Khám phá cách các loại dữ liệu trực quan như hình ảnh nhiệt, LiDAR và hình ảnh hồng ngoại cho phép sử dụng nhiều ứng dụng thị giác máy tính khác nhau trong nhiều ngành công nghiệp.
Công nghệ như máy bay không người lái trước đây bị hạn chế và chỉ dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia, nhưng ngày nay, phần cứng tiên tiến đang trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng hơn. Sự thay đổi này đang thay đổi cách chúng ta thu thập dữ liệu hình ảnh. Với công nghệ dễ tiếp cận hơn, giờ đây chúng ta có thể chụp ảnh và quay video từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ từ máy ảnh truyền thống.
Song song đó, phân tích hình ảnh, được hỗ trợ bởi thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đang phát triển nhanh chóng, cho phép máy móc diễn giải và xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả hơn. Sự tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới cho tự động hóa, phát hiện đối tượng và phân tích thời gian thực. Máy móc hiện có thể nhận dạng các mẫu, theo dõi chuyển động và hiểu được các đầu vào hình ảnh phức tạp.
Một số loại dữ liệu hình ảnh chính bao gồm hình ảnh RGB (Đỏ, Xanh lục, Xanh lam), thường được sử dụng để nhận dạng vật thể, hình ảnh nhiệt, giúp phát hiện dấu hiệu nhiệt trong điều kiện ánh sáng yếu và dữ liệu độ sâu, cho phép máy móc hiểu được môi trường 3D. Mỗi loại dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho nhiều ứng dụng khác nhau của Vision AI, từ giám sát đến hình ảnh y tế .
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các loại dữ liệu trực quan chính được sử dụng trong Vision AI và tìm hiểu cách mỗi loại góp phần cải thiện độ chính xác, hiệu quả và hiệu suất trong nhiều ngành khác nhau. Hãy bắt đầu nào!
Thông thường, khi bạn sử dụng điện thoại thông minh để chụp ảnh hoặc xem cảnh quay CCTV, bạn đang làm việc với hình ảnh RGB. RGB là viết tắt của đỏ, xanh lá cây và xanh lam, và chúng là ba kênh màu biểu diễn thông tin trực quan trong hình ảnh kỹ thuật số.
Hình ảnh RGB và video là các loại dữ liệu hình ảnh có liên quan chặt chẽ được sử dụng trong thị giác máy tính, cả hai đều được chụp bằng máy ảnh tiêu chuẩn. Sự khác biệt chính là hình ảnh chụp một khoảnh khắc duy nhất, trong khi video là chuỗi khung hình cho thấy mọi thứ thay đổi như thế nào theo thời gian.
Hình ảnh RGB thường được sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và ước tính tư thế, được hỗ trợ bởi các mô hình như Ultralytics YOLO11 . Các ứng dụng này dựa vào việc xác định các mẫu, hình dạng hoặc các tính năng cụ thể trong một khung hình duy nhất.
Mặt khác, video là cần thiết khi chuyển động hoặc thời gian là một yếu tố, chẳng hạn như để nhận dạng cử chỉ, giám sát hoặc theo dõi hành động. Vì video có thể được coi là một loạt hình ảnh, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 xử lý từng khung hình để hiểu chuyển động và hành vi theo thời gian.
Ví dụ, YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh RGB hoặc video để phát hiện cỏ dại và đếm cây trồng trên các cánh đồng nông nghiệp. Điều này tăng cường giám sát cây trồng và giúp theo dõi những thay đổi trong suốt chu kỳ sinh trưởng để quản lý trang trại hiệu quả hơn.
Dữ liệu độ sâu bổ sung chiều thứ ba vào thông tin trực quan bằng cách chỉ ra khoảng cách giữa các vật thể với máy ảnh hoặc cảm biến. Không giống như hình ảnh RGB chỉ chụp màu sắc và kết cấu, dữ liệu độ sâu cung cấp bối cảnh không gian. Nó thể hiện khoảng cách giữa các vật thể và máy ảnh, giúp có thể diễn giải bố cục 3D của một cảnh.
Loại dữ liệu này được thu thập bằng các công nghệ như LiDAR, tầm nhìn nổi (sử dụng hai camera để mô phỏng nhận thức chiều sâu của con người) và camera Thời gian bay (đo thời gian ánh sáng truyền đến vật thể và quay trở lại).
Trong số này, LiDAR (Phát hiện và Đo khoảng cách bằng ánh sáng) thường là phương pháp đáng tin cậy nhất để đo độ sâu. Nó hoạt động bằng cách phát ra các xung laser nhanh và đo thời gian chúng phản xạ trở lại. Kết quả là một bản đồ 3D có độ chính xác cao, được gọi là đám mây điểm, làm nổi bật hình dạng, vị trí và khoảng cách của các vật thể theo thời gian thực.
