Trong vài thập kỷ qua, máy tính và máy móc đã ngày càng cải thiện khả năng xử lý và phân tích các dạng dữ liệu khác nhau. Ban đầu, các ứng dụng phần mềm và dữ liệu chúng khai thác và truyền tải xoay quanh máy tính để bàn 2D - những thứ như số, văn bản và email. Dữ liệu đại diện cho thế giới vật chất phải được nhập thủ công vào máy móc công nghiệp và con người đưa ra quyết định mà không có bối cảnh đầy đủ về môi trường. Sự gia tăng gần đây của Internet of Things (IoT) cùng với trí tuệ nhân tạo (AI) và máy tính phổ biến, đang thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng của thị giác máy tính (CV) và các cơ hội tương quan cho các ứng dụng sáng tạo.

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính cho phép máy móc và con người nhìn, nhận thức, diễn giải và tương tác với thế giới vật chất thông qua việc xử lý dữ liệu trực quan thành thông tin chi tiết theo hướng kỹ thuật số. Computer Víion thường yêu cầu các cảm biến hoặc hệ thống dựa trên thị giác, như máy ảnh, để chụp những pixel này của thế giới vật chất nhưng có thể tận dụng các loại hình ảnh khác. Ví dụ bao gồm quét MRI, radar hình ảnh, thiết kế tòa nhà, tệp CAD hoặc hình ảnh vệ tinh.

Thông thường, dữ liệu hình ảnh hoặc hình ảnh này được sử dụng để đào tạo mô hình học sâu thông qua mạng nơ-ron và tạo thành mô hình AI suy luận để chạy trong thế giới thực. Các kỹ thuật do AI điều khiển này đặc biệt mạnh mẽ để xử lý dữ liệu hình ảnh phi cấu trúc khổng lồ và phức tạp trên thế giới và đang thúc đẩy thế hệ tiếp theo của các ứng dụng thị giác máy tính từ lái xe tự động đến phát hiện bệnh. Trong blog này, chúng ta sẽ đi sâu vào các ứng dụng thị giác máy tính khác nhau và phân tích tác động của chúng đối với con người, máy móc và không gian.

Ứng dụng thị giác máy tính trong thế giới thực

Ứng dụng số 1: Bảo vệ con người

Computer Vision thực sự có thể giúp con người vượt qua cái nhìn hạn chế này và đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra tiếp theo, có khả năng cứu sống con người. Ví dụ, có khoảng 100.000 vụ tai nạn xe cộ được biết đến liên quan đến việc lái xe buồn ngủ, dẫn đến hơn 1.500 người tử vong. Hệ thống thị giác máy tính được tích hợp trong camera điều khiển trong xe ngày càng có khả năng phát hiện tình trạng lái xe buồn ngủ thông qua phân tích khoảng thời gian chớp mắt, định vị đầu, các hành vi khác của con người. Việc phát hiện những hành vi này có thể kích hoạt cảnh báo bằng âm thanh để đánh thức người lái xe. Nó cũng có thể thông báo cho một ứng dụng xe commputer khác được gọi là hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao (ADAS). ADAS ngày càng sử dụng kết hợp các cảm biến bao gồm camera hướng ra bên ngoài và LiDAR để phát hiện các sự kiện môi trường lái xe và đưa ra các hành động ngay lập tức như cảnh báo bằng âm thanh hoặc hình ảnh về một vụ va chạm sắp xảy ra và phanh khẩn cấp trong tích tắc, nhanh hơn nhiều so với thời gian phản ứng tiềm năng của người lái xe . ADAS ước tính có khả năng ngăn chặn hơn 20.000 ca tử vong mỗi năm. Những ví dụ này minh họa cách AI và cảm biến có thể làm việc cùng nhau để nhận thức các sự kiện - nhạy bén hơn nhiều so với những gì con người có thể làm được và cuối cùng tạo ra một thế giới an toàn hơn.

>> Xem thêm: ATC 3200: Giải pháp AI tuyệt vời cho hệ thống quản lý giao thông nâng cao và kết xuất nhanh

Ứng dụng số 2: Computer Vision tăng năng suất và độ chính xác

Thực tế tăng cường đang nổi lên khi ống kính kỹ thuật số nhận thức 3D tầm nhìn của công nhân. Mặc dù bạn không nhất thiết phải cần đến AI để tạo ứng dụng CV thúc đẩy giá trị doanh nghiệp, nhưng sự tham gia của nó sẽ chỉ làm tăng phạm vi năng lực. Lấy ví dụ về tầm nhìn máy tính này về nhận dạng phụ tùng thời gian thực; sử dụng thị giác máy tính và AI để nhận ra các bộ phận chính xác (cầu chì, vành xe, ốc vít, giá đỡ...)

