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

Saturday, December 26, 20158:00 PM(View: 16280)
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
Send comment
Off
Telex
VNI
Your Name
Your email address
Add a posting
Thursday, January 21, 2021
Tiến sĩ Anthony Fauci, cố vấn y tế của Tổng thống Mỹ Joe Biden, đã lên tiếng cảm ơn WHO vì dẫn dắt nỗ lực ứng phó Covid-19, trái ngược với chỉ trích thời ông Trump.
Wednesday, January 20, 2021
Loạt sắc lệnh được ký nhanh chóng ngay trong ngày làm việc đầu tiên của tân Tổng thống Mỹ Joe Biden tại Nhà Trắng nhằm thực hiện những lời hứa tranh cử của ông.
Wednesday, January 20, 2021
Ông Joe Biden chính thức trở thành tổng thống thứ 46 của Hoa Kỳ và cũng là tổng thống lớn tuổi nhất trong lịch sử Hoa Kỳ.
Tuesday, January 19, 2021
Giá dầu thế giới tăng cùng với thị trường chứng khoán Mỹ trong phiên giao dịch hôm thứ Ba (19/01/2021), một ngày trước lễ nhậm chức của Tổng thống đắc cử Joe Biden,
Tuesday, January 19, 2021
Tổng thống Mỹ Donald Trump kêu gọi người dân "vượt lên trên thù hận đảng phái", ca ngợi thành tựu dưới thời ông, chúc chính quyền mới may mắn trong thông điệp tạm biệt.
Monday, January 18, 2021
Hôm thứ Hai (18/01/2021), một ủy ban độc lập về chuẩn bị và ứng phó đại dịch, do cựu thủ tướng New Zealand Helen Clark và cựu tổng thống Liberia Ellen Johnson Sirleaf dẫn đầu, đã công bố đánh giá về sự khởi đầu khủng hoảng ở Trung Quốc