Computer vision là khi máy móc bắt đầu “nhìn” thế giới không chỉ bằng ống kính, mà bằng trí thông minh học được từ dữ liệu.

Giống như một đứa trẻ lần đầu mở mắt, chiếc camera giờ đây không còn đơn thuần là công cụ ghi hình. Nó quan sát, nhận biết, phân tích – và thậm chí có thể đưa ra phản hồi ngay khi sự việc xảy ra.

Khả năng “nhìn thấy” ấy đang được lập trình vào hàng loạt thiết bị xung quanh ta: từ điện thoại, xe hơi, đến hệ thống giám sát nơi công cộng. Và điều đặc biệt là – nó không ồn ào, không phô trương.

Vậy computer vision là gì? Nó hoạt động như thế nào? Và vì sao nó lại ngày càng trở nên phổ biến trong thời đại công nghệ số? Hãy cùng ATIN tìm hiểu trong bài blog này nhé.

Computer Vision là gì?

Computer Vision (thị giác máy tính) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy móc có khả năng “nhìn”, phân tích và hiểu hình ảnh hoặc video như con người.

Khác với AI nói chung hay Machine Learning, Computer Vision tập trung vào xử lý hình ảnh:

• AI là lĩnh vực tổng thể giúp máy móc bắt chước trí thông minh con người.
• Machine Learning là một phần của AI, nơi máy học từ dữ liệu.
• Computer Vision dùng kỹ thuật học máy và học sâu (Deep Learning) để xử lý hình ảnh.

Ví dụ: Một camera AI có thể nhận diện khuôn mặt, phân biệt người và vật, hoặc phát hiện hành vi bất thường trong video giám sát.

Computer Vision hoạt động như thế nào?

Computer Vision không chỉ đơn thuần là việc “nhìn thấy” – nó là cả một quá trình xử lý hình ảnh phức tạp, mô phỏng cách con người nhìn, diễn giải và đưa ra hành động. Dưới đây là các bước hoạt động chính:

1. Tiếp nhận hình ảnh từ camera, video, hoặc ảnh tĩnh
2. Phân tích dữ liệu hình ảnh qua các thuật toán xử lý
3. Đưa ra phản hồi hoặc hành động theo kịch bản được lập trình

1. Tiếp nhận hình ảnh

Mọi hệ thống thị giác máy tính đều bắt đầu từ dữ liệu đầu vào – có thể là:

• Hình ảnh từ camera giám sát (real-time)
• Ảnh chụp tĩnh từ thiết bị di động, máy quét
• Video đã quay sẵn hoặc đang phát trực tiếp

Ở giai đoạn này, máy móc chưa hiểu được gì, nó chỉ tiếp nhận thông tin dưới dạng pixel (ma trận số).

2. Tiền xử lý hình ảnh (Preprocessing)

Đây là bước “làm sạch” và chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích:

• Cân bằng ánh sáng, độ tương phản
• Loại bỏ nhiễu, mờ
• Chuyển đổi kích thước, format ảnh
• Đôi khi chuyển từ ảnh màu → ảnh xám để dễ xử lý

Việc này giúp nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý cho các thuật toán phía sau.

3. Trích xuất đặc trưng & phân tích bằng AI

Sau khi chuẩn hóa, hệ thống bắt đầu phân tích hình ảnh bằng các mô hình AI. Tùy mục tiêu cụ thể, nó có thể:

• Nhận diện đối tượng (Object Detection): Xác định vị trí, phân loại đối tượng trong ảnh (người, xe, đồ vật…)
• Phân đoạn ảnh (Segmentation): Tách ảnh thành vùng riêng biệt (ví dụ: tách người ra khỏi nền)
• Nhận diện ký tự quang học (OCR): Đọc biển số, văn bản in trên ảnh

Các thuật toán phổ biến:

• YOLO – nhận diện nhanh trong video
• Mask R-CNN – cho segmentation chính xác cao
• CRNN – chuyên đọc chuỗi ký tự trong ảnh

Tham khảo thêm tại: TensorFlow, OpenCV, NVIDIA Blog

4. Đưa ra phản hồi hoặc hành động

Cuối cùng, kết quả xử lý sẽ kích hoạt các hành động đã được lập trình:

• Nếu phát hiện người không đeo khẩu trang → bật cảnh báo
• Nếu nhận diện được khuôn mặt → mở khóa hoặc ghi log
• Nếu đếm người vượt ngưỡng cho phép → gửi tín hiệu về trung tâm điều khiển

Phần này phụ thuộc vào mục tiêu triển khai: giám sát, kiểm soát truy cập, đo lường, phân tích hành vi, v.v.

