Các xu hướng phát hiện đối tượng trong tương lai: 7 điều then chốt cần lưu ý

Robotaxis hiện đang chạy trên đường phố San Francisco, và mọi người đã chuyển từ việc tìm kiếm câu trả lời trực tuyến sang trò chuyện với AI như một phần thói quen hàng ngày. Những thay đổi này cho thấy rõ rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh hơn bao giờ hết và trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày.

Ví dụ, một trong những lĩnh vực đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc là công nghệ computer vision. Còn được gọi là vision AI, đây là một phân ngành của AI tập trung vào việc giúp máy móc diễn giải và thấu hiểu dữ liệu hình ảnh.

Computer vision đã xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ các làn đường thanh toán tự động đến các thiết bị bay không người lái đang giám sát đường dây điện. Trọng tâm của nhiều hệ thống này là object detection, một tác vụ cốt lõi trong computer vision giúp máy móc nhận diện và xác định vị trí các vật thể cụ thể trong ảnh và video.

Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng tốc, nhu cầu về nhận diện vật thể vừa nhanh vừa chính xác cũng tăng theo. Các model vision AI như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt đã được xây dựng dựa trên tiêu chí này, giúp việc nhận diện vật thể theo thời gian thực trở nên đáng tin cậy và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng YOLO11 để nhận diện vật thể.

Với sự tiến bộ nhanh chóng này, lĩnh vực này đang phát triển rất nhanh và một số xu hướng mới nổi đang định hình thế hệ nhận diện vật thể tiếp theo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá bảy xu hướng chính đang xác định tương lai của nhận diện vật thể.

Link to this sectionTìm hiểu cách thức hoạt động của nhận diện vật thể#

Trước khi chúng ta đi sâu vào các xu hướng nhận diện vật thể trong tương lai, hãy lùi lại một bước và xem xét nhận diện vật thể là gì, nó hoạt động như thế nào đằng sau hậu trường và nó đã phát triển như thế nào qua các năm.

Nhận diện vật thể là một phần quan trọng của computer vision, cho phép các hệ thống AI xác định những gì có trong ảnh và xác định chính xác vị trí của từng mục xuất hiện. Để học được điều này, các model được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn đã được gắn nhãn, hiển thị các vật thể trong nhiều điều kiện khác nhau như góc độ, ánh sáng, kích thước và bố cục đa dạng.

Theo thời gian, model sẽ nắm bắt được các mô hình và tín hiệu hình ảnh giúp phân biệt vật thể này với vật thể khác. Sau khi được huấn luyện, các vision AI model như Ultralytics YOLO có thể quét toàn bộ hình ảnh trong một lượt truyền duy nhất, vẽ các hộp bao (bounding boxes) và gán nhãn ngay lập tức. Tốc độ và độ chính xác này chính là điều làm cho nhận diện vật thể trở nên hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

Hình 2. Phát hiện X-ray bằng model YOLO11. (Nguồn)

Link to this sectionMột trường hợp sử dụng nhận diện vật thể trong thực tế#

Ví dụ, trong phân tích tài liệu, các công ty như Prezent sử dụng nhận diện vật thể để tự động hóa tác vụ khó khăn là thiết kế lại các slide thuyết trình. Theo cách truyền thống, quy trình này đòi hỏi nhiều giờ điều chỉnh thủ công, từ việc xác định tiêu đề, định vị lại các hộp văn bản, căn chỉnh hình ảnh cho đến xây dựng lại biểu đồ, tất cả đều nhằm duy trì một bố cục sạch sẽ và nhất quán.

Bằng cách chuyển đổi từng slide thành hình ảnh, các model Ultralytics YOLO có thể phát hiện tiêu đề, hộp văn bản, hình ảnh và biểu đồ trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc ban đầu. Điều này cung cấp cho hệ thống sự hiểu biết chính xác về cách bố trí của từng phần tử. Với thông tin đó, toàn bộ quy trình thiết kế lại, vốn từng chậm chạp và tẻ nhạt, giờ đây có thể được tự động hóa chỉ trong vài giây.

