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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16662)
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
01 Tháng Mười Một 2019
Nga và Iran chỉ trích việc Trump quyết định duy trì quân đội Mỹ gần các mỏ dầu ở đông bắc Syria nhằm khai thác nguồn tài nguyên dầu mỏ.
01 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, Cục Dự trữ liên bang Mỹ (FEDeral Reserve System - FED) hạ lãi suất thêm 0.25%, do kinh tế Mỹ tiếp tục chậm lại vì căng thẳng thương mại và tăng trưởng toàn cầu yếu.
01 Tháng Mười Một 2019
Các nghị sĩ chỉ trích CEO Boeing trong phiên điều trần, nói rằng hãng đã biết rõ vấn đề của 737 MAX nhưng che giấu sự thật và đã chế tạo "cỗ quan tài bay".
01 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, kế hoạch của Tổng thống Donald Trump về ký kết thỏa thuận thương mại "giai đoạn 1" với Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình gặp một trở ngại lớn khi Chile bất ngờ tuyên bố hủy đăng cai hội nghị thượng đỉnh Diễn đàn Hợp tác kinh tế châu Á-Thái Bình Dương (APEC) vào tháng 11/2019 - sự kiện mà lãnh đạo Mỹ-Trung dự kiến sẽ gặp nhau.
01 Tháng Mười Một 2019
Khoảng cuối tháng 10/2019, cảnh sát Bỉ phát hiện 11 người Syria và một người Sudan trốn trong xe container chở rau quả trên đường cao tốc gần Oud-Turnhout.
31 Tháng Mười 2019
Vụ xả súng xảy ra tại bữa tiệc ngoài trời ở thành phố Long Beach, nam California đêm 29/10/2019 khiến ba người chết và 9 người bị thương.