Computer Vision: Công nghệ thông minh trong tầm tay 2024

Hãy cùng tìm hiểu về Computer Vision (CV) - một lĩnh vực quan trọng của Trí tuệ nhân tạo (AI) - và cách nó hoạt động. Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn đầy đủ về CV và công nghệ trí thức thị giác trong năm 2024.

Mô tả về Computer Vision

Computer Vision là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) nghiên cứu về các phương pháp tính toán giúp máy tính hiểu và giải thích nội dung của hình ảnh và video số. Mục tiêu của CV là giúp máy tính nhìn thấy và hiểu dữ liệu hình ảnh và video từ camera hoặc cảm biến.

Để đạt được điều này, CV sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh để cho máy tính tìm kiếm, phân loại và phân tích đối tượng và môi trường xung quanh từ dữ liệu do camera cung cấp.

Viso Suite là nền tảng ứng dụng Computer Vision toàn diện từ đầu đến cuối.

Định nghĩa về Computer Vision

Công việc của Computer Vision nhằm cho phép máy tính nhìn thấy, nhận diện và hiểu thế giới hình ảnh tương tự như con người. Do đó, CV còn được gọi là "thị giác máy tính" hoặc "tầm nhìn máy tính".

Trong khi con người giải quyết vấn đề "thị giác" một cách dễ dàng (kể cả trẻ em), thì việc nhìn và hiểu hình ảnh tính toán vẫn là một trong những lĩnh vực khó khăn nhất trong khoa học máy tính. Điều này đặc biệt áp đặt do sự phức tạp đáng kể của thế giới vật lý và sự biến đổi vô tận của nó.

Thị giác máy tính trong lĩnh vực hàng không - Được xây dựng với Viso Suite

Thị giác của con người dựa trên quá trình học suốt đời nhằm huấn luyện để nhận diện đối tượng cụ thể hoặc nhận ra khuôn mặt và cá nhân trong cảnh quan hình ảnh. Do đó, công nghệ thị giác nhân tạo hiện đại sử dụng phương pháp học máy và học sâu để huấn luyện máy tính nhận diện đối tượng, khuôn mặt hoặc người trong cảnh quan hình ảnh.

Kết quả, hệ thống thị giác máy tính sử dụng thuật toán xử lý hình ảnh để cho máy tính tìm thấy, phân loại và phân tích đối tượng và môi trường xung quanh từ dữ liệu do camera cung cấp.

Giá trị của Computer Vision

Hệ thống Computer Vision được huấn luyện để kiểm tra sản phẩm, giám sát hạ tầng hoặc tài sản sản xuất để phân tích hàng nghìn sản phẩm hoặc quy trình trong thời gian thực, phát hiện khuyết tật hoặc vấn đề. Nhờ tốc độ, tính chính xác, tính liên tục, tính chính xác và khả năng mở rộng, nó có thể nhanh chóng vượt qua khả năng của con người.

Các mô hình học sâu hiện đại đạt được độ chính xác và hiệu suất vượt trội so với con người trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh thực tế như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh.

Ứng dụng Computer Vision được sử dụng trong một loạt các ngành công nghiệp, từ an ninh và hình ảnh y tế đến sản xuất, ô tô, nông nghiệp, xây dựng, thành phố thông minh, giao thông vận tải và nhiều hơn nữa. Khi công nghệ AI tiến bộ và trở nên linh hoạt và mở rộng hơn, ngày càng có nhiều trường hợp sử dụng khả thi và có lợi kinh tế.

Phát hiện vật thể nhỏ trong phân tích giao thông bằng Computer Vision - Được xây dựng với Viso Suite

Kích thước thị trường Computer Vision

Theo một phân tích về thị trường thị giác AI của Verified Market Research (tháng 11 năm 2022), thị trường AI trong Computer Vision đã đạt giá trị 12 tỷ đô la Mỹ vào năm 2021 và dự kiến ​​sẽ đạt 205 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030. Do đó, thị trường computer vision đang phát triển nhanh với tỷ suất tăng trưởng hàng năm (CAGR) dự kiến ​​là 37,05% từ năm 2023 đến năm 2030.

