Thị giác máy tính: mô hình, ứng dụng, nguyên tắc hoạt động

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là gì

Thị giác máy tính tập trung vào việc sử dụng hình ảnh số để thu thập, xử lý, phân tích và nhận dạng thông tin từ cuộc sống để tạo ra các nội dung, dữ liệu số.

Mô hình của thị giác máy tính

Phân loại hình ảnh

Mô hình phân loại hình ảnh là một trong những mô hình thị giác máy tính phổ biến nhất.

Nhiệm vụ của mô hình này là xác định và gán nhãn cho một hình ảnh dựa trên nội dung của nó.

Ví dụ: một mô hình phân loại hình ảnh có thể được sử dụng để dự đoán xem hình ảnh có chứa con chó, con mèo hay khách hàng tức giận.

Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán máy học để học từ một tập dữ liệu huấn luyện chứa các hình ảnh đã được gán nhãn.

Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể nhận diện các đặc điểm quan trọng trong hình ảnh và sử dụng chúng để phân loại các hình ảnh mới.

Phân đoạn hình ảnh

Phân đoạn hình ảnh là một mô hình thị giác máy tính khác có mục tiêu là xác định các đối tượng trong một hình ảnh và trích xuất chúng khỏi nền xung quanh.

Ví dụ: trong kết quả X-ray, phân đoạn hình ảnh có thể được sử dụng để tách một khối u ra khỏi các mô xung quanh.

Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán phân đoạn, như thuật toán Mask R-CNN, để xác định và vẽ lên các ranh giới của các đối tượng trong hình ảnh.

Điều này cho phép chúng ta xác định chính xác vị trí của các đối tượng và tách chúng khỏi nền.

Mô hình thị giác máy tính

Phát hiện đối tượng

Mô hình phát hiện đối tượng là một trong những mô hình thị giác máy tính quan trọng nhất.

Nhiệm vụ của mô hình này là quét qua các hình ảnh hoặc video và tìm kiếm các đối tượng mục tiêu.

Mô hình phát hiện đối tượng thường nhấn mạnh nhiều đối tượng cùng lúc và có thể được sử dụng để xác định các mặt hàng trên kệ để cải thiện quản lý hàng tồn kho hoặc phát hiện các sự bất thường trong quá trình sản xuất.

Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán như YOLO (You Only Look Once) hoặc Faster R-CNN để tìm kiếm và phát hiện các đối tượng trong hình ảnh hoặc video.

Các thuật toán này sẽ xác định vị trí và ranh giới của các đối tượng và gắn nhãn cho chúng.

Trích xuất tính năng

Mô hình trích xuất tính năng là một loại mô hình thị giác máy tính có nhiệm vụ tách ra các đặc điểm hữu ích được ghi lại trong hình ảnh hoặc video.

Sau đó sẽ chia sẻ chúng với thuật toán AI thứ hai, chẳng hạn như tìm kiếm và truy xuất các hình ảnh tương tự.

Ví dụ: trích xuất tính năng có thể được sử dụng để tự động theo dõi giao thông và phát hiện sự cố.

Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán như Convolutional Neural Network (CNN) để “học” các biểu diễn của các đặc điểm quan trọng trong hình ảnh hoặc video.

Sau khi đã được huấn luyện, mô hình có thể áp dụng các biểu diễn này để trích xuất các đặc điểm từ các hình ảnh mới.

Lợi ích của thị giác máy tính

Ứng dụng của thị giác máy tính

Ứng dụng trong hình ảnh y tế

Phát hiện ung thư

  • Thị giác máy tính có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu của bệnh ung thư từ các hình ảnh y tế.
  • Các thuật toán phân loại và nhận diện hình ảnh có thể xác định các khối u và dấu hiệu của ung thư trên các hình ảnh chụp từ các thiết bị y tế như máy siêu âm, máy X-quang và máy CT.

Phân loại bệnh lý

  • Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân loại các bệnh lý dựa trên các hình ảnh y tế.