Link to this sectionSự phát triển của nhận diện vật thể trong computer vision#

Dưới đây là cái nhìn nhanh về cách nhận diện vật thể đã phát triển qua các năm:

• Thời kỳ đầu (những năm 1960–1970): Các phương pháp luận sớm nhất trong nhận diện vật thể xuất phát từ xử lý hình ảnh truyền thống và thường dựa vào khớp mẫu (template matching). Trong cách tiếp cận này, máy tính so sánh các phần của hình ảnh (pixel) với các mẫu tham chiếu đã xác định trước để tìm sự tương đồng. Vì các mẫu này cố định và không thể thích ứng với thay đổi, phương pháp này chỉ hoạt động trong điều kiện lý tưởng. Ngay cả những thay đổi nhỏ về ánh sáng, tỷ lệ, xoay hoặc ngoại hình vật thể cũng đủ để khiến nó thất bại.

• Nhận diện dựa trên đặc trưng (những năm 1990–2000): Sau đó, các nhà nghiên cứu chuyển sang ý tưởng về các đặc trưng thủ công và trích xuất đặc trưng, nơi con người xác định thủ công các gợi ý hình ảnh mà máy tính cần tìm, chẳng hạn như cạnh, góc, hình dạng hoặc sự thay đổi độ sáng. Các kỹ thuật như Haar Cascades (một phương pháp quét các mô hình hình ảnh đơn giản, thường dùng để nhận diện khuôn mặt) và HOG (một kỹ thuật nắm bắt hướng của các cạnh và đường viền trong ảnh), thường được kết hợp với các trình phân loại SVM (một model học máy giúp phân tách các vật thể thành các danh mục), đã làm cho nhận diện vật thể chính xác hơn và nhanh hơn. Ngay cả với những cải tiến này, các hệ thống vẫn gặp khó khăn để chạy đủ nhanh cho việc sử dụng thời gian thực.

• Cuộc cách mạng model deep learning (những năm 2010): Deep learning và mạng thần kinh tích chập (CNN), vốn là các model được thiết kế để học các mô hình hình ảnh bằng cách quét từng vùng nhỏ của ảnh, đã định nghĩa lại việc nhận diện vật thể. Các model như R-CNN, Fast R-CNN và Faster R-CNN đã học các mô hình hình ảnh trực tiếp từ lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này dẫn đến kết quả có độ chính xác cao, nhưng các model này vẫn đối mặt với các vấn đề về độ trễ.

• Nhận diện thời gian thực với YOLO (giữa những năm 2010): YOLO (You Only Look Once) đã đánh dấu một bước đột phá lớn trong nhận diện vật thể bằng cách dự đoán tất cả các hộp bao và nhãn lớp trong một lần truyền duy nhất qua mạng. Cách tiếp cận thống nhất này đã làm tăng đáng kể tốc độ nhận diện và mở đường cho các ứng dụng thời gian thực. Cùng thời điểm đó, các model đơn lẻ (single-shot) khác như SSD (Single Shot Detector) cũng cải thiện hiệu suất bằng cách loại bỏ các bước đề xuất vùng, làm cho nhận diện vật thể nhanh hơn và hiệu quả hơn.

• Những tiến bộ gần đây (những năm 2020): Nhờ những cải tiến lớn về thiết kế và tối ưu hóa model, thập kỷ 2020 đã mang đến các hệ thống và framework nhận diện vật thể hiện đại nhanh và chính xác hơn. Ultralytics YOLO11 đã giới thiệu các nâng cấp về kiến trúc giúp cải thiện tốc độ xử lý, độ chính xác và hiệu suất tổng thể theo thời gian thực. Tiếp nối đà phát triển này, YOLO26 sắp tới có thiết kế thậm chí còn hiệu quả và gọn nhẹ hơn, giúp nó phù hợp với nhiều ứng dụng thực tế khác nhau.

Link to this section7 xu hướng nhận diện vật thể đang định hình tương lai#

Tiếp theo, hãy cùng khám phá bảy xu hướng nhận diện vật thể mới nổi đang thu hút sự chú ý và tạo ra tiếng vang trong lĩnh vực computer vision.

Link to this sectionCác tác vụ nhận diện vật thể thông minh hơn với edge computing#

Các bước kiểm tra thủ công truyền thống có thể làm chậm dây chuyền sản xuất và dễ dẫn đến bỏ sót lỗi. Để xử lý điều này, nhiều công ty đang chuyển sang các hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI được hỗ trợ bởi nhận diện vật thể.

Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy rằng AI-based visual inspection có thể tăng năng suất đáng kể, đôi khi lên tới 50%, và tăng tỷ lệ phát hiện lỗi lên tới 90% so với kiểm tra thủ công. Đáng chú ý, xu hướng mới đang tạo làn sóng trong không gian này và các ứng dụng vision AI khác là cách phân tích này hiện đang diễn ra trực tiếp trên chính các thiết bị thông qua edge computing.

