Ngày 7 tháng 2 năm 2025
Tìm hiểu cách sử dụng bộ dữ liệu phân đoạn gói hàng để tùy chỉnh huấn luyện Ultralytics YOLO11 nhằm xác định và phân đoạn các gói hàng để cải thiện hoạt động logistics.
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.
Vision AI trong logistics đang định hình lại ngành công nghiệp bằng cách tự động hóa các quy trình và nâng cao độ chính xác trong việc xử lý gói hàng. Bằng cách phân tích hình ảnh và video trong thời gian thực, thị giác máy tính có thể giúp xác định, theo dõi và phân loại các gói hàng với độ chính xác cao, giảm lỗi và hợp lý hóa các hoạt động. Đặc biệt, các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 cho phép xác định gói hàng nhanh hơn và chính xác hơn.
Tùy chỉnh huấn luyện YOLO11 với các bộ dữ liệu thị giác máy tính chất lượng cao, chẳng hạn như Bộ dữ liệu phân đoạn gói hàng Roboflow, đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các tình huống thực tế. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để huấn luyện YOLO11 nhằm xác định lại các hoạt động logistics. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các ứng dụng thực tế của nó. Hãy bắt đầu nào!
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.
Đặc biệt, YOLO11 có thể được sử dụng để tăng tốc độ xử lý gói hàng. Nó có thể nhanh chóng phát hiện các gói hàng trong thời gian thực với độ chính xác cao. Bằng cách tăng hiệu quả và giảm lỗi, YOLO11 hỗ trợ các hoạt động liền mạch, giúp các công ty đáp ứng thời hạn và mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và phân loại hình ảnh, làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau. YOLO11 kết hợp tốc độ và độ chính xác, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho ngành logistics.
Với số lượng tham số ít hơn 22% so với YOLOv8m, nó đạt được độ chính xác cao hơn trên bộ dữ liệu COCO, cho phép nó phát hiện các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Điều này có nghĩa là nó có thể nhanh chóng và đáng tin cậy xác định các gói hàng, ngay cả trong môi trường vận chuyển có nhịp độ nhanh và khối lượng lớn.
Ngoài ra, những ưu điểm này không chỉ giới hạn ở việc phân loại kiện hàng. Ví dụ: YOLO11 có thể được sử dụng trong các nhà kho để phát hiện công nhân theo thời gian thực, cải thiện an toàn và hiệu quả. Nó có thể theo dõi sự 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.
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 như vậy là Bộ dữ liệu Phân đoạn Kiện hàng Roboflow Universe, được thiết kế để mô phỏng các thách thức logistics trong thế giới thực. Bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để huấn luyện một mô hình nhằm phát hiện và khoanh vùng (hoặc phân đoạn) các kiện hàng trong 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.
Bộ dữ liệu Phân đoạn Kiện hàng Roboflow Universe có các hình ảnh kiện hàng trong nhiều điều kiện khác nhau, từ ánh sáng yếu và không gian lộn xộn đến hướng không thể đoán trước. Ngoài ra, cấu trúc của bộ dữ liệu này đã được tạo ra để huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu quả. Nó bao gồm 1920 hình ảnh được chú thích để huấn luyện, 89 hình ảnh để kiểm tra và 188 hình ảnh để xác thực. Các mô hình thị giác máy tính được huấn luyện bằng bộ dữ liệu phân đoạn thể hiện đa dạng này có thể dễ dàng thích ứng với sự phức tạp của nhà kho và trung tâm phân phối.
Huấn luyện các mô hình Ultralytics YOLO như Ultralytics YOLO11 bao gồm một quy trình đơn giản và dễ hiểu. Các mô hình có thể được huấn luyện bằng Giao diện Dòng lệnh (CLI) hoặc các tập lệnh Python, cung cấp các tùy chọn thiết lập linh hoạt và thân thiện với người dùng.
Vì gói Ultralytics Python hỗ trợ Bộ dữ liệu Phân đoạn Kiện hàng Roboflow, nên việc huấn luyện YOLO11 trên đó chỉ yêu cầu một vài dòng code và có thể bắt đầu huấn luyện chỉ trong vòng năm phút. Để biết thêm chi tiết, hãy xem tài liệu chính thức của Ultralytics.
Khi bạn huấn luyện YOLO11 trên bộ dữ liệu này, quá trình huấn luyện bắt đầu bằng cách chia bộ dữ liệu phân đoạn kiện hàng thành ba phần: huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Tập huấn luyện hướng dẫn mô hình xác định và phân đoạn chính xác các kiện hàng, trong khi tập xác thực giúp tinh chỉnh độ chính xác của nó bằng cách kiểm tra 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.
Bây giờ chúng ta đã xem qua cách huấn luyện tùy chỉnh YOLO11 bằng bộ dữ liệu phân đoạn kiện hàng. Hãy thảo luận về một số ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong logistics thông minh.
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 nhà kho có thể hoạt động hiệu quả hơn nhiều. Mô hình có thể phân tích nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực, sử dụng phát hiện đối tượng để xác định từng kiện hàng. Điều này giúp theo dõi các kiện hàng một cách chính xác, giảm thiểu sai sót và ngăn ngừa các lô hàng bị thất lạc hoặc chậm trễ.
Trên hết, khả năng phân đoạn thể hiện của YOLO11 giúp xử lý kiện hàng hiệu quả hơn bằng cách xác định và tách biệt chính xác các kiện hàng riêng lẻ, ngay cả khi chúng được xếp chồng lên nhau hoặc chồng chéo 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 logistics, giảm thiểu sai sót và giữ cho hoạt động diễn ra suôn sẻ.
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 những vấn đề này sớm. Tại các trung tâm phân loại, YOLO11 có thể được sử dụng để quét các kiện hàng theo thời gian thực bằng cách sử dụng phân đoạn thể hiện để phát hiện các vết móp, vết rách hoặc rò rỉ. Khi một gói hàng bị hư hỏng được xác định, nó có thể được tự động gắn cờ và loại bỏ khỏi dây chuyền sản xuất. Một hệ thống dựa trên Vision AI có thể giúp giảm lãng phí và đảm bảo khách hàng chỉ nhận được các sản phẩm chất lượng cao.
Sau khi tìm hiểu các ứng dụng thực tế của việc sử dụng thị giác máy tính trong lĩnh vực logistics thông minh, hãy cùng xem xét kỹ hơn những lợi ích mà các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 mang lại. Từ việc duy trì chất lượng đóng gói đến xử lý các tác vụ trong thời gian 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:
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:
Khi Ultralytics YOLO11 được tùy chỉnh đào tạo trên các bộ dữ liệu như Roboflow Package Segmentation Dataset, nó có thể tăng cường tự động hóa logistics bằng cách thích ứng với các điều kiện kho hàng khác nhau và mở rộng quy mô hiệu quả trong thời gian cao điểm. Khi các hoạt động logistics trở nên phức tạp hơn, YOLO11 có thể giúp đảm bảo độ chính xác, giảm thiểu lỗi và giúp 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.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem AI hoạt động. Khám phá các tùy chọn cấp phép YOLO của chúng tôi và khám phá thêm về thị giác máy tính trong nông nghiệp và AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi.
.webp)