Ví dụ: các thuật toán nhận diện có thể phân loại các bệnh lý da, như eczema hoặc vết thương, từ các hình ảnh chụp của da

Hỗ trợ quyết định y tế

  • Thị giác máy tính cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ quyết định y tế.
  • Với khả năng phân tích hình ảnh nhanh chóng và chính xác, các hệ thống thị giác máy tính có thể cung cấp thông tin quan trọng cho bác sĩ để họ đưa ra quyết định chẩn đoán và điều trị.

Ứng dụng trong cửa hàng bán lẻ

Nhận diện sản phẩm

  • Thị giác máy tính có thể nhận diện và phân loại các sản phẩm trong cửa hàng bán lẻ.
  • Điều này giúp cửa hàng tự động quản lý hàng tồn kho, kiểm tra sự tồn tại của sản phẩm và tránh việc thiếu hàng hoặc hàng tồn đọng.

Gợi ý sản phẩm

  • Thị giác máy tính có khả năng phân tích hành vi và sở thích của khách hàng từ hình ảnh và video.
  • Dựa trên thông tin này, hệ thống có thể gợi ý các sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng, tăng khả năng bán hàng và tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa.

Theo dõi khách hàng

  • Các hệ thống thị giác máy tính có thể theo dõi và phân tích hành vi của khách hàng trong cửa hàng bán lẻ.
  • Chúng có thể xác định số lượng khách hàng, tuổi tác, giới tính và nhận diện khách hàng quen thuộc để cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt hơn.
Ứng dụng trong thể thao

Ứng dụng trong thể thao

Theo dõi vận động viên

  • Thị giác máy tính có thể theo dõi và phân tích vận động của các vận động viên trong thể thao.
  • Các hệ thống theo dõi có thể xác định vị trí, tốc độ và hướng di chuyển của vận động viên để phân tích hiệu suất và cung cấp thông tin hỗ trợ cho huấn luyện viên.

Đánh giá trọng lượng và chiều cao

  • Thị giác máy tính có khả năng đo trọng lượng và chiều cao của vận động viên trong thể thao một cách chính xác từ hình ảnh hoặc video.
  • Điều này giúp theo dõi sự phát triển và hiệu suất của vận động viên theo thời gian.

Phân tích chiến thuật

  • Các thuật toán phân tích hình ảnh có thể phân tích chiến thuật của các đội bóng trong môn bóng đá hoặc bóng rổ.
  • Chúng có khả năng xác định vị trí của cầu thủ, quỹ đạo di chuyển và quan sát chiến thuật để cung cấp thông tin cho huấn luyện viên và người quản lý.

Ứng dụng cho xe tự lái

Nhận diện vật cản

  • Thị giác máy tính có khả năng nhận diện vật cản trên đường để tránh va chạm hoặc xử lý tình huống nguy hiểm.
  • Công nghệ này sẽ giúp xe tự lái hoạt động an toàn và tin cậy.

Theo dõi lái xe

  • Các hệ thống theo dõi được tích hợp trong xe tự lái có khả năng nhận diện trạng thái của người lái, như mệt mỏi hoặc không quan sát được môi trường lái xe.
  • Điều này cho phép xe tự lái can thiệp hoặc yêu cầu người lái thực hiện biện pháp an toàn khi cần thiết.

Đọc biển báo giao thông

  • Thị giác máy tính có khả năng đọc biển báo giao thông từ các hình ảnh hoặc video để xử lý dữ liệu.
  • Từ đó điều chỉnh tốc độ hoặc hành vi của xe tự lái theo quy tắc giao thông.
Ứng dụng trong công nghiệp

Ứng dụng trong công nghiệp

Kiểm tra chất lượng sản phẩm

  • Thị giác máy tính được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm trong quá trình sản xuất.
  • Nó có khả năng xử lý và phân loại hình ảnh của sản phẩm và nhận biết các khuyết điểm hoặc sai sót, từ đó đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng.

Theo dõi quá trình sản xuất

  • Thị giác máy tính có khả năng theo dõi quá trình sản xuất trong nhà máy để phát hiện các vấn đề hoặc sai sót kỹ thuật.
  • Từ đó cải thiện hiệu suất và giảm thiểu các rủi ro trong quá trình sản xuất.

