Scholar Hub/Chủ đề/#thị giác máy/
Thị giác máy, một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tập trung vào mô phỏng khả năng nhìn và phân tích hình ảnh của con người thông qua công nghệ tiên tiến. Bắt đầu từ những năm 1960, thị giác máy đã phát triển vượt bậc nhờ học sâu. Các thành phần chính bao gồm xử lý hình ảnh, nhận diện, trích xuất và phân tích đặc trưng. Thị giác máy được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp, y tế, giao thông và thương mại điện tử. Dù đạt nhiều thành tựu, thị giác máy vẫn đối mặt thách thức nhưng tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.
Thị Giác Máy: Khái Niệm và Ứng Dụng
Thị giác máy (Machine Vision) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc mô phỏng và tái tạo khả năng nhìn và phân tích hình ảnh của con người. Thông qua việc sử dụng các thuật toán và công nghệ tiên tiến, thị giác máy giúp máy tính nhận diện, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hình ảnh hoặc video.
Lịch Sử Phát Triển
Thị giác máy bắt đầu phát triển từ những năm 1960 với các nghiên cứu ban đầu về nhận dạng mô hình và trích xuất đặc điểm từ hình ảnh. Trong những thập kỷ qua, với sự phát triển của khoa học máy tính và công nghệ xử lý ảnh, thị giác máy đã đạt được những bước tiến đáng kể. Đặc biệt, sự bùng nổ của học sâu (Deep Learning) vào những năm 2010 đã mở ra một kỷ nguyên mới cho thị giác máy, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và khả năng ứng dụng.
Các Thành Phần Chính Trong Thị Giác Máy
Thị giác máy bao gồm nhiều thành phần quan trọng, mỗi thành phần đóng vai trò thiết yếu trong việc hoàn thiện hệ thống:
- Xử lý hình ảnh: Quá trình cải thiện chất lượng hình ảnh và chuẩn bị dữ liệu để nhận diện và phân tích.
- Nhận diện hình ảnh: Xác định và phân loại đối tượng hoặc mô hình trong hình ảnh.
- Trích xuất đặc trưng: Lấy ra các thông tin quan trọng từ hình ảnh để phục vụ cho các bước xử lý tiếp theo.
- Phân tích ảnh: Đưa ra các kết luận hoặc quyết định dựa trên thông tin đã trích xuất.
Ứng Dụng Trong Thực Tiễn
Thị giác máy có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ công nghiệp đến y tế và tiêu dùng:
- Công nghiệp sản xuất: Dùng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, quản lý vận hành dây chuyền sản xuất.
- Y tế: Thị giác máy hỗ trợ trong việc phân tích hình ảnh y khoa như MRI, X-quang, giúp chuyên gia y tế chẩn đoán bệnh chính xác hơn.
- Giao thông vận tải: Hỗ trợ trong việc nhận diện biển số xe, quản lý giao thông và thực hiện giám sát an ninh.
- Thương mại điện tử: Hỗ trợ trong việc nhận diện sản phẩm, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Thách Thức và Tương Lai Phát Triển
Mặc dù đạt được nhiều thành tựu, thị giác máy vẫn đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như xử lý hình ảnh trong điều kiện ánh sáng kém, nhận diện đối tượng từ nhiều góc khác nhau hoặc trong môi trường phức tạp. Tương lai của thị giác máy được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ với sự tối ưu hóa các mô hình AI, cải thiện các thuật toán học sâu và tăng cường khả năng xử lý trong thời gian thực.
Thị giác máy đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, mở ra nhiều cơ hội mới và thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Phát hiện drone nhiều kích thước sử dụng mạng YOLOv5Ngày nay, máy bay không người lái được sử dụng rộng rãi với nhiều mục đích khác nhau. Với công nghệ ngày càng hiện đại, được trang bị nhiều chức năng cao cấp, linh hoạt với thiết kế nhỏ gọn mà giá thành lại không quá đắt. Drone được sử dụng trong nhiều lĩnh vực với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực quân sự, các thế lực thù địch sử dụng nó để thăm dò địa hình, mang vật liệu nổ tr...... hiện toàn bộ #Phát hiện máy bay không người lái; Thị giác máy tính; Yolov5; Mạng nơron phức tạp; IoU.
