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 với 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 trực quan một cách hiệu quả hơn. Tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới cho tự động hóa, phát hiện đối tượng và phân tích thời gian thực. Giờ đây, máy móc có thể nhận dạng các mẫu, theo dõi chuyển động và hiểu được các đầu vào trực quan phức tạp.

Một số loại visual data chính bao gồm ảnh RGB (Đỏ, Xanh lá, Xanh dương) thường dùng cho việc nhận dạng đối tượng, hình ảnh nhiệt giúp phát hiện các dấu hiệu nhiệt trong điều kiện ánh sáng yếu, và dữ liệu chiều sâu giúp máy móc hiểu được các môi trường 3D. Mỗi loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho các ứng dụng khác nhau của vision AI, từ giám sát cho 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!

Các 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.

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 vào việc nhận dạng các mẫu, hình dạng hoặc các đặc điểm cụ thể trong một khung hình đơn lẻ.

Ngược lại, video rất cần thiết khi chuyển động hoặc thời gian là yếu tố quan trọng, chẳng hạn như đối với việc nhận diện cử chỉ, giám sát hoặc theo dõi hành động. Vì video có thể được coi là một chuỗi các hình ảnh, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 sẽ xử lý từng khung hình để hiểu được 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 số lượng cây trồng trên đồng ruộng. Điều này giúp cải thiện việc giám sát cây trồng và theo dõi các thay đổi xuyên suốt các chu kỳ sinh trưởng để quản lý nông trại hiệu quả hơn.

Fig 1. YOLO11 có thể phát hiện và đếm số lượng cây trồng để theo dõi cây trồng thông minh hơn.

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

Dữ liệu chiều sâu bổ sung thêm chiều thứ ba cho thông tin trực quan bằng cách chỉ ra khoảng cách từ các đối tượng đến camera hoặc cảm biến. Khác với 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 camera, giúp việc diễn giải bố cục 3D của một khung cảnh trở nên khả thi.

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.

Vai 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:

• LiDAR trên không: Thường được sử dụng để lập bản đồ các khu vực rộng lớn, máy quét LiDAR trên không được gắn trên drones hoặc máy bay để thu thập dữ liệu độ phân giải cao nhằm lập bản đồ địa hình quy mô lớn. Phương pháp này rất lý tưởng để khảo sát địa hình, rừng và phong cảnh.
• 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 tác động lớn của dữ liệu LiDAR là trong autonomous vehicles, nơi nó đóng vai trò cốt lõi trong các tác vụ như phát hiện làn đường, tránh va chạm và nhận diện các đối tượng lân cận. LiDAR tạo ra các bản đồ 3D chi tiết theo thời gian thực về môi trường xung quanh, cho phép xe nhìn thấy các đối tượng, tính toán khoảng cách và điều hướng an toàn.

Fig 2. Công nghệ LiDAR cho phép các phương tiện tự lái lập bản đồ chiều 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 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 việc sử dụng hình ảnh nhiệt để giám sát các electrical components nhằm 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. Ví dụ về việc sử dụng hình ảnh nhiệt 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.

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

Phân 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 với đó, 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 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 computer vision hiện đang giúp nâng cao hơn nữa khả năng underwater detection bằng cách kết hợp dữ liệu sonar với phân tích thông minh để cải thiện việc phát hiện và ra quyết định.

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

Dữ 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 thảo luận là những dữ liệu có thể thu thập từ thế giới thực. Tuy nhiên, dữ liệu trực quan tổng hợp (synthetic) và mô phỏng đều là các loại nội dung nhân tạo. Dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ đầu bằng cách sử dụng 3D modeling hoặc generative AI để tạo ra hình ảnh hoặc video trông thực tế.

Fig 6. Cái nhìn về các hình ảnh được tạo ra bằng phương pháp 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 là khi dữ liệu thế giới thực khó thu thập hoặc khi cần mô phỏng các tình huống cụ thể, hiếm gặp. Các lập trình viên có thể tạo ra toàn bộ khung cảnh, 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 xây dựng các bộ dữ liệu lớn và đa dạng một cách nhanh chóng, mà không cần đến ảnh thực tế hoặc gán nhãn thủ công vốn 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.

Chọn 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:

• Ảnh RGB: Rất hoàn hảo cho các tác vụ computer vision nói 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 khó khăn 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 trực quan tổng hợp và mô phỏng: Rất lý tưởng cho việc training AI models khi dữ liệu thế giới thực bị hạn chế, không có sẵn hoặc khó gán nhãn. Những hình ảnh nhân tạo này giúp xây dựng các bộ dữ liệu đa dạng cho các kịch bản phức tạp như các sự kiện hiếm gặp hoặc điều kiện an toàn quan trọng.

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 dạng đối tượng, chiều sâu để đo khoảng cách và nhiệt để phát hiện thiết bị quá nhiệt giúp các hoạt động trở nên 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.

Các 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.

Tham gia community của chúng tôi và khám phá GitHub repository của chúng tôi để tìm hiểu thêm về computer vision. Khám phá các ứng dụng khác nhau liên quan đến AI in healthcare và computer vision in retail trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các licensing options của chúng tôi để bắt đầu với vision AI.