Chương 1 Giới thiệu đề tài Trong chương này, học viên xin biện luận về lý do thực hiện đề tài, giới thiệu phương thức Proof of Delivery (P.D) và khái niệm Computer Vision, làm rõ mục tiêu và giới hạn phạm vi của đề tài. Đồng thời trình bày những đóng góp đã đạt được cùng nội dung tóm tắt của các chương luận văn 1.1 Giới thiệu chung 1.1 Proof of Delivery (P.D là phương thức cung cấp sự xác nhận rằng một đơn đặt hàng đã được chuyển đến thành công tại điểm đến dự kiến.D không chỉ phổ biến trong lĩnh vực thương mại điện tử, giao hàng, giao đồ ăn, mà còn được biết đến như là một giải pháp để chứng minh rằng một dịch vụ đã được hoàn thành.D bao gồm một văn bản xác nhận đã nhận được đơn đặt hàng với số tiền cụ thể vào ngày, giờ cụ thể, tên của người đã nhận sản phẩm và các chi tiết vận chuyển khác như hình 1.D sẽ như là một tài liệu chính thức nơi khách hàng xác nhận việc nhận đơn đặt hàng hoặc bưu kiện [15].1: Ví dụ về thông tin yêu cầu cho một P.D có thể được thực hiện thông qua hai dạng: – P.D paper: là một tài liệu vật lý mà khách hàng điền thông tin và ký xác nhận sau khi sản phẩm hoặc dịch vụ được giao đến hoặc được hoàn thành.D electronic: các bằng chứng điện tử lưu trữ chứng minh sản phẩm hoặc dịch vụ được giao đến tay khách hàng.D elec- tronic, khách hàng cung cấp chữ ký điện tử khi sản phẩm được giao hoặc dịch vụ được hoàn thành. Đặc biệt trong mô hình giao nhận hàng hóa, nếu khách hàng không ở nhà hoặc mong muốn tương tác không tiếp xúc, người giao hàng sẽ chụp ảnh với các điều kiện kèm theo để minh chứng việc giao nhận đã hoàn thành.D electronic, khách hàng cung cấp chữ ký điện tử khi sản phẩm được giao hoặc dịch vụ được hoàn thành. Đặc biệt trong mô hình giao nhận hàng hóa, nếu khách hàng không ở nhà hoặc mong muốn tương tác không tiếp xúc, người giao hàng sẽ chụp ảnh với các điều kiện kèm theo để minh 2 chứng việc giao nhận đã hoàn thành như.
Đối với ngành logistic, P.D trở thành một phần quan trọng của hệ thống phân phối, của quy trình giao hàng với vai trò như một biên lai chứng minh rằng việc giao hàng đã được thực hiện, đồng thời hỗ trợ xác định rằng gói hàng đã được giao tận tay cho khách hàng.D như là một giải pháp tường minh hỗ trợ cho doanh nghiệp, giúp bảo vệ đồng thời doanh nghiệp và khách hàng khỏi những hành vi lừa đảo, chiếm đoạt.D đồng hành và thân cận hỗ trợ minh bạch uy tín cho doanh nghiệp trước những trường hợp khách hàng không trung thực, đưa ra than phiền hoặc bình luận không chính xác rằng chưa nhận được hàng hoá, dịch vụ.D lúc này được sử dụng để ngăn chặn các hành vi không trung thực đã được đề cập bằng cách nhanh chóng phản hồi, chứng minh cho khách hàng. rằng gói hàng đã được giao tận tay. Đồng thời trước khi xác nhận P.D khách hàng cần phải kiểm tra hàng hoá có thiếu sót, hư hại gì không để đưa ra các phản hồi liên quan đến trách nhiệm pháp lý và đền bù cho phía người bán hàng trước khi chấp nhận P.D và hoá đơn thanh toán. Như vậy lợi ích cho việc sử dụng P.D sẽ bao gồm: – Hạn chế các trường hợp gian lận phát sinh từ phía khách hàng hoặc người vận chuyển.
