Tìm hiểu về nhận diện đối tượng 3D và các ứng dụng

Qua nhiều năm, phát hiện đối tượng ngày càng phát triển. Công nghệ này đã tiến từ nhận diện đối tượng trong hình ảnh hai chiều (2D) đơn giản đến xác định đối tượng trong thế giới ba chiều (3D) phức tạp xung quanh chúng ta. Các kỹ thuật ban đầu như so khớp mẫu, vốn tìm đối tượng bằng cách so sánh các phần của hình ảnh với ảnh tham chiếu đã lưu, được phát triển trong thập niên 1970 và đặt nền tảng cho phát hiện đối tượng 2D. Trong thập niên 1990, việc giới thiệu các công nghệ như LiDAR (đo khoảng cách và phát hiện ánh sáng) giúp hệ thống 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.

Hình 1. Ví dụ về phát hiện đối tượng 3D.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu phát hiện vật thể 3D là gì, hoạt động như thế nào và khác với phát hiện vật thể 2D ra sao. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về một số ứng dụng của phát hiện vật thể 3D.

Tổng quan về phát hiện đối tượng 2D#

Trước khi tìm hiểu phát hiện vật thể 3D, hãy cùng xem cách phát hiện vật thể 2D hoạt động. Phát hiện vật thể 2D là một kỹ thuật thị giác máy tính cho phép máy tính nhận dạng và định vị vật thể trong các hình ảnh phẳng, hai chiều. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách phân tích vị trí ngang (X) và dọc (Y) của vật thể trong ảnh. Ví dụ: nếu bạn đưa cho model phát hiện vật thể 2D như Ultralytics YOLOv8 một hình ảnh các cầu thủ trên sân bóng đá, model có thể phân tích hình ảnh và vẽ các bounding box quanh từng vật thể (trong trường hợp này là các cầu thủ), xác định chính xác vị trí của họ.

Hình 2. YOLOv8 được dùng để phát hiện cầu thủ trên sân bóng đá bằng phương pháp phát hiện đối tượng 2D.

Tuy nhiên, phát hiện vật thể 2D có những hạn chế. Vì chỉ xét hai chiều nên phương pháp này không hiểu được chiều sâu. Điều đó có thể khiến việc đánh giá một vật thể ở xa bao nhiêu hoặc lớn cỡ nào trở nên khó khăn. Ví dụ: một vật thể lớn ở xa có thể trông có kích thước giống một vật thể nhỏ hơn ở gần, gây nhầm lẫn. Việc thiếu thông tin chiều sâu có thể dẫn đến sai số trong các ứng dụng như robot học hoặc thực tế tăng cường, nơi cần biết kích thước và khoảng cách thực của vật thể. Đây là lý do cần đến phát hiện vật thể 3D.

Nâng cao nhận thức không gian bằng phát hiện đối tượng 3D#

Phát hiện vật thể 3D là một kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến cho phép máy tính nhận dạng vật thể trong không gian ba chiều, giúp máy tính hiểu sâu hơn nhiều về thế giới xung quanh. Khác với phát hiện vật thể 2D, phát hiện vật thể 3D còn xét đến dữ liệu chiều sâu. Thông tin chiều sâu cung cấp thêm chi tiết, chẳng hạn như vị trí, kích thước, khoảng cách và hướng của vật thể trong thế giới 3D thực. Đáng chú ý, phát hiện 3D cũng xử lý tốt hơn các tình huống một vật thể che khuất một phần vật thể khác (hiện tượng che khuất) và vẫn đáng tin cậy ngay cả khi góc nhìn thay đổi. Đây là 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 thiết yếu trong các ứng dụng như xe tự lái, robot và hệ thống thực tế tăng cường. Phương pháp này sử dụng các cảm biến như LiDAR hoặc camera stereo. 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 đối tượng trong môi trường 3D.

Hình 3. Phát hiện đối tượng 3D đối với một chiếc ô tô.

Có nhiều model thị giác máy tính tiên tiến được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu 3D như đám mây điểm. Ví dụ: VoteNet là một model sử dụng phương pháp gọi là bỏ phiếu Hough để dự đoán tâm của vật thể trong đám mây điểm, giúp phát hiện và phân loại vật thể chính xác hơn. Tương tự, VoxelNet là model chuyển đổi đám mây điểm thành một lưới gồm các khối lập phương nhỏ gọi là voxel để đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu.

Những khác biệt chính giữa phát hiện đối tượng 2D và 3D#

Giờ đây, sau khi đã tìm hiểu về phát hiện đối tượng 2D và 3D, hãy cùng khám phá những điểm khác biệt chính. Phát hiện đối tượng 3D phức tạp hơn phát hiện đối tượng 2D vì xử lý đám mây điểm. Việc phân tích dữ liệu 3D, chẳng hạn như đám mây điểm do LiDAR tạo ra, đòi hỏi nhiều bộ nhớ và năng lực tính toán hơn đáng kể. Một khác biệt nữa là độ phức tạp của các thuật toán liên quan. Model phát hiện đối tượng 3D cần phức tạp hơn để xử lý việc ước tính độ sâu, phân tích hình dạng 3D và phân tích hướng của đối tượng.

