Ngày 28 tháng 11 năm 2025
Tìm hiểu về bảy xu hướng phát hiện đối tượng trong tương lai thúc đẩy sự tiến bộ trong thị giác máy tính, cho phép các hệ thống hỗ trợ AI nhanh hơn, thông minh hơn và đáng tin cậy hơn.
Xe taxi robot hiện đang rong ruổi 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 trong thói quen hàng ngày. Những thay đổi này cho thấy rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh hơn bao giờ hết và đang trở thành một phần của cuộc sống thường nhật.
Ví dụ, một trong những lĩnh vực đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc là công nghệ thị giác máy tính . Hay còn gọi là Vision AI, đây là một phân ngành của AI tập trung vào việc giúp máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan.
Thị giác máy tính đã xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ làn thanh toán tự động đến máy bay không người lái khảo sát đường dây điện . Trọng tâm của nhiều hệ thống này là phát hiện vật thể , một nhiệm vụ cốt lõi của thị giác máy tính cho phép máy móc nhận dạng và định vị các vật thể cụ thể trong hình ảnh và video.
Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng tốc, nhu cầu phát hiện vật thể vừa nhanh vừa chính xác cũng tăng theo. Các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt đã được xây dựng dựa trên nhu cầu này, giúp việc phát hiện vật thể theo thời gian thực trở nên đáng tin cậy và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.
Với sự tiến bộ nhanh chóng này, lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, và một số xu hướng mới nổi đang định hình diện mạo của thế hệ phát hiện vật thể tiếp theo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá bảy xu hướng chính đang định hình tương lai của phát hiện vật thể.
Trước khi tìm hiểu sâu hơn về xu hướng phát hiện đối tượng trong tương lai, hãy cùng nhìn lại xem phát hiện đối tượng là gì, cách thức hoạt động của nó và sự phát triển của nó trong những năm qua.
Phát hiện đối tượng là một phần quan trọng của thị giác máy tính, cho phép các hệ thống AI nhận dạng nội dung trong hình ảnh và xác định chính xác vị trí xuất hiện của từng đối tượng. Để làm được điều này, các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn được gắn nhãn, hiển thị các đối tượng trong nhiều điều kiện khác nhau, chẳng hạn như góc nhìn, ánh sáng, kích thước và bố cục khác nhau.
Theo thời gian, mô hình sẽ thu thập các mẫu hình và tín hiệu thị giác giúp phân biệt vật thể này với vật thể khác. Sau khi được đào tạo, các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO có thể quét toàn bộ hình ảnh chỉ trong một lần quét, vẽ các khung giới hạn và gán nhãn ngay lập tức. Tốc độ và độ chính xác này là yếu tố giúp phát hiện đối tượng có tác động mạnh mẽ trên các ứng dụng thực tế.
Ví dụ, trong phân tích tài liệu , các công ty như Prezent sử dụng tính năng phát hiện đối tượng để tự động hóa nhiệm vụ khó khăn là thiết kế lại slide thuyết trình. Theo truyền thống, quy trình này đòi hỏi nhiều giờ điều chỉnh thủ công, xác định tiêu đề, định vị lại hộp văn bản, căn chỉnh hình ảnh và xây dựng lại biểu đồ, trong khi vẫn cố gắng duy trì bố cục gọn gàng và nhất quán.
Bằng cách chuyển đổi mỗi slide thành một hình ảnh, Ultralytics YOLO các mô hình có thể detect Tiêu đề, hộp văn bản, hình ảnh và biểu đồ trong khi vẫn giữ nguyên cấu trúc ban đầu. Điều này giúp hệ thống hiểu chính xác cách sắp xếp từng thành phần. Với thông tin đó, toàn bộ quá trình thiết kế lại, vốn chậm chạp và tẻ nhạt, giờ đây có thể được tự động hóa chỉ trong vài giây.
Sau đây là cái nhìn nhanh về sự phát triển của công nghệ phát hiện đối tượng trong những năm qua:
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng khám phá bảy xu hướng phát hiện đối tượng mới nổi đang thu hút sự chú ý và tạo nên tiếng vang trong lĩnh vực thị giác máy tính.
Kiểm tra thủ công truyền thống có thể làm chậm dây chuyền sản xuất và bỏ sót lỗi. Để giải quyết vấn đề này, nhiều công ty đang chuyển sang hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI với khả năng phát hiện đối tượng.
Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy kiểm tra trực quan dựa trên AI có thể tăng đáng kể năng suất, đôi khi lên đến 50%, và tăng tỷ lệ phát hiện lỗi lên đến 90% so với kiểm tra thủ công. Điều thú vị là xu hướng mới đang tạo nên làn sóng trong lĩnh vực này và các ứng dụng Vision AI khác chính là cách thức phân tích này hiện đang được thực hiện trực tiếp trên chính các thiết bị thông qua điện toán biên.
