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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16787)
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
20 Tháng Sáu 2019
Khoảng giữa tháng 06/2019, theo báo cáo của Wall Street Journal, các giám đốc trong ban điều hành của Google đang thảo luận về việc xóa bỏ tất cả các video dành cho trẻ em trên nền tảng YouTube. Đây được xem là giải pháp cho các vấn đề hiện tại của YouTube, khi có rất nhiều nội dung không phù hợp dành cho trẻ em xen lẫn các video thiếu nhi.
20 Tháng Sáu 2019
Nghiên cứu thực hiện tại Châu Âu cho biết, khi ăn một suất hải sản, các món từ động vật có vỏ như trai, hàu, sò…, người ta có thể nuốt vào bụng 90 hạt vi nhựa. Số lượng có thể thay đổi theo từng quốc gia, nhưng trung bình những người hay ăn hải sản, với các món từ động vật có vỏ, có thể nuốt vào 11,000 hạt vi nhựa mỗi năm.
20 Tháng Sáu 2019
Mỗi con người sinh ra đều có 20 năm để phát triển đầy đủ, tăng trưởng chiều cao, hoàn thiện các cơ quan nội tạng bên trong và cả ngoại hình bên ngoài. Nhưng rồi sau đó, tất cả chúng ta sẽ phải đối mặt với 40-80 năm lão hóa dần, bất chấp những nỗ lực của khoa học vẫn đang tìm kiếm một phương pháp giúp con người cải lão hoàn đồng.
20 Tháng Sáu 2019
To lớn, tươi sáng, xoắn ốc xinh đẹp, Messier 106 tỏa sáng nổi bật trong ảnh thiên văn. Trường quan sát kính viễn vọng rộng gần hai độ nhìn về phía chòm sao có bố cục bài bản Canes Venatici, gần tay cầm của Bắc Đẩu.
20 Tháng Sáu 2019
Trên bàn phím máy tính chúng ta thường sử dụng vẫn luôn có 2 phím Shift, 2 phím Ctrl, 2 phím Alt và 2 phím Windows. Việc sắp xếp tới 2 phím Shift, Ctrl và Alt giúp cho việc sử dụng thuận tiện hơn, thao tác nhanh hơn. Tuy nhiên, việc có tới 2 phím Windows có vẻ như khá dư thừa, bởi phím Windows nằm ở bên phải rất ít khi được sử dụng đến.
20 Tháng Sáu 2019
Đối với nhiều người dùng iPhone, điều lớn nhất giữ chân họ chuyển sang Android có lẽ là iMessage, dịch vụ nhắn tin thay thế SMS do Apple kiểm soát. Có vẻ như Google cũng muốn làm được điều tương tự khi phát triển ứng dụng tin nhắn RCS để mang các tính năng tương tự như iMessage tới các thiết bị Android.