Công nghệ LiDAR có thể được chia thành hai loại chính, mỗi loại được thiết kế cho các ứng dụng và môi trường cụ thể. Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cả hai loại:
Một ứng dụng có tác động của dữ liệu LiDAR là trong xe tự hành , nơi nó đóng vai trò quan trọng trong các nhiệm vụ như phát hiện làn đường, tránh va chạm và xác định các vật thể gần đó. LiDAR tạo ra các bản đồ 3D chi tiết, thời gian thực về môi trường, cho phép xe nhìn thấy các vật thể, tính toán khoảng cách của chúng và điều hướng an toàn.
Hình ảnh RGB ghi lại những gì chúng ta thấy trong quang phổ ánh sáng khả kiến; tuy nhiên, các công nghệ hình ảnh khác, như hình ảnh nhiệt và hồng ngoại, còn vượt xa hơn thế. Hình ảnh hồng ngoại ghi lại ánh sáng hồng ngoại được phát ra hoặc phản xạ bởi các vật thể, giúp ích trong điều kiện ánh sáng yếu.
Ngược lại, hình ảnh nhiệt phát hiện nhiệt phát ra từ các vật thể và hiển thị sự khác biệt về nhiệt độ, cho phép nó hoạt động trong bóng tối hoàn toàn hoặc qua khói, sương mù và các vật cản khác. Loại dữ liệu này đặc biệt hữu ích để theo dõi và phát hiện các vấn đề, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp mà sự thay đổi nhiệt độ có thể báo hiệu các vấn đề tiềm ẩn.
Một ví dụ thú vị là hình ảnh nhiệt được sử dụng để theo dõi các thành phần điện để tìm dấu hiệu quá nhiệt. Bằng cách phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ, camera nhiệt có thể xác định các vấn đề trước khi chúng dẫn đến hỏng thiết bị, hỏa hoạn hoặc thiệt hại tốn kém.
Tương tự như vậy, hình ảnh hồng ngoại có thể giúp phát hiện rò rỉ trong đường ống hoặc lớp cách nhiệt bằng cách xác định sự chênh lệch nhiệt độ cho thấy khí hoặc chất lỏng thoát ra, điều này rất quan trọng để ngăn ngừa các tình huống nguy hiểm và cải thiện hiệu quả năng lượng.
Trong khi hình ảnh hồng ngoại và nhiệt thu được các khía cạnh cụ thể của quang phổ điện từ, hình ảnh đa quang phổ thu thập ánh sáng từ một số dải bước sóng được chọn, mỗi dải được chọn cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như phát hiện thảm thực vật khỏe mạnh hoặc xác định vật liệu bề mặt.
Chụp ảnh siêu quang phổ đưa điều này tiến xa hơn một bước nữa bằng cách chụp ánh sáng trên hàng trăm dải bước sóng rất hẹp và liên tục. Điều này cung cấp chữ ký ánh sáng chi tiết cho từng pixel trong hình ảnh, mang lại hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về bất kỳ vật liệu nào đang được quan sát.
Cả hình ảnh đa phổ và siêu phổ đều sử dụng các cảm biến và bộ lọc đặc biệt để thu ánh sáng ở các bước sóng khác nhau. Sau đó, dữ liệu được sắp xếp thành một cấu trúc 3D gọi là khối phổ, với mỗi lớp biểu diễn một bước sóng khác nhau.
Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu này để phát hiện các đặc điểm mà máy ảnh thông thường hoặc mắt người không thể nhìn thấy. Ví dụ, trong phân tích kiểu hình thực vật , hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe và sự phát triển của thực vật bằng cách phát hiện những thay đổi nhỏ ở lá hoặc thân cây, chẳng hạn như thiếu hụt chất dinh dưỡng hoặc căng thẳng. Điều này giúp các nhà nghiên cứu đánh giá sức khỏe thực vật và tối ưu hóa các hoạt động nông nghiệp mà không cần các phương pháp xâm lấn.
Hình ảnh radar và sonar là công nghệ phát hiện và lập bản đồ các vật thể bằng cách gửi tín hiệu và phân tích phản xạ của chúng, tương tự như LiDAR. Không giống như hình ảnh RGB, dựa vào sóng ánh sáng để thu thập thông tin trực quan, radar sử dụng sóng điện từ, thường là sóng vô tuyến, trong khi sonar sử dụng sóng âm. Cả hệ thống radar và sonar đều phát ra xung và đo thời gian tín hiệu phản xạ trở lại từ vật thể, cung cấp thông tin về khoảng cách, kích thước và tốc độ của vật thể.
Hình ảnh radar đặc biệt hữu ích khi tầm nhìn kém, chẳng hạn như trong sương mù, mưa hoặc ban đêm. Vì không phụ thuộc vào ánh sáng nên nó có thể phát hiện máy bay, phương tiện hoặc địa hình trong bóng tối hoàn toàn. Điều này khiến radar trở thành lựa chọn đáng tin cậy trong hàng không, theo dõi thời tiết và dẫn đường tự động.