Đếm sản phẩm và kiểm tra chất lượng với deep learning - Viso Suite

Nền tảng Computer Vision để xây dựng ứng dụng

Nền tảng computer vision Viso Suite cho phép các tổ chức hàng đầu trên toàn thế giới phát triển, mở rộng và vận hành các ứng dụng vision AI của họ. Là nền tảng vision AI duy nhất từ đầu đến cuối trên thế giới, Viso Suite cung cấp cơ sở hạ tầng phần mềm để tăng tốc quá trình phát triển và duy trì các ứng dụng computer vision trên nhiều ngành công nghiệp (Xem nghiên cứu tác động kinh tế).

Viso Suite bao gồm toàn bộ vòng đời của computer vision, từ chú thích hình ảnh và huấn luyện mô hình đến phát triển trực quan, triển khai bằng một cú nhấp chuột và mở rộng cho hàng trăm camera. Nền tảng cung cấp các khả năng quan trọng như hiệu suất thời gian thực, Edge AI phân tán, bảo mật Zero-Trust và AI bảo vệ quyền riêng tư.

Kiến trúc mở rộng của Viso Suite giúp các công ty tái sử dụng và tích hợp các cơ sở hạ tầng hiện có (camera, mô hình AI, v.v.) và kết nối computer vision với các công cụ BI (PowerBI, Tableau) và cơ sở dữ liệu bên ngoài (Google Cloud, AWS, Azure, Oracle, v.v.). Yêu cầu xem demo tại đây.

Làm thế nào Computer Vision hoạt động?

Nói chung, Computer Vision hoạt động theo ba bước cơ bản:

Bước 1: Thu thập hình ảnh / video từ camera, Bước 2: Xử lý hình ảnh, Bước 3: Hiểu hình ảnh.

Một ví dụ thực tế về Computer Vision là công nghệ học máy yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện thuật toán học sâu có thể nhận diện hình ảnh chính xác. Ví dụ, để huấn luyện máy tính nhận diện mũ bảo hiểm, cần cung cấp đủ số lượng lớn hình ảnh về mũ bảo hiểm từ nhiều góc cảnh khác nhau để máy tính học cách xác định đặc điểm của mũ bảo hiểm.

Sau đó, thuật toán đã được huấn luyện có thể được áp dụng vào hình ảnh mới, ví dụ như video từ camera giám sát, để nhận diện mũ bảo hiểm. Ví dụ này được sử dụng trong các ứng dụng computer vision cho kiểm tra thiết bị để giảm tai nạn trong ngành xây dựng hoặc sản xuất.

Computer Vision trong công nghiệp sản xuất - Xây dựng bằng Viso Suite

Computer Vision hoạt động bằng cách nhận diện hình ảnh hoặc "nhìn" hình ảnh giống như con người, sử dụng các đặc điểm đã học với mức độ tin cậy. Do đó, các mạng nơ-ron cơ bản là nền tảng của Hệ thống Nơ-ron nhân tạo (ANN). Mỗi lớp thêm vào kiến thức của lớp trước.

Nhiệm vụ học sâu yêu cầu tính toán năng lượng và chi phí cao, phụ thuộc vào tài nguyên tính toán quan trọng và yêu cầu tập dữ liệu khổng lồ để huấn luyện mô hình. So với xử lý hình ảnh truyền thống, các thuật toán học sâu cho phép máy tính tự học mà không cần lập trình viên lập trình nó để nhận diện hình ảnh dựa trên các đặc điểm được quy định trước. Kết quả là, các phương pháp học sâu đạt độ chính xác rất cao.

Ngày nay, học sâu cho phép máy tính đạt được hiệu suất tương đương với con người trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh. Ví dụ, trong nhận dạng khuôn mặt sâu, các mô hình trí tuệ nhân tạo đạt được độ chính xác nhận dạng (ví dụ: Google FaceNet đạt được 99,63%) cao hơn độ chính xác mà con người có thể đạt được (97,53%).

Thị giác tính toán bằng học sâu cũng đã đạt được hiệu suất tương đương với con người trong việc phân loại ung thư da với mức độ năng lực tương tự chuyên gia da liễu.

Các mạng nơ-ron được đào tạo để phân loại các bệnh đã được đánh giá so sánh với các bác sĩ. Hiệu suất của chúng thường tương đương với con người khi được kiểm tra trên cùng nhiệm vụ phân loại. - Nguồn

Hệ thống Computer Vision

Các hệ thống Computer Vision hiện đại kết hợp xử lý hình ảnh với kỹ thuật học máy và học sâu. Do đó, nhà phát triển kết hợp các phần mềm khác nhau (ví dụ: OpenCV hoặc OpenVINO) và thuật toán AI để tạo ra một quy trình đa bước, một đường ống thị giác máy tính.

