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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16308)
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
24 Tháng Mười Hai 2020
Hàn Quốc từng được quốc tế khen ngợi hồi đầu năm 2020 khi nhanh chóng ngăn chặn thành công những đợt bùng phát dịch bệnh bằng cách vận dụng các biện pháp công nghệ cao nhằm truy vết và cô lập nguồn lây, như theo dõi dữ liệu vị trí điện thoại di động, lịch sử sử dụng thẻ tín dụng hay khai thác hình ảnh từ camera an ninh.
24 Tháng Mười Hai 2020
EU và Anh đã đạt được thỏa thuận thương mại hậu Brexit sau 10 tháng đàm phán nhằm giảm bớt hậu quả kinh tế của việc Anh sắp rời khỏi EU.
24 Tháng Mười Hai 2020
Các nghị sĩ lưỡng đảng tại Hạ viện Mỹ cản trở nỗ lực của nhau nhằm sửa điều khoản trong gói cứu trợ và chi tiêu chính phủ 2.300 tỷ USD.
24 Tháng Mười Hai 2020
Tháng 12/2020, Hạ viện Nga đã thông qua dự luật cho phép giới chức hạn chế hoặc chặn truy cập vào các mạng xã hội Mỹ như Facebook hay Twitter.
24 Tháng Mười Hai 2020
Một công trình xây dựng của Trung Quốc “sát bên” Australia có thể có "tác động nghiêm trọng" đối với an ninh quốc gia và làm suy giảm nghề đánh bắt truyền thống trong các cộng đồng bản địa.
23 Tháng Mười Hai 2020
Singapore xác nhận ca nhiễm đầu tiên mang biến chủng Covid-19 ở Anh là một nữ hành khách tới từ Châu Âu và được cách ly ngay khi nhập cảnh.