Với edge computing, trí tuệ được đưa đến gần hơn nơi dữ liệu được thu thập. Các camera và cảm biến có thể chạy các model nhận diện vật thể tại chỗ, xác định vật thể và vị trí của chúng ngay lập tức mà không cần dựa vào xử lý trên cloud. Điều này cho phép chúng phân tích các khung hình theo thời gian thực.

Nó cũng giảm độ trễ mạng, cắt giảm mức sử dụng băng thông và đảm bảo hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi kết nối internet không ổn định hoặc không khả dụng. Đối với các môi trường nhịp độ nhanh như sản xuất, sự chuyển dịch sang xử lý tại thiết bị (on-device) này mang lại phản hồi nhanh hơn, vận hành mượt mà hơn và kết quả đáng tin cậy hơn nhiều.

Link to this sectionChẩn đoán hỗ trợ bằng thị giác trong y tế#

Các bác sĩ thường dành nhiều thời gian để xem xét hình ảnh y tế nhằm đảm bảo không bỏ sót điều gì. Ngày nay, nhiều bệnh viện đang bắt đầu khám phá công nghệ nhận diện vật thể tiên tiến để giúp đẩy nhanh mọi việc. Điều này phản ánh một xu hướng rộng lớn hơn trong y tế, nơi vision AI ngày càng được sử dụng để hỗ trợ phát hiện sớm hơn, chẩn đoán nhanh hơn và phân tích hình ảnh nhất quán hơn.

Nhận diện vật thể có thể được sử dụng để nhanh chóng làm nổi bật các khu vực cần chú ý, nâng cao khả năng ra quyết định và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân. Ví dụ, các model như YOLO11 có thể giúp các bác sĩ phát hiện khối u não trong các bản chụp MRI.

Hình 3. Phát hiện và định vị khối u não trong ảnh MRI với sự hỗ trợ của YOLO11. (Nguồn)

Vì YOLO11 có thể nhận diện các mô hình tinh vi trong ảnh MRI, nó có thể giúp xác định các khối u nhỏ hoặc khối u giai đoạn đầu với độ chính xác cao hơn. Trong khi bác sĩ đưa ra chẩn đoán cuối cùng, các công cụ như YOLO11 có thể hỗ trợ hợp lý hóa việc xem xét của họ bằng cách làm nổi bật các mối lo ngại tiềm ẩn sớm hơn và giúp đảm bảo không bỏ sót bất kỳ chi tiết quan trọng nào.

Link to this sectionXe tự hành và thị giác thời gian thực cho sự di chuyển an toàn hơn#

Trên những con phố đông đúc, xe tự lái dựa vào camera và cảm biến để giám sát môi trường xung quanh liên tục. Các hệ thống này phát hiện người đi bộ, phương tiện, làn đường và biển báo giao thông theo thời gian thực. Với sự trợ giúp của các thuật toán computer vision và nhận diện vật thể, một chiếc xe tự hành có thể diễn giải những gì đang xảy ra xung quanh nó và đưa ra các quyết định lái xe tự động an toàn hơn.

Ở những khu vực có mô hình giao thông đa dạng và hỗn hợp các loại phương tiện, các hệ thống này gặp phải sự phức tạp cao hơn. Ví dụ, một nghiên cứu gần đây đã đánh giá các model Ultralytics YOLOv8 trên dữ liệu giao thông được thu thập từ Hyderabad và Bangalore, nơi nhiều loại phương tiện như ô tô, xe buýt, xe máy, xe đạp và xe kéo tự động chia sẻ đường theo những cách năng động và thường khó đoán.

Kết quả cho thấy YOLOv8 hoạt động rất mạnh mẽ trong các tình huống đầy thử thách này, nhận diện chính xác nhiều loại vật thể ngay cả trong điều kiện giao thông đông đúc và phi cấu trúc. Điều này làm nổi bật một xu hướng ngày càng tăng trong di chuyển tự hành: các model vision AI đang ngày càng có khả năng xử lý các môi trường thực tế phức tạp mà trước đây từng gây ra những thách thức lớn cho các hệ thống tự động.