Tự động hoá công việc

  • Thị giác máy tính cũng được sử dụng để tự động hoá các công việc trong quá trình sản xuất.
  • Vì vậy giúp tiết kiệm thời gian và công sức của nhân viên, đồng thời tăng cường hiệu suất và chính xác.

Ứng dụng trong an ninh

Nhận diện khuôn mặt

Giám sát an ninh

  • Thị giác máy tính có khả năng theo dõi và phân loại hình ảnh từ các camera an ninh.
  • Vì vậy giúp phát hiện và ngăn chặn các hoạt động không mong muốn hoặc nguy hiểm.

Phát hiện vật bất thường

  • Thị giác máy tính cũng được sử dụng để phát hiện vật bất thường trong các khu vực an ninh, như túi xách bỏ quên hoặc vật liệu nguy hiểm, từ đó đảm bảo an toàn cho mọi người.
Nguyên tắc hoạt động của thị giác máy tính

Nguyên tắc hoạt động

Machine Learning

Machine Learning là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính tự học thông qua việc phân tích và hiểu dữ liệu.

Thay vì được lập trình một cách cụ thể, máy tính được huấn luyện với một tập dữ liệu lớn để tự động học các mô hình và quy luật từ dữ liệu đó.

Đối với thị giác máy tính, Machine Learning cho phép máy tính tự học về ngữ cảnh của dữ liệu hình ảnh.

Nếu đủ dữ liệu được đưa qua mô hình, máy tính sẽ “nhìn” vào dữ liệu và tự học để phân biệt giữa các hình ảnh.

Các thuật toán cho phép máy tính tự học, thay vì được lập trình để nhận diện một hình ảnh.

Deep Learning

Deep Learning là một phương pháp Machine Learning sử dụng các mạng neural sâu (Deep Neural Networks) để xử lý thông tin.

Các mạng neural sâu được xây dựng với nhiều lớp, mỗi lớp liên kết với nhau để tạo ra các mô hình phức tạp có khả năng tiếp thu thông tin từ dữ liệu.

Trong thị giác máy tính, Deep Learning đóng vai trò quan trọng trong việc “nhìn” vào dữ liệu hình ảnh.

Nó giúp máy tính xem xét từng pixel của hình ảnh và tạo ra các dự đoán về những gì nó “thấy”.

Mạng neural sâu chạy qua các lớp và kiểm tra tính chính xác của các dự đoán trong một loạt các lần lặp cho đến khi các dự đoán bắt đầu trở thành sự thật.

Khi đó, máy tính đã nhận diện hoặc “nhìn” vào hình ảnh một cách tương tự như con người.

Convolutional Neural Network (CNN)

Convolutional Neural Network (CNN) là một kiến trúc mạng neural sâu được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý và phân tích hình ảnh.

Nó được sử dụng để hiểu các hình ảnh đơn lẻ và nhận diện các đối tượng trong chúng.

CNN giúp mạng Deep Learning “nhìn” vào dữ liệu hình ảnh bằng cách chia nhỏ chúng thành các pixel được gắn nhãn.

Nó sử dụng nhãn để thực hiện các phép convolution (một phép toán toán học giữa hai hàm để tạo ra một hàm thứ ba) và đưa ra các dự đoán về những gì nó “thấy”.

Mạng neural chạy phép convolution và kiểm tra tính chính xác của các dự đoán trong một loạt các lần lặp cho đến khi các dự đoán bắt đầu trở thành sự thật.

Một điểm đáng chú ý là CNN ban đầu nhận diện các cạnh cứng và các hình dạng đơn giản, sau đó điền thông tin khi chạy các lần lặp của dự đoán.

CNN được sử dụng để hiểu các hình ảnh đơn lẻ, trong khi Recurrent Neural Network (RNN) được sử dụng tương tự cho ứng dụng video để giúp máy tính hiểu cách các hình ảnh trong chuỗi khung hình liên quan đến nhau.

Quy trình hoạt động

Thu thập dữ liệu:

  • Đầu tiên, chúng ta cần thu thập một tập dữ liệu lớn chứa các hình ảnh liên quan đến vấn đề muốn giải quyết.

