Đón xem YOLO Vision 2025!
25 tháng 9, 2025
10:00 — 18:00 BST
Sự kiện kết hợp
Yolo Vision 2024

Giám sát an ninh theo thời gian thực với AI và Ultralytics YOLO11

Abirami Vina

5 phút đọc

4 tháng 6, 2025

Tìm hiểu cách Ultralytics YOLO11 tái định nghĩa giám sát an ninh theo thời gian thực bằng AI, cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa trực tiếp và cho phép giám sát thông minh hơn.

Các công nghệ giám sát thông minh đóng một 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 các 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 đang được sử dụng trên toàn cầu, lượng video được ghi lại đang tăng lên nhanh hơn bao giờ hết.

Theo truyền thống, việc xem xét các cảnh quay này là một nhiệm vụ thủ công do các nhà khai thác con người xử lý bằng cách quét màn hình để tìm các mối đe dọa tiềm ẩn. Mặc dù phương pháp này có thể hoạt động trong các cài đặt nhỏ hơn, nhưng nó trở nên quá tải và không hiệu quả ở quy mô lớn hơn. Nó cũng tốn thời gian, đây là một nhược điểm lớn trong môi trường di chuyển nhanh hoặc đông đúc.

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 các quyết định sáng suốt hơn. Một phần quan trọng của sự tiến bộ 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 một cách nhanh chóng và chính xác. Ngay cả trong môi trường phức tạp, các mô hình này vẫn cho phép các đội 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 an ninh trong các môi trường khác nhau. Hãy cùng bắt đầu!

Vai trò của thị giác máy tính và AI trong hệ thống an toàn công cộng

Ngành công nghiệp an ninh đang nhanh chóng đón nhận thị giác máy tính. Các hệ thống giám sát thông minh kết hợp 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 trong thời gian thực, giúp các đội an ninh phát hiện các mối đe dọa hiệu quả hơn. Khi AI và công nghệ 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.

Các hệ thống thị giác máy tính có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, theo dõi chuyển động và nhận dạng các mẫu trong video. Điều này có nghĩa là chúng có thể xác định 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 trở nên 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 lên 12,46 tỷ đô la vào năm 2030.

__wf_reserved_inherit
Hình 1. Vai trò của thị giác máy tính trong hệ thống an ninh. Hình ảnh của tác giả.

Cách Ultralytics YOLO11 có thể giúp hệ thống an ninh thông minh hơn

Tiếp theo, hãy xem xét kỹ hơn Ultralytics YOLO11 và các tính năng giúp nó trở thành một công cụ hiệu quả để phân tích video theo thời gian thực.

Được xây dựng dựa trên những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực 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 cao 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 xác định đối tượng), phân đoạn thể hiện (làm nổi bật và phác thảo các đối tượng cụ thể trong hình ảnh), theo dõi đối tượng (theo dõi các đối tượng theo thời gian) và ước tính tư thế (hiểu cách các đối tượng được định vị hoặc di chuyển).

YOLO11 cũng hiệu quả hơn nhiều so với các mô hình trước đó. Với số lượng tham số ít hơn 22% so với Ultralytics YOLOv8m, nó đạt được độ chính xác trung bình cao hơn (mAP) trên tập dữ liệu COCO, có nghĩa là YOLO11m phát hiện các đối tượng chính xác hơn trong khi sử dụng ít tài nguyên hơn. Hơn nữa, nó mang lại tốc độ xử lý nhanh hơn, làm cho nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực, nơi phát hiện và phản hồi nhanh chóng là rất quan trọng và mỗi mili giây đều có giá trị.

__wf_reserved_inherit
Hình 2. YOLO11 vượt trội hơn các mô hình YOLO trước đó trong nhiều thử nghiệm benchmark.

Sử dụng YOLO11 và thị giác máy tính cho các ứng dụng bảo mật

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách thị giác máy tính hoạt động trong các hệ thống an ninh và giám sát, hãy xem xét kỹ hơn một số ứng dụng an ninh thực tế, nơi YOLO11 có thể đóng một vai trò quan trọng.

Phát hiện xâm nhập bằng thị giác máy tính và YOLO11

Giữ an toàn 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 cơ sở giao thông công cộng, việc phát hiện truy cập trái phép có thể ngăn chặn các sự cố nghiêm trọng.

YOLO11 có thể giúp phát hiện xâm nhập theo thời gian thực bằng cách xác định người, phương tiện hoặc các vật thể chuyển động khác thông qua nguồn cấp dữ liệu video. Trong tầm nhìn của camera, các ranh giới ảo được gọi là hàng rào địa lý có thể được xác định. Khi một đối tượng vượt qua vào một khu vực hạn chế, YOLO11 có thể phát hiện sự xâm nhập và kích hoạt cảnh báo hoặc chuyển dữ liệu phát hiện đến một hệ thống bảo mật tích hợp để có hành động tiếp theo.

Các đối tượng được phát hiện được làm nổi bật bằng các hộp giới hạn, cung cấp một chỉ báo trực quan rõ ràng về hoạt động. Nó làm giảm nhu cầu giám sát liên tục của con người và tăng cơ hội bắt gặp các sự cố khi chúng xảy ra.

Cách tiếp cận này cũng hữu ích trong các môi trường an toàn công cộng. Ví dụ: các vạch vàng trên sân ga xe lửa cho biết những khu vực mà hành khách không nên băng qua vì lý do an toàn. Trong những trường hợp như vậy, YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi đường ranh giới và phát hiện khi ai đó bước qua nó. 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 nhạy bén và đáng tin cậy hơn trong môi trường có rủi ro cao.