Tổ chức và thiết lập một hệ thống thị giác máy tính biến đổi theo ứng dụng và trường hợp sử dụng. Tuy nhiên, tất cả các hệ thống thị giác máy tính chứa các chức năng tiêu chuẩn sau:

Bước 1: Thu thập hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh kỹ thuật số từ camera hoặc cảm biến cung cấp dữ liệu hình ảnh hoặc video. Về mặt kỹ thuật, bất kỳ camera hoặc cảm biến 2D hoặc 3D nào đều có thể được sử dụng để cung cấp khung hình ảnh.

Bước 2: Tiền xử lý. Dữ liệu hình ảnh gốc của camera cần được tiền xử lý để tối ưu hiệu suất của các nhiệm vụ thị giác máy tính sau này. Tiền xử lý bao gồm làm giảm nhiễu, tăng cường độ tương phản, tái cấu trúc hoặc cắt ảnh.

Bước 3: Thuật toán thị giác máy tính. Thuật toán xử lý hình ảnh, thông thường là mô hình học sâu (DL model) phổ biến nhất, thực hiện nhận diện hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và phân loại trên mỗi khung hình ảnh hoặc video.

Bước 4: Logic tự động hóa. Thông tin đầu ra của thuật toán AI cần được xử lý với các luật có điều kiện dựa trên trường hợp sử dụng. Phần này thực hiện tự động hóa dựa trên thông tin thu được từ nhiệm vụ thị giác máy tính. Ví dụ, ứng dụng kiểm tra tự động, phù hợp hoặc không phù hợp cho ứng dụng kiểm tra tự động, khớp hoặc không khớp trong các hệ thống nhận dạng hoặc ghi chú để xem lại của con người trong lĩnh vực bảo hiểm, giám sát và an ninh, quân sự hoặc nhận dạng y tế.

Ví dụ về một hệ thống thị giác máy tính trong nông nghiệp chăn nuôi thông minh

Các mô hình học sâu Computer Vision phổ biến ngày nay

Trong thị giác máy tính, đặc biệt là phát hiện đối tượng thời gian thực, có hai gia đình thuật toán là thuật toán giai đoạn đơn và thuật toán giai đoạn đa giai đoạn.

• Giai đoạn đơn nhằm mục tiêu xử lý thời gian thực và hiệu suất tính toán cao nhất. Các thuật toán phổ biến nhất bao gồm SSD, RetinaNet, YOLOv3, YOLOv4, YOLOR, YOLOv5 hoặc YOLOv7.

• Giai đoạn đa giai đoạn thực hiện nhiều bước và đạt được độ chính xác cao nhưng nặng nề và tốn nhiều tài nguyên. Các thuật toán giai đoạn đa giai đoạn phổ biến bao gồm R-CNN theo chuỗi (Mask-RCNN, Fast RCNN và Faster RCNN).

Lịch sử của công nghệ Computer Vision

Trong những năm gần đây, công nghệ học sâu mới đã đạt được những bước tiến lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính, đặc biệt là trong nhận dạng hình ảnh và phát hiện đối tượng.

• 1960 - Bắt đầu: Computer Vision ra đời vào những năm 1960 khi các nhà khoa học máy tính cố gắng mô phỏng thị giác con người bằng cơ chế tính toán. Mặc dù nghiên cứu thị giác máy tính đã mất vài thập kỷ để dạy máy tính nhìn, nhưng máy cao cấp nhất tại thời điểm đó chỉ có thể nhận biết các đối tượng thông thường và gặp khó khăn trong việc nhận diện nhiều đối tượng tự nhiên với sự biến đổi vô hạn về hình dạng.

• 2014 - Kỷ nguyên Deep Learning: Các nhà nghiên cứu đã đạt được sự tiến bộ lớn bằng cách huấn luyện máy tính với 15 triệu hình ảnh từ tập dữ liệu phân loại hình ảnh lớn nhất, ImageNet, sử dụng công nghệ học sâu. Trong các thách thức và bài đánh giá thị giác máy tính, học sâu đã chứng minh sự ưu việt áp đảo so với các thuật toán truyền thống xử lý hình ảnh xem đối tượng là một tập hợp các đặc điểm hình dạng và màu sắc.

