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

Các công nghệ như drone từng bị hạn chế 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 đông đảo người dùng. Sự thay đổi này đang làm thay đổi cách chúng ta thu thập dữ liệu hình ảnh. Với công nghệ dễ tiếp cận hơn, giờ đây chúng ta có thể ghi lại hình ảnh và video từ nhiều nguồn khác nhau, ngoài các loại máy ảnh truyền thống.

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

Một số loại visual data chính bao gồm hình ảnh RGB (Đỏ, Xanh lục, Xanh lam), thường được dùng để nhận diện đối tượng, ảnh nhiệt giúp phát hiện tín hiệu nhiệt trong điều kiện thiếu sáng, và dữ liệu chiều sâu cho phép máy móc hiểu được môi trường 3D. Mỗi loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các ứng dụng AI thị giác khác nhau, từ giám sát đến medical imaging.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các loại dữ liệu hình ảnh chính được sử dụng trong thị giác AI và tìm hiểu cách mỗi loại đóng góp vào việc cải thiện độ chính xác, hiệu suất và khả năng vận hành trong các ngành công nghiệp. Hãy bắt đầu nào!

Link to this sectionCác loại tập 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 đỏ (red), xanh lục (green) và xanh lam (blue), đây là ba kênh màu đại diện cho thông tin hình ảnh trong ảnh kỹ thuật số.

Hình ảnh và video RGB là các loại dữ liệu thị giác có liên quan chặt chẽ được sử dụng trong computer vision, cả hai đều được ghi lại bằng máy ảnh tiêu chuẩn. Điểm khác biệt chính là hình ảnh ghi lại một khoảnh khắc duy nhất, trong khi video là một chuỗi các khung hình thể hiện cách mọi thứ thay đổi theo thời gian.

Hình ảnh RGB thường được sử dụng cho các computer vision tasks như phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể và ước tính tư thế, được hỗ trợ bởi các model 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.

Ngược lại, video là rất cần thiết khi yếu tố chuyển động hoặc thời gian đóng vai trò quan trọng, chẳng hạn như nhận diện cử chỉ, giám sát hoặc theo dõi hành động. Vì video có thể được coi là một chuỗi hình ảnh, các model computer vision như YOLO11 xử lý chúng theo 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 cây trồng trên cánh đồng. Điều này tăng cường khả năng giám sát cây trồng và giúp theo dõi các thay đổi trong suốt chu kỳ sinh trưởng để quản lý trang trại hiệu quả hơn.

Fig 1. YOLO11 có thể phát hiện và đếm cây trồng để giám sát mùa màng thông minh hơn.

Link to this sectionDữ liệu chiều sâu trong thị giác AI: LiDAR và nhận thức 3D#

Dữ liệu chiều sâu thêm một chiều thứ ba vào thông tin thị giác bằng cách chỉ ra khoảng cách của các đối tượng từ máy ảnh hoặc cảm biến. Khác với hình ảnh RGB chỉ capture color và kết cấu, dữ liệu chiều sâu cung cấp ngữ cảnh không gian. Nó thể hiện khoảng cách giữa các đối tượng và máy ảnh, giúp giải mã bố cục 3D của một cảnh quay.

Loại dữ liệu này được ghi lại bằng các công nghệ như LiDAR, thị giác lập thể (sử dụng hai máy ảnh để mô phỏng nhận thức chiều sâu của con người) và máy ảnh Time-of-Flight (đo thời gian ánh sáng di chuyển đến đối tượng và quay trở lại).

Trong số đó, LiDAR (Phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng) thường là đáng tin cậy nhất để đo chiều sâu. Nó hoạt động bằng cách gửi các xung laser nhanh và đo thời gian chúng quay trở lại. Kết quả là một bản đồ 3D có độ chính xác cao, được gọi là đám mây điểm (point cloud), làm nổi bật hình dạng, vị trí và khoảng cách của các đối tượng theo thời gian thực.

Link to this sectionVai trò ngày càng tăng của LiDAR trong các hệ thống thị giác 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 chi tiết hơn về cả hai loại:

• Airborne LiDAR: Thường được sử dụng để lập bản đồ các khu vực rộng lớn, các máy quét LiDAR trên không được gắn trên drones hoặc máy bay để ghi lại dữ liệu độ phân giải cao cho việc lập bản đồ địa hình quy mô lớn. Nó lý tưởng để khảo sát địa hình, rừng và cảnh quan.
• Terrestrial LiDAR: Loại dữ liệu LiDAR này được thu thập từ các cảm biến gắn trên phương tiện hoặc các 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, cục bộ, giúp nó hữu ích cho các tác vụ như quy hoạch thành phố và khảo sát các cấu trúc cụ thể.

Một ứng dụng có sức ảnh hưởng của dữ liệu LiDAR là trong autonomous vehicles, nơi nó đóng vai trò quan trọng trong các tác vụ như phát hiện làn đường, tránh va chạm và nhận diện các đối tượng xung quanh. LiDAR tạo ra bản đồ 3D chi tiết theo thời gian thực về môi trường, cho phép phương tiện nhìn thấy đối tượng, tính toán khoảng cách của chúng và di chuyển an toàn.