Ví dụ: nếu muốn huấn luyện máy tính nhận diện lốp xe ô tô, chúng ta cần thu thập hàng ngàn hình ảnh lốp xe ô tô từ nhiều góc độ khác nhau.

Chuẩn bị dữ liệu:

  • Tiếp theo, chúng ta cần chuẩn bị dữ liệu bằng cách gán nhãn cho từng hình ảnh trong tập dữ liệu.
  • Nhãn có thể là “lốp xe ô tô” hoặc “không phải là lốp xe ô tô”.

Xây dựng mô hình:

  • Sau khi chuẩn bị dữ liệu, chúng ta xây dựng mô hình Computer Vision sử dụng Deep Learning và CNN.
  • Mô hình này sẽ được huấn luyện với tập dữ liệu đã chuẩn bị để hiểu và nhận diện hình ảnh.

Huấn luyện mô hình:

  • Bước này liên quan đến việc huấn luyện mô hình bằng cách truyền qua từng hình ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện.
  • Điều chỉnh các trọng số và tham số của mô hình để tối ưu hoá khả năng hiểu và nhận diện.

Kiểm tra và đánh giá:

  • Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện, chúng ta kiểm tra và đánh giá mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu kiểm tra riêng biệt.
  • Điều này giúp chúng ta biết được hiệu suất và khả năng của mô hình trong việc nhận diện và hiểu các hình ảnh mới.

Triển khai và sử dụng:

  • Cuối cùng, khi mô hình đã được kiểm tra và xác minh, chúng ta có thể triển khai nó vào sản phẩm hoặc ứng dụng thực tế để giải quyết các vấn đề.
Vai trò của công nghệ Intel

Công nghệ của Intel

Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit

Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit là một công cụ mạnh mẽ được phát triển bởi Intel để hỗ trợ phân tích thị giác máy tính.

Toolkit này cung cấp một nền tảng phát triển và triển khai linh hoạt cho việc xử lý hình ảnh và video.

Nó hỗ trợ nhiều kiến trúc CPU và GPU khác nhau từ Intel, cho phép người dùng tận dụng tối đa sức mạnh xử lý của các chip Intel.

Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI và thuật toán phân tích thị giác.

Nó cung cấp một loạt các thư viện và API cho phép người dùng xây dựng các ứng dụng phân tích thị giác linh hoạt và hiệu quả.

Toolkit này cũng hỗ trợ tích hợp với các công nghệ khác của Intel như Intel® Geti™, Intel® Xeon® Scalable processor, Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170, Intel® Iris® Xe Graphics, Intel® Xeon® D processors, Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) acceleration và 12th Gen Intel® Core™ processors.

Intel® Geti™

Intel® Geti™ là một công nghệ mới được giới thiệu bởi Intel để tăng cường khả năng xử lý đồ họa trong các ứng dụng phân tích thị giác.

Được tích hợp trực tiếp vào các chip xử lý của Intel, công nghệ này cung cấp khả năng tính toán song song mạnh mẽ cho việc xử lý hình ảnh và video.

Intel® Geti™ sử dụng kiến trúc đồ họa được tối ưu hóa để đảm bảo hiệu suất cao trong việc xử lý đồ họa.

Nó cung cấp khả năng xử lý đa luồng, giúp tăng tốc quá trình phân tích thị giác.

Công nghệ này được tích hợp sẵn trong các chip Intel mới như Intel® Xeon® Scalable processor, Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170, Intel® Iris® Xe Graphics, và 12th Gen Intel® Core™ processors.

Intel® Geti™

Intel® Xeon® Scalable processor

Intel® Xeon® Scalable processor là một sản phẩm quan trọng của Intel trong lĩnh vực phân tích thị giác máy tính.

Được thiết kế dành riêng cho các ứng dụng có yêu cầu xử lý cao và khả năng mở rộng, chip này cung cấp hiệu suất mạnh mẽ cho việc phân tích đồ họa.

