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

Các công nghệ như drone trước đây bị giới hạn và chỉ các nhà nghiên cứu, chuyên gia mới có thể tiếp cận, nhưng כיום phần cứng tiên tiến ngày càng dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng. Sự thay đổi này đang làm biến đổi cách chúng ta thu thập dữ liệu hình ảnh. Nhờ công nghệ dễ tiếp cận hơn, giờ đây chúng ta có thể thu thập hình ảnh và video từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ từ các camera truyền thống.

Song song với 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 hình ảnh hiệu quả hơn. Bước tiến này đã mở ra những khả năng mới cho tự động hóa, phát hiện đối tượng và phân tích theo thời gian thực. Máy móc giờ đây có thể nhận diện mẫu, theo dõi chuyển động và hiểu được các đầu vào hình ảnh phức tạp.

Một số loại dữ liệu hình ảnh chính gồm hình ảnh RGB (Đỏ, Xanh lục, Xanh lam), thường được dùng để nhận diện đối tượng; ảnh nhiệt, giúp phát hiện dấu hiệu nhiệt trong điều kiện ánh sáng yếu; và dữ liệu độ sâu, cho phép máy móc hiểu môi trường 3D. Mỗi loại dữ liệu này đều đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lực cho nhiều ứng dụng AI thị giác, từ giám sát đến chẩn đoán hình ảnh y khoa.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các loại dữ liệu hình ảnh chính được sử dụng trong AI thị giác và tìm hiểu cách mỗi loại góp phần cải thiện độ chính xác, hiệu quả và hiệu suất trong nhiều ngành khác nhau. Hãy bắt đầu!

Các loại tập dữ liệu hình ảnh và video AI phổ biến nhất#

Thông thường, khi dùng smartphone để chụp ảnh hoặc xem hình ảnh từ camera CCTV, bạn đang làm việc với hình ảnh RGB. RGB là viết tắt của đỏ, xanh lục và xanh lam, ba kênh màu biểu thị thông tin hình ảnh trong các ảnh kỹ thuật số.

Hình ảnh và video RGB là các loại dữ liệu hình ảnh có liên quan chặt chẽ được sử dụng trong thị giác máy tính, và cả hai đều được thu nhận bằng camera tiêu chuẩn. Điểm khác biệt chính là hình ảnh ghi lại một khoảnh khắc đơn lẻ, trong khi video là chuỗi các khung hình cho thấy sự vật thay đổi theo thời gian.

Hình ảnh RGB thường được dùng cho các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và ước lượng tư thế, với sự hỗ trợ của các model như Ultralytics YOLO11. Các ứng dụng này dựa trên việc nhận diện mẫu, hình dạng hoặc các đặc trưng cụ thể trong một khung hình đơn.

Ngược lại, video rất cần thiết khi chuyển động hoặc thời gian là yếu tố quan trọng, chẳng hạn như trong nhận diện cử chỉ, giám sát hoặc theo dõi hành động. Vì video có thể được xem là một chuỗi hình ảnh, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 xử lý video theo từng khung hình để hiểu chuyển động và hành vi theo thời gian.

Ví dụ, Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh hoặc video RGB nhằm phát hiện cỏ dại và đếm cây trồng trên các cánh đồng nông nghiệp. Điều này cải thiện việc giám sát mùa vụ và giúp theo dõi các thay đổi trong suốt các chu kỳ sinh trưởng để quản lý trang trại hiệu quả hơn.

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

Dữ liệu độ sâu trong AI thị giác: LiDAR và nhận thức 3D#

Dữ liệu độ sâu bổ sung chiều thứ ba cho thông tin hình ảnh bằng cách cho biết các đối tượng cách camera hoặc cảm biến bao xa. Không giống hình ảnh RGB chỉ thu nhận màu sắc và kết cấu, dữ liệu độ sâu cung cấp ngữ cảnh không gian. Dữ liệu này thể hiện khoảng cách giữa các đối tượng và camera, giúp diễn giải bố cục 3D của một cảnh.

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

Trong số đó, LiDAR (phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng) thường là công nghệ đáng tin cậy nhất để đo độ sâu. Công nghệ này hoạt động bằng cách phát 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 đối tượng theo thời gian thực.

Vai trò ngày càng lớn của LiDAR trong các hệ thống AI thị giác#

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. Hãy cùng xem xét kỹ hơn cả hai loại:

• LiDAR trên không: Thường được sử dụng để lập bản đồ các khu vực rộng lớn, các máy quét LiDAR trên không được gắn trên drone hoặc máy bay để thu thập dữ liệu độ phân giải cao phục vụ lập bản đồ địa hình quy mô lớn. Công nghệ này 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 phương tiện hoặc nền tảng cố định, phục vụ các ứng dụng như giám sát cơ sở hạ tầng, xây dựng và lập bản đồ trong nhà. Nó cung cấp dữ liệu rất chi tiết cho các khu vực nhỏ, cục bộ, hữu ích cho các tác vụ như quy hoạch đô thị và khảo sát các công trình cụ thể.

