Thị giác máy tính (Computer Vision) là gì? Nếu bạn chưa biết.
Computer Vision đang tạo ra rất nhiều điều thú vị trong thời gian gần đây, được sự quan tâm ngày nhiều. Thị giác máy tính là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy móc khả năng nhận biết về thị giác. Máy tính có thể thu được thông tin có ý nghĩa bằng cách sử dụng các ứng dụng và thuật toán thị giác máy tính, cùng với các kỹ thuật học máy và học sâu. Dữ liệu thường được sử dụng là hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác giúp đưa ra đề xuất hoặc thực hiện hành động. Thị giác máy tính cho phép máy móc nhìn, quan sát và hiểu thế giới xung quang. Trong bài viết này, chúng tôi xem xét một số ứng dụng thú vị về thị giác máy tính trong thế giới thực.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính
Với quá trình nghiên cứu và cải tiến liên tục trong các công nghệ AI, các ứng dụng thị giác máy tính trong ngành công nghiệp này nhận thấy tiềm năng to lớn. Khả năng của thị giác máy tính ngày nay còn hạn chế so với khả năng rộng lớn sử dụng các thuật toán và ứng dụng thị giác máy tính.
Một số ứng dụng nổi tiếng của thị giác máy tính bao gồm tìm kiếm Reverse Image của Google có thể tìm kiếm các hình ảnh tương tự trên web. Tính năng Face ID của Apple được người dùng ưa chuộng để mở khóa điện thoại hoặc truy cập dữ liệu cá nhân của họ.
5 ứng dụng thị giác máy tính trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta cho năm 2022
1. Ứng dụng Thị giác Máy tính trong Công nghiệp Ô tô – Tesla Autopilot
Các tính năng an toàn và tiện lợi nâng cao Autopilot của ô tô Tesla hỗ trợ người lái trong quá trình duy chuyển. Chế độ lái tự động cho phép người lái điều khiển xe, tăng tốc và phanh tự động trong làn đường của mình. Tính năng điều hướng đề xuất các thay đổi làn đường tối ưu và khi kết thúc điểm đến, nó có thể tự động tìm kiếm điểm đỗ và tự đỗ xe.
Các thuật toán
Chiếc xe cảm nhận môi trường của nó thông qua tám camera của nó. Tám nguồn cấp dữ liệu được hợp nhất thành một mô hình dự báo môi trường duy nhất. Tesla sử dụng Neural Net Planner, một tập hợp các thuật toán AI để xử lý hành vi và định tuyến quỹ đạo thực tế của ô tô. Kiến trúc AI của Tesla sử dụng Dojo, một máy tính đào tạo mạng thần kinh. Mạng nơ-ron xử lý một lượng lớn dữ liệu hình ảnh camera nhanh hơn bốn lần so với các hệ thống máy tính khác.
2. Ứng dụng Thị giác Máy tính trong Cứu trợ Thiên tai và Các Tình huống Khẩn cấp
Dự đoán con đường an toàn khi có động đất bằng Deep Learning
Thị giác máy tính có thể giúp ích trong các thảm họa tự nhiên như bão, động đất, cháy rừng hoặc lũ lụt, khi cần đánh giá nhanh tình hình về thiệt hại và hành động thích hợp. Thiên tai xảy ra không báo trước, luôn khẩn trương để cứu tính mạng và tài sản của con người. Sự cố xảy ra có thể gây ra tác động thảm khốc đến cuộc sống con người và môi trường.
Các thuật toán
Thị giác máy tính có thể đưa ra các giải pháp hữu ích và Omdena đã tạo ra một giải pháp sáng tạo dựa trên thị giác máy tính để giúp đỡ các nạn nhân trong trường hợp động đất.
Nhóm nghiên cứu đã phát triển một giải pháp lập kế hoạch tuyến đường an toàn và nhanh chóng trong trường hợp xảy ra thảm họa như động đất cho Istanbul. 30 kỹ sư AI đã tạo ra một bản đồ nhiệt rủi ro và một thuật toán tìm đường bằng cách sử dụng Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), giúp tìm ra con đường an toàn nhất và ngắn nhất giữa hai điểm.
3. Ứng dụng Thị giác Máy tính trong Y học & Chăm sóc sức khỏe
Các ứng dụng thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe có lợi trong việc chẩn đoán các bệnh khác nhau. Thị giác máy tính cải tiến hình ảnh y tế để hỗ trợ các chuyên gia y tế đưa ra quyết định sáng suốt hơn về sức khỏe của bệnh nhân như phát hiện khối u bằng tia X.
Chẩn đoán bệnh lý bằng siêu âm: Giải pháp siêu âm phát hiện loại và vị trí của các bệnh lý khác nhau và hoạt động với các hình ảnh và luồng video 2D. Omdena đã làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng cách hiển thị các bệnh lý trong hình ảnh siêu âm bằng OpenCV và Streamlit.
Các thuật toán
Thuật toán đã được xây dựng bằng OpenCV, một thư viện Computer Vision và được nhúng vào Streamlit, một khung ứng dụng mã nguồn mở; Các bản đồ nhiệt được phủ lên các hình ảnh đã xử lý với các độ mờ khác nhau. Ứng dụng Streamlit sử dụng đầu vào hình ảnh và mặt nạ, đồng thời hiển thị hộp giới hạn và đường viền mặt nạ trên hình ảnh, cùng với bản đồ nhiệt hiển thị cường độ khối u.
