Phát hiện đối tượng là một công nghệ thị giác máy tính giúp xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh và video kỹ thuật số. Nó đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm robot, bảo mật, hình ảnh y tế và hệ thống tự động.
Lịch sử phát hiện đối tượng và sự đề cập đầu tiên của nó
Lịch sử phát hiện đối tượng có thể bắt nguồn từ cuối những năm 1960 khi các nhà nghiên cứu bắt đầu thiết kế các thuật toán có thể diễn giải và phân tích dữ liệu hình ảnh. Hệ thống phát hiện vật thể quan trọng đầu tiên được phát triển bởi Larry Roberts vào năm 1965. Mô hình đầu tiên này có thể nhận dạng và mô tả các vật thể 3D từ hình ảnh 2D.
Trong nhiều thập kỷ, sự tiến bộ trong học máy, học sâu và thị giác máy tính đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong các phương pháp phát hiện đối tượng.
Thông tin chi tiết về phát hiện đối tượng
Phát hiện đối tượng bao gồm việc định vị các thể hiện của đối tượng trong ảnh và phân loại chúng thành các lớp được xác định trước. Các kỹ thuật phát hiện đối tượng rất khác nhau, từ thuật toán thị giác máy tính truyền thống đến các phương pháp tiếp cận dựa trên deep learning hiện đại. Nó thường bao gồm các bước sau:
- Sơ chế: Hình ảnh được chuẩn bị thông qua việc thay đổi kích thước, chuẩn hóa, v.v.
- Khai thác tính năng: Các đặc điểm riêng biệt của hình ảnh được phát hiện.
- Bản địa hóa đối tượng: Vị trí đối tượng tiềm năng được xác định.
- Phân loại: Các đối tượng được phát hiện được phân loại thành các lớp cụ thể.
- Xử lý hậu kỳ: Các phát hiện không cần thiết sẽ bị loại bỏ và đầu ra được tinh chỉnh.
Cấu trúc bên trong của phát hiện đối tượng
Cách phát hiện đối tượng hoạt động
- Nhập hình ảnh: Lấy khung hình ảnh hoặc video làm đầu vào.
- Lớp tích chập: Áp dụng các bộ lọc để trích xuất các tính năng.
- Mạng đề xuất khu vực (RPN): Đề xuất các khu vực có thể đặt đối tượng.
- Phân loại và hồi quy: Phân loại các đối tượng theo vùng và điều chỉnh các khung giới hạn.
- Ức chế không tối đa: Loại bỏ các phát hiện dư thừa.
- đầu ra: Trả về nhãn lớp và hộp giới hạn của các đối tượng được phát hiện.
Phân tích các tính năng chính của phát hiện đối tượng
- Xử lý thời gian thực: Khả năng xử lý hình ảnh và video trong thời gian thực.
- Khả năng mở rộng: Có thể phát hiện nhiều đối tượng thuộc các lớp khác nhau.
- Độ bền: Hoạt động tốt dưới sự thay đổi về kích thước, ánh sáng và hướng.
- Hội nhập: Dễ dàng tích hợp với các tác vụ thị giác máy tính khác.
Các loại phát hiện đối tượng
Nhiều phương pháp khác nhau đã được sử dụng để phát hiện đối tượng. Chúng có thể được tổ chức thành ba loại chính:
-
Phương pháp truyền thống
- Máy dò Viola-Jones
- Chuyển đổi tính năng bất biến tỷ lệ (SIFT)
-
Phương pháp học máy
- Máy vectơ hỗ trợ (SVM)
- Rừng ngẫu nhiên
-
Phương pháp học sâu
- R-CNN nhanh hơn
- YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần)
- SSD (Máy dò nhiều hộp bắn một lần)
Cách sử dụng tính năng phát hiện đối tượng, vấn đề và giải pháp
Công dụng:
- An ninh và giám sát
- Xe tự lái
- Chăm sóc sức khỏe
- Bán lẻ
Các vấn đề:
- Tích cực sai
- Không có khả năng phát hiện các vật thể nhỏ hoặc bị che khuất
- Độ phức tạp tính toán
Các giải pháp:
- Dữ liệu đào tạo nâng cao
- Tối ưu hóa thuật toán
- Tận dụng phần cứng mạnh mẽ
Các đặc điểm chính và những so sánh khác với các thuật ngữ tương tự
Phát hiện đối tượng so với phân loại hình ảnh
- Phát hiện đối tượng: Xác định và định vị các đối tượng.
- Phân loại hình ảnh: Phân loại toàn bộ hình ảnh thành một lớp.
Phát hiện đối tượng so với phân đoạn đối tượng
- Phát hiện đối tượng: Nhận biết và cung cấp một hộp giới hạn.
- Phân đoạn đối tượng: Nhận biết và cung cấp ranh giới cấp pixel chính xác.
Quan điểm và công nghệ của tương lai liên quan đến phát hiện đối tượng
- Điện toán biên: Đưa thuật toán phát hiện đến gần hơn với nguồn dữ liệu.
- Tính toán lượng tử: Tận dụng các nguyên lý lượng tử để tính toán nhanh hơn.
- Phát hiện đối tượng 3D: Hiểu các vật thể trong ba chiều.
- Cân nhắc về đạo đức: Phát triển các phương pháp thực hành AI có trách nhiệm.
Cách sử dụng hoặc liên kết máy chủ proxy với tính năng phát hiện đối tượng
Các máy chủ proxy giống như các máy chủ do OneProxy cung cấp có thể đóng vai trò phát hiện đối tượng bằng cách cho phép thu thập dữ liệu ẩn danh và an toàn. Chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập các bộ dữ liệu đa dạng cần thiết để đào tạo các mô hình mạnh mẽ, bảo vệ quyền riêng tư và giúp tuân thủ các quy định pháp lý.
Liên kết liên quan
- Phát hiện đối tượng OpenCV
- API phát hiện đối tượng TensorFlow
- YOLO: Phát hiện đối tượng theo thời gian thực
- Dịch vụ OneProxy
Các liên kết trên cung cấp các tài nguyên phong phú để tìm hiểu thêm về phát hiện đối tượng, các phương pháp và ứng dụng của nó cũng như thông tin chi tiết về các dịch vụ của OneProxy.
