Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Khi bạn đặt hàng trực tuyến và nó được vận chuyển đến nhà của bạn - quá trình này có vẻ đơn giản. Bạn nhấp vào một vài nút và gói hàng sẽ xuất hiện trước cửa nhà bạn. Tuy nhiên, đằng sau việc giao hàng suôn sẻ đó là một mạng lưới phức tạp gồm các nhà kho, xe tải và hệ thống phân loại hoạt động không mệt mỏi để đưa các gói hàng đến nơi cần đến. Ngành logistics, xương sống của hệ thống này, được dự đoán sẽ tăng trưởng lên một con số đáng kinh ngạc là 13,7 tỷ euro vào năm 2027.
Tuy nhiên, sự tăng trưởng này đi kèm với những thách thức không nhỏ, chẳng hạn như lỗi phân loại, giao hàng chậm trễ và sự kém hiệu quả. Khi nhu cầu về giao hàng nhanh hơn và chính xác hơn ngày càng tăng, các phương pháp truyền thống đang trở nên thiếu sót và các doanh nghiệp đang chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính để có các giải pháp thông minh hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong logistics đang định hình lại ngành công nghiệp bằng cách tự động hóa quy trình và nâng cao độ chính xác trong việc xử lý gói hàng. Bằng cách phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực, thị giác máy tính có thể giúp xác định, track và phân loại các gói hàng với độ chính xác cao, giảm thiểu lỗi và đơn giản hóa hoạt động. Đặc biệt, các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 cho phép nhận dạng gói hàng nhanh hơn và chính xác hơn.
Đào tạo tùy chỉnh YOLO11 với các tập dữ liệu thị giác máy tính chất lượng cao, chẳng hạn như Roboflow Bộ dữ liệu Phân đoạn Gói đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các tình huống thực tế. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng bộ dữ liệu này để huấn luyện. YOLO11 để định nghĩa lại hoạt động logistics. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các ứng dụng thực tế của nó. Hãy bắt đầu thôi!
Cách thị giác máy tính định nghĩa lại hiệu quả trong các nhà kho thông minh
Các nhà kho xử lý hàng ngàn gói hàng mỗi giờ. Lỗi trong việc phân loại hoặc theo dõi có thể gây ra sự chậm trễ, tăng chi phí và gây khó chịu cho khách hàng. Thị giác máy tính có thể được tận dụng để giúp máy móc có thể diễn giải hình ảnh và thực hiện các tác vụ một cách thông minh. Các giải pháp Vision AI có thể giúp hợp lý hóa các hoạt động, để chúng chạy trơn tru với ít lỗi hơn.
Ví dụ: thị giác máy tính có thể cải thiện các tác vụ như xác định gói hàng và phát hiện hư hỏng, làm cho chúng nhanh hơn và đáng tin cậy hơn so với các phương pháp thủ công. Các hệ thống này thường được thiết kế để hoạt động tốt trong các môi trường đầy thách thức, chẳng hạn như không gian chật hẹp hoặc ánh sáng yếu.
Cụ thể, YOLO11 có thể được sử dụng để tăng tốc độ xử lý gói hàng. Nó có thể nhanh chóng detect đóng gói theo thời gian thực với độ chính xác cao. Bằng cách tăng hiệu quả và giảm thiểu lỗi, YOLO11 hỗ trợ hoạt động liền mạch, giúp các công ty đáp ứng thời hạn và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
Hình 1. Một ví dụ về việc phát hiện các hộp bằng cách sử dụng YOLO11 .
YOLO11 rất phù hợp cho các ứng dụng hậu cần
YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn trường hợp và phân loại hình ảnh, khiến nó trở thành một công cụ đa năng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau. YOLO11 kết hợp tốc độ và độ chính xác, khiến nó trở thành công cụ tuyệt vời cho ngành hậu cần.
Với ít hơn 22% thông số so với YOLOv8m , nó đạt được độ chính xác cao hơn trên COCO tập dữ liệu, cho phép nó detect Các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Điều này có nghĩa là nó có thể nhận dạng các gói hàng một cách nhanh chóng và đáng tin cậy, ngay cả trong môi trường vận chuyển nhanh và khối lượng lớn.
Ngoài ra, những lợi thế này không chỉ giới hạn ở các gói dịch vụ. Ví dụ, YOLO11 có thể được sử dụng trong kho để detect công nhân theo thời gian thực, cải thiện an toàn và hiệu quả. Nó có thể track di chuyển của công nhân, xác định các khu vực hạn chế và cảnh báo người giám sát về các mối nguy tiềm ẩn, giúp ngăn ngừa tai nạn và đảm bảo hoạt động trơn tru.
Hình 2. Một ví dụ về việc sử dụng YOLO11 ĐẾN detect công nhân trong một nhà kho.
