Khám phá các loại dữ liệu khác nhau cho các ứng dụng Vision AI

Các công nghệ như máy bay không người lái từng bị giới hạn và chỉ dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia, nhưng ngày nay, phần cứng tiên tiến đang trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng hơn. Sự thay đổi này đang thay đổi cách chúng ta thu thập dữ liệu trực quan. Với công nghệ dễ tiếp cận hơn, giờ đây chúng ta có thể chụp ảnh và quay video từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ từ máy ảnh truyền thống.

Song song đó, phân tích hình ảnh, được hỗ trợ bởi thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đang phát triển nhanh chóng, cho phép máy móc diễn giải và xử lý dữ liệu trực quan hiệu quả hơn. Sự tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới cho tự động hóa, nhận diện đối tượng và phân tích thời gian thực. Máy móc giờ đây có thể nhận ra các mẫu, theo dõi chuyển động và hiểu được các đầu vào trực quan phức tạp.

Một số loại dữ liệu trực quan chính bao gồm hình ảnh RGB (Đỏ, Lục, Lam), thường được sử dụng để nhận dạng đối tượng, hình ảnh nhiệt, giúp phát hiện các dấu hiệu nhiệt trong điều kiện ánh sáng yếu và dữ liệu độ sâu, cho phép máy móc hiểu được môi trường 3D. Mỗi loại dữ liệu này đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho các ứng dụng khác nhau của Vision AI, từ giám sát đến chẩn đoán hình ảnh y tế.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các loại dữ liệu trực quan chính được sử dụng trong Vision AI và khám phá cách mỗi loại đóng góp vào việc cải thiện độ chính xác, hiệu quả và hiệu suất trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hãy bắt đầu nào!

Loại bộ dữ liệu hình ảnh và video AI phổ biến nhất

Thông thường, khi bạn sử dụng điện thoại thông minh để chụp ảnh hoặc xem cảnh quay CCTV, bạn đang làm việc với hình ảnh RGB. RGB là viết tắt của red (đỏ), green (lục), và blue (lam), và chúng là ba kênh màu đại diện cho thông tin trực quan trong hình ảnh kỹ thuật số. 

Hình ảnh và video RGB là các loại dữ liệu trực quan có liên quan chặt chẽ được sử dụng trong thị giác máy tính, cả hai đều được chụp bằng máy ảnh tiêu chuẩn. Sự khác biệt chính là hình ảnh ghi lại một khoảnh khắc duy nhất, trong khi video là một chuỗi các khung hình cho thấy mọi thứ thay đổi như thế nào theo thời gian.

Hình ảnh RGB thường được sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính như nhận dạng đối tượng, phân vùng thể hiện và ước tính tư thế, được hỗ trợ bởi các mô hình như Ultralytics YOLO11. Các ứng dụng này dựa trên việc xác định các mẫu, hình dạng hoặc các đặc điểm cụ thể trong một khung hình duy nhất. 

Mặt khác, video rất cần thiết khi chuyển động hoặc thời gian là một yếu tố, chẳng hạn như để nhận dạng cử chỉ, giám sát hoặc theo dõi hành động. Vì video có thể được coi là một loạt các hình ảnh, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 xử lý chúng từng khung hình để hiểu chuyển động và hành vi theo thời gian.

Ví dụ: YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh hoặc video RGB nhằm phát hiện cỏ dại và đếm số lượng cây trồng trên đồng ruộng. Điều này giúp tăng cường khả năng giám sát cây trồng và theo dõi các thay đổi trong suốt chu kỳ sinh trưởng để quản lý trang trại hiệu quả hơn.

‍

Dữ liệu độ sâu trong Vision AI: LiDAR và nhận thức 3D

Dữ liệu độ sâu bổ sung chiều thứ ba vào thông tin trực quan bằng cách cho biết các vật thể cách xa camera hoặc cảm biến bao nhiêu. Không giống như hình ảnh RGB chỉ ghi lại màu sắc và kết cấu, dữ liệu độ sâu cung cấp bối cảnh không gian. Nó thể hiện khoảng cách giữa các vật thể và camera, giúp giải thích bố cục 3D của một cảnh.

Loại dữ liệu này được thu thập bằng các công nghệ như LiDAR, thị giác lập thể (sử dụng hai camera để mô phỏng nhận thức độ sâu của con người) và camera Time-of-Flight (đo thời gian ánh sáng truyền đến vật thể và quay trở lại). 

