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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16530)
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
Cổ phiếu Châu Á và ở Phố Wall đã tăng cao vào thứ Tư (12/02/2020) trong bối cảnh hy vọng Trung Quốc đã vượt qua trận dịch coronavirus tồi tệ, dù sự không chắc chắn về bùng phát vẫn khiến các nhà đầu tư cảnh giác.
12 Tháng Hai 2020
Diamond Princess đã được cách ly trong hai tuần sau khi đến Yokohama, phía nam Tokyo, vào ngày 03/02/2020, sau khi một người đàn ông rời khỏi Hồng Kông được chẩn đoán nhiễm virus.
11 Tháng Hai 2020
Ủy ban Thương mại Liên bang cho biết đã yêu cầu Google, Amazon, Apple, Facebook và Microsoft cung cấp thông tin về các vụ sáp nhập nhỏ để báo cáo cho các cơ quan quản lý chống độc quyền.
11 Tháng Hai 2020
T-Mobile đã tiến gần hơn tới việc tiếp quản Sprint Corp sau khi một thẩm phán liên bang phê duyệt thỏa thuận, bác bỏ ý kiến cho rằng thỏa thuận sẽ vi phạm luật chống độc quyền và tăng giá.
11 Tháng Hai 2020
Căn bệnh gây ra bởi loại coronavirus mới gây bệnh cho hơn 42,000 người ở Trung Quốc hiện đã có tên chính thức: COVID-19. Nó là viết tắt của “căn bệnh coronavirus được phát hiện vào năm 2019”.
11 Tháng Hai 2020
Galaxy S20 không phải là điện thoại mới duy nhất được Samsung công bố vào ngày Thứ Ba (11/02/2020). Công ty cũng đã giới thiệu một chiếc điện thoại thông minh có thể gập lại, Galaxy Z Flip.