Với điện toán biên , trí tuệ nhân tạo sẽ tiến gần hơn đến nơi dữ liệu được thu thập. Camera và cảm biến có thể chạy các mô hình phát hiện vật thể tại chỗ, nhận dạng vật thể ngay lập tức và xác định vị trí của chúng mà không cần dựa vào xử lý đám mây. Điều này cho phép chúng phân tích khung hình theo thời gian thực.
Nó cũng giảm độ trễ mạng, giảm thiểu việc sử dụng băng thông và đảm bảo hệ thống tiếp tục hoạt động ngay cả khi kết nối internet không ổn định hoặc không khả dụng. Đối với các môi trường làm việc nhanh như sản xuất, việc chuyển sang xử lý trên thiết bị này mang lại phản hồi nhanh hơn, vận hành mượt mà hơn và kết quả đáng tin cậy hơn nhiều.
Các bác sĩ thường dành nhiều thời gian xem xét hình ảnh y tế để đảm bảo không bỏ sót bất kỳ chi tiết nào. Ngày nay, nhiều bệnh viện đang bắt đầu khám phá công nghệ phát hiện vật thể tiên tiến để giúp tăng tốc độ chẩn đoán. Điều này phản ánh xu hướng chung trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi Vision AI ngày càng được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ phát hiện sớm hơn, chẩn đoán nhanh hơn và phân tích hình ảnh nhất quán hơn.
Phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để nhanh chóng làm nổi bật các khu vực cần chú ý, tăng cường khả năng ra quyết định và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân. Ví dụ, các mô hình như YOLO11 có thể giúp bác sĩ phát hiện khối u não trong quá trình chụp MRI.
Từ YOLO11 có thể nhận ra các mẫu hình tinh tế trong ảnh chụp MRI, giúp xác định các khối u nhỏ hoặc 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 việc hợp lý hóa quá trình đánh giá của họ bằng cách nêu ra những mối lo ngại tiềm ẩn sớm hơn và giúp đảm bảo không bỏ sót bất kỳ điều quan trọng nào.
Trên những con phố đông đúc của thành phố, xe tự lái dựa vào camera và cảm biến để liên tục theo dõi môi trường xung quanh. Các hệ thống này detect Người đi bộ, phương tiện, làn đường và biển báo giao thông theo thời gian thực. Với sự trợ giúp của thị giác máy tính và thuật toán phát hiện vật thể, xe tự hành có thể diễn giải những gì đang diễn ra xung quanh và đưa ra quyết định lái xe tự động an toàn hơn.
Ở những khu vực có mô hình giao thông đa dạng và hỗn hợp nhiều loại phương tiện, các hệ thống này gặp phải sự phức tạp hơn. Ví dụ, một nghiên cứu gần đây đã đánh giá các mô hình YOLOv8 Ultralytics trên dữ liệu giao thông được thu thập từ Hyderabad và Bangalore, nơi nhiều loại phương tiện, chẳng hạn như ô tô, xe buýt, xe máy, xe đạp và xe lam, cùng lưu thông trên đường theo những cách linh hoạt và thường không thể đoán trước.
Kết quả cho thấy rằng YOLOv8 đã thể hiện mạnh mẽ trong những tình huống đầy thách thức này, phát hiện chính xác nhiều loại vật thể ngay cả trong điều kiện giao thông đông đúc và không có cấu trúc. Điều này nhấn mạnh xu hướng ngày càng tăng của giao thông tự động: Các mô hình AI thị giác đang ngày càng có khả năng xử lý các môi trường thực tế phức tạp, vốn từng đặt ra những thách thức lớn cho các hệ thống tự động.
Việc xử lý các vật thể nhỏ, phân loại vật thể và vật liệu được phát hiện, hoặc di chuyển trong không gian chật hẹp luôn là thách thức đối với robot. Những nhiệm 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 môi trường không thể đoán trước.
Một xu hướng đang phát triển trong ngành robot là sử dụng Vision AI (Trí tuệ nhân tạo thị giác) để cung cấp 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 robot gia dụng có khả năng nhận dạng và phân loại đồ vật khi di chuyển trong không gian trong nhà.
Sử dụng các mô hình như YOLO11 Để phát hiện vật thể, cùng với camera độ sâu và kẹp linh hoạt, robot đã có thể nhận dạng các vật thể có hình dạng và kích thước khác nhau và tự động đặt chúng vào đúng vị trí. Thí nghiệm này cho thấy việc kết hợp thị giác máy tính với hệ thống robot có thể cải thiện nhận thức không gian và khả năng phản ứng như thế nào.
Nghiên cứu cũng chứng minh cách các kỹ thuật AI tiên tiến giúp robot thích nghi với môi trường lạ bằng cách học hỏi từ các mẫu hình ảnh theo thời gian. Với những tiến bộ này, robot đang ngày càng có khả năng hơn và được tích hợp nhiều hơn vào các công việc hàng ngày, từ hỗ trợ gia đình đến hậu cần kho bãi và hỗ trợ chăm sóc sức khỏe.
