Ô tô tự lái, phát hiện biển báo giao thông, nhận dạng khuôn mặt và tự thanh toán. Điều hợp nhất tất cả các giải pháp tiến bộ này là công nghệ thị giác máy tính. Thị giác máy tính cho phép máy tính trích xuất thông tin từ hình ảnh thô và mở ra nhiều cơ hội để số hóa doanh nghiệp hiệu quả hơn. Chúng ta hãy xem cách thị giác máy tính đang phá vỡ các ngành công nghiệp khác nhau và những lợi ích độc đáo mà nó mang lại để giúp chủ sở hữu giải quyết những thách thức kinh doanh chính.
#1: Phát hiện đối tượng
Mô hình triển khai thị giác máy tính truyền thống sử dụng phân tích chuyên sâu về đầu vào và đầu ra. Quy trình điển hình của thị giác máy tính đó là phụ thuộc vào các kỹ thuật xử lý hình ảnh như phát hiện biên để xác định và gắn nhãn các đối tượng trong một hình ảnh.
Sự ra đời của kiến trúc học sâu trong khoa học máy tính đã tạo ra một sự thay đổi lớn từ các kỹ thuật thị giác máy tính cổ điển như cấu trúc tính năng dựa trên định nghĩa sang phân tích hình ảnh mạng thần kinh do AI điều khiển, cho phép tự động hóa gần như hoàn toàn việc trích xuất và phân loại dữ liệu trong hình ảnh. Nói một cách đơn giản hơn, trí tuệ nhân tạo sẽ đưa chương trình ra khỏi hình ảnh để ủng hộ cách tiếp cận ít được giám sát hơn, trong đó máy tính diễn giải dữ liệu đầu vào và tự đào tạo để nhận ra nội dung của hình ảnh.
Trường hợp ứng dụng
Khi AI bước vào các lĩnh vực như hình ảnh y tế, máy tính sẽ tận dụng khả năng nhận dạng mẫu vượt trội để xác định các yếu tố tinh tế trong hình ảnh thô, chẳng hạn như tế bào ung thư có xuất hiện với số lượng nhỏ trong ảnh X-Quang hoặc MRI hay không. Mặc dù vẫn cần sự giải thích và chuyên môn của con người để kiểm tra các suy luận của máy, nhưng một lớp phân tích nhanh chóng sẽ giúp bổ sung trí thông minh của con người và cứu mạng người.
Khi ô tô tự lái lưu thông trên đường trên khắp Hoa Kỳ và nhiều quốc gia khác, lĩnh vực thị giác máy tính sẽ chứng kiến sự phát triển bùng nổ. Xe tự lái không thể tồn tại nếu không có thị giác máy tính. Do máy tính trên xe cần đưa ra quyết định nhanh chóng về các chướng ngại vật tiềm ẩn trên đường nên nó phụ thuộc vào một bộ công nghệ dựa trên thị giác máy tính được tối ưu hóa cao.
Điều quan trọng cần lưu ý là trong các lĩnh vực như y học, an ninh, sản xuất, v.v., tính minh bạch về cách hệ thống do AI cung cấp đưa ra quyết định là rất quan trọng. Đây là lúc AI có thể giải thích được phát huy tác dụng. Kỹ thuật này cho phép giải thích các phát hiện của hệ thống theo cách mà con người có thể hiểu được và cho thấy độ tin cậy của một quyết định cụ thể do thuật toán AI đưa ra.
Sử dụng thị giác máy tính để giải quyết các thách thức kinh doanh sau:
• An ninh công cộng (nhận dạng phương tiện, nhận dạng loại vũ khí, định vị đối tượng khả nghi, v.v.)
• Tự động hóa bán hàng và quản lý hàng tồn kho (xác định các mặt hàng sắp hết hoặc đặt sai vị trí trên kệ, phát hiện các kệ trống, thực hiện kiểm soát chất lượng, nhận dạng sản phẩm để tự kiểm tra, v.v.)
• Loại bỏ lỗi của con người và ngăn chặn tính trùng lặp trong quy trình làm việc
#2: Nhận dạng ký tự quang học (OCR)
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một ứng dụng triển khai đặc biệt của thị giác máy tính giúp giải quyết nhiều nhiệm vụ cụ thể theo miền. OCR nhằm mục đích phát hiện và trích xuất các chữ cái, số và các ký tự khác từ hình ảnh đầu vào.