• 2016 - Học sâu gần thời gian thực: Học sâu, một lớp thuật toán học máy cụ thể, đơn giản hóa quá trình trích xuất và mô tả đặc trưng thông qua một mạng nơ-ron tích chập nhiều lớp (CNN). Nhờ dữ liệu lớn từ ImageNet, bộ vi xử lý trung tâm hiện đại (CPU) và bộ xử lý đồ họa (GPU), các mạng nơ-ron sâu mang lại sự phát triển chưa từng có của thị giác máy tính và đạt được hiệu suất hàng đầu. Đặc biệt, sự phát triển của các bộ phát hiện đối tượng giai đoạn đơn làm cho AI thị giác nhanh chóng và hiệu quả hơn.

• 2020 - Triển khai Học sâu và Edge AI: Ngày nay, CNN đã trở thành khung tính toán tiêu chuẩn trong thị giác máy tính. Số lượng mạng sâu và phức tạp hơn đã được phát triển để đạt được độ chính xác gần như tương đương với con người trong nhiều ứng dụng thị giác máy tính. Mô hình AI nhẹ, tối ưu hóa cho phép thực hiện thị giác máy tính trên phần cứng và thiết bị di động giá rẻ. Phần cứng Edge AI, chẳng hạn như bộ gia tốc phần cứng học sâu, cho phép Tính toán Edge hiệu quả cao cho thị giác máy tính.

Phân tích video với học sâu cho phát hiện phương tiện

Các xu hướng hiện tại trong Computer Vision và trạng thái nghệ thuật

Các xu hướng mới nhất kết hợp Edge Computing với Machine Learning trên thiết bị, một phương pháp còn được gọi là Edge AI. Chuyển AI từ điểm trung tâm đến thiết bị Edge giúp chạy Học máy thị giác ở bất cứ nơi nào và xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính có khả năng mở rộng.

Chúng ta có xu hướng giảm chi phí thị giác máy tính, được thúc đẩy bởi tính hiệu suất tính toán cao, chi phí phần cứng giảm và các công nghệ mới (nén mô hình, mã hóa ít mã không có mã, tự động hóa). Kết quả, ngày càng có nhiều ứng dụng thị giác máy tính khả thi và có lợi kinh tế - làm tăng tốc độ chấp nhận của thị giác máy tính.

Các xu hướng quan trọng nhất của Computer Vision hiện nay là:

• Xu hướng 1: Phân tích video thời gian thực
• Xu hướng 2: Tối ưu hóa mô hình và triển khai AI
• Xu hướng 3: Bộ gia tốc AI phần cứng
• Xu hướng 4: Thị giác Edge
• Xu hướng 5: Các ứng dụng thị giác máy tính thực tế

Phân tích video thời gian thực

Ứng dụng và trường hợp sử dụng Computer Vision

Các công ty đang nhanh chóng áp dụng công nghệ computer vision vào các ngành công nghiệp để giải quyết các vấn đề tự động hóa với máy tính có thể nhìn thấy. Công nghệ trí thức thị giác đang phát triển nhanh chóng, cho phép đổi mới và triển khai ý tưởng và dự án thị giác máy tính mới:

• Sản xuất: Thị giác máy tính công nghiệp được sử dụng trong ngành công nghiệp sản xuất để tự động hóa kiểm tra sản phẩm, đếm đối tượng, tự động hóa quy trình và tăng cường an toàn lao động với sự nhận biết PPE và nhận dạng khẩu trang.

• Y tế: Trong các ứng dụng thị giác trong lĩnh vực y tế, một ví dụ nổi bật là phát hiện tự động của người rơi để tạo điểm rủi ro ngã và kích hoạt cảnh báo.

• An ninh: Trong giám sát video và an ninh, phát hiện người được thực hiện để giám sát biên giới thông minh. Một ứng dụng phổ biến khác là nhận diện khuôn mặt sâu và nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác vượt trội so với con người.

• Nông nghiệp: Có rất nhiều ứng dụng của thị giác máy tính trong nông nghiệp và chăn nuôi, bao gồm giám sát động vật tự động để phát hiện sự chăm sóc động vật và phát hiện bệnh tật và không bình thường.

• Thành phố thông minh: Thị giác máy tính là một chiến lược chính trong các thành phố thông minh để phân tích nền tảng, phát hiện vũ khí, phân tích giao thông, đếm phương tiện và kiểm tra hạ tầng.

