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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16789)
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 Sáu 2019
Trước hết hãy thứ nhấn ngón tay vào phía sau hộp sọ, ngay phía trên cổ của quý vị. Nếu cảm giác có một chiếc gai nhỏ nổi lên, quý vị có thể nằm trong số những người đang phản ứng lại với việc dùng smartphone bằng cách tạo ra một lớp xương mới để giữ cho phần đầu và phần cổ không bị tổn thương trong quá trình cúi hoặc vươn cổ về phía trước.
19 Tháng Sáu 2019
Khoảng giữa tháng 06/2019, theo báo cáo mới của VentureBeat, Nvidia đang làm việc với hãng thiết kế chip ARM về công nghệ cho phép tạo ra các siêu máy tính có hiệu quả năng lượng cao hơn. Nvidia sẽ cho hệ sinh thái ARM tiếp cận tới các phần mềm hiệu năng cao và tập trung vào AI của họ đến năm 2020.
19 Tháng Sáu 2019
Khoảng giữa tháng 06/2019, Facebook chính thức hé lộ dự án tiền ảo có tên Libra, dự kiến sẽ phát hành vào nửa đầu năm 2020. Tuy nhiên, chỉ trong vòng chưa đầy một ngày, dự án tham vọng của mạng xã hội đã vấp phải rào cản của các nhà lập pháp Mỹ và Châu Âu.
19 Tháng Sáu 2019
Từ trường trông như thế nào ở trung tâm Dải Ngân hà của chúng ta? Để giúp tìm hiểu, SOFIA của NASA - một đài thiên văn bay trong chiếc 747 đã được chỉnh sửa - đã chụp hình khu vực trung tâm bằng một công cụ được gọi là HAWC +. HAWC + ánh xạ từ tính bằng cách quan sát ánh sáng hồng ngoại phân cực phát ra từ các hạt bụi kéo dài quay thẳng hàng với từ trường địa phương.
19 Tháng Sáu 2019
“Khi nghe thông tin Tổng thống Donald Trump tuyên bố kế hoạch nâng thuế lên 25%, chúng tôi đã thực hiện việc chuyển nơi sản xuất rất nghiêm túc. Chúng tôi bắt đầu việc chuyển đổi ngay lập tức”, Bonnie Tu, nữ chủ tịch của Giant Manufacturing Co., cho biết trong cuộc phỏng vấn ở trụ sở công ty tại Đài Trung, Đài Loan, Trung Quốc.
19 Tháng Sáu 2019
Việc cập nhật hỗ trợ NFC của iOS 13 có thể trở nên hữu dụng hơn nhiều so với việc mua sắm hay các ứng dụng sử dụng NFC. Khoảng giữa tháng 06/2019, Đức tuyên bố các công dân nước họ có thể dùng iPhone để quét thông tin căn cước công dân, lưu vào điện thoại và dùng chúng để check in tại sân bay hoặc sử dụng thông tin cá nhân vào các ứng dụng trực tuyến. Dự kiến việc dùng iPhone thay căn cước sẽ diễn ra vào khoảng tháng 09/2019 tới khi iOS 13 chính thức ra mắt, cùng với việc tải ứng dụng mang tên AusweisApp 2 do chính phủ Đức tạo ra.