Có thể bạn chưa biết, tuy nhiên ngày nay công nghệ thị giác máy tính đã hiện diện khắp nơi trong cuộc sống của chúng ta, từ việc được tích hợp trong các hệ thống giải trí như máy chơi game, nhận diện cử chỉ người chơi, đến các tính năng thông minh trên điện thoại di động như khả năng tự động lấy nét vào khuôn mặt người. Công nghệ này đã và đang góp phần làm thay đổi cách mà con tương tác với thế giới xung quanh, ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của đời sống hàng ngày. Cùng A.I Tech tìm hiểu thêm một số ứng dụng của thị giác máy tính trong thực tiễn bên dưới nội dung sau.
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính được xem cho một bước tiến đột phá trong lĩnh vực khoa học công nghệ, cung cấp cho máy móc khả năng “nhìn” và phân tích thông tin trực quan để từ đó đưa ra các quyết định xử lý dữ liệu, đồng thời giúp máy móc có khả năng nhận diện và xử lý hình ảnh tương tự như con người.
Công nghệ này đã được triển khai trong nhiều ứng dụng thực tế, từ máy bay không người lái có khả năng tự động tránh chướng ngại vật đến các dòng xe hơi tiên tiến như Tesla và Volvo sử dụng nó để nâng cao tính an toàn và tự động hóa.
Thị giác máy tính bao gồm những hoạt động như: quy trình mô phỏng khả năng quan sát của con người bằng máy móc, từ việc thu thập hình ảnh, phát hiện và nhận diện các đối tượng, đến việc hiểu bối cảnh và phát triển nhận thức sâu sắc về môi trường xung quanh trong thời gian thực.
Các ứng dụng của thị giác máy tính
Dù thường xuyên xuất hiện trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, việc tạo ra một hệ thống thị giác máy tính chính xác, đáng tin cậy và hoạt động mượt mà trong thực tế vẫn là một thách thức lớn. Tuy nhiên, với sự phát triển không ngừng, thị giác máy tính đang mở ra một loạt ứng dụng mới mẻ và cách mạng, từ xe hơi tự lái, robot tự hành, đến máy bay không người lái và thiết bị y tế thông minh, góp phần vào sự tiến bộ của nhiều ngành công nghiệp và nâng cao chất lượng cuộc sống. Dưới đây là một số ứng dụng của thị giác máy tính nổi bậc bạn có thể tham khảo:
Vận hành tự động
Bạn có thể dễ dàng hình dung ứng dụng vận hàng tự động thông qua sự xuất hiện của những chiếc xe tự lái, một bước tiến đột phá dựa trên công nghệ thị giác máy tính và học sâu. Dù chưa thể hoàn toàn thay thế con người trong việc lái xe, thế nhưng công nghệ xe tự vận hành vẫn đang phát triển một cách nhanh chóng, đạt được những cải tiến nổi bật trong những năm gần đây. Công nghệ này có khả năng phân tích và học hỏi từ dữ liệu thu thập được từ hàng triệu tài xế khắp nơi, từ đó nắm bắt và mô phỏng lại cách thức lái xe. Điều này cho phép nó tự mình định hình làn đường, dự đoán các đường cong, nhận diện nguy cơ tiềm ẩn và hiểu biết các biển báo cũng như tín hiệu giao thông, hướng tới mục tiêu tự lái một cách an toàn và hiệu quả.
Trình đọc tự động
Chắc hẳn nếu bạn đã từng trải nghiệm Google Translate, bạn sẽ ấn tượng với khả năng biến chiếc smartphone của mình thành một công cụ dịch thuật kỳ diệu. Chỉ cần hướng camera vào đoạn văn bản bằng bất kỳ ngôn ngữ nào, bạn đã có thể dễ dàng chuyển dịch nó sang một ngôn ngữ khác mà mình mong muốn. Điều này được thực hiện nhờ vào công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR), một thuật toán mạnh mẽ có khả năng trích xuất và chuyển đổi thông tin từ hình ảnh thành văn bản, sau đó áp dụng bản dịch chính xác lên trên, tạo nên một lớp phủ thông tin dễ hiểu ngay trên bản gốc.
Phát hiện các khiếm khuyết
Việc xác định các lỗi và khiếm khuyết cũng là một trong những ứng dụng của thị giác máy tính được yêu thích hàng đầu. Bởi lẻ, trước đây, công việc này chủ yếu phụ thuộc vào sự giám sát của con người, với những hạn chế nhất định về khả năng quan sát và kiểm soát toàn diện quy trình sản xuất. Tuy nhiên, nhờ vào thị giác máy tính, giờ đây chúng ta có thể phát hiện ra các lỗi một cách tỉ mỉ và chính xác, kể cả những lỗi nhỏ nhất như vết nứt trên kim loại, sự cố về sơn, in ấn kém chất lượng, hay các lỗi có kích thước nhỏ hơn 0,05mm.
Nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu
Trong quá trình hỗ trợ con người giải quyết các thách thức liên quan đến nhận dạng và cấu trúc hóa thông tin, việc ứng dụng của thị giác máy tính và các mô hình học sâu đã ngày càng trở nên thiết yếu, đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn cẩn thận. Sự phát triển của thuật toán Học Sâu đã dần dịch chuyển quy trình gắn nhãn thủ công sang một hướng tiếp cận hiện đại hơn, được biết đến là phương pháp thu thập và phân loại dữ liệu cộng đồng. Qua phương pháp này, việc thu thập dữ liệu và gắn nhãn được tự động hóa, dựa trên sự đóng góp từ cộng đồng chuyên gia, làm cho quá trình máy học nhận dạng đối tượng trở nên chính xác và hiệu quả hơn.
Nhận diện khuôn mặt
Khả năng nhận diện gương mặt cũng là một ứng dụng của thị giác máy tính. Vào năm 2011 khi Google lần đầu tiên chứng minh khả năng phát triển một hệ thống phát hiện khuôn mặt từ những hình ảnh chưa được gắn nhãn, công nghệ nhận diện khuôn mặt đã phát triển vượt bậc. Google đã tạo ra một hệ thống đột phá có khả năng tự học nhận diện hình ảnh của một con mèo mà không cần bất kỳ hướng dẫn nào về hình dạng hay đặc điểm của nó.
Hiện nay, công nghệ này đã được tích hợp vào điện thoại thông minh, sử dụng camera cao cấp để thực hiện nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao. Thị giác máy tính, một lĩnh vực chủ chốt trong nhận diện khuôn mặt, ngày càng trở nên quan trọng trong các ứng dụng an ninh, từ việc truy tìm tội phạm cho đến dự báo và quản lý di chuyển của đám đông trong các tình huống khẩn cấp.
Ngân hàng
Khi nói về việc tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào ngành ngân hàng, nhiều người thường nghĩ ngay đến khả năng phát hiện gian lận, một lĩnh vực quan trọng mà công nghệ này đã và đang giữ vai trò không thể thay thế. Tuy nhiên, ngày nay thị giác máy tính đã mở ra những khả năng vượt xa việc chỉ đơn thuần là phát hiện gian lận. Nó bao gồm các ứng dụng nhận dạng hình ảnh tiên tiến, sử dụng máy học để phân loại và trích xuất thông tin từ các tài liệu quan trọng như thẻ căn cước và giấy phép lái xe. Những công nghệ này có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng từ xa, đồng thời tăng cường các biện pháp bảo mật, qua đó đưa ngành ngân hàng lên một tầm cao mới về hiệu quả và an toàn.
Lĩnh vực y tế
Trong ngành y tế, sự phát triển vượt bậc trong công nghệ nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh đã mở ra những cơ hội mới trong việc chẩn đoán và điều trị những biệt lý nguy hiểm. Không ngạc nhiên khi hình ảnh y khoa, công cụ không thể thiếu cho việc phân tích lâm sàng và can thiệp y tế, ngày càng trở nên quan trọng trong quy trình làm việc của các bác sĩ và chuyên gia chăm sóc sức khỏe, đồng thời cải thiện đáng kể chất lượng công cụ chẩn đoán và khả năng thực hiện các biện pháp can thiệp hiệu quả.
Ứng dụng của thị giác máy tính trong phân tích hình ảnh y khoa đã làm tăng tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, giúp giảm thiểu rủi ro tử vong do các bệnh như ung thư đại trực tràng. Ví dụ: công nghệ này đã được áp dụng trong nội soi, tạo ra những bước tiến trong phát hiện và điều trị sớm các bệnh lý. Ngoài ra, việc tạo mô hình 3D của hộp sọ cho phẫu thuật khối u não mở ra cơ hội cho các kỹ thuật phẫu thuật thần kinh tiên tiến, trong khi học sâu đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc phân loại nốt phổi, tiến tới chẩn đoán sớm ung thư phổi.
Ứng dụng thị giác máy tính trong bán lẻ
Đối với ngành hàng bán lẻ, ứng dụng của thị giác máy tính cũng đang ngày càng được phổ biến hơn với khả năng nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng. Một ví dụ điển hình là Pinterest Lens, một công cụ tìm kiếm sáng tạo sử dụng thị giác máy tính để nhận diện các sản phẩm. Khi sử dụng ứng dụng này trên điện thoại thông minh trong khi mua sắm tại cửa hàng, khách hàng có thể dễ dàng xem trước sản phẩm trong môi trường thực tế và khám phá các sản phẩm tương tự hoặc liên quan. Công nghệ này mở ra một hướng tiếp cận mới trong việc tương tác với sản phẩm, giúp khách hàng có những quyết định mua sắm thông minh hơn.