Link to this sectionTự động hóa thông minh và robot sử dụng computer vision#

Việc xử lý các vật thể nhỏ, phân loại các vật thể và vật liệu đã được phát hiện hoặc điều hướng trong không gian chật hẹp luôn là thách thức đối với robot. Những tác vụ này đòi hỏi khả năng thích ứng nhanh và chuyển động chính xác, điều mà các hệ thống tự động hóa truyền thống thường gặp khó khăn trong các môi trường khó đoán.

Một xu hướng ngày càng tăng trong robot là sử dụng vision AI để mang lại cho robot khả năng nhận thức và phản ứng với môi trường xung quanh theo thời gian thực. Để khám phá sự thay đổi này, một nhóm các nhà nghiên cứu gần đây đã phát triển một household robot có khả năng nhận diện và phân loại các vật thể khi nó di chuyển trong không gian trong nhà.

Sử dụng các model như YOLO11 để nhận diện vật thể, cùng với camera chiều sâu và tay kẹp linh hoạt, robot có thể xác định các vật dụng với hình dạng và kích thước khác nhau rồi tự mình đặt chúng vào đúng vị trí. Thí nghiệm này cho thấy việc kết hợp computer vision với hệ thống robot có thể cải thiện khả năng nhận thức không gian và khả năng phản hồi như thế nào.

Hình 4. Một robot sử dụng YOLO11 và cảm biến chiều sâu để ra quyết định thông minh. (Nguồn)

Nó cũng chứng minh cách các kỹ thuật AI tiên tiến giúp robot thích nghi với các môi trường xa lạ bằng cách học hỏi từ các mô hình hình ảnh theo thời gian. Với những tiến bộ này, robot đang trở nên có khả năng hơn và được tích hợp nhiều hơn vào các tác vụ hàng ngày, từ hỗ trợ việc nhà đến logistics trong kho bãi và hỗ trợ y tế.

Link to this sectionHệ thống an ninh và giám sát chủ động#

Các hệ thống giám sát thông minh đang nhanh chóng áp dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện các hoạt động bất thường hoặc không an toàn. Với các model nhận diện vật thể, camera có thể nhận diện các vấn đề tiềm ẩn theo thời gian thực và cảnh báo ngay lập tức cho các đội ngũ an ninh, giúp cải thiện cả việc phòng ngừa và phản ứng.

Ví dụ, tại các nhà máy sản xuất nơi việc sử dụng điện thoại thông minh bị hạn chế vì lý do an toàn, các hệ thống AI có thể tự động phát hiện điện thoại ngay khi chúng xuất hiện và theo dõi chuyển động của chúng bằng YOLO và các vision model khác. Điều này phản ánh một xu hướng rộng hơn trong an ninh, nơi vision AI được sử dụng để giám sát môi trường chủ động hơn và phản ứng nhanh hơn với các rủi ro tiềm ẩn.

Ngoài việc nhận diện, các hệ thống này ngày càng được kết hợp với các công nghệ khác để tạo ra giải pháp an ninh hoàn chỉnh hơn. Các thiết bị edge cho phép hình ảnh được xử lý cục bộ, giảm độ trễ và giữ cho hiệu suất đáng tin cậy, trong khi các công cụ như hệ thống kiểm soát truy cập hoặc nhận diện khuôn mặt có thể thêm một lớp xác minh bổ sung. Cùng nhau, các công nghệ này hoạt động để tạo ra các mạng lưới giám sát thông minh hơn, kết nối tốt hơn, có thể phản ứng nhanh chóng và hiệu quả với các tình huống thực tế.

Link to this sectionThực tế tăng cường (AR) và nhận diện vật thể trong cuộc sống hàng ngày#

Trong các nhà kho bận rộn và không gian bán lẻ lớn, nhân viên thường cần xử lý nhiều tác vụ cùng lúc. Thực tế tăng cường (AR) hỗ trợ bằng cách đặt sự hướng dẫn kỹ thuật số trực tiếp vào thế giới thực. Khi được kết hợp với nhận diện vật thể, các hệ thống AR có thể xác định các mặt hàng, theo dõi vị trí của chúng và hiển thị thông tin hữu ích theo thời gian thực. Điều này giúp các tác vụ hàng ngày trở nên dễ dàng, nhanh chóng và trực quan hơn cho người sử dụng.

Một xu hướng ngày càng tăng trong không gian này là sử dụng vision AI để biến các thiết bị hàng ngày thành trợ lý thông minh có thể hiểu môi trường xung quanh chúng. Khi AR và nhận diện vật thể tiếp tục kết hợp, nơi làm việc bắt đầu áp dụng các công cụ nhập vai hỗ trợ hướng dẫn rảnh tay và quy trình công việc hiệu quả hơn.