Trong số này, LiDAR (Light Detection and Ranging) thường là công nghệ đáng tin cậy nhất để đo độ sâu. Nó hoạt động bằng cách phát ra các xung laser nhanh và đo thời gian chúng phản xạ trở lại. Kết quả là một bản đồ 3D có độ chính xác cao, được gọi là đám mây điểm, làm nổi bật hình dạng, vị trí và khoảng cách của các vật thể trong thời gian thực.

Vai trò ngày càng tăng của LiDAR trong các hệ thống Vision AI

Công nghệ LiDAR có thể được chia thành hai loại chính, mỗi loại được thiết kế cho các ứng dụng và môi trường cụ thể. Dưới đây là cái nhìn cận cảnh về cả hai loại:

• LiDAR trên không: Thường được sử dụng để lập bản đồ các khu vực rộng lớn, máy quét LiDAR trên không được gắn trên máy bay không người lái hoặc máy bay để thu thập dữ liệu độ phân giải cao cho việc lập bản đồ địa hình quy mô lớn. Nó lý tưởng cho việc khảo sát địa hình, rừng và cảnh quan.
  
  
• LiDAR mặt đất: Loại dữ liệu LiDAR này được thu thập từ các cảm biến gắn trên xe hoặc nền tảng cố định cho các ứng dụng như giám sát cơ sở hạ tầng, xây dựng và lập bản đồ trong nhà. Nó cung cấp dữ liệu chi tiết cao cho các khu vực nhỏ hơn, cục bộ, làm cho nó hữu ích cho các nhiệm vụ như quy hoạch thành phố và khảo sát các cấu trúc cụ thể.

Một ứng dụng có tác động lớn của dữ liệu LiDAR là trong xe tự hành, nơi nó đóng vai trò quan trọng trong các nhiệm vụ như phát hiện làn đường, tránh va chạm và xác định các vật thể lân cận. LiDAR tạo ra bản đồ 3D chi tiết, theo thời gian thực về môi trường, cho phép xe nhìn thấy các vật thể, tính toán khoảng cách của chúng và điều hướng an toàn.

‍

Sử dụng dữ liệu nhiệt và hồng ngoại trong các ứng dụng AI

Hình ảnh RGB ghi lại những gì chúng ta thấy trong quang phổ ánh sáng nhìn thấy được; tuy nhiên, các công nghệ hình ảnh khác, như hình ảnh nhiệt và hồng ngoại, vượt xa điều này. Hình ảnh hồng ngoại ghi lại ánh sáng hồng ngoại được phát ra hoặc phản xạ bởi các vật thể, làm cho nó hữu ích trong điều kiện ánh sáng yếu.

Ngược lại, hình ảnh nhiệt phát hiện nhiệt phát ra từ các vật thể và hiển thị sự khác biệt về nhiệt độ, cho phép nó hoạt động trong bóng tối hoàn toàn hoặc xuyên qua khói, sương mù và các vật cản khác. Loại dữ liệu này đặc biệt hữu ích để theo dõi và phát hiện các vấn đề, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp nơi thay đổi nhiệt độ có thể báo hiệu các vấn đề tiềm ẩn.

Một ví dụ thú vị là hình ảnh nhiệt được sử dụng để theo dõi các thành phần điện để tìm dấu hiệu quá nhiệt. Bằng cách phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ, camera nhiệt có thể xác định các vấn đề trước khi chúng dẫn đến hỏng thiết bị, hỏa hoạn hoặc thiệt hại tốn kém. 

‍

Tương tự, hình ảnh hồng ngoại có thể giúp phát hiện rò rỉ trong đường ống hoặc lớp cách nhiệt bằng cách xác định sự khác biệt về nhiệt độ cho thấy khí hoặc chất lỏng thoát ra, điều này rất quan trọng để ngăn ngừa các tình huống nguy hiểm và cải thiện hiệu quả năng lượng.

Hình ảnh đa phổ và siêu phổ trong AI

Trong khi hình ảnh hồng ngoại và nhiệt ghi lại các khía cạnh cụ thể của quang phổ điện từ, thì hình ảnh đa phổ thu thập ánh sáng từ một vài dải bước sóng được chọn, mỗi dải được chọn cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như phát hiện thảm thực vật khỏe mạnh hoặc xác định vật liệu bề mặt. 

Hình ảnh siêu phổ tiến thêm một bước nữa bằng cách thu thập ánh sáng trên hàng trăm dải bước sóng rất hẹp và liên tục. Điều này cung cấp một chữ ký ánh sáng chi tiết cho mỗi pixel trong hình ảnh, mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về bất kỳ vật liệu nào đang được quan sát.

