Tìm hiểu về phát hiện đối tượng 3D và các ứng dụng của nó

Trong những năm qua, phát hiện đối tượng ngày càng trở nên tiên tiến hơn. Nó đã phát triển từ việc nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh hai chiều (2D) đơn giản đến xác định các đối tượng trong thế giới ba chiều (3D) phức tạp xung quanh chúng ta. Các kỹ thuật ban đầu như so khớp mẫu (template matching), liên quan đến việc tìm kiếm các đối tượng bằng cách so sánh các phần của hình ảnh với hình ảnh tham chiếu được lưu trữ, đã được phát triển vào những năm 1970 và tạo thành cơ sở cho phát hiện đối tượng 2D. Vào những năm 1990, sự ra đời của các công nghệ như LIDAR (Phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng) đã giúp các hệ thống có thể thu thập thông tin về độ sâu và không gian dễ dàng hơn. Ngày nay, các phương pháp hợp nhất đa phương thức, kết hợp hình ảnh 2D với dữ liệu 3D, đã mở đường cho các hệ thống phát hiện đối tượng 3D có độ chính xác cao.

‍

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá phát hiện đối tượng 3D là gì, cách nó hoạt động và nó khác với phát hiện đối tượng 2D như thế nào. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về một số ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D. Hãy cùng bắt đầu!

Tổng quan về phát hiện đối tượng 2D

Trước khi xem xét object detection 3D, hãy hiểu cách object detection 2D hoạt động. Object detection 2D là một kỹ thuật thị giác máy tính cho phép máy tính nhận dạng và định vị các đối tượng trong hình ảnh phẳng, hai chiều. Nó hoạt động bằng cách phân tích vị trí ngang (X) và dọc (Y) của một đối tượng trong ảnh. Ví dụ: nếu bạn chuyển một hình ảnh người chơi trên sân bóng đá cho một mô hình object detection 2D như Ultralytics YOLOv8, nó có thể phân tích hình ảnh và vẽ bounding box xung quanh mỗi đối tượng (trong trường hợp này là người chơi), xác định chính xác vị trí của họ.

‍

Tuy nhiên, tính năng phát hiện vật thể 2D có những hạn chế nhất định. Vì nó chỉ xem xét hai chiều nên không hiểu được độ sâu. Điều này có thể gây khó khăn cho việc đánh giá một vật thể ở xa hay lớn đến mức nào. Ví dụ: một vật thể lớn ở xa có thể có kích thước tương đương với một vật thể nhỏ hơn ở gần, điều này có thể gây nhầm lẫn. Việc thiếu thông tin về độ sâu có thể gây ra những sự thiếu chính xác trong các ứng dụng như robotics (ngành robot) hoặc augmented reality (thực tế tăng cường), nơi cần biết kích thước và khoảng cách thực tế của các vật thể. Đó là lý do tại sao cần đến tính năng phát hiện vật thể 3D.

Nâng cao nhận thức không gian với tính năng phát hiện đối tượng 3D

Nhận diện vật thể 3D là một kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến cho phép máy tính xác định các vật thể trong không gian ba chiều, giúp chúng hiểu sâu hơn về thế giới xung quanh. Không giống như nhận diện vật thể 2D, nhận diện vật thể 3D còn xem xét dữ liệu về độ sâu. Thông tin về độ sâu cung cấp nhiều chi tiết hơn, chẳng hạn như vị trí của một vật thể, kích thước của nó, khoảng cách của nó và vị trí của nó trong thế giới 3D thực. Điều thú vị là, nhận diện 3D cũng có thể xử lý tốt hơn các tình huống mà một vật thể che khuất một phần vật thể khác (tắc nghẽn) và vẫn đáng tin cậy ngay cả khi phối cảnh thay đổi. Đây là một công cụ mạnh mẽ cho các trường hợp sử dụng cần nhận thức không gian chính xác.

Nhận diện vật thể 3D rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự lái, robot và hệ thống thực tế tăng cường. Nó hoạt động bằng cách sử dụng các cảm biến như LiDAR hoặc camera lập thể. Các cảm biến này tạo ra bản đồ 3D chi tiết về môi trường, được gọi là đám mây điểm hoặc bản đồ độ sâu. Sau đó, các bản đồ này được phân tích để phát hiện các vật thể trong môi trường 3D.

‍

Có nhiều mô hình thị giác máy tính tiên tiến được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu 3D, như đám mây điểm. Ví dụ: VoteNet là một mô hình sử dụng một phương pháp gọi là bỏ phiếu Hough để dự đoán vị trí trung tâm của một đối tượng trong một đám mây điểm, giúp dễ dàng phát hiện và phân loại các đối tượng một cách chính xác. Tương tự, VoxelNet là một mô hình chuyển đổi đám mây điểm thành một lưới các hình khối nhỏ gọi là voxel để đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu.

Sự khác biệt chính giữa phát hiện vật thể 2D và 3D

Sau khi hiểu rõ về phát hiện đối tượng 2D và 3D, hãy cùng khám phá những khác biệt chính giữa chúng. Phát hiện đối tượng 3D phức tạp hơn phát hiện đối tượng 2D vì nó hoạt động với đám mây điểm (point clouds). Phân tích dữ liệu 3D, như đám mây điểm được tạo bởi LiDAR, đòi hỏi nhiều bộ nhớ và sức mạnh tính toán hơn. Một điểm khác biệt nữa là độ phức tạp của các thuật toán liên quan. Các mô hình phát hiện đối tượng 3D cần phức tạp hơn để có thể xử lý ước tính độ sâu, phân tích hình dạng 3D và phân tích hướng của đối tượng. 

