xuất và sửa chữa ô tô, phân đoạn thể hiện có thể giúp xác định và gắn nhãn từng bộ phận ô tô riêng biệt, giúp quy trình chính xác và hiệu quả hơn.

‍

Ước tính tư thế

Mục tiêu của ước tính tư thế là xác định vị trí và hướng của một người hoặc vật thể bằng cách dự đoán vị trí của các điểm chính, chẳng hạn như bàn tay, đầu và khuỷu tay. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng mà việc hiểu các hành động vật lý trong thời gian thực là quan trọng. Ước tính tư thế người thường được sử dụng trong các lĩnh vực như phân tích thể thao, giám sát hành vi động vật và robot học.

‍

Để khám phá các tác vụ thị giác máy tính khác được YOLO11 hỗ trợ, bạn có thể tham khảo tài liệu chính thức của Ultralytics. Nó cung cấp thông tin chi tiết về cách YOLO11 xử lý các tác vụ như theo dõi đối tượng và phát hiện đối tượng bằng hộp giới hạn xoay (OBB).

Các mô hình computer vision phổ biến hiện nay

Mặc dù có rất nhiều mô hình thị giác máy tính ngoài kia, nhưng dòng Ultralytics YOLO nổi bật nhờ hiệu suất và tính linh hoạt mạnh mẽ. Theo thời gian, các mô hình Ultralytics YOLO đã được cải thiện, trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và có khả năng xử lý nhiều tác vụ hơn. Khi Ultralytics YOLOv5 được giới thiệu, việc triển khai các mô hình trở nên dễ dàng hơn với các framework Vision AI như PyTorch. Nó cho phép nhiều người dùng hơn làm việc với Vision AI tiên tiến, kết hợp độ chính xác cao với tính dễ sử dụng.

Tiếp theo, Ultralytics YOLOv8 đã tiến xa hơn bằng cách thêm các khả năng mới như phân đoạn thể hiện, ước tính tư thế và phân loại hình ảnh. Trong khi đó, phiên bản mới nhất, YOLO11, mang lại hiệu suất hàng đầu trên nhiều tác vụ thị giác máy tính. Với số lượng tham số ít hơn 22% so với YOLOv8m, YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO, có nghĩa là nó có thể phát hiện các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Cho dù bạn là một nhà phát triển có kinh nghiệm hay mới làm quen với AI, YOLO11 đều cung cấp một giải pháp mạnh mẽ cho nhu cầu thị giác máy tính của bạn.

Vai trò của thị giác máy tính trong cuộc sống hàng ngày

Trước đó, chúng ta đã thảo luận về cách các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Bây giờ, hãy khám phá thêm các trường hợp sử dụng đang thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

AI Thị Giác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Có rất nhiều ứng dụng của thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các tác vụ như phát hiện và phân loại đối tượng được sử dụng trong chẩn đoán hình ảnh y tế để giúp việc phát hiện bệnh nhanh chóng và chính xác hơn. Trong phân tích X-quang, thị giác máy tính có thể xác định các mẫu mà mắt người khó nhận thấy. 

Nó cũng được sử dụng trong phát hiện ung thư để so sánh các tế bào ung thư với các tế bào khỏe mạnh. Tương tự, đối với chụp CT và MRI, computer vision có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh với độ chính xác gần như con người. Nó giúp bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn và cuối cùng là cứu sống được nhiều người hơn.

‍

Ứng dụng AI trong ngành công nghiệp ô tô

Thị giác máy tính rất quan trọng đối với xe tự lái, giúp chúng phát hiện các đối tượng như biển báo đường bộ và đèn giao thông. Các kỹ thuật như nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho phép xe đọc văn bản từ biển báo đường bộ. Nó cũng được sử dụng để phát hiện người đi bộ, trong đó các tác vụ nhận diện đối tượng xác định người trong thời gian thực. 

Trên hết, thị giác máy tính thậm chí có thể phát hiện các vết nứt và ổ gà trên bề mặt đường, cho phép theo dõi tốt hơn các điều kiện đường xá đang thay đổi. Nhìn chung, công nghệ thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện quản lý giao thông, tăng cường an toàn giao thông và hỗ trợ quy hoạch thành phố thông minh.

‍

Thị giác máy tính trong nông nghiệp

Giả sử nông dân có thể tự động gieo hạt, tưới nước và thu hoạch mùa màng đúng thời gian mà không phải lo lắng. Đó chính xác là những gì thị giác máy tính mang lại cho nông nghiệp. Nó tạo điều kiện theo dõi mùa vụ theo thời gian thực để nông dân có thể phát hiện các vấn đề như bệnh tật hoặc thiếu hụt dinh dưỡng chính xác hơn con người. 

Ngoài việc giám sát, máy làm cỏ tự động do AI điều khiển được tích hợp với thị giác máy tính có thể xác định và loại bỏ cỏ dại, cắt giảm chi phí nhân công và tăng năng suất cây trồng. Sự kết hợp của công nghệ này giúp nông dân tối ưu hóa tài nguyên, cải thiện hiệu quả và bảo vệ cây trồng của họ.

‍

Tự động hóa quy trình sản xuất với AI

Trong sản xuất, thị giác máy tính giúp theo dõi sản xuất, kiểm tra chất lượng sản phẩm và theo dõi công nhân một cách tự động. Vision AI làm cho quá trình nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời giảm thiểu sai sót, dẫn đến giảm chi phí. 