Fig 2. Công nghệ LiDAR cho phép các phương tiện tự lái lập bản đồ chiều sâu và phát hiện đối tượng.

Link to this sectionSử 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; tuy nhiên, các công nghệ hình ảnh khác, như chụp ảnh nhiệt và hồng ngoại, vượt xa điều này. Chụp ảnh hồng ngoại ghi lại ánh sáng hồng ngoại được phát ra hoặc phản xạ bởi các đối tượng, làm cho nó hữu ích trong điều kiện ánh sáng yếu.

Ngược lại, chụp ảnh nhiệt phát hiện nhiệt do các đối tượng phát ra 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 giám sát và phát hiện các vấn đề, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp mà thay đổi nhiệt độ có thể báo hiệu các sự cố tiềm ẩn.

Một ví dụ thú vị là chụp ảnh nhiệt được sử dụng để giám sát các electrical components 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 hóc thiết bị, hỏa hoạn hoặc thiệt hại tốn kém.

Fig 3. Một ví dụ về chụp ảnh nhiệt được sử dụng để giám sát các linh kiện điện.

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 báo hiệu rò rỉ khí hoặc chất lỏng, điều này rất quan trọng để ngăn ngừa các tình huống nguy hiểm và cải thiện hiệu suất năng lượng.

Link to this sectionChụp ảnh đa phổ và siêu phổ trong AI#

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

Chụp ảnh siêu phổ tiến xa hơn bằng cách ghi lại ánh sáng trên hàng trăm dải bước sóng rất hẹp và liên tục. Điều này cung cấp một dấu hiệu ánh sáng chi tiết cho mỗi pixel trong hình ảnh, mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn về bất kỳ vật liệu nào đang được quan sát.

Fig 4. So sánh chụp ảnh đa phổ và siêu phổ.

Cả chụp ảnh đa phổ và siêu phổ đều sử dụng các cảm biến và bộ lọc đặc biệt để ghi lại ánh sáng ở các bước sóng khác nhau. Dữ liệu sau đó được tổ chức thành cấu trúc 3D được gọi là khối phổ (spectral cube), với mỗi lớp đại diện cho một bước sóng khác nhau.

Các model AI có thể phân tích dữ liệu này để phát hiện các đặc điểm mà máy ảnh thông thường hoặc mắt người không thể nhìn thấy. Ví dụ, trong plant phenotyping, chụp ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để giám sát sức khỏe và sự tăng trưởng của cây trồng bằng cách phát hiện những thay đổi tinh vi trên lá hoặc thân cây, như thiếu hụt chất dinh dưỡng hoặc căng thẳng. Điều này giúp các nhà nghiên cứu đánh giá sức khỏe cây trồng và tối ưu hóa các biện pháp nông nghiệp mà không cần các phương pháp xâm lấn.

Link to this sectionPhân tích hình ảnh radar và sonar bằng AI#

Chụp ảnh radar và sonar là các công nghệ phát hiện và lập bản đồ đối tượng bằng cách gửi tín hiệu và phân tích phản xạ của chúng, tương tự như LiDAR. Khác với chụp ảnh RGB dựa vào sóng ánh sáng để ghi lại thông tin hình ảnh, radar sử dụng sóng điện từ, thường là sóng vô tuyến, trong khi sonar sử dụng sóng âm. Cả hệ thống radar và sonar đều phát ra xung và đo thời gian để tín hiệu phản xạ từ đối tượng quay trở lại, cung cấp thông tin về khoảng cách, kích thước và tốc độ của nó.

Chụp ảnh radar đặc biệt hữu ích khi tầm nhìn kém, chẳng hạn như trong sương mù, mưa hoặc ban đêm. Vì 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 ngành hàng không, giám sát thời tiết và dẫn đường tự động.

So sánh lại, chụp ảnh sonar thường được sử dụng trong môi trường dưới nước nơi ánh sáng không thể tiếp cận. Nó sử dụng sóng âm truyền qua nước và phản xạ từ các đối tượng 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 computer vision hiện đang cho phép tăng cường hơn nữa khả năng underwater detection bằng cách kết hợp dữ liệu sonar với phân tích thông minh để cải thiện khả năng phát hiện và ra quyết định.

Fig 5. Cách hệ thống SONAR sử dụng xung siêu âm để đo độ sâu biển.

Link to this sectionDữ liệu hình ảnh tổng hợp và mô phỏng cho việc huấn luyện model AI#

Cho đến nay, các loại dữ liệu khác nhau mà chúng ta đã thảo luận là những dữ liệu có thể được thu thập từ thế giới thực. Tuy nhiên, dữ liệu hình ảnh tổng hợp và mô phỏng đều là các loại nội dung nhân tạo. Dữ liệu tổng hợp (synthetic data) được tạo từ đầu bằng 3D modeling hoặc AI tạo sinh để tạo ra hình ảnh hoặc video trông giống như thật.

