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

Theo thời gian, object detection ngày càng trở nên tiên tiến hơn. Công nghệ này đã tiến 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 ban đầu như khớp mẫu (template matching), bao gồm 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 từ những năm 1970 và đặt nền móng cho việc nhận diện đối tượng 2D. Vào những năm 1990, sự ra đời của các công nghệ như LIDAR (Light Detection and Ranging) giúp hệ thống nắm bắt thông tin về chiều 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 mởทาง cho các hệ thống nhận diện đối tượng 3D có độ chính xác cao.

Fig 1. Ví dụ về nhận diện 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!

Tổng quan về phát hiện đối tượng 2D#

Trước khi tìm hiểu về nhận diện đối tượng 3D, hãy cùng xem cách hoạt động của nhận diện đối tượng 2D. Nhận diện đối tượng 2D là một computer vision technique giúp máy tính nhận biết và định vị các đối tượng trong hình ảnh phẳng, hai chiều. Phương pháp này hoạt động bằng cách phân tích vị trí theo chiều ngang (X) và chiều dọc (Y) của đối tượng trong bức ảnh. Ví dụ, nếu bạn truyền hình ảnh các cầu thủ trên sân bóng đá vào một model nhận diện đối tượng 2D như Ultralytics YOLOv8, hệ thống có thể phân tích hình ảnh và draw bounding boxes quanh mỗi đối tượng (trong trường hợp này là các cầu thủ), qua đó xác định chính xác vị trí của họ.

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

Tuy nhiên, nhận diện đối tượng 2D vẫn có những hạn chế. Do chỉ xem xét hai chiều, phương pháp này không hiểu được chiều sâu. Điều này khiến việc đánh giá khoảng cách hoặc kích thước của đối tượng trở nên khó khăn. Ví dụ, một đối tượng lớn ở xa có thể trông có kích thước bằng một đối tượng nhỏ hơn ở gần, gây ra sự nhầm lẫn. Việc thiếu thông tin chiều sâu có thể dẫn đến sự thiếu chính xác trong các ứng dụng như robotics hoặc augmented reality, nơi việc nắm rõ kích thước và khoảng cách thực tế của đối tượng là rất cần thiết. Đó là lý do xuất hiện nhu cầu về nhận diện đối tượng 3D.

Đạt được nhận thức không gian với phát hiện đối tượng 3D#

Nhận diện object detection 3D là một kỹ thuật computer vision tiên tiến cho phép máy tính xác định các đối tượng trong không gian ba chiều, mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về thế giới xung quanh. Không giống như nhận diện đối tượng 2D, nhận diện đối tượng 3D cũng xem xét dữ liệu về chiều sâu. Thông tin chiều sâu cung cấp thêm các chi tiết như vị trí của đối tượng, kích thước, khoảng cách và hướng đặt của đối tượng trong thế giới 3D thực tế. Đáng chú ý, nhận diện 3D cũng 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 đòi hỏi nhận thức không gian chính xác.

Nhận diện đối tượng 3D đóng vai trò quan trọng đối với các ứng dụng như self-driving cars, robotics và 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 bản đồ 3D chi tiết về môi trường xung quanh, được gọi là điểm mây (point clouds) hoặc bản đồ chiều sâu (depth maps). Những bản đồ này sau đó được phân tích để phát hiện các đối tượng trong môi trường 3D.

Fig 3. Nhận diện đối tượng 3D của một chiếc xe ô tô.

Có rất nhiều computer vision models tiên tiến được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu 3D, chẳng hạn như điểm mây. Ví dụ, VoteNet là một model sử dụng phương pháp gọi là bỏ phiếu Hough để dự đoán vị trí tâm của một đối tượng trong điểm mây, giúp việc phát hiện và classify đối tượng trở nên dễ dàng và chính xác hơn. Tương tự, VoxelNet là một model chuyển đổi điểm mây thành một lưới các khối lập phương nhỏ gọi là voxel để đơn giản hóa quá trình phân tích dữ liệu.