Nông nghiệp trồng trọt
Không dừng lại ở các ngành công nghiệp, thị giác máy tính cũng đã và đang góp phần mở ra một kỷ nguyên mới của tự động hóa thông minh, giúp tăng cường hiệu quả và giảm thiểu chi phí cho lĩnh vực nông nghiệp. Với việc áp dụng hình ảnh từ vệ tinh và cảnh quay từ UAV (máy bay không người lái) đã mang lại cái nhìn toàn diện và chính xác về các khu vực trồng trọt, từ đó cải thiện phương pháp canh tác.
Công nghệ thị giác máy tính cho phép thực hiện các tác vụ quan trọng như theo dõi tình trạng đất đai, phát hiện sớm bệnh trên cây trồng, kiểm soát độ ẩm đất và dự báo thời tiết cũng như năng suất, giúp nông dân và các nhà quản lý nông trại đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời. Ngoài ra, giám sát sức khỏe và hành vi của động vật thông qua công nghệ này cũng trở nên thiết yếu trong việc xây dựng một hệ thống canh tác thông minh, góp phần tăng năng suất và bảo vệ môi trường sống của chúng. Nhờ vào những đột phá này, ngành nông nghiệp đang dần chuyển mình trở nên linh hoạt, bền vững và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Ứng dụng của thị giác máy tính trong xây dựng
Ngành xây dựng cũng vốn được biết đến với truyền thống lâu đời, hàng năm tiêu tốn khoảng 1,000 tỷ đô la cho các hoạt động liên quan. Đây là một ngành công nghiệp yêu cầu sự hoạt động tối ưu từ mọi nguồn lực và thiết bị, nơi mà sức mạnh của máy móc và độ tin cậy của công nghệ đóng vai trò quan trọng, dẫn đến sự cẩn trọng trong việc áp dụng các đổi mới hiện đại. Bên cạnh đó, do bản chất truyền thống, ngành xây dựng thường đối mặt với những thách thức như quản lý tiến độ công trình, năng suất lao động thấp, tuân thủ các quy định an toàn và tình trạng lãng phí.
Tuy nhiên, nhờ vào sự phát triển của công nghệ quản lý tự động, trí tuệ nhân tạo (AI), và thị giác máy tính, ngành xây dựng đang dần đổi mới từ bên trong. Bằng cách đưa các ứng dụng của thị giác máy tính trong quản lý công trường, ngành này đang từng bước giải quyết các vấn đề nổi bật, mở ra một kỷ nguyên mới với hiệu quả và năng suất được cải thiện đáng kể.
Những điểm còn hạn chế của thị giác máy tính
Mặc dù mang đến những lợi ích tuyệt vời trong mọi lĩnh vực đời sống, tuy nhiên thị giác máy tính vẫn còn tồn đọng một số hạn chế tiêu biểu như:
sự nhạy cảm của nó đối với nhiễu trong hình ảnh và video. Nhiễu là bất kỳ yếu tố gây rối nào trong hình ảnh có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả, được gây ra bởi nhiều nguyên nhân như ánh sáng yếu, vật thể che khuất, hoặc sự cố kỹ thuật từ thiết bị ghi hình.
Một thách thức khác là khả năng xử lý hình ảnh và video phức tạp. Hệ thống thị giác máy tính có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện đối tượng trong nền hỗn loạn hoặc phân biệt các đối tượng có đặc điểm tương tự nhau về hình dạng hoặc kích cỡ.
Ngoài ra, thị giác máy tính còn dễ bị tác động bởi các hình ảnh và video được thiết kế để lừa dối. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng hệ thống có thể bị đánh lừa bằng cách sử dụng các hình ảnh giả mạo, tạo ra những hiểu nhầm hoặc được áp dụng vào mục đích không chính đáng.
Hy vọng những chia sẻ trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về những ứng dụng của thị giác máy tính trong các lĩnh vực đời sống, từ đó lựa chọn được giải pháp công nghệ phù hợp giúp nâng tầm chất lượng cuộc sống và công việc. Ngoài ra, nếu bạn còn có bất kỳ thắc mắc nào liên quan đến nội dung trên đừng ngần ngại liên hệ ngay cho Ai Tech qua Hotline 0949491355 để được tư vấn cụ thể hơn.