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 mô hình phát hiện vật thể, camera có thể nhận diện các vấn đề tiềm ẩn theo thời gian thực và cảnh báo ngay cho đội ngũ an ninh, giúp cải thiện cả khả năng phòng ngừa và ứng phó.
Ví dụ, trong các cơ sở sản xuất nơi việc sử dụng điện thoại thông minh bị hạn chế vì lý do an toàn, hệ thống AI có thể tự động detect điện thoại ngay khi chúng xuất hiện và track chuyển động của họ sử dụng YOLO và các mô hình thị giác khác. Điều này phản ánh xu hướng bảo mật rộng hơn, trong đó Vision AI đang được sử dụng để giám sát môi trường chủ động hơn và phản ứng nhanh hơn với các rủi ro tiềm ẩn.
Ngoài khả năng phát hiện, các hệ thống này ngày càng được kết hợp với các công nghệ khác để tạo ra một giải pháp an ninh toàn diện hơn. Các thiết bị biên cho phép xử lý cảnh quay cục bộ, giảm độ trễ và duy trì hiệu suất đáng tin cậy, trong khi các công cụ như hệ thống kiểm soát truy cập hoặc nhận dạng khuôn mặt có thể bổ sung thêm một lớp xác minh. Cùng nhau, các công nghệ này hoạt động để tạo ra các mạng lưới giám sát thông minh hơn, kết nối chặt chẽ hơn, có thể phản ứng nhanh chóng và hiệu quả với các tình huống thực tế.
Trong các nhà kho bận rộn và không gian bán lẻ rộng lớn, nhân viên thường phải xử lý nhiều công việc cùng lúc. Thực tế tăng cường hỗ trợ bằng cách đưa hướng dẫn kỹ thuật số trực tiếp vào thế giới thực. Khi được kết hợp với tính năng phát hiện đối tượng, hệ thống AR có thể nhận dạng các mặt hàng, track vị trí của chúng và hiển thị thông tin hữu ích theo thời gian thực. Điều này giúp người dùng thực hiện các tác vụ hàng ngày dễ dàng hơn, nhanh hơn và trực quan hơn.
Một xu hướng đang phát triển trong lĩnh vực này là việc sử dụng Vision AI (Trí tuệ nhân tạo) để biến các thiết bị hàng ngày thành trợ lý thông minh có khả năng hiểu môi trường xung quanh. Khi AR và phát hiện vật thể tiếp tục hợp nhất, các nơi làm việc đang bắt đầu áp dụng các công cụ nhập vai hỗ trợ hướng dẫn rảnh tay và quy trình làm việc hiệu quả hơn.
Một ví dụ điển hình là kính AR tích hợp AI của Amazon, hiện đang được phát triển và thử nghiệm. Kính này sử dụng công nghệ phát hiện vật thể và phân loại hình ảnh để nhận dạng kiện hàng, hướng dẫn nhân viên đi đúng tuyến đường 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.
Thiết bị thông minh đã trở thành hệ thống thông minh có khả năng nhìn, 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 vào mạng lưới thu thập và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Khi IoT kết hợp với phát hiện đối tượng và điện toán biên, các thiết bị có thể diễn giải thông tin hình ảnh, phát hiện bất thường và phản hồi ngay lập tức mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này tạo ra các hệ thống thích ứng và hiệu quả, hỗ trợ nhà thông minh, ngành công nghiệp và toàn bộ 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 ĐẾN detect Động vật tiếp cận đất nông nghiệp. Khi phát hiện, hệ thống sẽ sử dụng khả năng ra quyết định dựa trên AI để kích hoạt các biện pháp răn đe nhẹ như đèn hoặc âm thanh, hướng dẫn động vật tránh xa an toàn. Điều này giúp ngăn ngừa thiệt hại mùa màng, đồng thời hỗ trợ sự chung sống hòa bình với động vật hoang dã địa phương, cho thấy IoT và thị giác máy tính có thể giúp nông nghiệp bền vững hơn.
Ngoài bảy xu hướng phát hiện đối tượng này, sau đây là một số phát triển đáng chú ý định hình tương lai của Vision AI:
Phát hiện đối tượng đã phát triển vượt xa khả năng nhận dạng hình ảnh cơ bản và hiện được sử dụng để hỗ trợ các hệ thống thông minh có khả năng đưa ra quyết định theo thời gian thực. Nhìn về tương lai, các mô hình tương lai có thể sẽ đạt được độ chính xác cao hơn nữa và hiểu biết sâu sắc hơn về bối cảnh, cho phép Vision AI trở nên đáng tin cậy và linh hoạt hơn trong nhiều ngành công nghiệp. Khi những công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ định hình một thế hệ hệ thống thị giác máy tính mới thông minh hơn và thích ứng hơn.
Bạn muốn tìm hiểu thêm? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để kết nối với những người khác trong lĩnh vực AI. Truy cập các trang giải pháp của chúng tôi về AI trong robot và thị giác máy tính cho nông nghiệp , đồng thời khám phá các tùy chọn cấp phép để bắt đầu với Vision AI ngay hôm nay.
