Sử dụng mô hình Vision AI để nhận dạng các lá bài

Trò chơi bài được chơi ở khắp mọi nơi, từ các ván bài nhà cái thông thường đến các bàn chơi casino có tiền cược cao. Mặc dù việc phân tích bài khi chơi có vẻ đơn giản, nhưng việc xác định chính xác từng lá bài trong suốt ván chơi lại vô cùng quan trọng. Ngay cả những sai sót nhỏ, chẳng hạn như đọc sai bài hoặc tính sai điểm, cũng có thể ảnh hưởng đến tính công bằng của ván bài. 

Theo truyền thống, người chơi và người chia bài quản lý quy trình này theo cách thủ công, nhưng việc giám sát của con người dễ xảy ra sai sót. Những sai sót này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả và trải nghiệm tổng thể của người chơi. Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc nhìn thấy và diễn giải thông tin trực quan, có thể giúp khắc phục những hạn chế này bằng cách tự động hóa việc phát hiện và giám sát bài. 

Các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 , hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác khác nhau, bao gồm phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể. Khi chơi bài, những khả năng thị giác này có thể giúp xác định từng lá bài trên bàn. Nó đảm bảo giám sát đáng tin cậy và nhất quán, ngay cả khi các lá bài chồng lên nhau hoặc di chuyển nhanh. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn những thách thức của việc phát hiện thẻ thủ công và cách công nghệ thị giác máy tính có thể giúp phát hiện chính xác. Hãy bắt đầu thôi!

Hiểu về phát hiện thẻ chơi

Trước khi tìm hiểu những thách thức của việc phát hiện bài thủ công, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn ý nghĩa của việc phát hiện bài đối với thị giác máy tính. 

Nói một cách đơn giản, việc phát hiện bài tập trung vào việc dạy máy móc nhận dạng và diễn giải các lá bài, tương tự như cách con người làm. Camera ghi lại các chi tiết hình ảnh, trong khi các mô hình thị giác máy tính được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý dữ liệu đó để hiểu những gì có trên bàn. 

Quy trình này thường bao gồm việc huấn luyện mô hình thị giác máy tính trên một tập dữ liệu chứa hình ảnh của mọi bộ bài và cấp bậc, được chụp trong nhiều điều kiện ánh sáng, góc độ và bối cảnh khác nhau. Các phương pháp tương tự cũng có thể được áp dụng cho các trò chơi bài khác, chẳng hạn như Pokémon hoặc trò chơi bài sưu tầm, nơi việc nhận dạng chính xác các thiết kế bài độc đáo là rất quan trọng. Thông qua quy trình huấn luyện mô hình này, các mô hình thị giác học cách nhận dạng các đặc điểm của bài. 

‍

Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể phát hiện nhiều quân bài trên bàn và xác định thứ hạng cũng như chất của chúng. Nó hoạt động khá giống với việc con người quét một loạt bài, nhưng ở đây mắt được thay thế bằng camera, và não được thay thế bằng thuật toán. Kết hợp các bước này, hệ thống cho phép nhận dạng bài một cách đáng tin cậy. 

Những thách thức liên quan đến việc phát hiện thẻ chơi thủ công 

Sau đây là một số hạn chế của việc phát hiện bài thủ công:

• Lỗi của con người : Con người thường mắc lỗi, đặc biệt là khi xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Trong trò chơi bài, điều này có thể bao gồm việc đọc sai chất bài, nhầm lẫn giá trị hoặc quên đếm bài. Các phiên chơi dài khiến khả năng mắc lỗi cao hơn, làm tăng nguy cơ xảy ra lỗi ảnh hưởng đến lối chơi. 

• Giới hạn tốc độ : Việc theo dõi bài thủ công tốn thời gian. Người chơi phải theo dõi từng nước đi và tính điểm bằng tay, điều này tự nhiên làm chậm trò chơi. Sự chậm trễ này có thể làm gián đoạn nhịp độ chơi và làm giảm trải nghiệm tổng thể của người chơi.

• Tính nhất quán : Quan sát của mỗi người là khác nhau. Điều hiển nhiên với người này có thể bị người khác bỏ qua. Sự không nhất quán này khiến việc theo dõi thủ công trở nên không đáng tin cậy và ảnh hưởng đến độ chính xác của các trò chơi.

• Công bằng và minh bạch : Việc đảm bảo tính công bằng trong trò chơi sẽ khó khăn hơn nếu không có một hệ thống công bằng. Lỗi hoặc sai sót có thể bị bỏ qua, và người chơi có thể nghi ngờ kết quả. Điều này làm giảm lòng tin và khiến việc giải quyết xung đột trở nên khó khăn hơn. 

• Khả năng mở rộng : Việc theo dõi một bàn chơi là một thách thức; việc xử lý nhiều bàn hoặc trò chơi cùng lúc sẽ nhanh chóng trở nên không thực tế.

‍

Thị giác máy tính giúp vượt qua những thách thức này, đảm bảo phát hiện bài chính xác và nhất quán. Tiếp theo, hãy cùng thảo luận về cách YOLO11 có thể được sử dụng để nhận dạng bài.

Làm thế nào YOLO11 có thể được sử dụng để nhận dạng các lá bài

Việc đào tạo một mô hình học sâu như YOLO11 bắt đầu bằng việc xây dựng các tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh thẻ có chú thích. Được thiết kế để phân tích hình ảnh nhanh chóng và chính xác, YOLO11 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính chính: phát hiện đối tượng (xác định vị trí đối tượng trong ảnh bằng hộp giới hạn), và phân loại ảnh (gán nhãn dựa trên các đặc điểm).

Mặc dù YOLO11 được đào tạo trước trên tập dữ liệu COCO (Đối tượng phổ biến trong ngữ cảnh), bao gồm nhiều vật dụng hàng ngày nhưng không bao gồm bài tây, nhưng việc đào tạo trước này mang lại cho nó một nền tảng vững chắc trong việc nhận dạng hình dạng, kết cấu và hoa văn. Để chuyên sâu hơn trong việc phát hiện bài tây, mô hình phải được tinh chỉnh hoặc đào tạo tùy chỉnh trên một tập dữ liệu bài tây chuyên dụng.

Quá trình này bao gồm việc thu thập hình ảnh các lá bài trong các điều kiện khác nhau - nhiều góc độ, ánh sáng, và thậm chí cả các cách sắp xếp chồng chéo. Mỗi lá bài sau đó được chú thích: hộp giới hạn và nhãn để phát hiện đối tượng, hoặc mặt nạ chi tiết để phân đoạn ở cấp độ pixel. Sau khi được huấn luyện và xác thực trên các hình ảnh thử nghiệm, YOLO11 có thể phát hiện và nhận dạng các lá bài một cách đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.

‍

Nhận dạng các lá bài bằng các tác vụ khác nhau của Vision AI

Có nhiều cách để tiếp cận việc nhận dạng bài chơi và với việc YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau, nhiều phương pháp có thể được sử dụng. 

Sau đây là cách YOLO11 có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau để hiểu các lá bài trên bàn: 

• Chỉ phát hiện đối tượng : Trong phương pháp này, YOLO11 được huấn luyện sao cho mỗi lá bài riêng biệt (ví dụ: Át Bích, Hai Cơ) được coi là một lớp riêng biệt. Sau đó, mô hình có thể định vị và nhận dạng từng lá bài chỉ trong một bước. Với đủ dữ liệu huấn luyện, nó thậm chí có thể nhận dạng các lá bài chồng chéo. 

• Phát hiện và phân loại : Một phương pháp khác là chia nhiệm vụ thành hai giai đoạn. Đầu tiên, YOLO11 phát hiện các lá bài bằng cách vẽ các khung giới hạn, sau đó một mô hình YOLO11 khác sẽ xác định chất và thứ hạng của chúng bằng cách sử dụng phân loại hình ảnh . Cách tiếp cận này giúp dễ dàng thêm các loại bài mới hoặc thiết kế tùy chỉnh mà không cần đào tạo lại mô hình phát hiện đối tượng cơ sở. Tuy nhiên, nếu các lá bài mới khác biệt quá nhiều về ngoại hình, ví dụ như kích thước, hình dạng hoặc bố cục, mô hình phát hiện cũng có thể cần được đào tạo lại để duy trì độ chính xác.

• Theo dõi trên nhiều khung hình : Khi phân tích nguồn cấp dữ liệu video, tính năng hỗ trợ theo dõi đối tượng của YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi các lá bài trên nhiều khung hình. Điều này giúp ngăn việc đếm bài hai lần và duy trì độ chính xác trong các trò chơi nhịp độ nhanh.

Những cách tiếp cận khác nhau này cho phép YOLO11 hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực như tính điểm trong trò chơi xì dách, theo dõi lối chơi và tạo phân tích. Phương pháp tốt nhất phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của trò chơi.

Ứng dụng thực tế của việc phát hiện bài chơi

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách sử dụng mô hình Vision AI để nhận dạng quân bài, hãy cùng xem nó tác động như thế nào trong thế giới thực.

Sòng bạc và giám sát

Sòng bạc là môi trường có mức cược cao, nơi việc đảm bảo tính công bằng là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, những rủi ro như đánh dấu bài, chuyển đổi bài ẩn hoặc chia bài bất thường luôn hiện hữu. Việc giám sát truyền thống phụ thuộc vào việc theo dõi thủ công, điều này có thể bỏ sót những động thái tinh vi trong các trò chơi có nhịp độ nhanh.