Tối ưu hóa YOLO11 với tập dữ liệu phân đoạn gói
Đằng sau mỗi ứng dụng AI tuyệt vời thường là một mô hình được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chất lượng cao. Các bộ dữ liệu như vậy rất quan trọng để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính (computer vision) trong lĩnh vực logistics.
Một ví dụ điển hình về bộ dữ liệu này là Bộ dữ liệu Phân đoạn Gói Vũ trụ Roboflow , được thiết kế để phản ánh những thách thức hậu cần trong thế giới thực. Bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để huấn luyện một mô hình để detect và phác thảo (hoặc segment ) các gói trong hình ảnh.
Phân đoạn thể hiện (Instance segmentation) là một nhiệm vụ thị giác máy tính, xác định các đối tượng, tạo ra các hộp giới hạn (bounding box) và phác thảo chính xác hình dạng của chúng. Không giống như phát hiện đối tượng (object detection), vốn chỉ đặt các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng, phân đoạn thể hiện cung cấp mặt nạ (mask) chi tiết ở cấp độ pixel như một tính năng bổ sung.
Các Roboflow Bộ dữ liệu Phân đoạn Gói Vũ trụ bao gồm hình ảnh các gói hàng trong nhiều điều kiện khác nhau, từ ánh sáng mờ và không gian lộn xộn đến hướng không thể đoán trước. Ngoài ra, cấu trúc của bộ dữ liệu này được thiết kế để đào tạo và đánh giá mô hình hiệu quả. Nó bao gồm 1920 hình ảnh được chú thích để đào tạo, 89 hình ảnh để kiểm tra và 188 hình ảnh để xác thực. Các mô hình thị giác máy tính được đào tạo bằng bộ dữ liệu phân đoạn thực thể đa dạng này có thể dễ dàng thích ứng với sự phức tạp của kho bãi và trung tâm phân phối.
Hình 3. Tổng quan về Roboflow Bộ dữ liệu phân đoạn gói.
Đào tạo YOLO11 với một tập dữ liệu phân đoạn gói
Đào tạo các mô hình YOLO Ultralytics như Ultralytics YOLO11 bao gồm một quá trình đơn giản và dễ hiểu. Các mô hình có thể được đào tạo bằng Giao diện dòng lệnh ( CLI ) hoặc Python các tập lệnh, cung cấp các tùy chọn thiết lập linh hoạt và thân thiện với người dùng.
Vì gói Python Ultralytics hỗ trợ Roboflow Bộ dữ liệu phân đoạn gói, đào tạo YOLO11 chỉ cần vài dòng mã và việc đào tạo có thể bắt đầu chỉ trong năm phút. Để biết thêm chi tiết, hãy xem tài liệu chính thức Ultralytics .
Khi bạn tập luyện YOLO11 Trên tập dữ liệu này, đằng sau hậu trường, quá trình đào tạo bắt đầu bằng việc chia tập dữ liệu phân đoạn gói thành ba phần: đào tạo, xác thực và kiểm tra. Tập đào tạo dạy mô hình cách xác định và segment các gói, trong khi bộ xác thực giúp tinh chỉnh độ chính xác của nó bằng cách thử nghiệm trên các hình ảnh chưa thấy, đảm bảo nó thích ứng tốt với các tình huống thực tế.
Cuối cùng, tập kiểm tra đánh giá hiệu suất tổng thể để xác nhận mô hình đã sẵn sàng để triển khai. Sau khi được huấn luyện, mô hình phù hợp hoàn toàn vào quy trình làm việc logistics, tự động hóa các tác vụ như xác định và phân loại kiện hàng.
Hình 4. Quy trình đào tạo tùy chỉnh cho YOLO11 . Hình ảnh của tác giả.
Các ứng dụng thị giác máy tính cho logistics thông minh hơn
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu cách đào tạo tùy chỉnh YOLO11 sử dụng bộ dữ liệu phân đoạn gói. Hãy cùng thảo luận một số ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong logistics thông minh.
Giám sát kho thông minh với YOLO11
Các nhà kho thường xử lý hàng ngàn kiện hàng mỗi giờ, đặc biệt là trong mùa bán hàng bận rộn. Các kiện hàng với đủ hình dạng và kích cỡ di chuyển nhanh chóng dọc theo băng tải, chờ được phân loại và điều phối. Việc phân loại thủ công một khối lượng kiện hàng khổng lồ như vậy có thể dẫn đến sai sót, chậm trễ và lãng phí công sức.
Sử dụng YOLO11 , các kho hàng có thể hoạt động hiệu quả hơn nhiều. Mô hình có thể phân tích nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực, sử dụng tính năng phát hiện đối tượng để xác định từng gói hàng. Điều này giúp track đóng gói chính xác, giảm thiểu lỗi và ngăn ngừa việc giao hàng nhầm hoặc chậm trễ.
