Thị giác máy tính (Computer Vision - CV)

Thị giác máy tính (CV) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), lĩnh vực này huấn luyện máy tính để diễn giải và hiểu thế giới trực quan. Sử dụng hình ảnh kỹ thuật số từ máy ảnh, video và các mô hình học sâu, máy móc có thể xác định và phân loại các đối tượng một cách chính xác, sau đó phản ứng với những gì chúng "nhìn thấy". Mục tiêu là cho phép máy tính tái tạo thị giác của con người, một nhiệm vụ liên quan đến việc xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu trực quan để hiểu nó. Lĩnh vực này đã phát triển nhanh chóng nhờ những tiến bộ trong học sâu và sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn.

Cách thức hoạt động của Thị giác máy tính

Thị giác máy tính hoạt động bằng cách áp dụng các thuật toán học máy (ML) vào dữ liệu trực quan. Thay vì được lập trình rõ ràng để nhận dạng một đối tượng, một mô hình CV học cách xác định các mẫu từ hàng nghìn hoặc hàng triệu hình ảnh được gắn nhãn. Ví dụ: để huấn luyện một mô hình nhận dạng mèo, nó sẽ được cung cấp vô số hình ảnh mèo cho đến khi nó có thể tự học cách phân biệt các đặc điểm của mèo.

CV hiện đại phụ thuộc nhiều vào các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN là một loại mạng nơ-ron có hiệu quả cao trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh. Nó hoạt động bằng cách áp dụng các bộ lọc (hoặc kernel) cho một hình ảnh để tạo ra bản đồ đặc trưng làm nổi bật các đặc điểm quan trọng như cạnh, kết cấu và hình dạng. Các mạng này cung cấp sức mạnh cho nhiều tác vụ thị giác máy tính phổ biến, cho phép máy móc phân tích thông tin trực quan với độ chính xác ngày càng cao.

Thị giác máy tính so với Xử lý ảnh

Mặc dù liên quan chặt chẽ, thị giác máy tính và xử lý ảnh không giống nhau. Xử lý ảnh là một tập hợp con của CV, tập trung vào việc thao tác hình ảnh kỹ thuật số để nâng cao chúng hoặc trích xuất thông tin hữu ích. Nó bao gồm các hoạt động như làm sắc nét, làm mờ hoặc lọc một hình ảnh. Ngược lại, thị giác máy tính tiến thêm một bước bằng cách nhằm mục đích giải thích và hiểu nội dung của hình ảnh. Ví dụ: xử lý ảnh có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng của ảnh, trong khi thị giác máy tính sẽ được sử dụng để xác định người, vật thể và cảnh trong ảnh đó. Bạn có thể tìm hiểu thêm về sự khác biệt trong tổng quan chi tiết về xử lý ảnh kỹ thuật số này.

Các nhiệm vụ chính trong Thị giác máy tính

Thị giác máy tính bao gồm một số nhiệm vụ chính cho phép máy móc phân tích và diễn giải dữ liệu trực quan:

• Phát hiện đối tượng: Điều này liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video. Một mô hình như Ultralytics YOLO vẽ một hộp giới hạn xung quanh mỗi đối tượng được phát hiện và gán cho nó một nhãn lớp.
• Phân loại ảnh (Image Classification): Tác vụ này liên quan đến việc gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh từ một tập hợp các danh mục được xác định trước. Ví dụ: phân loại một hình ảnh là chứa "mèo" hoặc "chó".
• Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Không giống như object detection, segmentation phân loại từng pixel trong ảnh. Nó cung cấp sự hiểu biết chi tiết hơn nhiều về nội dung của ảnh. Các nhiệm vụ con bao gồm instance segmentation và semantic segmentation.
• Ước Tính Tư Thế (Pose Estimation): Điều này được sử dụng để xác định vị trí và hướng của một người hoặc vật thể trong không gian. Nó được sử dụng rộng rãi trong robotics, thực tế tăng cường và phân tích hoạt động của con người.
• Theo Dõi Đối Tượng (Object Tracking): Nhiệm vụ này bao gồm việc theo dõi một hoặc nhiều đối tượng theo thời gian trong một chuỗi video. Nó rất quan trọng đối với các ứng dụng như giám sát và điều hướng tự động.

Các Ứng dụng Thực tế

Các ứng dụng của thị giác máy tính ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực:

• Xe tự hành: CV rất quan trọng đối với xe tự lái, cho phép chúng nhận biết môi trường xung quanh, phát hiện người đi bộ và các phương tiện khác, đọc biển báo giao thông và điều hướng an toàn. Các công ty như Waymo và Tesla phụ thuộc rất nhiều vào các hệ thống CV. Tìm hiểu thêm về các giải pháp AI trong lĩnh vực ô tô.
• Y tế: Trong phân tích hình ảnh y tế, CV giúp các bác sĩ радиолог phát hiện các bất thường như khối u hoặc gãy xương trong ảnh chụp X-quang, CT và MRI. Nó cũng được sử dụng trong phẫu thuật robot và theo dõi bệnh nhân. Đọc thêm về tác động của nó trong Radiology: Artificial Intelligence (Chẩn đoán hình ảnh: Trí tuệ nhân tạo). Bạn cũng có thể khám phá cách YOLO11 được sử dụng để phát hiện khối u.
• Bảo mật và Giám sát: CV cung cấp năng lượng cho các hệ thống giám sát tự động để phát hiện xâm nhập, theo dõi cá nhân và phân tích hành vi đám đông. Xem hướng dẫn của chúng tôi về cách xây dựng hệ thống báo động an ninh.
• Bán lẻ: Các ứng dụng bao gồm quản lý hàng tồn kho thông qua giám sát kệ hàng, phân tích hành vi của khách hàng và hệ thống thanh toán không cần thu ngân như của Amazon Go.
• Sản xuất: CV được sử dụng để kiểm soát chất lượng, phát hiện lỗi, giám sát dây chuyền lắp ráp và tự động hóa bằng robot. Tìm hiểu về cách tạo ra các giải pháp sản xuất thông minh với YOLO11.
• Nông nghiệp (Agriculture): Công nghệ này cho phép canh tác chính xác thông qua giám sát cây trồng, phát hiện bệnh tật, xác định cỏ dại và thu hoạch tự động. Đọc về giám sát sức khỏe cây trồng theo thời gian thực.

Công Cụ và Framework

Việc phát triển và triển khai các mô hình thị giác máy tính trở nên dễ dàng hơn nhờ các công cụ và framework khác nhau. Các thư viện như PyTorch (truy cập trang web chính thức của PyTorch) và TensorFlow (truy cập trang web chính thức của TensorFlow) là nền tảng để xây dựng mô hình. Các thư viện mã nguồn mở như OpenCV cung cấp một tập hợp lớn các hàm cho thị giác máy tính thời gian thực.

Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa toàn bộ vòng đời của một dự án CV, từ quản lý bộ dữ liệu và huấn luyện các mô hình tùy chỉnh đến triển khai. Việc sử dụng các định dạng tiêu chuẩn như ONNX cũng giúp đảm bảo khả năng tương tác giữa các framework khác nhau. Khi các công nghệ này trưởng thành, chúng sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành công nghiệp.