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

Qua nhiều năm, object detection đã trở nên ngày càng tiên tiến hơn. Công nghệ này đã phát triển từ việc nhận diện đối tượng trong các hình ảnh hai chiều (2D) đơn giản sang nhận diện đối tượng trong thế giới ba chiều (3D) phức tạp xung quanh chúng ta. Các kỹ thuật sơ khai như khớp mẫu (template matching), vốn liên quan đến việc tìm kiếm đối tượng bằng cách so sánh các phần của hình ảnh với các hình ảnh tham chiếu được lưu trữ, đã được phát triển vào những năm 1970 và tạo nền tảng cho phát hiện đối tượng 2D. Vào những năm 1990, sự ra đời của các công nghệ như LIDAR (Light Detection and Ranging) đã giúp các hệ thống nắm bắt thông tin về độ sâu và không gian một cách dễ dàng hơn. Ngày nay, multi-modal fusion methods, 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.

Fig 1. Một ví dụ về phát hiện đối tượng 3D.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu phát hiện đối tượng 3D là gì, cách thức hoạt động và sự khác biệt so với phát hiện đối tượng 2D. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về một số ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D. Hãy cùng bắt đầu nhé!

Link to this sectionTổng quan về phát hiện đối tượng 2D#

Trước khi tìm hiểu về phát hiện đối tượng 3D, hãy cùng xem cách thức hoạt động của phát hiện đối tượng 2D. Phát hiện đối tượng 2D là một computer vision technique cho phép máy tính nhận diện và xác định vị trí các đối tượng trong các hình ảnh phẳng, hai chiều. Nó hoạt động bằng cách phân tích vị trí ngang (X) và dọc (Y) của đối tượng trong ảnh. Ví dụ, nếu bạn đưa hình ảnh các cầu thủ trên sân bóng vào một mô hình phát hiện đối tượng 2D như Ultralytics YOLOv8, nó có thể phân tích hình ảnh và draw bounding boxes xung quanh mỗi đối tượng (trong trường hợp này là các cầu thủ), xác định chính xác vị trí của họ.

Fig 2. YOLOv8 phát hiện đối tượng 2D được sử dụng để nhận diện các cầu thủ trên sân bóng.

Tuy nhiên, phát hiện đối tượng 2D vẫn có những hạn chế. Vì chỉ xét hai chiều, nó không hiểu được chiều sâu. Điều này có thể gây khó khăn trong việc đánh giá khoảng cách hoặc kích thước thực của một đối tượng. Ví dụ, một đối tượng lớn ở xa có thể trông có kích thước giống như một đối tượng nhỏ hơn ở gần, gây ra nhầm lẫn. Việc thiếu thông tin về độ sâu có thể dẫn đến sai số trong các ứng dụng như robotics hoặc augmented reality, nơi cần phải biết kích thước và khoảng cách thực tế của các đối tượng. Đó là lý do tại sao phát hiện đối tượng 3D trở nên cần thiết.

Link to this sectionĐạt được nhận thức không gian với phát hiện đối tượng 3D#

Phát hiện object detection 3D là một kỹ thuật computer vision tiên tiến cho phép máy tính nhận diện đối tượng trong không gian ba chiều, giúp máy tính có sự hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới xung quanh. Khác với phát hiện đối tượng 2D, phát hiện đối tượng 3D còn tính đến dữ liệu về chiều sâu. Thông tin độ sâu cung cấp chi tiết hơn, như vị trí đối tượng, kích thước, khoảng cách và cách đối tượng được định hướng trong thế giới 3D thực tế. Đáng chú ý, phát hiện 3D còn có thể xử lý tốt hơn các tình huống một đối tượng che khuất một phần đối tượng khác (occlusions) và duy trì độ tin cậy ngay cả khi góc nhìn thay đổi. Đây là một công cụ mạnh mẽ cho các trường hợp sử dụng cần nhận thức không gian chính xác.

Phát hiện đối tượng 3D đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như self-driving cars, robotics và các hệ thống thực tế tăng cường. Công nghệ này hoạt động bằng cách sử dụng các cảm biến như LiDAR hoặc camera stereo. Các cảm biến này tạo ra các bản đồ 3D chi tiết của môi trường, được gọi là point clouds hoặc bản đồ độ sâu. Các bản đồ này sau đó được phân tích để phát hiện đối tượng trong môi trường 3D.

Fig 3. Phát hiện đối tượng 3D của một chiếc xe.

Có rất nhiều computer vision models tiên tiến được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu 3D, như point clouds. Ví dụ, VoteNet là một mô hình sử dụng phương pháp gọi là Hough voting để dự đoán tâm của một đối tượng trong point cloud, giúp việc phát hiện và classify các đối tượng trở nên dễ dàng và chính xác hơn. Tương tự, VoxelNet là một mô hình chuyển đổi point clouds thành lưới các khối lập phương nhỏ gọi là voxels để đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu.