Phát hiện đối tượng bị bỏ rơi trong giám sát bằng YOLO11

Một chiếc túi không có người trông coi tại một sân bay hoặc nhà ga xe lửa đông đúc có thể nhanh chóng làm dấy lên lo ngại về an ninh. Ở những không gian công cộng đông người, nhân viên an ninh khó có thể phát hiện ra những vật thể như vậy một cách nhanh chóng, đặc biệt là trong những ca làm việc dài hoặc giờ cao điểm. Sự chậm trễ trong việc phát hiện có thể dẫn đến 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 khả năng giám sát bằng cách phát hiện, phân đoạn và theo dõi các đối tượng không được giám sát trong nguồn cấp dữ liệu video theo thời gian thực. Nếu một túi hoặc gói hàng được xác định là đứng yên ở một nơi quá lâu mà không có người ở gần, hệ thống có thể gắn cờ đó là có khả năng bị bỏ rơi. Lớp phân tích bổ sung này có thể phân biệt các đối tượng chính xác hơn và giảm nhu cầu quan sát liên tục của con người, cho phép phản ứng nhanh hơn và tập trung hơn.

__wf_reserved_inherit
Hình 3. Sử dụng YOLO11 để phát hiện một chiếc vali.

Đếm số lượng ra vào bằng các mô hình AI như YOLO11

Biết được số lượng 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 giúp các 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 thiết bị đếm hoặc cảm biến đơn giản tại cửa. Những phương pháp này có hiệu quả, nhưng chúng không hiệu quả khi 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. 

Khả năng hỗ trợ phát hiện và theo dõi vật thể của YOLO11 có thể được sử dụng để đếm người hoặc vật thể trong một khu vực quan tâm được xác định. Nó có thể giúp đếm số lượng người ra vào theo thời gian thực, ngay cả khi đối mặt với không gian lớn hoặc đông đúc. Ví dụ: các cửa hàng bán lẻ có thể sử dụng phương pháp này để theo dõi lưu lượng khách hàng qua nhiều điểm vào, hỗ trợ người quản lý điều chỉnh nhân sự trong giờ cao điểm. 

Dữ liệu vào và ra chính xác cũng có thể hỗ trợ lập kế hoạch dài hạn. Thông tin chi tiết từ dữ liệu đó có thể hỗ trợ các nhà quản lý nghiên cứu các kiểu lưu lượng người đi bộ theo thời gian, giúp họ có thể xác định các khu vực có lưu lượng truy cập cao và quyết định nơi đặt biển báo hoặc định cấu hình lại lối vào để cải thiện sự thoải mái và an toàn.

__wf_reserved_inherit
Hình 4. Một ví dụ về bộ đếm ra vào thời gian thực được kích hoạt bởi YOLO11.

Ưu và nhược điểm của hệ thống giám sát hỗ trợ bởi AI

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong các hệ thống an ninh thông minh:

  • Hiệu quả chi phí theo thời gian: Mặc dù thiết lập ban đầu có thể tốn kém, nhưng các hệ thống AI có thể giảm chi phí dài hạn liên quan đến nhân sự, đào tạo và sự kém hiệu quả trong vận hành.
  • Khả năng mở rộng: Các giải pháp giám sát bằng AI có khả năng mở rộng dễ dàng, khiến chúng phù hợp với mọi thứ, từ một văn phòng nhỏ đến một mạng lưới camera rộng khắp thành phố.
  • Dễ dàng tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có: Nhiều mô hình AI, bao gồm YOLO11, được thiết kế để tích hợp liền mạch với các hệ thống CCTV và an ninh hiện tại, giảm thiểu sự gián đoạn.

Mặc dù có nhiều ưu điểm khác nhau của hệ thống giám sát hỗ trợ bởi AI, vẫn có một số hạn chế cần lưu ý. Dưới đây là một vài thách thức chính liên quan đến hệ thống giám sát thông minh: 

  • Các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư: Khi sử dụng thị giác máy tính ở những nơi công cộng, điều quan trọng là phải giải quyết các câu hỏi liên quan đến sự đồng ý, lưu trữ dữ liệu và cách xử lý cảnh quay để đảm bảo quyền riêng tư được tôn trọng.
  • Sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện chất lượng: Hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính phụ thuộc nhiều vào các bộ dữ liệu đa dạng, được tuyển chọn kỹ lưỡng. Dữ liệu huấn luyện kém hoặc thiên vị có thể dẫn đến phát hiện không chính xác, xác định sai hoặc các kết quả phân biệt đối xử.
  • Các yếu tố môi trường: Các yếu tố như ánh sáng kém, thời tiết hoặc vật cản thị giác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất phát hiện, đặc biệt là ở ngoài trời.

Những điều cần nhớ

YOLO11 đang cải thiện các giải pháp an ninh thời gian thực bằng cách giúp phát hiện người, vật thể và các 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 đối tượng và cảnh báo tụ tập, làm cho nó hữu ích trong các khu vực công cộng, nơi làm việc và các trung tâm giao thông.

Bằng cách giảm nhu cầu giám sát thủ công liên tục, YOLO11 cho phép các đội an ninh phản ứng nhanh hơn và tự tin hơn. Khả năng xử lý phân tích đám đông và đếm người cho thấy Vision AI đang định hình tương lai của an toàn như thế nào. Khi công nghệ tiến bộ, nó có thể sẽ tiếp tục hỗ trợ các hệ thống giám sát thông minh hơn, đáng tin cậy hơn.

Hãy trở thành một phần của cộng đồng chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để đi sâu vào thế giới AI. Khám phá các ứng dụng thú vị của thị giác máy tính trong ô tôAI trong logistics trên các trang giải pháp của chúng tôi. Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu ngay bây giờ!

Hãy cùng nhau xây dựng tương lai
của AI!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của học máy

Bắt đầu miễn phí
Đã sao chép liên kết vào clipboard