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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16738)
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
27 Tháng Tám 2019
Tại sao bầu trời gần Antares và Rho Ophiuchi lại bụi bặm nhưng đầy màu sắc như vậy?
27 Tháng Tám 2019
Khoảng cuối tháng 08/2019, Trung Quốc áp thuế lên hàng nhập khẩu từ Mỹ, tổng thống Trump ngay lập tức đã phản pháo bằng việc đánh thuế lên 500 triệu USD mặt hàng tiêu dùng nhập khẩu từ Trung Quốc.
27 Tháng Tám 2019
SC-1 Sociable Cart là sản phẩm hợp tác mới giữa Sony và Yamaha, một chiếc xe tự lái nhỏ nhắn 5 chỗ ngồi phục vụ cho việc đi lại trong các khu vực nội bộ như công viên giải trí, sân goll hay các trung tâm thương mại lớn.
27 Tháng Tám 2019
Cảm biến định vị là thứ được trang bị trên hầu hết các phương tiện mới được bán ra ở Châu Âu và được sử dụng trong quá trình điều tra cũng như đưa ra thông báo khẩn cấp sau khi không may xảy ra tai nạn.
26 Tháng Tám 2019
Mất nước là một nguyên nhân dễ thấy gây suy giảm hiệu suất làm việc. Nó có thể vắt kiệt sức của một vận động viên, làm nhụt sức bền thi đấu. Và không chỉ riêng những vận động viên, ngay cả người bình thường cũng sẽ phải chịu những hậu quả đáng kể từ việc mất nước.
26 Tháng Tám 2019
Trớ trêu thay, tương lai của nhân loại hiện đang phụ thuộc vào sự tồn vong của những giống loài khác. Nghiên cứu của Liên hiệp quốc cho thấy, khoảng 80% số động vật hoang dã và loài thủy sản có vú cùng 50% loài thực vật đã biến mất trên thế giới chỉ vì con người kể từ khi văn minh nhân loại được hình thành.