‍

Các mô hình nhận diện vật thể 3D đòi hỏi công việc tính toán và toán học nặng nề hơn so với các mô hình nhận diện vật thể 2D. Xử lý dữ liệu 3D trong thời gian thực có thể là một thách thức nếu không có phần cứng tiên tiến và tối ưu hóa. Tuy nhiên, những khác biệt này làm cho nhận diện vật thể 3D phù hợp hơn cho các ứng dụng đòi hỏi khả năng hiểu không gian tốt hơn. Mặt khác, nhận diện vật thể 2D thường được sử dụng cho các ứng dụng đơn giản hơn như hệ thống an ninh cần nhận dạng hình ảnh hoặc phân tích video. 

Ưu và nhược điểm của phát hiện đối tượng 3D

Nhận diện vật thể 3D cung cấp một số lợi thế giúp nó nổi bật so với các phương pháp nhận diện vật thể 2D truyền thống. Bằng cách nắm bắt cả ba chiều của một vật thể, nó cung cấp các chi tiết chính xác về vị trí, kích thước và hướng của nó so với thế giới thực. Độ chính xác như vậy là rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự lái, nơi việc biết vị trí chính xác của các chướng ngại vật là rất quan trọng để đảm bảo an toàn. Một ưu điểm khác của việc sử dụng nhận diện vật thể 3D là nó có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các vật thể khác nhau trong không gian 3D. 

‍

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng có những hạn chế liên quan đến phát hiện đối tượng 3D. Dưới đây là một số thách thức chính cần lưu ý:

• Chi phí tính toán cao hơn: Làm việc với dữ liệu 3D đòi hỏi tài nguyên phần cứng mạnh mẽ hơn và chi phí có thể tăng lên nhanh chóng. 
  ‍
• Yêu cầu dữ liệu phức tạp hơn: Phát hiện đối tượng 3D thường dựa vào các cảm biến tiên tiến như LiDAR, có thể đắt tiền và không nhất thiết có sẵn trong mọi môi trường. 
  ‍
• Thu thập và xử lý dữ liệu: Các yêu cầu dữ liệu phức tạp của phát hiện đối tượng 3D làm cho việc thu thập, chuẩn bị và xử lý các bộ dữ liệu lớn cần thiết để huấn luyện các mô hình vừa tốn thời gian vừa tốn tài nguyên.
  ‍
• Độ phức tạp của mô hình tăng lên: Các mô hình được sử dụng để phát hiện đối tượng 3D thường phức tạp hơn, với nhiều lớp và tham số hơn so với các mô hình được sử dụng để phát hiện đối tượng 2D. 

Các ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D

Sau khi thảo luận về ưu và nhược điểm của việc phát hiện đối tượng 3D, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng của nó.

Xe tự hành

Trong xe tự lái, phát hiện vật thể 3D là rất quan trọng để nhận biết môi trường xung quanh xe. Nó cho phép xe phát hiện người đi bộ, xe khác và chướng ngại vật. Nó cũng cung cấp thông tin chính xác về vị trí, kích thước và hướng của chúng trong thế giới thực. Dữ liệu chi tiết thu được thông qua các hệ thống phát hiện vật thể 3D rất hữu ích cho trải nghiệm lái xe tự động an toàn hơn nhiều cho hành khách trên xe. 

‍

Robot học

Các hệ thống robot sử dụng tính năng phát hiện vật thể 3D cho một số ứng dụng. Chúng sử dụng nó để điều hướng qua các loại môi trường khác nhau, nhặt và đặt các vật thể, đồng thời tương tác với môi trường xung quanh. Các trường hợp sử dụng như vậy đặc biệt quan trọng trong các môi trường động như nhà kho hoặc cơ sở sản xuất, nơi robot cần hiểu bố cục ba chiều để hoạt động hiệu quả. 

‍

Thực tế tăng cường và thực tế ảo (AR/VR)

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của phát hiện đối tượng 3D là trong các ứng dụng thực tế tăng cường và thực tế ảo. Phát hiện đối tượng 3D được sử dụng để đặt chính xác các đối tượng ảo trong môi trường VR hoặc AR thực tế. Làm như vậy sẽ tăng trải nghiệm người dùng tổng thể của các công nghệ đó. Nó cũng cho phép các hệ thống VR/AR nhận dạng và theo dõi các đối tượng vật lý, tạo ra các môi trường sống động, nơi các yếu tố kỹ thuật số và vật lý tương tác liền mạch. Ví dụ: game thủ sử dụng tai nghe AR/VR có thể có được trải nghiệm sống động hơn nhiều với sự trợ giúp của tính năng phát hiện đối tượng 3D. Nó làm cho các tương tác với các đối tượng ảo trong không gian 3D trở nên hấp dẫn hơn rất nhiều.

‍

Những suy nghĩ cuối cùng về nhận diện vật thể 3D

Nhận diện vật thể 3D giúp các hệ thống hiểu độ sâu và không gian hiệu quả hơn so với các phương pháp nhận diện vật thể 2D. Nó đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng như xe tự lái, robot và AR/VR, nơi việc biết kích thước, khoảng cách và vị trí của một vật thể là rất quan trọng. Mặc dù nhận diện vật thể 3D đòi hỏi sức mạnh xử lý và dữ liệu phức tạp hơn, nhưng khả năng cung cấp thông tin chính xác và chi tiết của nó khiến nó trở thành một công cụ rất có giá trị trong nhiều lĩnh vực. Khi công nghệ tiến bộ, hiệu quả và khả năng tiếp cận của nhận diện vật thể 3D có thể sẽ được cải thiện, mở đường cho việc áp dụng và đổi mới rộng rãi hơn trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Luôn kết nối với cộng đồng của chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất về AI! Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp tiên tiến trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