Hướng dẫn xây dựng ứng dụng AI giám sát giao thông với Drone

Описание: Bài toán phát hiện và đếm vật thể là một trong số những ứng dụng phổ biến nhất của AI/Deep Learning trong mảng Computer Vision (thị giác máy tính). Một ví dụ của bài toán này đó là các ứng dụng giám sát/kiểm soát giao thông. Điều kiện tiên quyết của hầu hết các ứng dụng này, đó là góc đặt camera phải cố định trong suốt quá trình record. Trong video này, mình xin chia sẻ và hướng dẫn 1 cách tiếp cận mới giúp giải quyết vấn đề trên, bằng cách sử dụng Segment Anything Model 2 (SAM 2) của Meta/Facebook - mô hình nổi tiếng giúp phân đoạn (segment) các đối tượng xuất hiện trong ảnh hoặc video 1 cách vô cùng chính xác.

Hiện tại mình đang mở các khóa học:

Python cơ bản và AI/Machine Learning/Python cơ bản
Data Science/Machine Learning/Python nâng cao (Khóa quan trọng nhất của mình)
Deep Learning for Computer Vision cơ bản
Deep Learning for Computer Vision chuyên sâu
Tổng hợp các kiến thức Toán dành cho Data Science/Machine Learning/Deep Learning
NLP cơ bản
Large Language Model (Deep Learning for NLP)
No code AI: Khóa học được thiết kế dành riêng cho những bạn muốn học AI mà không cần phải lập trình

Các bạn quan tâm đến lớp học của mình, có thể liên hệ qua Zalo: 0349942449

Github profile: https://github.com/vietnh1009
Linkedin profile:   / vietnh1009  
Email: [email protected]
Fanpage:   / vietai4all  
Facebook:   / vietnh1009  

#vietnguyen #vietnguyenai

Mình tên là Việt. Hiện tại mình đang sinh sống và làm việc tại Berlin, Đức. Mình là Senior AI engineer (kĩ sư trí tuệ nhân tạo). Công ty của mình hoạt động về lĩnh vực thể thao, cụ thể là sport streaming. Mình tốt nghiệp đại học ngành CNTT tại đại học Bách Khoa Hà Nội, rồi sau đó mình học tiếp lên thạc sĩ tại đại học kĩ thuật Munich, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo và robot. Mình đã làm việc trong lĩnh vực AI được 9 năm rồi. Mình mong rằng qua kênh youtube này, mình có thể chia sẽ với các bạn kinh nghiệm cũng như kiến thức về CNTT nói chung cũng như AI nói riêng