Ngày 7 tháng 2 năm 2025
Tìm hiểu cách sử dụng bộ dữ liệu phân đoạn gói hàng để đào tạo tùy chỉnh Ultralytics YOLO11 nhằm xác định và phân đoạn các gói hàng để cải thiện hoạt động hậu cần.
Khi bạn đặt hàng trực tuyến và hàng được giao đến tận nhà - quy 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 quá trình giao hàng suôn sẻ đó là một mạng lưới phức tạp gồm các kho bãi, xe tải và hệ thống phân loại làm việc không biết mệt mỏi để đưa các gói hàng đến nơi cần đến. Ngành công nghiệp hậu cần , xương sống của hệ thống này, được dự đoán sẽ tăng trưởng lên mức đáng kinh ngạc là 13,7 tỷ euro vào năm 2027.
Tuy nhiên, sự tăng trưởng này đi kèm với nhiều thách thức, chẳng hạn như lỗi phân loại, giao hàng chậm trễ và kém hiệu quả. Khi nhu cầu giao hàng nhanh hơn và chính xác hơn tăng lên, các phương pháp truyền thống đang không còn hiệu quả 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 hậu cần 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 theo 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.
Việc đào tạo tùy chỉnh YOLO11 với các tập dữ liệu thị giác máy tính chất lượng cao, chẳng hạn như Roboflow Package Segmentation Dataset, đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các tình huống thực tế. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng tập dữ liệu này để đào tạo YOLO11 nhằm xác định lại các hoạt động hậu cần. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các ứng dụng thực tế của nó. Hãy bắt đầu thôi!
Các kho xử lý hàng nghìn kiện hàng mỗi giờ. Sai sót trong việc phân loại hoặc theo dõi có thể gây ra sự chậm trễ, tăng chi phí và làm khách hàng thất vọng. Thị giác máy tính có thể được tận dụng để giúp máy móc có thể diễn giải hình ảnh và thực hiện nhiệm vụ một cách thông minh. Các giải pháp AI về thị giác 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 nhận dạng gói hàng và phát hiện hư hỏng, giúp 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 phát hiện các gói hàng theo thời gian thực với độ chính xác. 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 tốt hơn cho khách hàng.
YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện 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 một công cụ tuyệt vời cho ngành công nghiệp hậu cần.
Với ít hơn 22% tham số so với YOLOv8m, nó đạt được độ chính xác cao hơn trên tập 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 nhanh và khối lượng lớn.
Ngoài ra, những lợi thế này không chỉ giới hạn ở các gói. Ví dụ, YOLO11 có thể được sử dụng trong các nhà kho để phát hiện công nhân theo thời gian thực, cải thiện tính an toàn và hiệu quả. Nó có thể theo dõi chuyển động của công nhân, xác định các khu vực hạn chế và cảnh báo cho 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 đào tạo trên các tập dữ liệu chất lượng cao. Các tập dữ liệu như vậy rất quan trọng để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính hậu cần.
Một ví dụ điển hình về tập dữ liệu như vậy là Roboflow Universe Package Segmentation Dataset , được thiết kế để phản ánh những thách thức về hậu cần trong thế giới thực. Tập dữ liệu này có thể được sử dụng để đào tạo mô hình phát hiện và phác thảo (hoặc phân đoạn) các gói trong hình ảnh.
Phân đoạn thể hiện là một tác vụ thị giác máy tính xác định các đối tượng, tạo ra các hộp giới hạn và phác thảo chính xác hình dạng của chúng. Không giống như phát hiện đối tượng, chỉ đặt các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng, phân đoạn thể hiện cung cấp các mặt nạ chi tiết ở cấp độ pixel như một tính năng bổ sung.
Bộ dữ liệu phân đoạn gói Roboflow Universe có 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 đã được tạo ra 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 thử nghiệm và 188 hình ảnh để xác thực. Các mô hình thị giác máy tính được đào tạo bằng bộ dữ liệu phân đoạn thể hiện đa dạng này có thể dễ dàng thích ứng với sự phức tạp của các nhà kho và trung tâm phân phối.
Đào tạo các mô hình Ultralytics YOLO như Ultralytics YOLO11 bao gồm một quy trình đơn giản và dễ hiểu. Các mô hình có thể được đào tạo bằng Giao diện dòng lệnh (CLI) hoặc tập lệnh Python, cung cấp các tùy chọn thiết lập linh hoạt và thân thiện với người dùng.