– Hạn chế việc thanh toán trễ và thanh toán trùng lặp. – Giảm thiểu các tranh chấp, không hài lòng, cải thiện trải nghiệm của khách hàng khi giao nhận hàng hoá. – Giảm thiểu các thủ tục giấy tờ không cần thiết. – Hỗ trợ theo dõi hành trình giao hàng và cải thiện hiệu suất giao hàng.
Cùng với sự phát triển và đa dạng các loại hình dịch vụ, P.D cũng tồn tại nhiều dưới nhiều cách thức khác nhau như: 3 – Paper Invoice: Cách thức phổ biến nhất chứng minh giao hàng, khi nhận sản phẩm người nhận phải ký vào giấy xác nhận.D: Cách thức điện tử chứng minh giao hàng, thường sẽ bao gồm các tính năng bổ sung như: theo dõi vị trí, cập nhật trạng thái theo thời gian thực. Các tổ chức hoặc người vận chuyển thường phải mang theo thiết bị và yêu cầu người nhận ký xác nhận điện tử khi đã nhận sản phẩm.D vượt trội hơn so với Paper Invoice với ba ưu điểm chính như sau: + Quy trình thường chặt chẽ, được sắp xếp hợp lý + Độ chính xác cao + Tốc độ phản hồi - đáp ứng nhanh – Claused P.D: Cách thức này sẽ được áp dụng cho trường hợp hàng hoá bị hư hại hoặc giao nhận không đúng với tiêu chuẩn.D Made-to-Order: Cách thức này được áp dụng khi sử dụng dịch vụ logistic của một tổ chức thứ 3 chẳng hạn như U.S, FedEx, DHL và các hãng vận chuyển lớn khác. Thay vì chỉ sử dụng Paper Invoice như truyền thống thì các cơ quan vận chuyển sẽ sử dụng một bảng Paper Invoice đính kèm với các thông tin chi tiết dưới dạng softcopy và gửi trực đến email của khách hàng thông qua đường dẫn liên kết.2 Computer Vision Chúng ta thường cảm nhận thế giới xung quanh dưới dạng cấu trúc ba chiều. Khi nhìn vào một chiếc bình hoa trên bàn bên cạnh, ta có thể nhận thấy và mô tả được hình dạng cũng như độ mờ của từng cánh hoa thông qua tổ hợp hiệu ứng ánh sáng và bóng mờ hiển thị trên bề mặt, từ đó dễ dàng 4 hình dung và bóc tách từng bông hoa, cánh hoa ra khỏi nền của cảnh như hình 1.
Hoặc khi nhìn vào một ảnh chụp nhóm bạn, chúng ta có thể dễ dàng đếm, đặt tên cho tất cả những người trong ảnh và thậm chí đoán trước cảm xúc của họ thông qua nét mặt như hình 1.2: a) Thị giác của con người có thể tinh tế nắm bắt được độ mờ và bóng trong bức ảnh bông hoa và phân loại ngay lặp tức hình dạng của các cánh hoa. b) Nhận diện gương mặt cho từng cá nhân trong một ảnh chụp tập thể. Bên cạnh đó các nhà tâm lý học tri giác cũng đã dành nhiều thập kỷ để cố gắng hiểu cách thức hoạt động của hệ thống thị giác, bằng cách tạo ra các hình ảnh gây ảo giác quang học nhằm phát hiện ra một số nguyên tắc thú vị về thị giác con người tham khảo hình 1. Tuy nhiên việc đưa ra một cách thức hoàn chỉnh nhất để giải thích cho tất cả các hiện tượng liên quan đến hệ thống thị giác vẫn còn khá khó nắm bắt [16] [17] [18] [19] [20].3: a) Ảo ảnh Muller-Lyer [1], trong đó độ dài của hai đường nằm ngang là như nhau, nhưng cảm giác mắt nhìn lại khác nhau do hiệu ứng luật xa gần.
b) Hiệu ứng bóng bàn cờ [2], ô vuông được đánh dấu A và B có cùng cường độ màu, nhưng ô vuông A có màu tối hơn, ô vuông B có màu sáng hơn. c) Ảo ảnh Hermann [3], Di chuyển mắt qua hình vẽ, có sự xuất hiện của các điểm màu xám tại các giao điểm. d) Hiệu ứng pop-out [4], Đếm các chữ x màu đỏ ở ma trận bên trái dễ dàng hơn bên phải. Trong khái niệm Computer Vision chúng ta sẽ dựa trên quan sát một hay nhiều ảnh, sau đó tiến hành nhận diện các thuộc tính liên quan như: hình 6 dạng, độ sáng tối, phân bố màu sắc.