Một ứng dụng có tác động lớn của dữ liệu LiDAR là trong phương tiện tự hành, nơi công nghệ này đóng vai trò then chốt trong các tác vụ như phát hiện làn đường, tránh va chạm và nhận diện các đối tượng lân cận. LiDAR tạo ra bản đồ 3D chi tiết của môi trường theo thời gian thực, cho phép phương tiện nhìn thấy các đối tượng, tính toán khoảng cách và điều hướng an toàn.

Hình 2. Công nghệ LiDAR cho phép phương tiện tự hành lập bản đồ độ sâu và phát hiện đối tượng.

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

Hình ảnh RGB ghi lại những gì chúng ta nhìn thấy trong quang phổ ánh sáng khả kiến; tuy nhiên, các công nghệ hình ảnh khác như ảnh nhiệt và ảnh hồng ngoại còn vượt xa phạm vi này. Ảnh hồng ngoại thu nhận ánh sáng hồng ngoại do các đối tượng phát ra hoặc phản xạ, nên hữu ích trong điều kiện ánh sáng yếu.

Ngược lại, ảnh nhiệt phát hiện nhiệt do các đối tượng phát ra và thể hiện sự chênh lệch nhiệt độ, cho phép 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 sự cố, nhất là trong các ngành mà thay đổi nhiệt độ có thể báo hiệu những vấn đề tiềm ẩn.

Một ví dụ thú vị là sử dụng ảnh nhiệt để giám sát các linh kiện điện nhằm phát hiện dấu hiệu quá nhiệt. Bằng cách nhận diện chênh lệch nhiệt độ, camera nhiệt có thể xác định sự cố trước khi chúng dẫn đến hỏng thiết bị, hỏa hoạn hoặc thiệt hại tốn kém.

Hình 3. Ví dụ về việc sử dụng ảnh nhiệt để giám sát các linh kiện điện.

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

Ảnh đa phổ và siêu phổ trong AI#

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

Ảnh siêu phổ tiến thêm một bước bằng cách thu nhận ánh sáng trên hàng trăm dải bước sóng rất hẹp và liên tục. Điều này cung cấp dấu hiệu ánh sáng chi tiết cho từng pixel trong ảnh, mang lại hiểu biết sâu hơn nhiều về mọi vật liệu được quan sát.

Hình 4. So sánh ảnh đa phổ và ảnh siêu phổ.

Cả ảnh đa phổ và ảnh siêu phổ đều sử dụng các cảm biến và bộ lọc đặc biệt để thu nhận ánh sáng ở các bước sóng khác nhau. Sau đó, dữ liệu được sắp xếp thành một cấu trúc 3D gọi là khối phổ, trong đó mỗi lớp biểu thị một bước sóng khác nhau.

Các model AI có thể phân tích dữ liệu này để phát hiện những đặc trưng mà camera thông thường hoặc mắt người không thể nhìn thấy. Ví dụ, trong định kiểu hình thái thực vật, ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe và sự phát triển của cây bằng cách phát hiện những thay đổi nhỏ trên lá hoặc thân, chẳng hạn như thiếu dinh dưỡng hoặc bị stress. Điều này giúp các nhà nghiên cứu đánh giá sức khỏe cây trồng và tối ưu hóa hoạt động nông nghiệp mà không cần đến các phương pháp xâm lấn.

Phân tích ảnh radar và sonar bằng AI#

Ảnh radar và sonar là các công nghệ phát hiện và lập bản đồ đối tượng bằng cách phát tín hiệu rồi phân tích phản xạ của chúng, tương tự LiDAR. Không giống ảnh RGB, vốn dựa vào sóng ánh sáng để thu nhận thông tin hình ảnh, radar sử dụng sóng điện từ, thường là sóng vô tuyến, còn sonar sử dụng sóng âm. Cả hai hệ thống radar và sonar đều phát các xung rồi đo thời gian tín hiệu phản xạ trở lại từ một đối tượng, qua đó cung cấp thông tin về khoảng cách, kích thước và tốc độ của đối tượng.

Ảnh radar đặc biệt hữu ích khi tầm nhìn kém, chẳng hạn trong sương mù, mưa hoặc ban đêm. Vì không phụ thuộc vào ánh sáng, radar có thể phát hiện máy bay, phương tiện hoặc địa hình trong bóng tối hoàn toàn. Điều này khiến radar trở thành lựa chọn đáng tin cậy trong hàng không, giám sát thời tiết và điều hướng tự hành.

Ngược lại, ảnh sonar thường được sử dụng trong môi trường dưới nước, nơi ánh sáng không thể truyền tới. Công nghệ này sử dụng sóng âm truyền qua nước và phản xạ từ 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 giúp cải thiện hơn nữa khả năng phát hiện dưới nước bằng cách kết hợp dữ liệu sonar với phân tích thông minh để nâng cao khả năng phát hiện và ra quyết định.