4. Ứng dụng Thị giác Máy tính trong Nông nghiệp
Có rất nhiều ví dụ về ứng dụng thị giác máy tính trong nông nghiệp bao gồm:
Dự đoán năng suất cây trồng nông nghiệp
Dự đoán năng suất cây trồng nông nghiệp đã có nhiều thách thức trong vài năm qua. Tầm nhìn RSIP sử dụng tầm nhìn máy tính và học sâu để thực hiện dự đoán năng suất nông nghiệp.
Việc ước tính năng suất theo mùa trước khi thu hoạch cần nhiều thông tin như tổng hợp thông tin hình ảnh vệ tinh và cảm quan, điều kiện đất, độ ẩm, thời tiết theo mùa, mức nitơ và thông tin sản lượng lịch sử. Phần mềm sử dụng cảm biến tĩnh và hình ảnh máy bay không người lái trong không khí để chụp ảnh đa quang phổ hoặc ảnh vệ tinh. Các công cụ thuật toán có thể cung cấp dự đoán lợi nhuận trong các ứng dụng trên điện thoại thông minh.
Phát hiện cỏ dại thông qua Edge Computer Vision
Công ty khởi nghiệp dựa trên tác động Weedbot đang phát triển một máy làm cỏ bằng laser cho nông dân có thể khoanh vùng cây trồng, phân biệt giữa cây trồng và cỏ dại và loại bỏ cỏ dại bằng tia laser. Là một phần của Vườn ươm tạo tác động cho các doanh nghiệp khởi nghiệp của Omdena, 50 nhà thay đổi công nghệ đã xây dựng các mô hình máy học để tạo điều kiện thuận lợi cho việc sản xuất thực phẩm không thuốc trừ sâu.
Sử dụng hình ảnh vệ tinh để phát hiện và đánh giá thiệt hại của sâu bọ trong nông nghiệp
Hơn 30 Cộng tác viên đã phát triển một đường dẫn AI để tạo, tiền xử lý và đào tạo các thuật toán phân nhóm và phân nhóm thị giác máy tính; với một ứng dụng web đã phát triển được kết nối với mô hình đã triển khai. Giải pháp giúp giải quyết vấn đề đánh giá thiệt hại do sâu mọt tấn công cây trồng. Đối tác của dự án OKO là một công ty khởi nghiệp đang lên của Google for Startups sử dụng công nghệ vệ tinh và di động để mang lại bảo hiểm cây trồng đơn giản và giá cả phải chăng cho nông dân sản xuất nhỏ.
Các thuật toán
Phương pháp phân đoạn phiên bản YolactEdge chạy trên các thiết bị cạnh nhỏ với tốc độ thời gian thực trong không gian nhận dạng mẫu và thị giác máy tính. Omdena và Weedbot đã sử dụng YolactEdge để phân loại và định vị chính xác các loại cây trồng và cỏ dại. Giải pháp phát hiện cỏ dại thông qua YolactEdge Instance Segmentation để hỗ trợ các sáng kiến canh tác cải tiến.
Công nghệ thị giác máy tính có thể ngăn ngừa dịch bệnh trong các trang trại gia cầm (các hoạt động như phát hiện bệnh, đo trọng lượng, phân tích hành vi, phúc lợi động vật, kiểm tra trứng), giám sát an ninh cho các trang trại nông nghiệp từ xa và thực hiện giám sát cây trồng dựa trên máy bay không người lái.
5. Ứng dụng Thị giác Máy tính trong Bảo hiểm
Công ty bảo hiểm ô tô Tokio Marine đã triển khai hệ thống thị giác máy tính dựa trên AI để kiểm tra và đánh giá các phương tiện bị hư hỏng. Tractable đã phát triển giải pháp AI sử dụng học sâu cho thị giác máy tính và kỹ thuật học máy. Công ty bảo hiểm đã tận dụng nhận dạng hình ảnh để đẩy nhanh quá trình thẩm định bảo hiểm. Các lợi ích bao gồm việc giải quyết nhanh hơn và chính xác hơn dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng.
Ngoài ra còn có nhiều ứng dụng thị giác máy tính khác trong ngành bảo hiểm. Với dữ liệu đào tạo có liên quan và đầy đủ, các thuật toán học máy và học sâu có thể tự cải thiện mà không cần lập trình rõ ràng. Các hệ thống quản lý tuyên bố dựa trên AI có thể xử lý hiệu quả video hoặc hình ảnh HD, được quay bằng máy bay không người lái được trang bị, dữ liệu dữ liệu không gian địa lý (GIS) từ vệ tinh và bộ dữ liệu IoT (bao gồm các thông số như nhiệt độ, áp suất, vị trí đối tượng, v.v.).
Kết luận, như đã thấy các ví dụ về các ứng dụng thị giác máy tính trong các ngành công nghiệp khác nhau. Ứng dụng thị giác máy tính trong nhiều ngành dựa trên các nguồn dữ liệu hình ảnh và video. Một số lợi thế quan trọng của các ứng dụng thị giác máy tính là độ chính xác tốt hơn, cải thiện hiệu quả, chi phí thấp hơn và cơ hội tự động hóa.