5. Công nghệ và công cụ thường dùng

Một số framework phổ biến hỗ trợ triển khai Computer Vision:

• OpenCV: Thư viện mã nguồn mở, mạnh về xử lý ảnh cơ bản
• YOLO: Mô hình nhận diện đối tượng theo thời gian thực
• TensorFlow, PyTorch: Framework AI dùng để huấn luyện các mô hình Deep Learning
• MediaPipe (Google): Dùng cho nhận diện chuyển động cơ thể, gương mặt, tay…

Tham khảo thêm tại: TensorFlow, OpenCV, NVIDIA Blog

Lợi ích khi triển khai Computer Vision

Áp dụng thị giác máy tính mang lại nhiều giá trị cụ thể cho doanh nghiệp – không chỉ là “tự động hóa” mà còn là tối ưu toàn diện:

Tăng năng suất – Giám sát 24/7

Hệ thống camera AI hoạt động liên tục không mệt mỏi, giúp theo dõi dây chuyền sản xuất, kiểm tra thao tác và giảm phụ thuộc vào nhân sự.
Ví dụ: Một xưởng ở Bình Dương rút ngắn 40% thời gian kiểm tra nhờ CV tự động.

Giảm sai sót – Phát hiện lỗi & hành vi bất thường

Camera AI giúp nhận diện sản phẩm lỗi, thao tác sai quy trình hoặc người lạ ra vào. Không cần nhân sự soi từng chi tiết bằng mắt thường.

Phản ứng real-time – Ngay lập tức

Dữ liệu từ hình ảnh được xử lý tức thì để đưa ra cảnh báo, đo mật độ người, giám sát an toàn, hỗ trợ ra quyết định nhanh.

Tối ưu chi phí – Giảm 20–30% vận hành

Nhiều doanh nghiệp Việt đã tiết kiệm đáng kể nhờ giảm nhân sự quan sát, hạn chế lỗi sản phẩm và chống thất thoát.

Một số doanh nghiệp đã tiết kiệm tới 30% chi phí vận hành nhờ tự động hóa bằng camera AI.

Các ứng dụng thực tế của Computer Vision tại Việt Nam

4.1 Ngành ngân hàng

Thị giác máy tính giúp ngân hàng nâng cao trải nghiệm và bảo mật tại các điểm giao dịch. Một số ứng dụng phổ biến gồm:

• Nhận diện khuôn mặt tại quầy giao dịch
• Phát hiện hành vi gian lận như đánh tráo người
• Quản lý số lượng khách hàng theo thời gian thực

Ví dụ thực tế: 
Ngân hàng LPBank đã triển khai hệ thống chấm công tự động bằng nhận diện khuôn mặt cho toàn bộ chi nhánh và phòng giao dịch, thay thế hoàn toàn phương pháp quẹt thẻ truyền thống. Giải pháp này giúp tăng độ chính xác trong quản lý nhân sự, loại bỏ tình trạng chấm công hộ, đồng thời rút ngắn thời gian điểm danh đầu ca. Hệ thống cũng hỗ trợ xuất báo cáo real-time, giúp bộ phận nhân sự theo dõi hiệu suất linh hoạt hơn.

4.2 Cảng biển

Tại các cảng biển, CV giúp tự động hoá kiểm soát phương tiện và container, giảm tắc nghẽn và sai sót trong quy trình vận hành. Cụ thể:

• Phân loại phương tiện tự động
• Đếm container ra vào theo thời gian thực
• Nhận diện biển số xe để kiểm tra đối chiếu

Ví dụ thực tế:

Tại Cảng Tân Vũ (Hải Phòng), CTCP Sáng tạo Công nghệ ATIN đã triển khai hệ thống Smart Gate, ứng dụng Computer Vision để nhận diện mã container và biển số xe. Kết quả: thời gian làm thủ tục được rút ngắn còn dưới 30 giây/xe, đồng thời giảm tắc nghẽn và sai sót trong quá trình giao nhận. (Nguồn: Hệ thống giao nhận cổng tự động (Smart gate) tại Chi nhánh Cảng Tân Vũ – Cảng Hải Phòng)

