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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16751)
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
14 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, Cục điều tra liên bang Mỹ FBI đang tìm các đơn vị có thể thu thập, đánh giá và cung cấp cho họ những dữ liệu từ người dùng các mạng xã hội như Facebook, Twitter và Instagram để “kiểm soát theo thời gian thực nhằm mục đích tìm kiếm và xử lý nguy cơ khủng bố trong nước”.
13 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, dựa vào báo cáo có được sau vụ va chạm tàu xảy ra hồi năm 2017, Ban An toàn Vận tải Quốc gia Hoa Kỳ khẳng định hệ thống điều khiển tàu chính là nguyên nhân xảy ra tai nạn. Theo trang USNI News đưa tin, hải quân Hoa Kỳ sẽ phải thay thế toàn bộ hệ thống màn hình cảm ứng điều khiển tàu, quay lại với cách thức xưa kia của bánh lái và cần điều khiển.
13 Tháng Tám 2019
Quá trình boarding (lên máy bay và ổn định chỗ ngồi) thường mất rất nhiều thời gian, phiền nhiễu và mệt mỏi. Xếp hàng, chờ đợi, di chuyển qua lối đi chật hẹp, tìm chỗ để hành lý xách tay, … hiển nhiên không thoải mái. Vậy tại sao quá trình lên máy bay lại mất thời gian như vậy và các hãng hàng không đã tìm ra giải pháp gì?
13 Tháng Tám 2019
Khoảng giữa tháng 08/2019, theo trang New York Times, Facebook đã cân nhắc mua lại ứng dụng trò chuyện video Houseparty nhưng đã từ bỏ thỏa thuận vào năm 2018 do những lo ngại xung quanh việc giám sát chống độc quyền gia tăng.
13 Tháng Tám 2019
Đây là một đêm thích hợp để xem mưa sao băng. Trong đợt cực đại của mưa sao băng Perseid hàng năm, bụi sao sẽ tạo thành cơn mưa rải xuống Trái đất, len lỏi qua bầu trời đêm.
13 Tháng Tám 2019
Khoảng đầu tháng 08/2019, theo nhóm nghiên cứu bảo mật của Google, rất có thể hàng chục triệu điện thoại Android đã bị cài sẵn phần mềm gián điệp ngay tại xưởng sản xuất, chứ không phải đến lúc người dùng cài nhầm ứng dụng độc hại được giấu bên trong các ứng dụng phân phối trên Google Play Store hay các cửa hàng của bên thứ ba.