Khi công nghệ ngày càng phát triển, khả năng nhận dạng chính xác các phương tiện thông qua học máy cũng tăng theo. Các thuật toán học máy tính đến vô số yếu tố khi xác định một chiếc xe, chẳng hạn như nhãn hiệu, mẫu mã, năm sản xuất, v.v.
Một tính năng thú vị khác của học máy là nó có thể được sử dụng để nhận dạng một phương tiện ở cả hình ảnh tĩnh và video, khiến nó trở thành một trong những phương pháp mạnh mẽ nhất để xác định phương tiện.
Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng máy học để xác định phương tiện với độ chính xác cao hơn. Nhưng trước tiên, học máy là gì?
Học máy là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học mà không cần lập trình rõ ràng. Các thuật toán học máy sử dụng dữ liệu để tạo ra các mô hình có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như xác định đối tượng hoặc xác định kiểu dáng và kiểu dáng của một chiếc xe.
Đào tạo các mô hình machine learning đòi hỏi nhiều dữ liệu và phân loại. Các thuật toán học máy được đào tạo bằng cách cung cấp cho chúng hàng nghìn ví dụ về phương tiện cũng như nhãn hiệu, mẫu mã và năm tương ứng của chúng. Càng cung cấp nhiều dữ liệu thì việc học sâu càng diễn ra hiệu quả hơn và kết quả sẽ càng chính xác hơn.
Có nhiều phương pháp học máy khác nhau để đào tạo AI, một số phương pháp đó bao gồm:
Trong học máy có giám sát, máy được cung cấp dữ liệu mẫu hoặc dữ liệu huấn luyện, thường được gắn nhãn và thuật toán học có giám sát sử dụng dữ liệu này để tìm hiểu cách phân loại hoặc nhận dạng các đối tượng khác nhau.
Trong công nghệ học máy không giám sát, máy được cung cấp dữ liệu không được gắn nhãn và thuật toán học máy sử dụng dữ liệu này để tìm hiểu cách nhóm và phân loại dữ liệu. Việc sử dụng các khái niệm học máy quan trọng và các thuật toán học máy không giám sát cho phép máy học các kỹ năng quan trọng mà không cần sự can thiệp của con người.
Trong học bán giám sát, các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho máy một số dữ liệu được gắn nhãn và một số điểm dữ liệu không được gắn nhãn. Điều này cho phép máy học từ dữ liệu được gắn nhãn và sử dụng dữ liệu đó để phân loại tốt hơn dữ liệu chưa được gắn nhãn.
Khi một mô hình học máy đã được đào tạo, nó có thể xác định các phương tiện trong hình ảnh hoặc video với độ chính xác và độ chính xác cao.
Nhận dạng xe bao gồm một số bước. Bước đầu tiên là xác định vị trí và xác định chiếc xe, việc này có thể được thực hiện bằng hệ thống máy học. Sau khi một chiếc xe được xác định, thông tin bổ sung có thể được trích xuất, chẳng hạn như nhãn hiệu, kiểu dáng, năm sản xuất, v.v.
Bước thứ hai là khớp thông tin của xe với cơ sở dữ liệu về xe. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để khớp dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết hơn, chẳng hạn như biển số xe và số VIN (số nhận dạng xe).
Bước cuối cùng là xác minh danh tính của chiếc xe. Hầu hết các dự án học máy đều liên quan đến việc sử dụng thuật toán để so sánh thông tin với cơ sở dữ liệu. Điều này cũng áp dụng cho nhận dạng phương tiện vì thuật toán học máy có thể so sánh thông tin được thu thập với hồ sơ hiện có để xác minh danh tính của phương tiện.
Nhận dạng phương tiện đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng và ngành công nghiệp, bao gồm:
Thực thi pháp luật : Các thuật toán học máy đang được các cơ quan thực thi pháp luật sử dụng để xác định các phương tiện đã tham gia vào hoạt động tội phạm.
Hậu cần và vận tải : Học máy đang được các công ty hậu cần sử dụng để xác định phương tiện cho dịch vụ giao hàng và nhận hàng.
Công nghiệp ô tô : Hệ thống máy học đang được sử dụng trong ngành ô tô để nhận dạng phương tiện trong các xưởng sản xuất và sửa chữa.
Ngành bảo hiểm : Học máy đang được các công ty bảo hiểm sử dụng để xác định các phương tiện đã gặp tai nạn.
Các thuật toán học máy có thể xác định phương tiện một cách chính xác và chính xác hơn các phương pháp truyền thống. Điều này đặc biệt có lợi cho các cơ quan thực thi pháp luật và ngành công nghiệp ô tô, nơi độ chính xác là vô cùng quan trọng.
Các thuật toán học máy có thể nhận dạng phương tiện theo thời gian thực, giảm lượng thời gian và tiền bạc dành cho quy trình nhận dạng thủ công. Moreso, thuật toán Machine learning có thể xác định chính xác các phương tiện mà không cần sự can thiệp tối thiểu của con người, giảm lượng lao động cần thiết.
Các thuật toán học máy có thể xác định phương tiện trong thời gian thực, cho phép phản ứng nhanh với các tình huống như tai nạn hoặc tội phạm.
Các thuật toán học máy có thể tự động hóa quá trình nhận dạng phương tiện, tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc.
Các thuật toán học máy có thể xác định phương tiện chính xác hơn, giảm nguy cơ mắc lỗi và cải thiện độ an toàn tổng thể.
Học máy đang cách mạng hóa quy trình nhận dạng phương tiện, giúp quy trình này hiệu quả, chính xác và tiết kiệm chi phí hơn. Với khả năng nhận dạng phương tiện một cách nhanh chóng, chính xác và với sự can thiệp tối thiểu của con người, học máy đang thay đổi cuộc chơi nhận dạng phương tiện. Công nghệ nhận dạng phương tiện được điều khiển bằng máy học sẽ còn trở nên tiên tiến hơn nữa trong tương lai, với những phát triển và ứng dụng tiếp theo trong tương lai.
Học máy đang cách mạng hóa cách chúng ta xác định phương tiện, cung cấp kết quả chính xác và đáng tin cậy. Hệ thống máy học đang được sử dụng để xác định phương tiện trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ thực thi pháp luật đến hậu cần và vận tải.
Bạn cần báo giá nhanh?
Bạn đã lựa chọn được một vài model cho dự án của mình và đang cần chúng tôi báo giá nhanh? Hãy click vào đây để điền và gửi cho chúng tôi.