Trường hợp ứng dụng
Google Lens sử dụng OCR để cho phép khách hàng dịch tiếng nước ngoài từ ảnh và trích xuất văn bản từ hình ảnh hoặc tìm kiếm trên Google. Công nghệ OCR cũng làm cho việc số hóa phương tiện cũ trở nên đơn giản, lấy văn bản từ bản quét báo, tạp chí và sách. Trước đây, các trường đại học gặp khó khăn trong việc số hóa các tài liệu khó hiểu hơn như các văn bản tôn giáo Phật giáo Tây Tạng, nhưng công nghệ OCR hiện đại giúp việc trích xuất văn bản từ các tài liệu ngôn ngữ không chuẩn trở nên đơn giản hơn nhiều.
Các tổ chức tài chính sử dụng OCR để cải thiện chất lượng trải nghiệm cho khách hàng, chẳng hạn như cho phép khách hàng trích xuất Số tài khoản ngân hàng quốc tế (IBAN) của họ từ tài liệu hoặc quét hình ảnh séc để không cần phải đến ngân hàng để gửi tiền. Một số ứng dụng có thể quét thẻ ghi nợ hoặc thẻ tín dụng để nhập chi tiết thanh toán, vì vậy bạn không cần phải gõ thủ công tất cả thông tin thanh toán của mình tại cửa sổ thanh toán.
Các chính phủ thường sử dụng OCR để cắt giảm thời gian xử lý tại biên giới quốc gia hoặc để xác định và đăng ký tài liệu. Vùng có thể đọc bằng máy trên hộ chiếu và giấy phép lái xe hiện đại tương thích với các hệ thống OCR trong môi trường chính phủ và thương mại.
#3: Nhận dạng khuôn mặt
Tương tự như nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt nhằm mục đích xác định các đặc điểm khuôn mặt của con người trong hình ảnh bằng thị giác máy tính. Các phương pháp thị giác máy tính cổ điển đã sử dụng “các đặc điểm giống như Haar” để tính toán các phân đoạn giữa các đặc điểm khuôn mặt, nhưng việc triển khai nhận dạng khuôn mặt hiện đại phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo giống như cách mà AI được sử dụng để nhận dạng đối tượng.
Trường hợp ứng dụng
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt rất quan trọng đối với các ứng dụng bảo mật vì nó giúp ngăn chặn các lỗ hổng ứng dụng web và di động. Vô số người dùng iPhone của Apple dựa vào công nghệ Face ID của Apple để xác thực sinh trắc học nhằm mở khóa điện thoại của họ.
Các nhà bán lẻ đã triển khai các triển khai tương tự để xác định những kẻ trộm cắp đã biết. Máy quét thời gian thực lấy khuôn mặt của khách hàng từ luồng camera an ninh và tham chiếu chéo cơ sở dữ liệu về tội phạm đã biết. Công nghệ tương tự này giúp tìm trẻ em mất tích bằng cách lấy từ cơ sở dữ liệu thực thi pháp luật.
Nhận dạng khuôn mặt cũng có thể giúp bạn thực hiện các tác vụ sau:
• An ninh và kiểm soát truy cập
• Xác minh danh tính
• Theo dõi nhân viên
• Quy trình sàng lọc bệnh nhân trong y tế
• Xác định và theo dõi tội phạm
Phần mềm nhận dạng khuôn mặt thế hệ tiếp theo thậm chí có thể xem xét tư thế, cử chỉ và nét mặt để xác định xem khách hàng có gian lận tại sòng bạc hay không. Phân tích dáng đi đi kèm với cùng một phần mềm bảo mật cũng có thể giúp phát hiện tội phạm dựa trên kiểu bước chân và sải chân độc đáo của chúng, vì nhiều tội phạm che giấu nhận dạng khuôn mặt bằng cách đeo khẩu trang.