• Bán lẻ: Ví dụ, video từ camera giám sát trong cửa hàng bán lẻ có thể được sử dụng để theo dõi mẫu di chuyển của khách hàng, thực hiện đếm người hoặc phân tích dòng chân để xác định các hạn chế, sự chú ý của khách hàng và thời gian chờ đợi.

• Bảo hiểm: Thị giác máy tính trong bảo hiểm sử dụng trí thức học sâu để tự động quản lý và đánh giá rủi ro, quản lý khiếu nại, kiểm tra hình ảnh và phân tích tiên đoán.

• Logistics: Ứng dụng thị giác AI trong Logistics áp dụng học sâu để thực hiện tự động hóa được kích hoạt bằng AI và giảm thiểu lỗi của con người, bảo trì tiên đoán và tăng tốc độ hoạt động trong chuỗi cung ứng.

• Dược phẩm: Thị giác máy tính trong ngành dược phẩm được sử dụng để phát hiện đóng gói và vẩy, nhận dạng viên thuốc và kiểm tra hình ảnh cho việc vệ sinh thiết bị.

Computer Vision được sử dụng trong ngành chăn nuôi gia súc cho giám sát động vật

Nghiên cứu Computer Vision

Các lĩnh vực chính của nghiên cứu thị giác máy tính liên quan đến các nhiệm vụ nhận thức hình ảnh cơ bản:

• Nhận dạng đối tượng: Xác định liệu dữ liệu hình ảnh có chứa một hoặc nhiều đối tượng cụ thể hoặc lớp đối tượng đã học hay không.

• Nhận dạng khuôn mặt: Nhận dạng một bản ghi khuôn mặt con người bằng cách so sánh nó với các bản ghi trong cơ sở dữ liệu.

• Phát hiện đối tượng: Phân tích dữ liệu hình ảnh để tìm điều kiện cụ thể và xác định các trường hợp của các đối tượng ngữ nghĩa cụ thể đã học.

• Xác định hướng: Ước lượng hướng và vị trí của một đối tượng cụ thể liên quan đến camera.

• Nhận dạng ký tự quang học: Nhận diện ký tự trong hình ảnh (biển số, chữ viết tay, v.v.) thường được kết hợp với mã hóa văn bản thành một định dạng hữu ích.

• Hiểu cảnh: Chia nhỏ hình ảnh thành các phân đoạn có ý nghĩa để phân tích.

• Phân tích chuyển động: Theo dõi sự di chuyển của các điểm quan tâm (điểm quan trọng) hoặc đối tượng (phương tiện, vật thể, con người, v.v.) trong chuỗi hình ảnh hoặc video.

Phân loại hình ảnh là khối xây dựng cơ bản của Computer Vision

Đọc thêm các bài viết chuyên gia

Computer Vision là một khía cạnh quan trọng của các công ty sử dụng AI ngày nay. Nếu bạn thích bài viết này, chúng tôi khuyên bạn nên đọc thêm về chủ đề này:

• 11 công cụ Computer Vision phổ biến nhất.
• Tìm hiểu về các lý do tại sao các dự án Computer Vision thất bại - và làm thế nào để thành công.
• Xem danh sách đầy đủ các ứng dụng Computer Vision thực tế trong nhiều ngành công nghiệp.
• Đọc một hướng dẫn dễ hiểu về Machine Learning và Deep Learning là gì?

Thực hiện các dự án Computer Vision

Các công ty hàng đầu trên toàn thế giới triển khai các dự án Computer Vision của mình với Viso Suite, nền tảng computer vision được đánh giá cao nhất để xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng computer vision.

• Viso Suite là nền tảng computer vision mã không có hàng đầu cho doanh nghiệp, cung cấp lập trình trực quan để phát triển ứng dụng computer vision nhanh hơn 10 lần.

• Một nền tảng cung cấp các công cụ tự động và cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để xây dựng hệ thống computer vision có khả năng mở rộng.

• Cung cấp hỗ trợ tốt nhất cho mô hình AI và phần cứng AI ngay lập tức, không cần viết mã từ đầu.

Khám phá Viso Platform và liên hệ với đội ngũ chuyên gia vision AI của chúng tôi để thảo luận về ý tưởng computer vision của bạn, xem các tính năng chính của nền tảng và tìm hiểu cách bắt đầu nhanh chóng.