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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16531)
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
12 Tháng Hai 2020
Bốn năm sau khi Chile áp dụng các biện pháp mạnh tay nhất trên thế giới để chống lại các vấn đề về cân nặng, và hiệu quả của chúng là: Người Chile đang uống ít đồ uống có đường, theo tạp chí PLOS Medicine.
12 Tháng Hai 2020
Các công ty dầu mỏ lớn nhất thế giới đang rót hàng trăm triệu USD vào các dự án thân thiện với khí hậu - bao gồm các trang trại gió, nhà máy phân bò và hydro xanh – trong bối cảnh họ tìm cách thay thế dần lợi nhuận kiếm được từ kinh doanh dầu.
12 Tháng Hai 2020
Sự hiện diện của Đài Loan tại một cuộc họp của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) trong tháng 02/2020 về coronavirus mới là không cần sự cho phép của Trung Quốc, Bộ Ngoại giao Đài Loan cho biết hôm thứ Tư (12/02/2020).
12 Tháng Hai 2020
Khoảng giữa tháng 02/2020, PayPal Holdings Inc cho biết đang hợp tác với các nhà tội phạm học và chuyên gia tại một số trường đại học để thăm dò các hệ thống thanh toán được sử dụng trong việc buôn bán vũ khí bất hợp pháp tại Mỹ.
12 Tháng Hai 2020
Công ty sẽ đưa ra các lập luận của mình chống lại khoản tiền phạt 2.4 tỷ Euro (khoảng 2.6 tỷ USD) do Ủy ban Châu Âu đưa ra trong phiên điều trần kéo dài ba ngày tại Tòa sơ thẩm.
12 Tháng Hai 2020
Nhiều người Anh đang yêu cầu giới chức cung cấp thông tin về công dân 'siêu truyền bệnh', làm lây virus corona cho ít nhất 7 người.