Đó chính là lúc công nghệ thị giác máy tính có thể phát huy tác dụng. Khi được tích hợp vào hệ thống giám sát, nó có thể tự động theo dõi mọi lá bài và hành động của người chơi trên bàn. Điều này cho phép phát hiện gian lận theo thời gian thực, giảm sự phụ thuộc vào sự giám sát của con người và tạo ra một hồ sơ đáng tin cậy về quá trình chơi, có thể được xem xét trong trường hợp xảy ra xung đột.

‍

Bàn thẻ thông minh

Trong các ván bài trực tiếp, ngay cả những lỗi nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến diễn biến trận đấu và tạo ra căng thẳng giữa những người chơi. Trong hầu hết các thiết lập truyền thống, những nhiệm vụ này thuộc về người chia bài hoặc chính người chơi, tạo điều kiện cho sai sót. Bàn chơi bài thông minh , được trang bị camera hoặc webcam và hệ thống thị giác máy tính, có thể giải quyết vấn đề này. 

Vision AI hoặc mô hình YOLO có thể được sử dụng để nhận dạng bài ngay khi được chia và tự động cập nhật trạng thái ván bài. Điều này cho phép họ cập nhật điểm số theo thời gian thực, đánh dấu các điểm bất thường ngay lập tức và tự động hóa các giao dịch khi cần. Kết quả là trải nghiệm chơi mượt mà hơn và đồng nhất cho tất cả mọi người tại bàn. 

Trò chơi bài AR và VR

Trò chơi bài vật lý rất tuyệt, nhưng chúng không phải lúc nào cũng đáp ứng được tính tương tác mà người chơi mong đợi ở các định dạng kỹ thuật số. Thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) giúp khắc phục vấn đề này bằng cách bổ sung thêm nhiều lớp tương tác mới. AR phủ các yếu tố kỹ thuật số lên thế giới thực, ví dụ như hiển thị hướng dẫn, điểm số trực tiếp hoặc gợi ý trực tiếp trên bàn chơi thật. 

Ngược lại, VR tạo ra một môi trường kỹ thuật số hoàn toàn nhập vai, nơi toàn bộ trò chơi diễn ra ảo. Khi kết hợp với thị giác máy tính, hệ thống AR hoặc VR cải thiện lối chơi với hiển thị điểm số trực tiếp, gợi ý nước đi hoặc các chế độ kết hợp nhập vai. Thị giác máy tính cho phép điều này bằng cách phát hiện chính xác từng lá bài và liên kết nó với các tính năng tương tác. 

‍

Ưu điểm và hạn chế của việc phát hiện bài chơi 

Sau đây là một số lợi ích của việc sử dụng thị giác máy tính để phát hiện bài chơi:

• Phát hiện nhanh chóng và chính xác : Mô hình thị giác máy tính có thể nhận dạng và phân loại các lá bài theo thời gian thực, đảm bảo giám sát đáng tin cậy.

• Tính minh bạch: Phát hiện tự động tạo ra hồ sơ khách quan về lối chơi, có thể được xem xét để giải quyết tranh chấp một cách công bằng.

• Phân tích: Thông tin chi tiết từ các giải pháp thị giác máy tính có thể được tận dụng để tạo ra dữ liệu trò chơi chi tiết, cho phép nghiên cứu hành vi của người chơi và xu hướng hiệu suất.

Mặc dù công nghệ thị giác máy tính giúp phát hiện bài rất hiệu quả, nhưng điều quan trọng là phải lưu ý đến những hạn chế của nó. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét:

• Phụ thuộc vào các tập dữ liệu chất lượng cao : Hiệu suất của các mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu đào tạo được sử dụng.

• Khó khăn khi xếp chồng các lá bài : Khi các lá bài được xếp chồng lên nhau, bị che khuất một phần hoặc bị nghiêng, hệ thống Vision AI có thể gặp khó khăn hơn trong việc xác định chính xác các lá bài đó.

• Điều kiện ánh sáng khó khăn : Ánh sáng không ổn định, chẳng hạn như phản chiếu hoặc độ sáng thấp, có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện bài chơi chính xác. 

Những điểm chính 

Phát hiện bài là một ví dụ đơn giản nhưng thú vị về cách thị giác máy tính có thể giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Với các tập dữ liệu được cấu trúc tốt, các nhà phát triển có thể huấn luyện các mô hình để phát hiện, phân loại và theo dõi bài theo thời gian thực. Nhìn về tương lai, nhiều khả năng công nghệ tiên tiến này sẽ tiếp tục phát triển, định hình nên các sòng bạc thông minh hơn, trải nghiệm AR và VR nhập vai, cùng các ứng dụng mới vượt ra ngoài lĩnh vực trò chơi.

Bạn muốn tìm hiểu về AI? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm. Tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá những đổi mới trong các lĩnh vực như AI trong hậu cần và AI thị giác trong ngành công nghiệp ô tô . Để bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay, hãy xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.