Những 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. So sánh nhận diện đối tượng 2D và 3D.

Các model nhận diện đối tượng 3D đòi hỏi khối lượng công việc toán học và tính toán lớn hơn so với các model nhận diện đối tượng 2D. Việc xử lý dữ liệu 3D trong thời gian thực có thể gặp nhiều khó khăn nếu thiếu advanced hardware và các tối ưu hóa phù hợp. Tuy nhiên, những điểm khác biệt này giúp nhận diện đối tượng 3D phù hợp hơn với các ứng dụng đòi hỏi sự thấu hiểu không gian tốt hơn. Mặt khác, nhận diện đối tượng 2D thường được sử dụng cho các ứng dụng đơn giản hơn như security systems cần image recognition hoặc video analysis.

Ưu điểm và nhược điểm của phát hiện đối tượng 3D#

Nhận diện đối tượng 3D mang lại một số ưu điểm giúp phương pháp này nổi bật hơn so với các phương pháp nhận diện đối tượng 2D truyền thống. Bằng cách nắm bắt cả ba chiều của đối tượng, công nghệ này cung cấp các thông tin 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 vô cùng quan trọng đối với các ứng dụng như self-driving cars, nơi việc biết vị trí chính xác của các chướng ngại vật là yếu tố sống còn đối với sự an toàn. Một ưu điểm khác của việc sử dụng nhận diện đối tượng 3D là giúp bạn hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các đối tượng khác nhau trong không gian 3D.

Fig 5. Giải quyết hiện tượng che khuất bằng nhận diện 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: Nhận diện đối tượng 3D thường dựa vào các cảm biến tiên tiến như LiDAR, vốn có thể đắt đỏ và không nhất thiết có sẵn trong mọi môi trường.
• Collecting and processing data: Yêu cầu dữ liệu phức tạp của nhận diện đối tượng 3D khiến việc thu thập, chuẩn bị và xử lý các tập dữ liệu lớn cần thiết để huấn luyện model trở nên tốn thời gian và tốn 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.

Các 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.

Phương tiện tự hành#

Trong các self-driving cars, nhận diện đối tượng 3D đóng vai trò cốt lõi trong việc nhận thức môi trường xung quanh xe. Công nghệ này cho phép các phương tiện phát hiện người đi bộ, các xe ô tô 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 hệ thống nhận diện đối tượng 3D rất hữu ích để mang lại trải nghiệm lái xe tự động an toàn hơn nhiều cho các hành khách trên xe.

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

Robot học#

Các hệ thống robot sử dụng nhận diện đối tượng 3D cho một số ứng dụng. Chúng sử dụng công nghệ này để điều hướng qua các loại môi trường khác nhau, nhặt và đặt vật thể, cũng như tương tác với môi trường xung quanh. Các trường hợp sử dụng như vậy đặc biệt quan trọng trong các bối cảnh động như warehouses hoặc manufacturing facilities, nơi robot cần hiểu bố cục ba chiều để hoạt động hiệu quả.

Fig 7. Robot di động sử dụng nhận diện đối tượng 3D.

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

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của nhận diện đối tượng 3D là trong các ứng dụng thực tế ảo và thực tế tăng cường. Nhận diện đối tượng 3D được sử dụng để đặt chính xác các đối tượng ảo vào môi trường VR hoặc AR chân thực. Làm như vậy giúp nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng đối với các công nghệ này. 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 yếu tố kỹ thuật số và vật lý tương tác liền mạch. Ví dụ, gamers sử dụng tai nghe AR/VR có thể có được trải nghiệm nhập vai hơn nhiều với sự hỗ trợ của nhận diện đối tượng 3D. Điều này giúp các tương tác với các vật thể ảo trong không gian 3D trở nên hấp dẫn hơn đáng kể.

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

Suy 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 xu hướng AI mới nhất! Hãy ghé thăm 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 công nghiệp như manufacturing và healthcare. 🚀