Hình 4. So sánh phát hiện vật thể 2D và 3D.

Model phát hiện vật thể 3D đòi hỏi nhiều phép toán và tài nguyên tính toán hơn model phát hiện vật thể 2D. Xử lý dữ liệu 3D theo thời gian thực có thể gặp khó khăn nếu không có phần cứng tiên tiến và các tối ưu hóa phù hợp. Tuy nhiên, những khác biệt này khiến phát hiện vật thể 3D phù hợp hơn với các ứng dụng cần hiểu biết không gian tốt hơn. Mặt khác, phát hiện vật thể 2D thường được dùng 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#

Phát hiện vật thể 3D có một số ưu điểm nổi bật so với các phương pháp phát hiện vật thể 2D truyền thống. Bằng cách ghi nhận cả ba chiều của vật thể, phương pháp này cung cấp thông tin chính xác về vị trí, kích thước và hướng của vật thể trong thế giới thực. Độ chính xác này rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự lái, nơi việc biết chính xác vị trí chướng ngại vật là thiết yếu cho an toàn. Một ưu điểm khác của phát hiện vật thể 3D là giúp bạn hiểu rõ hơn nhiều về mối quan hệ giữa các vật thể khác nhau trong không gian 3D.

Hình 5. Xử lý hiện tượng che khuất bằng phát hiện vật thể 3D.

Bên cạnh nhiều lợi ích, phát hiện đối tượng 3D cũng có một số hạn chế. Sau đây là những thách thức chính cần lưu ý:

• Chi phí tính toán cao hơn: Xử lý dữ liệu 3D đòi hỏi tài nguyên phần cứng mạnh hơn và chi phí có thể tăng nhanh.
• Yêu cầu dữ liệu phức tạp hơn: Phát hiện vật thể 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.
• Thu thập và xử lý dữ liệu: 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 model vừa tốn thời gian vừa tiêu tốn nhiều tài nguyên.
• Độ phức tạp của model tăng: Model dùng để phát hiện đối tượng 3D thường phức tạp hơn, có nhiều layer và tham số hơn model phát hiện đối tượng 2D.

Ứng dụng của phát hiện đối tượng 3D#

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

Xe tự hành#

Trong xe tự lái, phát hiện vật thể 3D đóng vai trò thiết yếu trong việc nhận biết môi trường xung quanh xe. Công nghệ này cho phép xe phát hiện người đi bộ, các xe khác và chướng ngại vật. Công nghệ này 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 từ các hệ thống phát hiện vật thể 3D giúp tạo ra trải nghiệm tự lái an toàn hơn nhiều cho hành khách trên xe.

Hình 6. Sử dụng phát hiện vật thể 3D trong xe tự hành. (nguồn: towardsdatascience.com)

Robot#

Hệ thống robot sử dụng phát hiện đối tượng 3D trong nhiều ứng dụng. Chúng dùng kỹ thuật này để di chuyển qua các loại môi trường khác nhau, nhặt và đặt vật thể cũng như tương tác với môi trường xung quanh. Những trường hợp sử dụng này đặc biệt quan trọng trong các môi trường biến động như nhà kho hoặc cơ sở sản xuất, nơi robot cần hiểu bố cục không gian ba chiều để hoạt động hiệu quả.

Hình 7. Robot di động sử dụng phát hiện vật thể 3D.

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

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của phát hiện vật thể 3D là trong các ứng dụng thực tế tăng cường và thực tế ảo. Phát hiện vật thể 3D được dùng để đặt chính xác các vật thể ảo trong môi trường VR hoặc AR chân thực. Điều này cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng với các công nghệ đó. Công nghệ này cũng cho phép hệ thống VR/AR nhận dạng và theo dõi vật thể thực, tạo ra môi trường sống động nơi các yếu tố kỹ thuật số và vật lý tương tác tự nhiên. Ví dụ: game thủ sử dụng kính VR/AR có thể có trải nghiệm sống động hơn nhiều nhờ phát hiện vật thể 3D. Công nghệ này giúp tương tác với vật thể ảo trong không gian 3D hấp dẫn hơn đáng kể.

Hình 8. Ví dụ về ứng dụng nhận dạng đối tượng 3D trong AR.

Tổng kết về phát hiện đối tượng 3D#

Phát hiện đối tượng 3D giúp hệ thống hiểu độ sâu và không gian hiệu quả hơn các phương pháp phát hiện đối tượng 2D. Kỹ thuật này đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như xe tự lái, robot và AR/VR, nơi cần biết kích thước, khoảng cách và vị trí của đối tượng. Dù phát hiện đối tượng 3D đòi hỏi năng lực xử lý cao hơn và dữ liệu phức tạp, khả năng cung cấp thông tin chính xác, chi tiết khiến kỹ thuật này trở thành công cụ rất giá trị trong nhiều lĩnh vực. Khi công nghệ tiến bộ, hiệu quả và khả năng tiếp cận của phát hiện đối tượng 3D có thể sẽ được cải thiện, mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi hơn và đổi mới trong nhiều ngành.

Hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi để cập nhật những tin tức mới nhất về AI! Truy cập kho GitHub để xem cách chúng tôi ứng dụng AI tạo ra giải pháp trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe.