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

Các trò chơi bài được chơi ở khắp mọi nơi, từ các trận đấu thông thường tại nhà đến các bàn chơi casino với mức cược cao. Mặc dù việc phân tích các lá bài trong khi chơi có vẻ đơn giản, nhưng việc xác định chính xác từng lá bài trong một trò chơi có thể rất quan trọng. Ngay cả những sai sót nhỏ, chẳng hạn như đọc sai một lá bài hoặc đếm sai điểm, có thể ảnh hưởng đến tính công bằng của một trò chơi. 

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 bị sai sót. Những sai lầm 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 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 thị giác máy tính có thể giúp phát hiện chính xác. Hãy cùng bắt đầu!

Tìm hiểu về phát hiện quân bài

Trước khi khám phá những thách thức của việc nhận diện bài thủ công, hãy xem xét kỹ hơn ý nghĩa của việc nhận diện bài trong thị giác máy tính. 

Nói một cách đơn giản, việc phát hiện bài tây tập trung vào việc dạy máy nhận biết và giải thích các quân bài, tương tự như cách con người làm. Máy ảnh ghi lại các chi tiết trực quan, trong khi các mô hình thị giác máy tính được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý dữ liệu đó để hiểu những gì trên bàn. 

Quá trình này thường bao gồm việc training một mô hình thị giác máy tính trên một tập dữ liệu chứa hình ảnh của mọi chất và thứ hạng, được chụp trong các điều kiện ánh sáng, góc độ và nền khác nhau. Các phương pháp tương tự cũng có thể được áp dụng cho các trò chơi bài khác, chẳng hạn như Pokémon hoặc các trò chơi thẻ bài giao dịch sưu tầm, trong đó việc nhận dạng chính xác các thiết kế thẻ bài độc đáo là rất quan trọng. Thông qua quá trình training mô hình này, các mô hình thị giác học cách nhận dạng các đặc điểm của quân bài. 

‍

Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể phát hiện nhiều lá bài trên bàn và xác định cấp bậc và chất của chúng. Nó hoạt động giống như một người quét một loạt các lá bài, nhưng ở đây đôi mắt được thay thế bằng một chiếc máy ảnh và bộ não bằng một thuật toán. Cùng với nhau, các bước này cho phép nhận dạng thẻ đáng tin cậy. 

Những thách thức liên quan đến việc phát hiện bài thủ công 

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

• Lỗi của con người : Con người 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 thua bài. track của số lượng. Các phiên chơi game dài khiến khả năng mắc lỗi cao hơn, làm tăng nguy cơ xảy ra lỗi ảnh hưởng đến lối chơi. 

• Hạn chế về tốc độ: Việc theo dõi thẻ thủ công tốn thời gian. Người quan sát cần theo dõi mọi động thái và ghi điểm bằng tay, điều này đương nhiên làm chậm trò chơi. Sự chậm trễ này có thể làm gián đoạn nhịp độ trận đấu và làm giảm trải nghiệm tổng thể cho người chơi.

• Tính nhất quán: Sự quan sát khác nhau giữa người này với người khác. Điều hiển nhiên đối với một người có thể bị người khác bỏ qua. Sự không nhất quán này làm cho việc giám sát thủ công trở nên không đáng tin cậy và ảnh hưởng đến độ chính xác trong các trò chơi.

• Tính công bằng và minh bạch: Tính công bằng trong trò chơi khó đảm bảo hơn nếu không có một hệ thống khách quan. Các lỗi hoặc sai sót có thể không được chú ý và người chơi có thể nghi ngờ kết quả. Điều này làm giảm sự tin tưởng và gây khó khăn hơn trong việc giải quyết các xung đột. 

• Khả năng mở rộng: Việc giám sát một bảng dữ liệu đã là một thách thức; việc xử lý nhiều bảng hoặc trò chơi cùng một lúc sẽ nhanh chóng trở nên bất khả thi.

‍

Công nghệ thị giác máy tính giúp vượt qua những thách thức này, đảm bảo phát hiện thẻ chính xác và nhất quán. Tiếp theo, chúng ta hãy thảo luận về cách YOLO11 có thể được sử dụng để nhận dạng các lá bài.

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

Đào tạo một mô hình học sâu như YOLO11 bắt đầu bằng việc xây dựng các tập dữ liệu lớn về 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 quan trọng: phát hiện đối tượng , xác định vị trí các đối tượng trong hình ảnh bằng cách sử dụng hộp giới hạn và phân loại hình ảnh, gán nhãn dựa trên các tính năng.

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, quá trình đào tạo trước này cung cấp 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 của các thẻ bài trong các điều kiện khác nhau - nhiều góc độ, ánh sáng, và thậm chí cả các cách sắp xếp chồng chéo. Mỗi thẻ 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 đào tạo và xác thực trên các hình ảnh thử nghiệm, YOLO11 có thể đáng tin cậy detect và nhận dạng các lá bài trong các tình huống thực tế.

