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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16439)
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
15 Tháng Tư 2020
Theo các chuyên gia dịch tễ học ở Hong Kong, các quốc gia đang có nguy cơ hứng chịu đợt bùng phát Covid-19 thứ hai nếu dỡ bỏ các biện pháp hạn chế quá sớm.
15 Tháng Tư 2020
Hôm thứ Ba (14/04/2020), Tổng thống Donald Trump cho biết ông sắp hoàn thành kế hoạch chấm dứt phong tỏa do Covid-19 và mở cửa lại nền kinh tế Mỹ ở một số khu vực trước ngày 01/05/2020.
14 Tháng Tư 2020
Thứ Tư (15/04/2020), người dân Hàn Quốc đã bắt đầu đi bầu cử để bầu các thành viên quốc hội, họ phải đeo khẩu trang và găng tay nhựa như một phần của các biện pháp an toàn nghiêm ngặt.
14 Tháng Tư 2020
Hai thống đốc bang của Brazil, bang Rio de Janeiro và Para, đã xét nghiệm dương tính với Covid-19 vào thứ Ba (14/04/2020), trở thành những lãnh đạo Brazil mới nhất bị nhiễm virus, trong bối cảnh Covid-19 gia tăng ở đất nước.
14 Tháng Tư 2020
Ngoại trưởng Pháp đã triệu đại sứ Lu Shaye sau khi đại sứ quán Trung Quốc đã buông lời bình luận chỉ trích cách xử lý đại dịch Covid-19 của các nước phương Tây nói chung và nước Pháp nói riêng.
14 Tháng Tư 2020
Tổng chưởng lý bang Washington đã đệ đơn kiện thứ hai chống lại Facebook về các quảng cáo chính trị, cáo buộc hãng một lần nữa không cung cấp thông tin được yêu cầu theo luật tài chính dành cho chiến dịch của bang.