Intel® Xeon® Scalable processor có kiến trúc đa nhân và đa luồng, cho phép xử lý song song và đa nhiệm hiệu quả.

Chip này cũng được tối ưu hóa để làm việc với các công nghệ khác của Intel như Intel® Geti™ và Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, giúp tăng cường hiệu suất phân tích thị giác.

Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170

Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170 là một giải pháp đồ họa mạnh mẽ của Intel dành cho phân tích thị giác máy tính.

Được thiết kế để cung cấp khả năng xử lý đồ họa cao và hiệu suất tối ưu cho các ứng dụng phân tích thị giác, công nghệ này là lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống máy tính yêu cầu cao.

Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170 sử dụng kiến trúc đồ họa tiên tiến và khả năng xử lý đồ họa song song để đảm bảo hiệu suất cao trong việc phân tích thị giác.

Nó được tối ưu hóa để làm việc với công nghệ Intel khác như Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit và Intel® Geti™, giúp tăng cường khả năng xử lý và hiệu suất đồ họa.

Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170

Intel® Iris® Xe Graphics

Intel® Iris® Xe Graphics là một công nghệ đồ họa tiên tiến được phát triển bởi Intel để cung cấp hiệu suất đồ họa cao cho các ứng dụng phân tích thị giác máy tính.

Với khả năng xử lý đồ họa mạnh mẽ và hiệu suất tối ưu, công nghệ này là lựa chọn hàng đầu cho việc xử lý hình ảnh và video.

Intel® Iris® Xe Graphics sử dụng kiến trúc đồ họa tiên tiến để đảm bảo hiệu suất cao trong việc xử lý đồ họa.

Nó được tối ưu hóa để làm việc với công nghệ khác của Intel như Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit và Intel® Geti™, giúp tăng cường khả năng xử lý và hiệu suất đồ họa.

Intel® Xeon® D processors

Intel® Xeon® D processors là một loại chip xử lý chuyên dụng dành cho các ứng dụng phân tích thị giác máy tính yêu cầu cao.

Với kiến trúc mạnh mẽ và khả năng xử lý đa luồng, công nghệ này cung cấp hiệu suất cao cho việc xử lý hình ảnh và video.

Intel® Xeon® D processors được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất của các ứng dụng phân tích thị giác.

Nó có khả năng xử lý song song mạnh mẽ và hỗ trợ các công nghệ khác như Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, Intel® Geti™.

Intel® Xeon® D processors cũng hỗ trợ các công nghệ đồ họa của Intel như Intel® Iris® Xe Graphics và Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170.

Intel® Xeon® D processors

Intel® AVX-512 acceleration

Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) acceleration là một công nghệ tiên tiến của Intel được sử dụng để tăng cường hiệu suất của các thuật toán phân tích thị giác.

Với khả năng xử lý vector mạnh mẽ, công nghệ này giúp tăng tốc quá trình xử lý hình ảnh và video.

Intel® AVX-512 acceleration được thiết kế để làm việc với các công nghệ khác của Intel như Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, Intel® Geti™.

Intel® AVX-512 cũng hỗ trợ các công nghệ đồ họa của Intel như Intel® Iris® Xe Graphics và Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170.

Nó cung cấp khả năng xử lý vector cao và tối ưu cho việc phân tích thị giác máy tính.

12th Gen Intel® Core™ processors

12th Gen Intel® Core™ processors là một sản phẩm mới nhất của Intel trong lĩnh vực phân tích thị giác máy tính.

Với kiến trúc tiên tiến và hiệu suất cao, chip này cung cấp sức mạnh xử lý vượt trội cho việc phân tích đồ họa.

12th Gen Intel® Core™ processors có khả năng xử lý đa luồng mạnh mẽ và khả năng tối ưu hoá cho các công nghệ khác của Intel như Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, Intel® Geti™.

12th Gen Intel® Core™ processors hỗ trợ các công nghệ đồ họa của Intel như Intel® Iris® Xe Graphics và Intel® Data Center GPU Flex 140 or 170.

Chip này là sự lựa chọn hàng đầu cho việc xây dựng các hệ thống phân tích thị giác mạnh mẽ và hiệu quả.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.