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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16746)
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
19 Tháng Tám 2019
Bước sang thế kỷ 20, những tiến bộ trong lĩnh vực nhiếp ảnh đã đóng góp một công cụ quan trọng cho các nhà thiên văn học.
19 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, Post Media đã đệ đơn lên tòa án bang Illinois, kiện Apple Music đã vi phạm hàng loạt các bằng sáng chế liên quan đến việc phát và chia sẻ file âm thanh thông qua hệ thống mạng. Tuy nhiên, Post Media là một công ty đã từng đi kiện khá nhiều dịch vụ stream nhạc nổi tiếng khác để đòi bồi thường tiền bản quyền nhưng chưa thành công lần nào.
19 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, theo TSMC, hãng sản xuất bán dẫn lớn nhất thế giới nói rằng định luật Moore mà Intel theo đuổi lâu nay không hẳn đã chết mà ngược lại, nó rất đúng khi xét đến dòng vi xử lý Bionic của Apple.
18 Tháng Tám 2019
Huawei là nhà sản xuất thiết bị viễn thông và smartphone hàng đầu tại Trung Quốc, cũng như trên thế giới. Những chiếc smartphone cao cấp của Huawei vẫn luôn được đánh giá cao, chẳng hạn như P30 Pro mới đây với camera ấn tượng, cấu hình mạnh mẽ, dung lượng pin cao và nhiều tính năng hấp dẫn khác.
18 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, Microsoft cảnh báo tất cả người dùng Windows 10 phải cập nhật hệ điều hành của mình ngay lập tức, để tránh nguy cơ bị tấn công bởi các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng mới được phát hiện. Theo báo cáo, chỉ có 2 lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng, nhưng trên thực tế số lỗ hổng bảo mật lên tới 4.
16 Tháng Tám 2019
Các nhà kinh tế học đã nhiều lần cố gắng giải thích với Trump rằng các thỏa thuận thương mại có thể ảnh hưởng đến việc Hoa Kỳ sẽ mua và bán hàng với quốc gia nào, chứ không ảnh hưởng đến mức độ thâm hụt thương mại của Mỹ nói chung. Nhưng, như thường lệ, Trump chỉ tin những gì ông muốn tin, cái giá phải trả thì để mặc lại cho người dân.