Đối với hệ thống thị giác của con người và động vật thì công việc này khá là dễ dàng, trong khi đó giải thuật liên quan lại khác phức tạp. Computer Vision ra đời như là một lĩnh vực bao gồm các nghiên cứu về phương pháp thu nhận, xử lý, trích xuất thông tin từ hình ảnh kỹ thuật số hoặc dữ liệu liên quan khác có thể tồn tại ở các dạng như: chuỗi video, các cảnh từ đa camera, hay hình ảnh đa chiều từ máy quét y học. Sau đó đưa ra các tính toán phân tích nhằm cho ra các bộ thông tin số, với mục tiêu nhận diện, phân loại và hỗ trợ việc đưa ra quyết định. Computer Vision ngày nay đã phát triển và đang được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực như: – Nhận dạng ký tự quang học [21]: chuyển các hình ảnh của chữ viết tay hoặc chữ đánh máy thành các văn bản tài liệu, tự động nhận dạng biển số xe.
– Ngành Bán lẻ [22]: nhận diện đối tượng cho việc tự động kiểm tra và bổ sung sản phẩm cho kệ hàng hoá. – Kho hàng hóa : tự động đóng gói hàng hoá và sắp xếp kiện hàng [23] [24], nhặt hàng hoá tự động bằng cánh tay robot [25]. – Y khoa: hỗ trợ nhận diện định vị trong các ca phẫu thuật nội soi [26], các nghiên cứu dài hạn về hình thái não bộ của con người theo lứa tuổi [27] – Phương tiện tự lái: xe tự lái di chuyển giữa các thành phố [28], máy bay không người lái [29]. – Mô hình xây dựng 3D [30]: tạo ra các bảng vẽ xây dựng 3D từ ảnh chụp của các thiết bị bay tự động như: flycam, drone.
7 – Chuyển động khớp: sự kết hợp giữa cảnh quay hành động trực tiếp và hình ảnh do máy tính tạo ra (CGI) bằng cách theo dõi các điểm thuộc tính chuyển động trong video để ước tính sao cho khớp với hình dạng, không gian 3D cho môi trường ảo. Những kỹ thuật này thường được sử dụng rộng rãi ở Hollywood, ví dụ như trong phim Công viên kỷ Jura [31], được yêu cầu sử dụng lớp nền trước và sau thật khớp và chính xác với các chuyển động chuyển cảnh liên tục [32]. – Ghi hình chuyển động [33]: ghi nhận lại các chuyển động từ nhiều camera, dựa vào các kỹ thuật Computer Vision để trích xuất đặc tính của chuyển động và được dùng mô phỏng lại thông qua các nhân vật hoạt hình. – Giám sát [34]: giám sát an ninh giúp phát hiện hành vi đột nhập trái phép, phân tích tình hình giao thông, phát hiện ra các trường hợp bị đuối nước tại hồ bơi.
– Nhận diện vân tay và sinh trắc học [35]: sử dụng trong việc tự động xác thực và truy cập.3 Phân loại ảnh (Image classification) Thị giác góp phần tạo nên 80 đến 85% nhận thức của con người về thế giới. Hằng ngày, mỗi người chúng ta thường phải thực hiện phân loại trên bất kỳ dữ liệu hình ảnh nào mà chúng ta bắt gặp. Do đó, mô phỏng tác vụ phân loại ảnh với sự trợ giúp của mạng nơ-ron là một trong những ứng dụng đầu tiên của thị giác máy tính mà các nhà nghiên cứu nghĩ đến [36].