Trong khi đó, hình ảnh sonar thường được sử dụng trong môi trường dưới nước nơi ánh sáng không thể chiếu tới. Nó sử dụng sóng âm truyền qua nước và phản xạ khỏi các vật thể chìm, cho phép phát hiện tàu ngầm, lập bản đồ đáy đại dương và thực hiện các nhiệm vụ cứu hộ dưới nước. Những tiến bộ trong thị giác máy tính hiện đang cho phép cải thiện hơn nữa khả năng phát hiện dưới nước bằng cách kết hợp dữ liệu sonar với phân tích thông minh để phát hiện và ra quyết định tốt hơn.
Cho đến nay, các loại dữ liệu khác nhau mà chúng ta đã thảo luận là những loại có thể thu thập được từ thế giới thực. Tuy nhiên, dữ liệu hình ảnh tổng hợp và mô phỏng đều là các loại nội dung nhân tạo. Dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ đầu bằng cách sử dụng mô hình 3D hoặc AI tạo ra để tạo ra hình ảnh hoặc video trông chân thực.
Dữ liệu mô phỏng tương tự nhưng liên quan đến việc tạo ra các môi trường ảo sao chép cách thế giới vật lý hoạt động, bao gồm phản xạ ánh sáng, hình thành bóng và chuyển động của vật thể. Mặc dù tất cả dữ liệu hình ảnh mô phỏng đều là tổng hợp, nhưng không phải tất cả dữ liệu tổng hợp đều được mô phỏng. Sự khác biệt chính là dữ liệu mô phỏng sao chép hành vi thực tế, không chỉ là ngoại hình.
Các kiểu dữ liệu này hữu ích cho việc đào tạo các mô hình thị giác máy tính , đặc biệt là khi dữ liệu thực tế khó thu thập hoặc khi cần mô phỏng các tình huống cụ thể, hiếm gặp. Các nhà phát triển có thể tạo toàn bộ cảnh, chọn loại đối tượng, vị trí và ánh sáng, và tự động thêm nhãn như hộp giới hạn để đào tạo. Điều này giúp xây dựng các tập dữ liệu lớn, đa dạng một cách nhanh chóng, mà không cần ảnh thật hoặc dán nhãn thủ công, có thể tốn kém và mất thời gian.
Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình phân đoạn tế bào ung thư vú, nơi thu thập và dán nhãn các tập dữ liệu lớn của hình ảnh thực là khó khăn. Dữ liệu tổng hợp và mô phỏng cung cấp tính linh hoạt và khả năng kiểm soát, lấp đầy khoảng trống khi hình ảnh thực tế bị hạn chế.
Bây giờ chúng ta đã xem xét cách thức hoạt động của các loại dữ liệu trực quan khác nhau và chức năng của chúng, hãy cùng xem xét kỹ hơn xem loại dữ liệu nào là tốt nhất cho các tác vụ cụ thể:
Đôi khi, một kiểu dữ liệu duy nhất có thể không cung cấp đủ độ chính xác hoặc ngữ cảnh trong các tình huống thực tế. Đây là lúc mà sự kết hợp cảm biến đa phương thức trở nên quan trọng. Bằng cách kết hợp RGB với các kiểu dữ liệu khác như nhiệt, độ sâu hoặc LiDAR, các hệ thống có thể khắc phục các hạn chế riêng lẻ, cải thiện độ tin cậy và khả năng thích ứng.
Ví dụ, trong tự động hóa kho hàng , sử dụng RGB để nhận dạng đối tượng, độ sâu để đo khoảng cách và nhiệt để phát hiện thiết bị quá nhiệt giúp các hoạt động hiệu quả và an toàn hơn. Cuối cùng, kết quả tốt nhất đến từ việc lựa chọn hoặc kết hợp các loại dữ liệu dựa trên nhu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn.
Khi xây dựng các mô hình Vision AI, việc lựa chọn đúng loại dữ liệu trực quan là rất quan trọng. Các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn và theo dõi chuyển động không chỉ dựa vào thuật toán mà còn dựa vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Các tập dữ liệu sạch, đa dạng và chính xác giúp giảm nhiễu và nâng cao hiệu suất.
Bằng cách kết hợp các loại dữ liệu như RGB, độ sâu, nhiệt và LiDAR, các hệ thống AI có được cái nhìn toàn diện hơn về môi trường, khiến chúng đáng tin cậy hơn trong nhiều điều kiện khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, nó có thể sẽ mở đường cho Vision AI trở nên nhanh hơn, thích ứng hơn và có tác động hơn trong các ngành công nghiệp.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá nhiều ứng dụng khác nhau liên quan đến AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong bán lẻ trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
