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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16820)
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
13 Tháng Năm 2019
Khoảng giữa tháng 05/2019, một số nguồn tin cho biết, các công ty trong chuỗi cung ứng iPhone hiện đã bắt tay vào sản xuất các linh kiện nhằm chuẩn bị cho quá trình lắp ráp các mẫu iPhone mới nhất. Theo một bản báo cáo, trong số đó có Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) - công ty chịu trách nhiệm sản xuất những con chip dòng A có vai trò rất quan trọng trong các thiết bị của Apple.
13 Tháng Năm 2019
Khoảng giữa tháng 05/2019, sau hai tuần kể từ khi Apple công bố báo cáo thu nhập quý 2, chuyên gia phân tích Timothy Arcuri của ngân hàng UBS đã đưa ra lưu ý mới dành cho các nhà đầu tư về nhu cầu iPhone tại Trung Quốc. Theo đó, doanh số iPhone tại Trung Quốc đang có dấu hiệu tích cực và được cải thiện đáng kể trong tháng 04/2019.
13 Tháng Năm 2019
Thử tưởng tượng một tên khủng bố đang cố gắng lái chiếc xe có chứa bom vào đám đông để kích nổ thì "rầm" - hắn chết ngắc trong xe, xe không phát nổ. Tại sao không phải "bùm" mà chỉ là "rầm"? Đơn giản là vì hắn bị tấn công bởi một loại tên lửa chứa … tạ và gắn đầy lưỡi dao.
13 Tháng Năm 2019
Dải Ngân hà trông không quá sặc sỡ và sáng mắt, nhưng một vụ phóng tên lửa thì có. Vì vậy, một quá trình phơi sáng sâu riêng biệt với một máy ảnh kỹ thuật số nhạy cảm đã được sử dụng trong hình ảnh để làm nổi bật các ngôi sao đông đảo trung tâm của thiên hà và các đám mây bụi vũ trụ.
11 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, bên cạnh việc đang bị Bộ Tư pháp Mỹ điều tra về quy trình kiểm tra khí thải, Ford hiện đang đối mặt với vụ kiện tại Mỹ cùng cáo buộc đã đưa ra thông tin không chính xác về khả năng tiêu thụ nhiên liệu của mẫu bán tải Ranger 2019 và một số dòng xe khác.
11 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, quyết định của Ủy ban Truyền thông liên bang Mỹ (FCC) đã chặn đứng nỗ lực nhiều năm của China Mobile trong việc tiếp cận khách hàng Mỹ. Công ty đã tìm cách bán dịch vụ thoại quốc tế cho người Mỹ từ năm 2011.