Phát hiện đối tượng 3D

Phát hiện vật thể 3D là một kỹ thuật thị giác máy tính (CV) tiên tiến để nhận dạng và định vị vật thể trong không gian ba chiều. Không giống như phát hiện vật thể 2D, hoạt động trên hình ảnh phẳng, phát hiện 3D cung cấp thông tin chiều sâu quan trọng, cho phép hệ thống hiểu được kích thước, vị trí và hướng thực tế của vật thể. Khả năng này cho phép nhận thức không gian sâu sắc và chính xác hơn nhiều, điều này rất cần thiết cho nhiều ứng dụng AI hiện đại.

Cách thức hoạt động của phát hiện vật thể 3D

Hệ thống phát hiện vật thể 3D thường dựa vào các cảm biến chuyên dụng để nắm bắt hình dạng của môi trường xung quanh. Các nguồn dữ liệu phổ biến bao gồm:

• LiDAR (Phát hiện và Đo khoảng cách bằng Ánh sáng) : Công nghệ này sử dụng các xung laser để đo khoảng cách chính xác đến các vật thể, tạo ra bản đồ 3D chi tiết gọi là đám mây điểm . Đám mây điểm là tập hợp các điểm dữ liệu trong không gian 3D, biểu diễn chính xác bề mặt bên ngoài của vật thể.
• Camera stereo: Tương tự như thị giác của con người, camera stereo sử dụng hai hoặc nhiều ống kính để chụp ảnh từ các góc hơi khác nhau. Bằng cách so sánh các hình ảnh này, hệ thống có thể tính toán độ sâu và tạo ra hình ảnh 3D của cảnh.
• Bản đồ độ sâu: Bản đồ này có thể được tạo ra bởi nhiều cảm biến khác nhau, bao gồm camera âm thanh nổi hoặc camera Thời gian bay (ToF) và cung cấp giá trị khoảng cách trên mỗi pixel.

Sau khi dữ liệu 3D này được thu thập, các mô hình học sâu chuyên biệt sẽ phân tích dữ liệu để xác định và định vị các đối tượng. Các mô hình như VoxelNet và VoteNet được thiết kế để xử lý các đám mây điểm phi cấu trúc hoặc lưới voxel (tương đương pixel 3D) nhằm dự đoán các hộp giới hạn 3D xung quanh các đối tượng.

Phát hiện đối tượng 3D so với 2D

Sự khác biệt chính giữa phát hiện vật thể 2D và 3D là kích thước không gian mà chúng hoạt động. Phát hiện 2D xác định vị trí của vật thể trên ảnh phẳng bằng cách sử dụng một hình hộp chữ nhật được xác định bởi tọa độ X và Y. Tuy nhiên, nó thiếu khả năng nhận biết chiều sâu, khiến việc đánh giá kích thước hoặc khoảng cách thực sự của vật thể trở nên khó khăn. Ví dụ, trong ảnh 2D, một chiếc xe tải lớn ở xa có thể xuất hiện cùng kích thước với một chiếc ô tô nhỏ ở gần hơn nhiều.

Phát hiện vật thể 3D khắc phục hạn chế này bằng cách thêm trục Z để tạo chiều sâu. Điều này cho phép xác định không chỉ vật thể là gì và vị trí của nó trong khung hình, mà còn cả khoảng cách, kích thước vật lý và hướng của nó trong không gian 3D. Mặc dù điều này mang lại hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về môi trường, nhưng nó cũng đi kèm với chi phí tính toán cao hơn và yêu cầu dữ liệu phức tạp hơn.

Các Ứng dụng Thực tế

Thông tin không gian chi tiết do công nghệ phát hiện vật thể 3D cung cấp có giá trị vô cùng to lớn trong nhiều lĩnh vực.

1. Xe tự hành : Đây là một trong những ứng dụng quan trọng nhất. Xe tự hành từ các công ty như Waymo sử dụng LiDAR và camera để xây dựng mô hình 3D thời gian thực về môi trường xung quanh. Điều này cho phép xe phát hiện chính xác các xe khác, người đi bộ và người đi xe đạp, dự đoán chuyển động của họ và điều hướng an toàn.
2. Robot và Tự động hóa: Trong các nhà kho và cơ sở sản xuất , robot sử dụng công nghệ phát hiện 3D để nhận dạng, nắm bắt và di chuyển vật thể với độ chính xác cao. Công nghệ này cũng rất quan trọng đối với các ứng dụng thực tế tăng cường (AR) , cho phép các vật thể ảo được đặt một cách chân thực và tương tác với thế giới thực.

Mặc dù phát hiện vật thể 3D phức tạp hơn và tốn nhiều tài nguyên hơn so với phương pháp 2D, nhưng khả năng cung cấp hiểu biết không gian chính xác khiến nó trở thành công nghệ không thể thiếu cho thế hệ hệ thống thông minh tiếp theo.