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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16758)
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
04 Tháng Tám 2019
iPhone sắp trở thành “vật thế thân” trong cuộc chiến thương mại Mỹ - Trung. Cụ thể, Mỹ sẽ bắt đầu tính thuế 10% đối với iPhone, iPad và các thiết bị khác nhập khẩu từ Trung Quốc. Quyết định của ông Trump ngay lập tức khiến giá cổ phiếu Apple giảm 2.0%.
02 Tháng Tám 2019
Không thể phủ nhận sự tiện lợi của Apple AirDrop trong việc gửi hình ảnh, video, đương dẫn hay những thứ khác giữa những thiết bị trong hệ sinh thái Apple như iPhone, iPad hay Mac. Nhưng có một điều mà người dùng cần phải biết: một phần số bị giấu trong số điện thoại có thể được khôi phục thành một dãy hoàn chỉnh.
02 Tháng Tám 2019
Khoảng đầu tháng 08/2019, một số nguồn tin cho biết, Samsung có thể sẽ sớm ra mắt chiếc Galaxy A90 5G với chip Snapdragon 855.
02 Tháng Tám 2019
Khoảng đầu tháng 08/2019, Intel cho biết đã bắt đầu bán lại các sản phẩm của mình cho Huawei khi Mỹ bắt đầu nới lỏng các hạn chế nhắm vào công ty thiết bị viễn thông Trung Quốc.
02 Tháng Tám 2019
Một chòm sao nhỏ ẩn gần cực thiên nam, Chamaeleon nổi tiếng là không có ngôi sao sáng nào.
02 Tháng Tám 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Samsung Electronics báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2019 với lợi nhuận sụt giảm hơn 50% so với cùng kỳ năm 2018. Nguyên nhân được Samsung cho biết là do giá bán chip nhớ đã giảm mạnh trong nửa đầu năm 2019.