‍

Nhận dạng các quân bài bằng cách sử dụng các tác vụ Vision AI khác nhau

Có một số cách để tiếp cận việc nhận dạng thẻ chơi và với YOLO11 hỗ trợ nhiều nhiệm vụ khác nhau, có thể sử dụng nhiều phương pháp. 

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 cách tiếp cận 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. Mô hình sau đó 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. YOLO11 đầu tiên phát hiện các thẻ bằng cách vẽ các hộp giới hạn, và sau đó là một hộp khác YOLO11 Mô hình xác định chất và thứ hạng của chúng bằng cách sử dụng phân loại hình ảnh . Phương pháp này giúp dễ dàng thêm các loại thẻ mới hoặc thiết kế tùy chỉnh mà không cần đào tạo lại mô hình phát hiện đối tượng cơ sở. Tuy nhiên, nếu các thẻ 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 các khung hình : Khi phân tích nguồn cấp dữ liệu video, YOLO11 Tính năng hỗ trợ theo dõi đối tượng của trò chơi có thể được sử dụng để theo dõi các lá bài trong 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 để 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 quân bài

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

Casino và giám sát

Casino là môi trường có mức cược cao, nơi đảm bảo tính công bằng của trò chơi là rất quan trọng. Tuy nhiên, những rủi ro như đánh dấu bài, công tắc ẩn hoặc chia bài không đều luôn hiện hữu. Việc giám sát truyền thống phụ thuộc vào giám sát thủ công, có thể bỏ lỡ những động thái tinh vi trong các trò chơi nhịp độ nhanh.

Đó là nơi mà tầm nhìn máy tính có thể bước vào. Khi được tích hợp vào hệ thống giám sát, nó có thể tự động track 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 giám sát của con người và tạo ra hồ sơ chơi game đáng tin cậy có thể được xem lại trong trường hợp xảy ra xung đột.

‍

Bảng thẻ thông minh

Trong các trò chơi trực tiếp, ngay cả những lỗi nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến nhịp độ 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, điều này tạo ra sơ hở cho những sai lầm. Bàn chơi bài thông minh (Smart card tables), được trang bị camera hoặc webcam và hệ thống thị giác máy tính, có thể giải quyết vấn đề này. 

Tầm nhìn AI hoặc một YOLO Mô hình này 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 mọi người tại bàn. 

Các trò chơi thẻ AR và VR

Các trò chơi bài vật lý rất tuyệt, nhưng chúng không phải lúc nào cũng phù hợp với tính tương tác mà người chơi mong đợi từ các định dạng kỹ thuật số. Thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) giúp khắc phục vấn đề này bằng cách thêm các lớp tương tác mới. AR phủ các yếu tố kỹ thuật số lên thế giới vật lý, ví dụ: hiển thị hướng dẫn, điểm số trực tiếp hoặc gợi ý trực tiếp trên một chiếc bàn thực. 

Mặt khác, VR tạo ra một môi trường kỹ thuật số hoàn toàn nhập vai, nơi toàn bộ trò chơi diễn ra một cách ảo. Khi kết hợp với thị giác máy tính, hệ thống AR hoặc VR cải thiện trải nghiệm chơi trò chơi với hiển thị điểm số trực tiếp, đề xuất di chuyển hoặc các chế độ kết hợp nhập vai. Thị giác máy tính cho phép điều này bằng cách phát hiện chính xác từng quân bài và liên kết nó với các tính năng tương tác. 

‍

Ưu điểm và hạn chế của việc nhận diện quân bài 

Dưới đây là một số ưu điểm của việc sử dụng thị giác máy tính để phát hiện quân bài:

• Phát hiện nhanh chóng và chính xác : Các mô hình thị giác máy tính có thể nhận dạng và classify chơi bài theo thời gian thực, đảm bảo giám sát đáng tin cậy.

• Tính minh bạch: Phát hiện tự động tạo ra một bản ghi khách quan về trận đấu, có thể được xem xét để giải quyết các 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 thị giác máy tính giúp việc nhận diện quân bài trở nên 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 bộ dữ liệu chất lượng cao: Hiệu suất của các mô hình này phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện được sử dụng.

• Khó khăn với các thẻ chồng chéo: Khi các thẻ 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 chúng một cách chính xác.

• Điều kiện ánh sáng khó khăn: Ánh sáng không nhất quán, chẳng hạn như phản xạ hoặc độ sáng thấp, có thể cản trở việc phát hiện quân bài chính xác. 

Những điều cần nhớ 

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 đào tạo các mô hình để detect , classify , Và track thẻ 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 trò chơi.

Bạn muốn tìm hiểu về AI? 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 logistics và Vision AI trong ngành ô tô. Để bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.