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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16826)
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
09 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, các nhà nghiên cứu ở phòng thí nghiệm quốc gia Mỹ Lawrence Berkeley giới thiệu một dạng vật liệu nhựa mới có khả năng tái chế hoàn toàn chứ không như các dạng phân hủy và tái chế một cách không bền vững và khó hiểu như cách người ta xử lý rác thải nhựa vào thời điểm hiện nay.
09 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, Google chính thức công bố Nest Hub Max, một thiết bị đã bị đồn đoán rất nhiều trước đây. Thiết bị mới có một màn hình 10 inch và có thể coi nó là sự kết hợp giữa Google Home Max, Nest Camera và Google Home Hub.
09 Tháng Năm 2019
Trước đây, để có được thời gian dùng pin lâu, các nhà sản xuất thường phải làm laptpp với CPU yếu và pin lớn, nhưng hiệu năng không như mong đợi, và thường các máy cũng đắt tiền. Project Athena muốn thay đổi điều này với CPU vừa đủ, pin vừa đủ và giá khoảng 800 USD. Tất nhiên các laptop mới sẽ mỏng và nhẹ, màn hình viền mỏng.
09 Tháng Năm 2019
Project Mainline là nỗ lực mới nhất của Google trong việc giảm phân mảnh Andorid. Nó nhắm tới việc nâng cấp 12 thành phần cốt lõi của Android thông qua Play Store để thời gian cập nhật nhanh hơn, trước đây 12 thành phần chỉ có thể được cập nhật khi có các bản update lớn
09 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, trong bối cảnh các smartphone màn hình gập đầu tiên đã ra mắt nhưng vẫn đang gặp nhiều trở ngại để đến được tay người dùng, một quan chức Intel cho rằng, chúng ta chỉ còn cách các laptop màn hình gập ít nhất 2 năm. Nhà sản xuất hàng đầu thế giới cho các bộ xử lý PC đang khám phá công nghệ màn hình mới.
09 Tháng Năm 2019
"Tinh vân xinh đẹp được phát hiện giữa Thiên Bình [Libra] & Rắn Serpent [Serpens] ..." bắt đầu mô tả về mục thứ 5 trong danh mục các tinh vân và cụm sao nổi tiếng của nhà thiên văn học thế kỷ 18 Charles Messier.