Vì gói Ultralytics Python hỗ trợ Roboflow Package Segmentation Dataset, nên việc đào tạo YOLO11 trên gói này chỉ cần một vài dòng mã và có thể bắt đầu đào tạo chỉ trong năm phút. Để biết thêm chi tiết, hãy xem tài liệu chính thức của Ultralytics .
Khi bạn đào tạo YOLO11 trên tập dữ liệu này, đằng sau hậu trường, quá trình đào tạo bắt đầu bằng cách chia tập dữ liệu phân đoạn gói thành ba phần: đào tạo, xác thực và thử nghiệm. Bộ đào tạo dạy mô hình cách xác định và phân đoạn chính xác các gói, trong khi bộ xác thực giúp tinh chỉnh độ chính xác của nó bằng cách thử nghiệm nó trên các hình ảnh chưa thấy, đảm bảo nó thích ứng tốt với các tình huống thực tế.
Cuối cùng, bộ thử nghiệm đánh giá hiệu suất tổng thể để xác nhận mô hình đã sẵn sàng triển khai. Sau khi được đào tạo, mô hình phù hợp hoàn toàn với quy trình làm việc hậu cần, tự động hóa các tác vụ như nhận dạng và phân loại gói hàng.
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu cách huấn luyện tùy chỉnh YOLO11 bằng cách sử dụng tập dữ liệu phân đoạn gói. Hãy cùng thảo luận về một số ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong hậu cần thông minh.
Các kho hàng thường xử lý hàng nghìn kiện hàng mỗi giờ, đặc biệt là trong mùa bán hàng bận rộn. Các kiện hàng với mọi hình dạng và kích cỡ di chuyển nhanh chóng dọc theo băng chuyền, chờ được phân loại và gửi đi. Việc phân loại thủ công một khối lượng lớn kiện hàng như vậy có thể dẫn đến sai sót, chậm trễ và lãng phí công sức.
Sử dụng YOLO11, các 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 gói hàng. Điều này giúp theo dõi các gói hàng chính xác, giảm lỗi và ngăn ngừa việc giao hàng nhầm chỗ hoặc chậm trễ.
Ngoài ra, khả năng phân đoạn phiên bản của YOLO11 giúp 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 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 hậu cần, giảm lỗi và duy trì hoạt động diễn ra suôn sẻ.
Không ai muốn nhận một gói hàng bị rách, móp hoặc hư hỏng. Điều này có thể gây khó chịu cho khách hàng và tốn kém cho doanh nghiệp, dẫn đến khiếu nại, trả hàng và lãng phí tài nguyên. Việc giao 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 hàng theo thời gian thực bằng cách phân đoạn theo trường hợp để phát hiện vết lõm, vết rách hoặc rò rỉ. Khi phát hiện ra một gói hàng bị hỏng, nó có thể được tự động gắn cờ và loại bỏ khỏi dây chuyền sản xuất. Một hệ thống do Vision AI điều khiển có thể giúp giảm thiểu chất thải và đảm bảo khách hàng chỉ nhận được những sản phẩm chất lượng cao.
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 như YOLO11 mang lại. Từ việc duy trì chất lượng đóng gói 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.
Sau đây là cái nhìn nhanh về một số lợi ích chính:
Bên cạnh những ưu điểm, vẫn có một số hạn chế nhất định cần lưu ý khi triển khai các cải tiến về thị giác máy tính trong quy trình làm việc hậu cần:
Khi Ultralytics YOLO11 được đào tạo tùy chỉnh trên các tập dữ liệu như Roboflow Package Segmentation Dataset, nó có thể tăng cường tự động hóa hậu cần bằng cách thích ứng với nhiều điều kiện kho khác nhau và mở rộng quy mô hiệu quả trong các giai đoạn cao điểm. Khi các hoạt động hậu cần trở nên phức tạp hơn, YOLO11 có thể giúp đảm bảo độ chính xác, giảm thiểu lỗi và duy trì hoạt động giao hàng diễn ra suôn sẻ.
Vision AI trong hậu cần đang chuyển đổi ngành công nghiệp 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 tìm hiểu thêm về thị giác máy tính trong nông nghiệp và AI trong chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi.
.webp)