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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16659)
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
03 Tháng Mười Một 2019
Bộ trưởng Tư Pháp Nhật Katsuyuki Kawai đã trở thành thành viên thứ hai trong nội các mới của Thủ tướng Shinzo Abe từ chức chỉ trong 1 tuần sau khi một bài báo cáo buộc ông có liên quan tới việc vợ ông chi trả bất hợp pháp cho nhân viên trong chiến dịch tranh cử.
02 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, Bộ Tư pháp Mỹ đã đạt một thỏa thuận với nhà tài phiệt Jho Low.
02 Tháng Mười Một 2019
Việc Anh giảm hợp tác với EU và mất các tuyến nhập cư hợp pháp sau Brexit khiến trẻ vị thành niên dễ rơi vào tay những kẻ buôn người.
02 Tháng Mười Một 2019
Đầu tháng 11/2019, Cirrus Aviation đã công bố tính năng Safe Return - một tính năng độc đáo cho phép một chiếc máy bay phản lực doanh nhân cỡ nhỏ như G2 Vision có thể tự tìm sân bay gần nhất, thông báo cho sân bay và hạ cánh an toàn trong tình huống khẩn cấp.
02 Tháng Mười Một 2019
Suốt nhiều thập kỷ qua, đồng USD đã giữ vững vai trò đồng tiền dự trữ của thế giới, nhưng theo một chuyên gia cảnh báo, địa vị của USD hiện có thể bị đe dọa bởi "những quốc gia rất mạnh" đang tìm cách xói mòn tầm quan trọng của đồng bạc xanh.
02 Tháng Mười Một 2019
Cuối tháng 10/2019, đội thiết giáp Bradley cùng binh sĩ Mỹ đã tới miền đông Syria để đảm bảo phiến quân IS không chiếm các giếng dầu tại đây.