Một ví dụ điển hình là kính AR được hỗ trợ bởi AI của Amazon, hiện đang được phát triển và thử nghiệm. Những chiếc kính này sử dụng nhận diện vật thể và phân loại hình ảnh để nhận diện bưu kiện, hướng dẫn nhân viên đi đúng lộ trình và ghi lại bằng chứng giao hàng. Điều này tạo ra trải nghiệm an toàn và rảnh tay, giúp nhân viên tập trung và làm việc hiệu quả suốt cả ngày.

Link to this sectionThiết bị thông minh điều khiển bởi IoT cho các hệ thống thị giác thời gian thực#

Các thiết bị thông minh đã trở thành các hệ thống trí tuệ có khả năng nhìn, thấu hiểu và phản ứng với môi trường xung quanh. Internet vạn vật (IoT) thúc đẩy sự thay đổi này bằng cách kết nối camera, cảm biến, máy móc và ứng dụng thông minh thành các mạng lưới thu thập và thực hiện xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Khi IoT hoạt động cùng với nhận diện vật thể và edge computing, các thiết bị có thể diễn giải thông tin hình ảnh, phát hiện các điểm bất thường và phản ứng ngay lập tức mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này tạo ra các hệ thống thích ứng và hiệu quả cung cấp năng lượng cho nhà thông minh, các ngành công nghiệp và toàn bộ các thành phố.

Ví dụ, một nghiên cứu gần đây cho thấy hệ thống bảo vệ động vật hoang dã dựa trên IoT sử dụng YOLOv8 để phát hiện các loài động vật tiếp cận đất nông nghiệp. Sau khi được phát hiện, hệ thống sử dụng khả năng ra quyết định được hỗ trợ bởi AI để kích hoạt các biện pháp răn đe nhẹ như ánh sáng hoặc âm thanh, dẫn dắt động vật đi xa một cách an toàn. Điều này giúp ngăn chặn thiệt hại mùa màng đồng thời hỗ trợ sự chung sống hòa bình với động vật hoang dã địa phương, cho thấy IoT và computer vision có thể làm cho nông nghiệp bền vững hơn như thế nào.

Link to this sectionCác xu hướng vision AI thú vị khác#

Ngoài bảy xu hướng nhận diện vật thể này, dưới đây là một vài phát triển đáng chú ý đang định hình tương lai của vision AI:

• Nghiên cứu về tự học có giám sát (self-supervised learning): Các phương pháp mới dựa trên deep learning đang cho phép các model học các đặc trưng hình ảnh hữu ích từ các tập hợp lớn hình ảnh chưa gắn nhãn, giúp các hệ thống nhận diện vật thể cải thiện mà không cần dựa quá nhiều vào việc gán nhãn thủ công.
• Sự trỗi dậy của nhận diện vật thể dựa trên Transformer: Các Transformer đang trở nên phổ biến hơn vì chúng nắm bắt các mối quan hệ tầm xa trong hình ảnh, giúp các model có khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn và cải thiện độ chính xác nhận diện.
• Tích hợp Light Detection and Ranging (LiDAR) cho cảm nhận 3D phong phú hơn: Kết hợp LiDAR với nhận diện vật thể dựa trên camera cung cấp thông tin chiều sâu chính xác, tăng cường khả năng cảm nhận 3D cho các ứng dụng như điều hướng, robot và xe tự hành.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Nhận diện vật thể đã phát triển vượt xa nhận diện hình ảnh cơ bản và hiện đang được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các hệ thống thông minh có khả năng ra quyết định trong thời gian thực. Nhìn về phía trước, các model tương lai có khả năng đạt được độ chính xác cao hơn nữa và hiểu sâu hơn về ngữ cảnh, giúp vision AI trở nên đáng tin cậy và linh hoạt hơn trên nhiều ngành công nghiệp. Khi các công nghệ này tiếp tục tiến bộ, chúng sẽ định hình nên một thế hệ hệ thống computer vision thông minh hơn và dễ thích nghi hơn.

Bạn muốn tìm hiểu thêm? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho mã nguồn GitHub để kết nối với những người khác trong lĩnh vực AI. Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi về AI trong robot và computer vision cho nông nghiệp, và khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với vision AI ngay hôm nay.