Link to this sectionNhững khác biệt chính giữa phát hiện đối tượng 2D và 3D#

Giờ đây khi đã hiểu về phát hiện đối tượng 2D và 3D, hãy cùng khám phá những khác biệt chính. Phát hiện đối tượng 3D phức tạp hơn phát hiện đối tượng 2D vì nó làm việc với point clouds. Phân tích dữ liệu 3D, chẳng hạn như point clouds do LiDAR tạo ra, đòi hỏi bộ nhớ và sức mạnh tính toán lớn hơn nhiều. Một khác biệt khác là độ phức tạp của các thuật toán liên quan. Các mô hình phát hiện đối tượng 3D cần phải phức tạp hơn để có thể xử lý ước tính độ sâu, phân tích hình dạng 3D và phân tích hướng của đối tượng.

Fig 4. Phát hiện đối tượng 2D so với 3D.

Các mô hình phát hiện đối tượng 3D đòi hỏi công việc tính toán và toán học nặng nề hơn so với các mô hình 2D. Việc xử lý dữ liệu 3D trong thời gian thực có thể là một thách thức nếu không có advanced hardware và các kỹ thuật tối ưu hóa. Tuy nhiên, những khác biệt này làm cho phát hiện đối tượng 3D phù hợp hơn với các ứng dụng đòi hỏi sự hiểu biết không gian tốt hơn. Ngược lại, phát hiện đối tượng 2D thường được sử dụng cho các ứng dụng đơn giản hơn như security systems cần image recognition hoặc video analysis.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của phát hiện đối tượng 3D#

Phát hiện đối tượng 3D mang lại nhiều ưu điểm nổi bật hơn so với các phương pháp phát hiện đối tượng 2D truyền thống. Bằng cách nắm bắt cả ba chiều của một đối tượng, nó cung cấp các chi tiết chính xác về vị trí, kích thước và hướng của đối tượng đối với thế giới thực. Độ chính xác như vậy là rất quan trọng đối với các ứng dụng như self-driving cars, nơi việc biết vị trí chính xác của các vật cản là yếu tố sống còn để đảm bảo an toàn. Một ưu điểm khác của việc sử dụng phát hiện đối tượng 3D là nó giúp bạn hiểu rõ hơn cách các đối tượng khác nhau liên quan với nhau trong không gian 3D.

Fig 5. Giải quyết các tình trạng bị che khuất với phát hiện đối tượng 3D.

Mặc dù có nhiều lợi ích, phát hiện đối tượng 3D vẫn tồn tại những hạn chế. 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 này 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, vốn có thể đắt đỏ và không phải lúc nào cũng sẵn có trong mọi môi trường.
• Collecting and processing data: Các yêu cầu dữ liệu phức tạp của phát hiện đối tượng 3D khiến việc thu thập, chuẩn bị và xử lý các tập dữ liệu lớn cần thiết để huấn luyện mô hình trở nên tốn thời gian và đòi hỏi nhiều tài nguyên.
• Độ phức tạp của mô hình tăng lên: Các mô hình được sử dụng cho phát hiện đối tượng 3D thường phức tạp hơn, với nhiều lớp và tham số hơn so với các mô hình sử dụng cho phát hiện đối tượng 2D.

Link to this sectionCác ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D#

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

Link to this sectionPhương tiện tự hành#

Trong self-driving cars, phát hiện đối tượng 3D đóng vai trò quan trọng trong việc nhận thức môi trường xung quanh xe. Công nghệ này cho phép phương tiện phát hiện người đi bộ, các xe khác và vật cản. 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 đối tượng 3D giúp mang lại trải nghiệm tự lái an toàn hơn nhiều cho hành khách trên xe.

Fig 6. Sử dụng phát hiện đối tượng 3D trong phương tiện tự hành. (nguồn: towardsdatascience.com)

Link to this sectionRobot học#

Các hệ thống robot sử dụng phát hiện đối tượng 3D cho nhiều ứng dụng. Chúng sử dụng công nghệ này để điều hướng qua các loại môi trường khác nhau, nhặt và đặt đối tượng, cũng như tương tác với môi trường xung quanh. Các trường hợp sử dụng như vậy đặc biệt quan trọng trong các môi trường năng động như warehouses hoặc manufacturing facilities, nơi robot cần hiểu bố cục không gian ba chiều để vận hành hiệu quả.

Fig 7. Một Robot di động sử dụng phát hiện đối tượng 3D.

Link to this sectionThực 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 các đối tượng ảo một cách chính xác trong môi trường VR hoặc AR thực tế. Việc này giúp nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng đối với các công nghệ như vậy. Nó cũng cho phép các hệ thống VR/AR nhận diện và theo dõi các đối tượng vật lý, tạo ra các môi trường nhập vai nơi các thành phần kỹ thuật số và vật lý tương tác một cách liền mạch. Ví dụ, gamers sử dụng tai nghe AR/VR có thể có trải nghiệm nhập vai hơn nhiều với sự trợ giúp của phát hiện đối tượng 3D. Điều này giúp các tương tác với đối tượng ảo trong không gian 3D trở nên hấp dẫn hơn nhiều.

Fig 8. Một ví dụ về nhận diện đối tượng 3D được sử dụng cho ứng dụng AR.

Link to this sectionSuy nghĩ cuối cùng về phát hiện đối tượng 3D#

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

Hãy kết nối với community của chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất về AI! Truy cập GitHub repository của chúng tôi để xem cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp tiên tiến trong các ngành như manufacturing và healthcare. 🚀