‍

Cả hình ảnh đa phổ và siêu phổ đều sử dụng các cảm biến và bộ lọc đặc biệt để thu thập ánh sáng ở các bước sóng khác nhau. Dữ liệu sau đó được sắp xếp thành một cấu trúc 3D gọi là khối phổ, với mỗi lớp đại diện cho một bước sóng khác nhau. 

Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu này để phát hiện các đặc điểm mà camera thông thường hoặc mắt người không thể thấy. Ví dụ: trong phân loại kiểu hình thực vật, chụp ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe và sự phát triển của cây trồng bằng cách phát hiện những thay đổi nhỏ trên lá hoặc thân cây, chẳng hạn như thiếu hụt dinh dưỡng hoặc căng thẳng. Điều này giúp các nhà nghiên cứu đánh giá sức khỏe của cây trồng và tối ưu hóa các biện pháp canh tác nông nghiệp mà không cần các phương pháp xâm lấn.

Phân tích hình ảnh radar và sonar bằng AI

Hình ảnh radar và sonar là các công nghệ phát hiện và lập bản đồ các vật thể bằng cách gửi tín hiệu và phân tích phản xạ của chúng, tương tự như LiDAR. Không giống như hình ảnh RGB, dựa vào sóng ánh sáng để thu thập thông tin trực quan, radar sử dụng sóng điện từ, thường là sóng radio, trong khi sonar sử dụng sóng âm. Cả hệ thống radar và sonar đều phát ra các xung và đo thời gian tín hiệu dội lại từ một vật thể, cung cấp thông tin về khoảng cách, kích thước và tốc độ của nó.

Hình ảnh radar đặc biệt hữu ích khi tầm nhìn kém, chẳng hạn như trong sương mù, mưa hoặc ban đêm. Vì nó không dựa vào ánh sáng, nó có thể phát hiện máy bay, phương tiện hoặc địa hình trong bóng tối hoàn toàn. Điều này làm cho radar trở thành một lựa chọn đáng tin cậy trong hàng không, theo dõi thời tiết và điều hướng tự động.

So sánh, hình ảnh sonar thường được sử dụng trong môi trường dưới nước, nơi ánh sáng không thể chiếu tới. Nó sử dụng sóng âm truyền qua nước và dội vào các vật thể chìm, cho phép phát hiện tàu ngầm, lập bản đồ đáy đại dương và thực hiện các nhiệm vụ cứu hộ dưới nước. Những tiến bộ trong thị giác máy tính hiện đang cho phép tăng cường hơn nữa khả năng phát hiện dưới nước bằng cách kết hợp dữ liệu sonar với phân tích thông minh để cải thiện khả năng phát hiện và ra quyết định.

‍

Dữ liệu trực quan tổng hợp và mô phỏng để huấn luyện mô hình AI

Cho đến nay, các loại dữ liệu khác nhau mà chúng ta đã thảo luận là những loại có thể được thu thập từ thế giới thực. Tuy nhiên, dữ liệu trực quan tổng hợp và mô phỏng đều là các loại nội dung nhân tạo. Dữ liệu tổng hợp được tạo từ đầu bằng cách sử dụng mô hình 3D hoặc AI tạo sinh để tạo ra hình ảnh hoặc video trông chân thực. 

‍

Dữ liệu mô phỏng tương tự nhưng liên quan đến việc tạo ra các môi trường ảo tái tạo cách thế giới vật chất hoạt động, bao gồm phản xạ ánh sáng, hình thành bóng và chuyển động của vật thể. Mặc dù tất cả dữ liệu trực quan mô phỏng đều là tổng hợp, nhưng không phải tất cả dữ liệu tổng hợp đều được mô phỏng. Sự khác biệt chính là dữ liệu mô phỏng tái tạo hành vi thực tế, không chỉ là hình thức bên ngoài.

Các loại dữ liệu này rất hữu ích để huấn luyện các mô hình thị giác máy tính, đặc biệt khi dữ liệu thế giới thực khó thu thập hoặc khi cần mô phỏng các tình huống cụ thể, hiếm gặp. Các nhà phát triển có thể tạo toàn bộ cảnh, chọn loại đối tượng, vị trí và ánh sáng, đồng thời tự động thêm nhãn như hộp giới hạn để huấn luyện. Điều này giúp xây dựng các tập dữ liệu lớn, đa dạng một cách nhanh chóng, mà không cần ảnh thật hoặc dán nhãn thủ công, điều này có thể tốn kém và tốn thời gian.

Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình phân đoạn tế bào ung thư vú, nơi việc thu thập và dán nhãn các tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh thực là rất khó. Dữ liệu tổng hợp và mô phỏng cung cấp sự linh hoạt và kiểm soát, lấp đầy những khoảng trống khi hình ảnh thế giới thực bị hạn chế.

Chọn đúng loại dữ liệu trực quan cho ứng dụng AI của bạn

Bây giờ chúng ta đã xem xét cách các loại dữ liệu trực quan khác nhau hoạt động và những gì chúng có thể làm, hãy xem xét kỹ hơn loại dữ liệu nào là tốt nhất cho các tác vụ cụ thể:

• Hình ảnh RGB: Nó hoàn hảo cho các tác vụ thị giác máy tính tổng quát như phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Nó ghi lại màu sắc và kết cấu nhưng bị hạn chế trong các điều kiện khó khăn như ánh sáng yếu hoặc tầm nhìn kém.
  
  
• Hình ảnh LiDAR: Loại hình ảnh này cung cấp khả năng lập bản đồ 3D có độ chính xác cao bằng cách sử dụng xung laser. Nó rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu đo khoảng cách chính xác, chẳng hạn như robot, xe tự hành và kiểm tra cơ sở hạ tầng.
  ‍
• Hình ảnh nhiệt: Vì nó có thể phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ, nó rất hữu ích trong điều kiện tầm nhìn thấp, chẳng hạn như giám sát ban đêm, chữa cháy hoặc phát hiện rò rỉ nhiệt trong máy móc và tòa nhà.
  ‍
• Hình ảnh đa phổ và siêu phổ: Nó rất hữu ích cho các tác vụ yêu cầu phân tích vật liệu chi tiết, chẳng hạn như giám sát nông nghiệp, kiểm soát chất lượng dược phẩm hoặc viễn thám. Các phương pháp này cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn bằng cách thu thập dữ liệu trên một loạt các bước sóng ngoài ánh sáng nhìn thấy.
  
  
• Hình ảnh radar và sonar: Chúng được ưu tiên trong môi trường tầm nhìn thấp. Radar sử dụng sóng radio và hữu ích trong hàng không và điều hướng, trong khi sonar sử dụng sóng âm để hoạt động để phát hiện dưới nước.
  
  
• Dữ liệu trực quan tổng hợp và mô phỏng: Nó lý tưởng cho huấn luyện các mô hình AI khi dữ liệu thế giới thực bị hạn chế, không có sẵn hoặc khó gắn nhãn. Những hình ảnh nhân tạo này giúp xây dựng các tập dữ liệu đa dạng cho các tình huống phức tạp như các sự kiện hiếm gặp hoặc các điều kiện quan trọng về an toàn.

Đôi khi, một loại dữ liệu duy nhất có thể không cung cấp đủ độ chính xác hoặc ngữ cảnh trong các tình huống thực tế. Đây là nơi kết hợp cảm biến đa phương thức trở nên quan trọng. Bằng cách kết hợp RGB với các loại dữ liệu khác như nhiệt, độ sâu hoặc LiDAR, các hệ thống có thể khắc phục những hạn chế riêng lẻ, cải thiện độ tin cậy và khả năng thích ứng. 

Ví dụ: trong tự động hóa kho hàng, việc sử dụng RGB để nhận dạng đối tượng, độ sâu để đo khoảng cách và nhiệt để phát hiện thiết bị quá nhiệt giúp hoạt động hiệu quả hơn và an toàn hơn. Cuối cùng, kết quả tốt nhất đến từ việc lựa chọn hoặc kết hợp các loại dữ liệu dựa trên nhu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn.

Những điều cần nhớ

Khi xây dựng các mô hình Vision AI, việc chọn đúng loại dữ liệu trực quan là rất quan trọng. Các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn và theo dõi chuyển động không chỉ dựa vào các thuật toán mà còn dựa vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. Các tập dữ liệu sạch, đa dạng và chính xác giúp giảm nhiễu và nâng cao hiệu suất.

Bằng cách kết hợp các loại dữ liệu như RGB, độ sâu, nhiệt và LiDAR, các hệ thống AI có được cái nhìn đầy đủ hơn về môi trường, giúp chúng đáng tin cậy hơn trong các điều kiện khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, nó có thể sẽ mở đường cho Vision AI trở nên nhanh hơn, dễ thích ứng hơn và có tác động lớn hơn trong các ngành công nghiệp.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá các ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong ngành bán lẻ trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.