Fig 6. Cái nhìn về hình ảnh được tạo tổng hợp.

Dữ liệu mô phỏng (simulated data) tương tự nhưng bao gồm việc tạo ra các môi trường ảo tái lập cách thế giới vật lý vận hành, bao gồm sự phản xạ ánh sáng, hình thành bóng và chuyển động của đối tượng. Trong khi tất cả dữ liệu hình ảnh mô phỏng đều là tổng hợp, không phải tất cả dữ liệu tổng hợp đều là mô phỏng. Sự khác biệt chính là dữ liệu mô phỏng tái lập hành vi thực tế, không chỉ là vẻ ngoài.

Các loại dữ liệu này rất hữu ích cho việc huấn luyện computer vision models, đặc biệt khi dữ liệu thế giới thực khó thu thập hoặc khi các tình huống cụ thể, hiếm gặp cần được mô phỏng. Các nhà phát triển có thể tạo ra toàn bộ cảnh quay, chọn loại đối tượng, vị trí và ánh sáng, và tự động thêm nhãn như bbox để huấn luyện. Điều này giúp xây dựng các tập dữ liệu lớn, đa dạng một cách nhanh chóng mà không cần ảnh thực hoặc gán nhãn thủ công, vốn có thể tốn kém và mất thời gian.

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

Link to this sectionChọn loại dữ liệu hình ảnh phù hợp cho ứng dụng AI của bạn#

Bây giờ chúng ta đã xem xét cách các loại dữ liệu hình ảnh khác nhau hoạt động và những gì chúng có thể thực hiện, hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn loại dữ liệu nào là tốt nhất cho các tác vụ cụ thể:

• Hình ảnh RGB: Hoàn hảo cho các tác vụ computer vision chung như image classification và phát hiện đối tượng. Nó ghi lại màu sắc và kết cấu nhưng bị hạn chế trong các điều kiện thách thức như ánh sáng yếu hoặc tầm nhìn kém.
• Chụp ảnh LiDAR: Loại hình ảnh này cung cấp bản đồ 3D độ chính xác cao bằng cách sử dụng các xung laser. Rất tuyệt vời cho các ứng dụng đòi hỏi đo khoảng cách chính xác, như robot, phương tiện tự lái và kiểm tra cơ sở hạ tầng.
• Chụp ảnh nhiệt: Vì có thể phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ, nó hữu ích trong điều kiện tầm nhìn thấp, như giám sát ban đêm, chữa cháy hoặc phát hiện rò rỉ nhiệt trong máy móc và tòa nhà.
• Chụp ảnh đa phổ và siêu phổ: Hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi phân tích vật liệu chi tiết, như giám sát nông nghiệp, kiểm soát chất lượng dược phẩm hoặc viễn thám. Các phương pháp này cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn bằng cách thu thập dữ liệu trên một dải bước sóng rộng ngoài ánh sáng nhìn thấy.
• Chụp ảnh radar và sonar: Được ưu tiên trong các môi trường tầm nhìn thấp. Radar sử dụng sóng vô tuyến và hữu ích trong hàng không và dẫn đường, trong khi sonar sử dụng sóng âm để hoạt động trong việc phát hiện dưới nước.
• Dữ liệu hình ảnh tổng hợp và mô phỏng: Lý tưởng cho training AI models khi dữ liệu thế giới thực bị hạn chế, không có sẵn hoặc khó gán nhãn. Các hình ảnh nhân tạo này giúp xây dựng các tập dữ liệu đa dạng cho các kịch bản 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 lúc việc hợp nhất cảm biến đa phương thức (multimodal sensor fusion) trở nên quan trọng. Bằng cách kết hợp RGB với các loại dữ liệu khác như nhiệt, chiều sâu hoặc LiDAR, các hệ thống có thể vượt qua những hạn chế riêng lẻ, cải thiện độ tin cậy và khả năng thích ứng.

Ví dụ, trong warehouse automation, việc sử dụng RGB để nhận diện đối tượng, chiều sâu để đo khoảng cách và ảnh nhiệt để phát hiện thiết bị quá nhiệt giúp các hoạt động hiệu quả 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.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Khi xây dựng các model thị giác AI, việc chọn loại dữ liệu hình ảnh phù hợp là rất quan trọng. Các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn và theo dõi chuyển động không chỉ dựa vào 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, chiều sâu, nhiệt và LiDAR, các hệ thống AI có cái nhìn hoàn thiện hơn về môi trường, giúp chúng đáng tin cậy hơn trong nhiều điều kiện khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục cải thiện, nó có khả năng mở đường cho thị giác AI trở nên nhanh hơn, dễ thích nghi hơn và có tầm ảnh hưởng lớn hơn trên các ngành công nghiệp.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về computer vision. Khám phá các ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong y tế và computer vision trong bán lẻ trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với thị giác AI.