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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16818)
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
16 Tháng Năm 2019
Lợi nhuận của Toyota giảm ít nhất 4% trong Q1/2019 do doanh số bán hàng tại thị trường Bắc Mỹ suy giảm, trong khi Honda cũng chẳng khá hơn khi cho biết đã lỗ trong quý đầu tiên của năm 2019. Theo đó, mức lợi nhuận hàng quý của Toyota đạt được trong công bố mới nhất là 459.5 tỷ Yên, tương đương 4.2 tỷ USD, giảm đi một khoản so với con số 480.8 tỷ Yên cùng kỳ năm 2018. Ngoài ra, doanh thu cũng tăng lên 2%, đạt 7.75 nghìn tỷ Yên (70 tỷ USD).
16 Tháng Năm 2019
Khoảng giữa tháng 05/2019, cảnh sát Đức đã phát lệnh truy nã một kẻ tham lam, nhân lúc lái thử chiếc Ferrari đời 1985 trị giá 3.07 triệu USD, hắn đã tăng tốc và biến mất cùng chiếc xế hộp đắt giá ở Duesseldorf.
16 Tháng Năm 2019
Khoảng giữa tháng 05/2019, công trình trị giá 1,5 tỷ USD của Amazon đã chính thức khởi động tại Cincinnati (Ohio, Mỹ) với sự tham dự của nhà sáng lập Jeff Bezos. Ông đã gây bất ngờ khi leo lên chiếc máy ủi, điều khiển nó tiến tới ủi đống cát, sau khi có bài phát biểu khởi công. "Nếu quý vị đang tò mò cảm giác thế nào, điều đó thật thú vị", Bezos chia sẻ trong lúc chuẩn bị bước chân khỏi máy ủi.
16 Tháng Năm 2019
Khoảng tháng 05/2019, trong bối cảnh chiến tranh thương mại Mỹ - Trung đang liên tục leo thang, ngày càng nhiều lo ngại cho rằng mối quan hệ cùng có lợi cho đôi bên kéo dài nhiều thập kỷ qua sắp kết thúc.
16 Tháng Năm 2019
Tính năng dịch bằng camera của Google Dịch được đánh giá là “viễn tưởng” và có nhiều hứa hẹn. Tuy nhiên, trong thực tiễn sử dụng, nó lại chưa được như mong đợi. Một trong các rào cản lớn nhất chính là người dùng phải lựa chọn ngôn ngữ trước khi kích hoạt camera do không có chế độ tự động phát hiện ngôn ngữ. Điều này gây khó chịu, đặc biệt khi không có cách nào để thay đổi ngôn ngữ gốc và ngôn ngữ đích. Dù vậy, tất cả các nhược điểm của Google Dịch bằng máy ảnh sẽ được cải thiện.
16 Tháng Năm 2019
Quý vị đã bao giờ trải nghiệm một bầu trời đêm thực sự tối?