Phương pháp khử sương cho hình ảnh đơn dựa trên mô hình lặp số và DehazeNet Dịch bởi AI PLoS ONE - Tập 16 Số 7 - Trang e0254664
Là một trong những hiện tượng thời tiết bất lợi phổ biến nhất, hiện tượng sương mù đã gây ra tác động tiêu cực đến nhiều hệ thống thị giác máy tính. Để loại bỏ ảnh hưởng của sương, trong lĩnh vực xử lý ảnh, việc khử sương đã được nghiên cứu một cách chuyên sâu và nhiều thuật toán khử sương tiên tiến đã được đề xuất. Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý và các phương pháp học sâu là hai...... hiện toàn bộ #khử sương #thị giác máy tính #xử lý ảnh #mô hình vật lý #học sâu #ánh sáng khí quyển #truyền dẫn #DehazeNet
Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thôngPhân tích hình ảnh để phát hiện phương tiện giao thông là một bài toán trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài toán này có nhiều ứng dụng hữu ích trong các hệ thống xe tự hành, quản lý giao thông và đo lưu lượng xe tại các địa điểm, các tuyến đường quan trọng. Có nhiều cách tiếp cận để giải quyết bài toán này như biểu diễn đường viền, trích chọn đặc trưng, học máy, mạng học sâu. Trong bài báo này, t...... hiện toàn bộ #Phát hiện phương tiện giao thông #mạng học sâu #học thích ứng #thị giác máy tính
Thiết kế và điều khiển robot thu hoạch khómBài báo đề cập đến việc phát triển một hệ thống Robot thu hoạch trái khóm tự động. Hệ thống này bao gồm khối thị giác máy, hai tay máy Robot 3DOF dạng Gantry được lắp đặt trên khung công tác có thể di chuyển của máy với cơ cấu tác động cuối được thiết kế chuyên dụng và bộ phận điều khiển thu hoạch dựa trên ảnh phân tích. YOLOv3 (You only look once version 3) - một bộ nhận dạng dựa trên cơ sở mạng ...... hiện toàn bộ #Robot thu hoạch #khóm #học sâu #YOLO #thị giác máy
Hệ thống theo dõi và báo động nhịp thở dựa trên thị giác máy tínhBreathing rate is one of the most important vital signals for monitoring health status and reflecting conditions of dangerous diseases. Previous contactless breath monitoring methods were more convenient than contact methods, but they were not suitable for the actual sleeping environment because of the narrow field of vision (FoV). This study proposed a breathing rate monitoring strategy using a m...... hiện toàn bộ #Computer vision-based #breathing rate detection #sleep apnea #optical flow #Principal component analysis
Ma trận cơ bản: Lý thuyết, thuật toán và phân tích độ ổn định Dịch bởi AI Springer Science and Business Media LLC - Tập 17 - Trang 43-75 - 1996
Trong bài báo này, chúng tôi phân tích chi tiết hình học của một cặp camera, tức là một thiết lập stereo. Trái ngược với những gì đã được thực hiện trong quá khứ và vẫn đang được sử dụng hiện nay, chẳng hạn như trong phân tích stereo hoặc chuyển động, chúng tôi không giả định rằng các tham số nội tại của các camera là đã biết (tọa độ của các điểm chính, tỷ lệ pixel và tiêu cự). Điều này quan trọng...... hiện toàn bộ #ma trận cơ bản #hình học stereo #ước lượng #thị giác máy tính ba chiều #ổn định
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG GÓC NHÌN DỰA TRÊN ĐIỂM 3D ĐẶC TRƯNG KHUÔN MẶT VÀ ỨNG DỤNG GIÁM SÁT THI TRỰC TUYẾN Ước lượng góc nhìn khuôn mặt (HPE) là một bài toán phức tạp đòi hỏi sự kết hợp giữa xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và kỹ thuật học máy với các phương pháp hiện nay dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để xác định ánh xạ giữa không gian ảnh 2D và mô hình 3D khuôn mặt và xác định các góc nhìn. HPE được ứng dụng trong nhiều vấn đề thực tiễn và có ý nghĩa cao như các giám sát an ninh, phát hiện sự t...... hiện toàn bộ #Giám sát thi trực tuyến #thị giác máy tính #mạng nơron tích chập #hồi quy rừng ngẫu nhiên
Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễuThuật toán Faster R-CNN được đánh giá là mô hình nhận dạng khá tốt về độ chính xác và tốc độ phát hiện. Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá về độ chính xác mô hình này với các mô hình khác. Tuy nhiên, các kết quả đó được thực hiện với ảnh đưa vào nhận dạng không bị nhiễu. Nghiên cứu này để đánh giá về độ chính xác của mô hình ở trạng thái bình thường và nhiễu. Để thực hiện việc này, tác giả đã huấn lu...... hiện toàn bộ #deep learning #Trí tuệ nhân tạo #thị giác máy tính #nhận dạng đối tượng #xử lý ảnh