Hình 5. Sử dụng YOLO11 ĐẾN detect và đếm các gói hàng.
Trên hết, YOLO11 Khả năng phân đoạn phiên bản của 'giúp việc xử lý gói hàng hiệu quả hơn bằng cách xác định và tách biệt chính xác từng gói hàng, ngay cả khi chúng được xếp chồng hoặc chồng lên nhau. Bằng cách cải thiện độ chính xác của việc phân loại và cho phép theo dõi hàng tồn kho tốt hơn, YOLO11 giúp tự động hóa các quy trình hậu cần, giảm thiểu lỗi và duy trì hoạt động diễn ra suôn sẻ.
Sử dụng YOLO11 để phát hiện thiệt hại
Không ai muốn nhận một gói hàng bị rách, móp méo hoặc hư hỏng. Điều đó có thể gây khó chịu cho khách hàng và tốn kém cho doanh nghiệp, dẫn đến khiếu nại, trả hàng và lãng phí nguồn lực. Việc liên tục giao các gói hàng nguyên vẹn là một phần quan trọng để duy trì lòng tin của khách hàng.
YOLO11 có thể giúp phát hiện sớm những vấn đề này. Tại các trung tâm phân loại, YOLO11 có thể được sử dụng để quét các gói theo thời gian thực bằng cách sử dụng phân đoạn phiên bản để detect Các vết lõm, vết rách hoặc rò rỉ. Khi phát hiện bao bì bị hư hỏng, bao bì đó có thể được tự động gắn cờ và loại bỏ khỏi dây chuyền sản xuất. Hệ thống Vision AI có thể giúp giảm thiểu lãng phí và đảm bảo khách hàng chỉ nhận được sản phẩm chất lượng cao.
Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong logistics
Bây giờ chúng ta đã khám phá các ứng dụng thực tế của việc sử dụng thị giác máy tính trong hậu cần thông minh, hãy cùng xem xét kỹ hơn những lợi ích mà các mô hình thị giác máy tính mang lại YOLO11 mang lại. Từ việc duy trì chất lượng bao bì đến xử lý các nhiệm vụ trong thời gian nhu cầu cao điểm, ngay cả những cải tiến nhỏ cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
Dưới đây là tổng quan nhanh về một số lợi ích chính:
Tiết kiệm chi phí: Bằng cách cải thiện hiệu quả, giảm thiểu lãng phí và giảm thiểu lợi nhuận, YOLO11 giúp giảm tổng chi phí hoạt động.
Tự động hóa kho hàng: Được tối ưu hóa cho điện toán biên, YOLO11 có thể tích hợp với robot kho và máy bay không người lái, tự động hóa việc xử lý gói hàng tại các trung tâm hoàn thiện đơn hàng quy mô lớn.
Lợi ích về tính bền vững : Bằng cách giảm thiểu chất thải, tối ưu hóa tuyến đường và giảm thiểu các lô hàng không cần thiết, YOLO11 góp phần tạo nên hoạt động hậu cần thân thiện hơn với môi trường.
Mặc dù có những ưu điểm, nhưng cũng có một số hạn chế cần lưu ý khi triển khai các cải tiến thị giác máy tính trong quy trình logistics:
Cần cập nhật liên tục: Các mô hình AI cần được cập nhật và đào tạo lại thường xuyên để thích ứng với những thách thức mới, các loại gói hàng hoặc thay đổi bố cục kho hàng.
Tích hợp với các hệ thống cũ: Nhiều công ty logistics dựa vào cơ sở hạ tầng cũ, gây khó khăn cho việc tích hợp liền mạch với các công nghệ AI hiện đại.
Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật: Việc sử dụng các hệ thống thị giác do AI điều khiển có thể làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư của nhân viên và bảo mật dữ liệu, đòi hỏi phải xem xét cẩn thận các chính sách.
Những điểm chính về kho hàng thông minh
Khi Ultralytics YOLO11 được đào tạo tùy chỉnh trên các tập dữ liệu như Roboflow Bộ dữ liệu Phân đoạn Gói hàng có thể nâng cao khả năng tự động hóa hậu cần bằng cách thích ứng với nhiều điều kiện kho bãi khác nhau và mở rộng quy mô hiệu quả trong thời gian cao điểm. Khi hoạt động hậu cần trở nên phức tạp hơn, YOLO11 có thể giúp đảm bảo độ chính xác, giảm thiểu lỗi và duy trì việc giao hàng diễn ra suôn sẻ.
AI thị giác trong logistics đang chuyển đổi ngành bằng cách cho phép các quy trình làm việc thông minh hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Bằng cách tích hợp thị giác máy tính vào hoạt động của mình, các doanh nghiệp có thể tăng hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
