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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16731)
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 Chín 2019
Khoảng đầu tháng 09/2019, một thiếu niên người Anh bị chẩn đoán gần như bị mù với các triệu chứng thiếu máu và thiếu hụt nhiều vi chất trầm trọng mà nguyên nhân là do chế độ ăn từ trước đến khi khám rất mất cân đối, cậu đã nhiều năm gần như không hề ăn các loại rau quả mà chỉ ăn 5 loại thức ăn nhanh.
03 Tháng Chín 2019
Khoảng đầu tháng 09/2019, các nhà nghiên cứu Mỹ đã phát triển thành công một loại polymer mới có thể biến mất ngay lập tức khi nhấn nút kích hoạt cơ chế bên trong hoặc cho Mặt Trời chiếu vào nó.
03 Tháng Chín 2019
Với khả năng cho phép người dùng tạo ra một deepfake gần như tức thời bằng cách sử dụng gương mặt của chính họ ghép vào thân của một người nổi tiếng, Zao - ứng dụng được tạo ra bởi nhà phát triển của nền tảng mạng xã hội Momo Inc. - đã trở nên cực kỳ thịnh hành kể từ khi mới ra mắt trong tháng 08/2019.
03 Tháng Chín 2019
Quý vị đã bao giờ nhìn thấy cụm sao Pleiades (Cụm sao Thất Nữ hay còn có tên khác là Cụm sao Tua Rua)?
01 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 08/2019, Apple đã gửi thư mời dự sự kiện 10/09/2019 tại rạp hát Steve Jobs trong trụ sở phi thuyền.
01 Tháng Chín 2019
SpaceCom sẽ là đơn vị chỉ huy chiến đấu thứ 11 thuộc quân đội Hoa Kỳ, với việc vũ trụ sẽ là chiến trường tiếp theo trong tương lai.