Hình 5. Cách hệ thống SONAR sử dụng các xung siêu âm để đo độ sâu biển. (Nguồn: bbc.co.uk)

Dữ liệu hình ảnh tổng hợp và mô phỏng để huấn luyện model AI#

Cho đến nay, các loại dữ liệu khác nhau được thảo luận đều là những dữ liệu có thể 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 được tạo từ đầu bằng mô hình hóa 3D hoặc AI tạo sinh để tạo ra hình ảnh hoặc video có vẻ chân thực.

Hình 6. Hình ảnh được tạo tổng hợp.

Dữ liệu mô phỏng tương tự nhưng bao gồm việc tạo ra các môi trường ảo tái hiện cách thế giới vật lý vận hành, bao gồm phản xạ ánh sáng, hình thành bóng và chuyển động của đối tượng. Mặc dù mọi dữ liệu hình ảnh mô phỏng đều là dữ liệu tổng hợp, không phải mọi dữ liệu tổng hợp đều là dữ liệu mô phỏng. Điểm khác biệt chính là dữ liệu mô phỏng tái hiện hành vi chân thực, không chỉ hình thức bề ngoài.

Các loại dữ liệu này hữu ích để huấn luyện model thị giác máy tính, đặc biệt khi dữ liệu thực tế khó thu thập hoặc cần mô phỏng các tình huống cụ thể, hiếm gặp. Nhà phát triển có thể tạo toàn bộ cảnh, lựa chọn loại đối tượng, vị trí và ánh sáng, đồng thời tự động thêm các nhãn như bounding box để huấn luyện. Điều này giúp nhanh chóng xây dựng các tập dữ liệu lớn và đa dạng mà không cần ảnh thực tế hoặc gán nhãn thủ công, vốn có thể tốn kém và mất nhiều thời gian.

Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để huấn luyện model phân đoạn các tế bào ung thư vú, trong đó việc thu thập và gán nhãn các tập dữ liệu lớn gồm ảnh thực tế rất khó khăn. Dữ liệu tổng hợp và mô phỏng mang lại sự linh hoạt và khả năng kiểm soát, lấp đầy những khoảng trống khi hình ảnh thực tế còn hạn chế.

Lựa chọn loại dữ liệu hình ảnh phù hợp cho ứng dụng AI của bạn#

Sau khi tìm hiểu cách các loại dữ liệu hình ảnh khác nhau hoạt động và khả năng của chúng, hãy cùng xem xét kỹ hơn loại dữ liệu nào phù hợp nhất cho từng tác vụ cụ thể:

• Hình ảnh RGB: Hoàn hảo cho các tác vụ thị giác máy tính tổng quát như phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Hình ảnh RGB thu nhận màu sắc và kết cấu nhưng bị hạn chế trong các điều kiện khó khăn như ánh sáng yếu hoặc tầm nhìn kém.
• Ảnh LiDAR: Loại ảnh này cung cấp khả năng lập bản đồ 3D độ chính xác cao bằng các xung laser. Nó rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu đo khoảng cách chính xác, chẳng hạn như robot, phương tiện tự hành và kiểm tra cơ sở hạ tầng.
• Ảnh nhiệt: Vì có thể phát hiện chênh lệch nhiệt độ, ảnh nhiệt hữu ích trong điều kiện tầm nhìn kém, chẳng hạn như giám sát ban đêm, chữa cháy hoặc phát hiện rò rỉ nhiệt trong máy móc và tòa nhà.
• Ảnh đa phổ và siêu phổ: 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 chuyên sâu hơn bằng cách thu nhận dữ liệu trên một dải bước sóng rộng vượt ra ngoài ánh sáng khả kiến.
• Ảnh radar và sonar: Được ưu tiên trong các môi trường tầm nhìn kém. Radar sử dụng sóng vô tuyến và hữu ích trong hàng không, điều hướng, còn 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 để huấn luyện model AI khi dữ liệu thực tế bị hạn chế, không có sẵn hoặc khó gán nhãn. Những hình ảnh nhân tạo này giúp xây dựng các tập dữ liệu đa dạng cho những tình huống phức tạp như sự kiện hiếm gặp hoặc điều kiện an toàn quan trọng.

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

Ví dụ, trong tự động hóa kho hàng, sử dụng RGB để nhận diện đối tượng, độ sâu để đo khoảng cách và ảnh nhiệt để phát hiện thiết bị quá nhiệt giúp 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.

Những điểm chính#

Khi xây dựng các model AI thị giác, việc lựa chọn đúng loại dữ liệu hình ảnh là yếu tố rất quan trọng. Các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn và theo dõi chuyển động không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn phụ thuộc vào chất lượng 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 góc nhìn đầy đủ hơn về môi trường, từ đó trở nên đáng tin cậy hơn trong nhiều điều kiện khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, điều này có thể mở đường để AI thị giác trở nên nhanh hơn, thích ứng tốt hơn và tạo ra tác động lớn hơn trong nhiều ngành.

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