Đại Học Cambridge Dạy Robot, Xe “Nhìn Thấy” Giống Như Con Người

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16431)
Đại Học Cambridge Dạy Robot, Xe “Nhìn Thấy” Giống Như Con Người
blank
Một trong những điều khó khăn nhất trong việc dạy máy móc là: làm thế nào để nó có thể nhìn thấy. Phần cứng của máy móc hiện nay chưa thể giải quyết được vấn đề, vì nó đòi hỏi khả năng nhận diện, phân loại và sử dụng các đối tượng.

Tuy nhiên, hạ tuần tháng 12/2015, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Cambridge đã phát triển hai công nghệ mới có thể mang đến khả năng nhìn thấy thực sự cho các robot, dựa trên công nghệ deep learning.

Theo đó, các nhà nghiên cứu đang tập trung để mang những công nghệ mới đưa vào sử dụng cho xe tự lái. Ngoài ra, công nghệ mới còn khá hữu ích cho công nghệ tăng cường thực tế ảo augmented reality, hay các loại camera giám sát. Hai công nghệ mới được gọi là SegNet và một hệ thống chưa được đặt tên.

SegNet là ứng dụng nhận dạng trong thời gian thực, có thể nhận diện các đối tượng chính xác hơn cả các hệ thống radar tiên tiến nhất trên xe ô tô bán tự hành hiện nay. Cụ thể, nó có thể xác định nội dung hình ảnh quét được, và phân loại các vật thể trong ảnh thành 12 loại khác nhau, chẳng hạn như đường đi, biển báo, người đi bộ, các tòa nhà,...

Hệ thống sẽ hoạt động trong gần như tất cả điều kiện ánh sáng, bao gồm cả ban đêm, và nhận diện hình ảnh theo thời gian thực. Mặc dù hướng đến môi trường đô thị, SegNet cũng có khả năng nhận diện các vật thể ở vùng nông thôn, và trong các điều kiện thời tiết khác nhau, nhờ vào công nghệ deep learning.


Alex Kendall, một nghiên cứu sinh thuộc Khoa Kỹ thuật cho biết: “Hệ thống nhận biết vật thể trong hình ảnh rất tốt vì nó trải qua rất nhiều cuộc luyện tập. Tuy nhiên, còn rất nhiều việc phải làm để khiến nó tốt hơn nữa”.

Được biết, hệ thống đã được "đào tạo" bởi các nghiên cứu sinh với hơn 5,000 hình ảnh đường phố khác nhau. Mỗi điểm ảnh trong hình đều được phân loại và đánh dấu vật thể để hệ thống tham khảo. Từ đó, SegNet sẽ "học" cách nhận ra những vật thể đó theo thời gian, dần dần nó sẽ có thể nhận diện hình ảnh mà không cần có đánh dấu.

Đi cùng với Segnet là hệ thống nhận diện địa điểm qua những gì nó nhìn thấy trong camera. Hệ thống này chính xác hơn nhiều so với GPS, và sẽ hoạt động ở bất kỳ môi trường nào có camera, chẳng hạn như trong nhà, hoặc kể cả trong các điều kiện thiếu sáng như đường hầm,...

Hiện hệ thống có thể xác định được vị trí của camera trong hoặc ngoài toà nhà một cách chính xác. Được biết, ban đầu nó sẽ được sử dụng trên các robot; trong tương lai sẽ là xe tự lái và các thiết bị đeo thông minh.

Thông tin chi tiết về cả 2 công nghệ mới sẽ được trình bày tại Hội nghị quốc tế International Conference on Computer Vision ở Chile.
56Vote
41Vote
38Vote
25Vote
14Vote
324
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
17 Tháng Tư 2020
Google cho biết đã phát hiện hơn 18 triệu email độc hại (malware) và lừa đảo (phishing) hàng ngày, liên quan đến Covid-19 chỉ trong tuần qua. Số lượng đứng đầu trong số hơn 240 triệu tin nhắn rác hàng ngày mà Google thấy có liên quan đến dịch bệnh.
17 Tháng Tư 2020
Tổng thống Pháp Emmanuel Macron đã đặt nghi vấn về việc xử lý sự đại dịch Covid-19 của Trung Quốc, cho rằng có những điều "đã xảy ra mà chúng ta không hay biết".
17 Tháng Tư 2020
Thứ Sáu (17/04/2020), Thị trưởng London Sadiq Khan đã kêu gọi chính phủ Anh ra lệnh bắt buộc những người đi lại quanh thủ đô hoặc mua sắm phải đeo khẩu trang.
17 Tháng Tư 2020
Cục Điều tra Liên bang (Federal Bureau of Investigation – FBI) cho biết các tin tặc được hậu thuẫn bởi chính phủ nước ngoài đã xâm nhập vào các công ty đang tiến hành nghiên cứu các phương pháp điều trị Covid-19.
17 Tháng Tư 2020
Tối thứ Năm (16/04/2020), các nhà lập pháp thuộc đảng Cộng hòa Mỹ đã lặp lại lời chỉ trích của Tổng thống Donald Trump đối với Tổ chức Y tế Thế giới WHO, với một số ý kiến đề nghị ông từ chối viện trợ cho đến khi tổng giám đốc WHO từ chức
17 Tháng Tư 2020
Ngoại trưởng Dominic Raab cảnh báo rằng Anh sẽ khó có thể tiếp tục quan hệ “thương mại như bình thường” với Trung Quốc sau khi đại dịch Covid-19 qua đi.