Cụ thể, đối với việc đảm bảo chất lượng, phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện thường được sử dụng. Các hệ thống phát hiện khuyết tật thực hiện kiểm tra cuối cùng trên các sản phẩm đã hoàn thành để đảm bảo chỉ những sản phẩm tốt nhất mới đến tay khách hàng. Bất kỳ sản phẩm nào có vết lõm hoặc vết nứt đều được tự động xác định và loại bỏ. Các hệ thống này cũng theo dõi và đếm sản phẩm trong thời gian thực, cung cấp khả năng giám sát liên tục trên dây chuyền lắp ráp.

‍

Giáo dục trở nên hiệu quả hơn với thị giác máy tính

Một trong những cách thị giác máy tính được sử dụng trong lớp học là thông qua nhận dạng cử chỉ - nó cá nhân hóa việc học bằng cách phát hiện các chuyển động của học sinh. Các mô hình như YOLO11 rất phù hợp cho nhiệm vụ này. Chúng có thể xác định chính xác các cử chỉ như giơ tay hoặc biểu cảm bối rối trong thời gian thực. 

Khi các cử chỉ như vậy được phát hiện, một bài học đang diễn ra có thể được điều chỉnh bằng cách cung cấp trợ giúp thêm hoặc sửa đổi nội dung để phù hợp hơn với nhu cầu của học sinh. Điều này tạo ra một môi trường học tập năng động và thích ứng hơn, giúp giáo viên tập trung vào việc giảng dạy trong khi hệ thống hỗ trợ trải nghiệm học tập của từng học sinh.

Các xu hướng gần đây trong thị giác máy tính

Sau khi khám phá một số ứng dụng của thị giác máy tính trong các ngành khác nhau, hãy cùng đi sâu vào các xu hướng chính thúc đẩy sự tiến bộ của nó.

Một trong những xu hướng chính là điện toán biên, một khuôn khổ điện toán phân tán xử lý dữ liệu gần nguồn của nó hơn. Ví dụ: điện toán biên trang bị cho các thiết bị như máy ảnh và cảm biến để xử lý trực tiếp dữ liệu trực quan, dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn, giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư.

Một xu hướng quan trọng khác trong thị giác máy tính là việc sử dụng thực tế hỗn hợp. Nó kết hợp thế giới vật chất với các yếu tố kỹ thuật số, sử dụng thị giác máy tính để làm cho các đối tượng ảo hòa trộn mượt mà với thế giới thực. Nó có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm trong trò chơi, giáo dục và đào tạo. 

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính

Dưới đây là một số lợi ích chính mà thị giác máy tính có thể mang lại cho các ngành công nghiệp khác nhau:

• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các tác vụ bằng thị giác máy tính giúp giảm chi phí vận hành, cải thiện năng suất và giảm thiểu lỗi.

• Khả năng mở rộng: Sau khi được triển khai, các hệ thống thị giác máy tính có thể dễ dàng mở rộng để xử lý lượng lớn dữ liệu, khiến chúng phù hợp cho các doanh nghiệp đang phát triển hoặc các hoạt động quy mô lớn.

• Tùy chỉnh theo ứng dụng cụ thể: Các mô hình thị giác máy tính có thể được tinh chỉnh bằng bộ dữ liệu của bạn, cung cấp cho bạn các giải pháp chuyên biệt cao đáp ứng các yêu cầu của ứng dụng.

Mặc dù những lợi ích này làm nổi bật cách thị giác máy tính có thể tác động đến các ngành công nghiệp khác nhau, điều quan trọng nữa là phải xem xét những thách thức liên quan đến việc triển khai nó. Dưới đây là một số thách thức chính:

• Các lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc sử dụng dữ liệu trực quan, đặc biệt là ở các khu vực nhạy cảm như giám sát hoặc chăm sóc sức khỏe, có thể làm dấy lên các vấn đề về quyền riêng tư và các lo ngại về bảo mật.

• Các hạn chế về môi trường: Hệ thống thị giác máy tính có thể gặp khó khăn trong việc hoạt động bình thường trong các môi trường đầy thách thức, chẳng hạn như ánh sáng yếu, hình ảnh chất lượng thấp hoặc nền phức tạp.

• Chi phí ban đầu cao: Phát triển và triển khai các hệ thống thị giác máy tính có thể tốn kém do nhu cầu về phần cứng, phần mềm và chuyên môn hóa.

Những điều cần nhớ

Thị giác máy tính đang tái tạo lại cách máy móc tương tác với thế giới bằng cách cho phép chúng nhìn và hiểu thế giới như con người. Nó đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, như cải thiện độ an toàn trong xe tự lái, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh hơn, giúp việc mua sắm trở nên cá nhân hóa hơn và thậm chí hỗ trợ nông dân theo dõi mùa màng. 

Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, các xu hướng mới như điện toán biên và thực tế hỗn hợp đang mở ra nhiều khả năng hơn nữa. Mặc dù có một số thách thức, như sự thiên vị và chi phí cao, thị giác máy tính có tiềm năng tạo ra tác động tích cực lớn đến nhiều ngành công nghiệp trong tương lai.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong xe tự lái và computer vision trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