4.3 Cơ quan nhà nước

Các toà nhà hành chính đang ứng dụng CV để tăng cường an ninh, kiểm soát ra vào và phân tích lưu lượng người. Ứng dụng tiêu biểu:

• Kiểm soát ra vào bằng camera AI
• Đếm người trong phòng họp, sảnh lớn
• Phân tích hành vi tại nơi công cộng

Ví dụ thực tế:

VNPT Smart Vision đã triển khai hệ thống giám sát thông minh tại nhiều tòa nhà hành chính và UBND các tỉnh. Hệ thống có khả năng đếm người, giám sát khu vực ra vào, và phát hiện hành vi bất thường trong thời gian thực để gửi cảnh báo về trung tâm điều hành.

4.4 Các ngành khác

Ngoài ra, Computer Vision còn đang được ứng dụng mạnh mẽ trong các lĩnh vực sau:

Bệnh viện – Y tế

• Đo thân nhiệt không tiếp xúc
• Đếm bệnh nhân theo khu vực
• Phát hiện người ngã, hỗ trợ phản ứng nhanh

Nhà máy sản xuất

• Phát hiện lỗi sản phẩm trên dây chuyền
• Giám sát thao tác người lao động
• Đo hiệu suất vận hành thiết bị

Trường học

• Điểm danh tự động bằng nhận diện khuôn mặt
• Phân tích hành vi học sinh trong lớp học

Nguồn tham khảo: Báo cáo AI tại Việt Nam – MIC, World Bank Vietnam AI Report

Cơ hội và thách thức khi triển khai tại Việt Nam

Việt Nam đang bước vào giai đoạn “bùng nổ” ứng dụng AI và thị giác máy tính. Nhưng cùng với đó là những rào cản thực tế mà doanh nghiệp đang phải đối mặt. 

Cơ hội

• Chính phủ hỗ trợ mạnh mẽ chuyển đổi số: Các chính sách, đề án và chương trình hỗ trợ đang tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp ứng dụng công nghệ mới.
• Nhu cầu tự động hoá ngày càng cao: Doanh nghiệp Việt ngày càng quan tâm đến việc giảm chi phí, tăng hiệu suất thông qua hệ thống giám sát thông minh.
• Chi phí phần cứng giảm dần: Camera AI, GPU và hệ thống lưu trữ ngày càng dễ tiếp cận hơn cả về giá và tính sẵn có.

Thách thức

• Thiếu dữ liệu hình ảnh chất lượng cao: Việc huấn luyện mô hình AI cần dữ liệu thực tế, điều mà nhiều doanh nghiệp Việt vẫn chưa có.
• Lo ngại về việc AI thay thế con người: Tâm lý e ngại trong nội bộ có thể gây khó khăn khi triển khai nếu không có truyền thông phù hợp.
• Chi phí tích hợp & duy trì: Dù phần cứng rẻ hơn, nhưng triển khai một hệ thống CV hiệu quả vẫn cần ngân sách đáng kể.

Gợi ý giải pháp

• Triển khai từng bước nhỏ: Bắt đầu từ một khu vực nhỏ để kiểm chứng hiệu quả, rồi mở rộng.
• Chọn đối tác có kinh nghiệm thực chiến: Họ không chỉ cung cấp công nghệ, mà còn hiểu ngành và quy trình thực tế.

Công nghệ giờ đây không còn là điều gì đó xa vời – nó đang đồng hành cùng chúng ta mỗi ngày.

Công nghệ Thị giác máy tính (Computer Vision) không chỉ là bước phát triển của máy móc, mà còn như một cánh tay nối dài của con người – giúp hỗ trợ, thấu hiểu và hành động chính xác hơn bao giờ hết.
Từ dây chuyền sản xuất, quầy giao dịch, bệnh viện cho đến cảng biển – thị giác máy tính đang dần thay đổi cách mà các doanh nghiệp Việt Nam vận hành.

Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp thông minh hơn cho hệ thống của mình, thì có lẽ đã đến lúc để công nghệ giúp doanh nghiệp của mình “nhìn thấy” xa hơn.

Hãy kết nối với chúng tôi – để bắt đầu từ những bước đơn giản nhất.