#4: Phục hồi hình ảnh và tái tạo cảnh
Công nghệ thị giác máy tính cũng cho phép khôi phục các cảnh quay và hình ảnh lưu trữ bị xuống cấp nghiêm trọng, đây có thể là một kỹ thuật kinh doanh quan trọng. Không giống như các trường hợp đơn giản chỉ cần loại bỏ nhiễu khỏi ảnh là đủ, thị giác máy tính có thể trợ giúp với những hình ảnh bị hỏng nhiều hơn đòi hỏi phải thay đổi nghiêm trọng và phân tích chi tiết. Các phần bị hỏng của ảnh thường được lấp đầy bằng cách sử dụng các mô hình tổng quát để đánh giá những gì ảnh phát sóng.
Trường hợp ứng dụng
Ngoài việc khôi phục hình ảnh và video, các mạng thần kinh hiện đại có thể tái tạo cảnh 3D chỉ bằng cách quét các đối tượng trong một bức ảnh. Các nhà khảo cổ học, chuyên gia pháp y, nhà khoa học môi trường và nhiều chuyên gia khác sử dụng Tái tạo hiện trường, một mô hình thị giác máy tính thay đổi cuộc chơi. Các dự án như RetrievalFuse có thể tạo cảnh 3D toàn cảnh từ một hình ảnh RGB duy nhất.
#5: Ước tính tư thế con người
Ước tính tư thế nhằm mục đích mô phỏng khả năng thị giác của con người, cụ thể là để xác định các tư thế và cử chỉ trong hình ảnh và video. Một số ví dụ sớm nhất về Ước tính tư thế con người tiên tiến đã xuất hiện trong các bộ phim chuyển động kinh phí lớn như Chúa tể của những chiếc nhẫn của Peter Jackson. Khi các tài nguyên tính toán tăng lên theo thời gian, tính năng ước lượng tư thế sẽ xuất hiện trong nhiều sản phẩm khác nhau.
Trường hợp ứng dụng
Trong các ứng dụng bảo mật, Pose Estimation giúp xác định những kẻ gây rối tiềm ẩn bằng cách phân tích dáng đi của chúng khi không thể thực hiện được tính năng Nhận dạng khuôn mặt. Thị giác máy tính có thể giúp phát hiện hành vi trộm cắp trong thời gian thực bằng cách phân tích cử chỉ cơ thể. Hệ thống có thể phân biệt giữa hành vi mua sắm thông thường và hành vi đáng ngờ như lấy một món đồ và giấu trong túi hoặc áo khoác. Khi phát hiện hành vi đáng ngờ, người quản lý sẽ nhận được cảnh báo và có thể nhanh chóng phản ứng với tình huống trước khi tên trộm rời khỏi cửa hàng.
Dưới đây là một số cách để sử dụng ước tính tư thế trong doanh nghiệp của bạn:
• Phân tích các biện pháp phục hồi chức năng
• Phát triển các ứng dụng huấn luyện thể dục được hỗ trợ bởi AI
• Xác định vị trí của cơ thể con người trong không gian để cải thiện các ứng dụng của thực tế tăng cường
• Tạo hoạt hình nhân vật trò chơi
• Phân tích hoạt động của mọi người trong các cửa hàng và trung tâm mua sắm
Mặc dù ước tính tư thế đã từng là một thách thức lớn về tính toán, nhưng những đổi mới trong điện toán đám mây và phần cứng đã đưa công nghệ này đến với nhiều công ty hơn.
Bầu trời chính là giới hạn
Phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, tái tạo cảnh, khôi phục hình ảnh và ước tính tư thế con người chỉ là một số triển ứng dụng khai khác nhau của công nghệ thị giác máy tính. Do sức mạnh tuyệt đối của AI thế hệ tiếp theo, rất có thể là dù doanh nghiệp của bạn hoạt động trong ngành nào, thị giác máy tính đều mang lại những lợi ích độc đáo có thể đưa công ty của bạn vượt lên trên đối thủ. Từ việc tái tạo các mô hình ba chiều có chiều sâu đầy đủ từ các bức ảnh hiện trường vụ án cho đến nhận ra những điểm không hoàn hảo trong các sản phẩm được sản xuất hàng loạt trên dây chuyền của nhà máy, thị giác máy tính tiếp tục thay đổi cách mọi người thực hiện công việc kinh doanh.
Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:
ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp
VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội
CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM
Hotline: 0969133273
Website: aiotvn.com
