Ngày 4 tháng 6 năm 2025
Khám phá cách Ultralytics YOLO11 đang định nghĩa lại hoạt động giám sát bảo mật thời gian thực bằng AI bằng cách cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa trực tiếp và cho phép giám sát thông minh hơn.
Công nghệ giám sát thông minh đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ con người, tài sản và cơ sở hạ tầng trên toàn thế giới. Trọng tâm của những nỗ lực này là hệ thống camera, giám sát đường phố, sân bay, trường học, văn phòng và không gian công cộng suốt ngày đêm. Với hơn một tỷ camera giám sát được sử dụng trên toàn cầu, lượng video được ghi lại đang tăng nhanh hơn bao giờ hết.
Theo truyền thống, việc xem lại cảnh quay này là một nhiệm vụ thủ công do người vận hành quét màn hình để tìm mối đe dọa tiềm ẩn. Mặc dù cách tiếp cận này có thể hiệu quả trong các bối cảnh nhỏ hơn, nhưng nó trở nên quá sức và kém hiệu quả ở quy mô lớn hơn. Nó cũng tốn thời gian, đây là một nhược điểm lớn trong môi trường đông đúc hoặc chuyển động nhanh.
Ngày nay, các hệ thống giám sát video đang bắt đầu dựa vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực nhằm đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Một phần quan trọng của tiến trình này là thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải dữ liệu trực quan.
Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 được thiết kế để xử lý nhiều tác vụ phát hiện hình ảnh và video theo thời gian thực. Chúng có thể phát hiện cá nhân, theo dõi chuyển động và phát hiện hành vi bất thường với tốc độ và độ chính xác. Ngay cả trong các môi trường phức tạp, các mô hình như vậy cho phép các nhóm an ninh luôn cảnh giác và phản ứng nhanh.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính và các mô hình như YOLO11 có thể giúp thay đổi cách quản lý bảo mật trên nhiều môi trường khác nhau. Hãy bắt đầu nào!
Ngành công nghiệp an ninh đang nhanh chóng áp dụng công nghệ thị giác máy tính. Các hệ thống giám sát thông minh kết hợp công nghệ thị giác máy tính, điện toán biên (xử lý dữ liệu cục bộ, gần nguồn) và camera CCTV hiện có thể phân tích người và phương tiện theo thời gian thực, giúp các nhóm an ninh phát hiện mối đe dọa hiệu quả hơn. Khi công nghệ AI và camera tiếp tục phát triển, phân tích video đang trở nên sắc nét gần bằng mắt người, định hình lại cách chúng ta bảo vệ không gian công cộng.
Hệ thống thị giác máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ như phát hiện vật thể, theo dõi chuyển động và nhận dạng các mẫu trong video. Điều này có nghĩa là chúng có thể nhận dạng người, phát hiện hành vi bất thường và theo dõi hoạt động khi nó xảy ra. Những khả năng như vậy có thể làm cho hệ thống giám sát tiên tiến và đáng tin cậy hơn ở cả không gian công cộng và riêng tư. Do đó, thị trường giám sát video AI dự kiến sẽ tăng trưởng lên 12,46 tỷ đô la vào năm 2030.
Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn Ultralytics YOLO11 và các tính năng giúp nó trở thành công cụ có tác động mạnh mẽ cho việc phân tích video thời gian thực .
Được xây dựng dựa trên những tiến bộ gần đây trong AI và thị giác máy tính, Ultralytics YOLO11 cung cấp khả năng xử lý nhanh hơn, độ chính xác cao hơn và tính linh hoạt hơn cho các ứng dụng như hệ thống an ninh dựa trên video.
Tương tự như các mô hình YOLO trước đây, YOLO11 có thể xử lý các tác vụ Vision AI phức tạp như phát hiện đối tượng (xác định vị trí và nhận dạng đối tượng), phân đoạn thực thể (làm nổi bật và phác thảo các đối tượng cụ thể trong hình ảnh), theo dõi đối tượng (theo dõi đối tượng theo thời gian) và ước tính tư thế (hiểu cách đối tượng được định vị hoặc di chuyển).
YOLO11 cũng hiệu quả hơn nhiều so với các mô hình trước đó. Với ít hơn 22% tham số so với Ultralytics YOLOv8m, nó đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO, nghĩa là YOLO11m phát hiện các đối tượng chính xác hơn trong khi sử dụng ít tài nguyên hơn. Trên hết, nó cung cấp tốc độ xử lý nhanh hơn, khiến nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực, nơi phát hiện và phản hồi nhanh là rất quan trọng và mỗi mili giây đều có giá trị.
Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của công nghệ thị giác máy tính trong các hệ thống an ninh và giám sát, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ứng dụng bảo mật thực tế mà YOLO11 có thể đóng vai trò quan trọng.
Việc duy trì an ninh cho các khu vực hạn chế là điều cần thiết để đảm bảo an toàn và bảo vệ tài sản. Cho dù đó là một địa điểm riêng tư, nhà kho hay phương tiện giao thông công cộng, việc phát hiện ra sự truy cập trái phép có thể ngăn ngừa các sự cố nghiêm trọng.
YOLO11 có thể hỗ trợ phát hiện xâm nhập theo thời gian thực bằng cách xác định người, phương tiện hoặc các vật thể di chuyển khác thông qua nguồn cấp dữ liệu video. Trong phạm vi quan sát của camera, có thể xác định các ranh giới ảo được gọi là hàng rào địa lý. Khi một vật thể đi vào vùng hạn chế, YOLO11 có thể phát hiện xâm nhập và kích hoạt cảnh báo hoặc chuyển dữ liệu phát hiện đến hệ thống an ninh tích hợp để có hành động tiếp theo.
