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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16856)
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
05 Tháng Tư 2019
Khung cảnh thiên văn trên bầu trời quý vị đang xem là một bức tranh khảm từ đài thiên văn Pan-STARRS.
05 Tháng Tư 2019
Nghị sĩ Adam Schiff đề nghị Jeff Bezos ngay lập tức ngưng đề xuất các nội dung liên quan tới anti-vaccine trong kết quả tìm kiếm, đồng thời trả lời rõ rằng Amazon có nhận tiền chạy quảng cáo của các chiến dịch anti-vaccine hay không.
05 Tháng Tư 2019
Khoảng đầu tháng 04/2019, các nhà nghiên cứu của hãng bảo mật UpGuard cho biết đã phát hiện ra bản ghi dữ liệu của hàng trăm triệu người dùng Facebook đang được đặt công khai trên các máy chủ đám mây mà không có mật mã bảo vệ.
04 Tháng Tư 2019
Android là một nền tảng mở và nó tất nhiên không hề nhỏ về mặt kĩ thuật, nó là thành quả nhiều năm nghiên cứu, phát triển, sửa lỗi. Ngoài ra, nó cũng phải thiết kế theo cách rất linh hoạt để các nhà sản xuất phần cứng có thể can thiệp, chỉnh sửa theo ý riêng của họ và đây là cách các thiết bị Android trở nên khác biệt với nhau.
04 Tháng Tư 2019
Nếu trường hợp của Apple và Qualcomm khá dễ hiểu khi cả hai bên vẫn đang tranh chấp bản quyền bằng sáng chế, trường hợp của Samsung, nguyên nhân hóa ra lại do hãng điện tử Hàn Quốc không đủ nguồn cung chip 5G cho Apple.
04 Tháng Tư 2019
Mỗi ngày hệ thống sẽ liên tục tạo ra các báo cáo mới về từng phạm nhân để các nhân viên quản lý trại giam có thể kịp thời phát hiện những dấu hiệu của một cuộc đào tẩu.