Thế giới công nghiệp rất phức tạp và việc những người lao động tuyến đầu tiếp xúc với những điều chưa biết là điều xảy ra hàng ngày, tạo ra những thách thức kinh doanh và cản trở năng suất. Trong ví dụ này, theo truyền thống, một kỹ thuật viên có thể phải suy nghĩ lại về hướng dẫn đào tạo hoặc xác định các quy trình vận hành chính xác dựa trên giấy tờ để tìm thông tin phù hợp trên một phụ tùng duy nhất trong số hàng ngàn thiết bị của mình để nâng cao khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị. Với thuật toán nhúng AI vận hành tầm nhìn máy tính trên thực tế tăng cường, kỹ thuật viên có thể ngay lập tức xem tất cả thông tin mà họ cần và giảm thiểu các điểm không đạt trong quy trình. Thị giác máy tính ở đây để tăng cường khả năng thị giác của chúng ta, chứ không phải thay thế chúng. Các ứng dụng thông minh có thể giúp chúng ta an toàn hơn và làm việc hiệu quả hơn bao giờ hết.

Ứng dụng 3: Trao quyền cho máy tự động

Máy móc truyền thống không nhận thức được môi trường xung quanh và phụ thuộc vào các yếu tố đầu vào cụ thể của con người để người hướng dẫn lập trình hành động của họ. Càng ngày thông qua sự nhạy cảm, Internet of Things công nghiệp, nhận thức về tình huống của máy móc ngày càng được cải thiện. Thị giác máy tính là một khả năng có sẵn cho các máy được kích hoạt bởi các công nghệ hội tụ và mới nổi này để hiểu và điều hướng trong thế giới vật lý. Xe tự hành (AV) là một ví dụ tuyệt vời về một ứng dụng thị giác máy tính phức tạp đang cách mạng hóa cảnh quan cạnh tranh ô tô và hệ sinh thái giao thông vận tải. AV phải nhập khối lượng dữ liệu hình ảnh động (xe cộ, người đi bộ) và tĩnh (cơ sở hạ tầng, cây cối, biển báo) khác nhau và đưa ra các quyết định có động cơ chỉ trong vài phần giây. Việc tìm nguồn cung cấp khối lượng lớn dữ liệu trong thế giới thực này để đào tạo các mô hình AI để xử lý mọi tình huống lái xe gặp phải. Các robot di động tự động tương tự như vậy chọn và đặt các đối tượng nhất định đồng bộ với công nhân trong nhà kho. Không phải mọi ứng dụng CV theo định hướng máy móc đều cần sự cải tiến toàn diện về tính toán này và các chuyển động phức tạp để tạo ra giá trị kinh doanh. Máy móc đã được sử dụng để kiểm tra và xác minh chất lượng trong một thời gian (đôi khi được gọi là thị giác máy) và các ứng dụng này ngày càng được cải thiện bởi AI thông qua học sâu. Bằng cách huấn luyện máy móc về diện mạo của một sản phẩm hoặc đối tượng tại một thời điểm trong quy trình sản xuất, nó có thể nhanh chóng phát hiện và loại bỏ bất cứ thứ gì có khuyết tật. Đây là một ứng dụng CV quan trọng cho các dây chuyền sản xuất di chuyển nhanh với khối lượng lớn các mặt hàng thay đổi, nơi duy trì thời gian hoạt động và năng suất sản phẩm là một yêu cầu cạnh tranh. Mở rộng trường hợp sử dụng chất lượng CV của máy này có thể trông giống như một máy kéo nông nghiệp chỉ biết chọn một loại cây trồng nhất định dựa trên độ chín hoặc một máy bay không người lái phát hiện một phần cây trồng trên ruộng bị thối rữa. CV chỉ cải thiện nhận thức của máy móc về môi trường xung quanh, điều này có thể thúc đẩy một loạt giá trị kinh doanh và xã hội về chất lượng, năng suất và tính di động.

Ứng dụng 4: Cải thiện hiểu biết về không gian

Một lĩnh vực mới nổi khác mà CV đang bắt đầu trở nên rõ ràng là ứng dụng của nó trên không gian hoặc môi trường. Phân tích mạng tương tác giữa không gian và mọi vật (con người, máy móc, đồ vật...) mở ra cơ hội tối ưu hóa và hiệu quả.

Ví dụ về máy bay không người lái trong nông nghiệp nhằm cải thiện năng suất cây trồng, giám sát và kiểm soát thuốc trừ sâu hoặc theo dõi gia súc. Trong giao thông vận tải, việc nhúng một hệ thống CV vào cơ sở hạ tầng giao thông phân tích lưu lượng giao thông cho các cơ quan chính phủ nhằm giảm lượng khí thải carbon của thành phố. CV có thể xác định tỷ lệ sử dụng chỗ đậu xe và tự động hóa việc bán vé làm tăng doanh thu của thành phố (có thể không phải trường hợp sử dụng CV yêu thích của mọi người). Trong bán lẻ, CV theo dõi chuyển động của khách hàng để tối ưu hóa vị trí sản phẩm và cơ hội bán / giảm giá. Trong sản xuất, lực lượng lao động đại diện cho thách thức lớn về năng suất cũng như cơ hội để tạo ra hiệu quả S. Giờ đây với tầm nhìn máy tính, con người có thể nắm bắt dữ liệu quy trình làm việc và với phân tích không gian xác định các mẫu để tối ưu hóa và giảm tắc nghẽn.