Các đối tượng được phát hiện được đánh dấu bằng các hộp giới hạn, cung cấp chỉ báo trực quan rõ ràng về hoạt động. Nó làm giảm nhu cầu giám sát liên tục của con người và tăng khả năng phát hiện sự cố khi chúng xảy ra.
Cách tiếp cận này cũng hữu ích trong các thiết lập an toàn công cộng. Ví dụ, các vạch vàng trên sân ga tàu hỏa chỉ ra các khu vực mà hành khách không nên vượt qua vì lý do an toàn. Trong các tình huống như vậy, YOLO11 có thể được sử dụng để giám sát đường ranh giới và phát hiện khi có người bước qua. Sau đó, hệ thống có thể thay đổi màu của hộp giới hạn để làm nổi bật mối lo ngại tiềm ẩn về an toàn. Với các khả năng như thế này, YOLO11 cho phép phát hiện xâm nhập phản ứng nhanh hơn và đáng tin cậy hơn trong các môi trường có rủi ro cao.
Một chiếc túi không có người trông coi tại một sân bay hoặc nhà ga đông đúc có thể nhanh chóng gây ra mối lo ngại về an ninh. Ở những nơi công cộng đông đúc, nhân viên an ninh khó có thể phát hiện nhanh chóng những đồ vật như vậy, đặc biệt là trong những ca làm việc dài hoặc giờ cao điểm. Sự chậm trễ trong việc phát hiện có thể dẫn đến sự hoảng loạn không cần thiết hoặc rủi ro về an toàn.
Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể giúp cải thiện giám sát bằng cách phát hiện, phân đoạn và theo dõi các vật thể không được giám sát trong nguồn cấp dữ liệu video thời gian thực. Nếu một túi hoặc gói hàng được xác định là vẫn ở nguyên một chỗ quá lâu mà không có người ở gần, hệ thống có thể đánh dấu là có khả năng bị bỏ rơi. Lớp phân tích bổ sung này có thể phân biệt các vật thể chính xác hơn và giảm nhu cầu phải quan sát liên tục của con người, cho phép phản hồi nhanh hơn và tập trung hơn.
Biết được có bao nhiêu người ra vào một không gian là rất quan trọng đối với cả sự an toàn và hiệu quả hoạt động. Ở những nơi như trung tâm mua sắm, tòa nhà văn phòng và nhà ga xe lửa, thông tin này có thể hợp lý hóa việc quản lý đám đông lớn, cải thiện bố cục và duy trì hoạt động hàng ngày diễn ra suôn sẻ.
Trước khi áp dụng thị giác máy tính, việc đếm thường được thực hiện bởi nhân viên sử dụng máy bấm hoặc cảm biến đơn giản ở cửa ra vào. Các phương pháp như vậy có hiệu quả, nhưng không hiệu quả khi phải đối mặt với đám đông lớn hơn. Chúng cũng không phải lúc nào cũng đáng tin cậy khi xử lý các cơ sở có nhiều lối vào và lối ra.
Hỗ trợ phát hiện và theo dõi đối tượng của YOLO11 có thể được sử dụng để đếm người hoặc đối tượng trong một khu vực quan tâm được xác định. Nó có thể giúp đếm lượt ra vào theo thời gian thực, ngay cả khi đối mặt với không gian rộng lớn hoặc đông đúc. Ví dụ, các cửa hàng bán lẻ có thể sử dụng phương pháp này để theo dõi lưu lượng người đi bộ qua nhiều điểm ra vào, hỗ trợ người quản lý điều chỉnh nhân sự trong giờ cao điểm.
Dữ liệu nhập cảnh và xuất cảnh chính xác cũng có thể hỗ trợ lập kế hoạch dài hạn. Những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu như vậy có thể giúp các nhà quản lý nghiên cứu các mô hình lưu lượng đi bộ theo thời gian, giúp họ có thể xác định các khu vực có lưu lượng đi lại cao và quyết định nơi đặt biển báo hoặc cấu hình lại lối vào để cải thiện sự thoải mái và an toàn.
Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ thị giác máy tính trong hệ thống an ninh thông minh:
Mặc dù có nhiều lợi thế khác nhau của hệ thống giám sát hỗ trợ AI, nhưng cũng có một số hạn chế cần lưu ý. Sau đây là một số thách thức chính liên quan đến hệ thống giám sát thông minh:
YOLO11 đang cải thiện các giải pháp bảo mật thời gian thực bằng cách giúp phát hiện người, vật thể và hoạt động bất thường với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Nó hỗ trợ các ứng dụng như phát hiện xâm nhập, theo dõi vật thể và cảnh báo lảng vảng, giúp nó hữu ích ở những nơi công cộng, nơi làm việc và trung tâm giao thông.
Bằng cách giảm nhu cầu giám sát thủ công liên tục, YOLO11 cho phép các nhóm an ninh phản ứng nhanh hơn và tự tin hơn. Khả năng xử lý phân tích đám đông và đếm người của nó cho thấy Vision AI đang định hình tương lai của an toàn như thế nào. Khi công nghệ tiến bộ, nó có khả năng sẽ tiếp tục hỗ trợ các hệ thống giám sát thông minh hơn, đáng tin cậy hơn.
Hãy trở thành một phần trong cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thế giới AI. Khám phá các ứng dụng thú vị của thị giác máy tính trong ô tô và AI trong hậu cần trên các trang giải pháp của chúng tôi. Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu ngay bây giờ!
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
AR
