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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16861)
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
26 Tháng Ba 2019
Việc một công ty làm ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội GDP của một cường quốc kinh tế lớn như Mỹ là rất khó, nhưng nếu nó là một tập đoàn lớn như Boeing, điều này hoàn toàn có thể hiểu được.
26 Tháng Ba 2019
Trọng trách thiết kế đuốc Olympic Tokyo 2020 được giao cho nhà thiết kế nổi tiếng Nhật Bản Tokujin Yoshioka. Phải làm thế nào để những nét đặc sắc nhất của Xứ sở hoa Anh đào thật rạng rỡ trên đường rước đuốc vào năm 2020.
25 Tháng Ba 2019
Trăng tròn đầu tiên của mùa xuân phương bắc mọc lên phía sau bốn tòa tháp trong tầm nhìn kính viễn vọng. Trong hình ảnh được chụp từ khoảng 40 km về phía tây của thành phố Madrid, cảnh Trăng cũng thể hiện gần như là trùng hợp của giai đoạn Trăng tròn với Siêu Trăng và Trăng Equinox Tháng Ba.
25 Tháng Ba 2019
Khoảng cuối tháng 03/2019, theo ArsTechnica, để phản ánh đúng bản chất xuyên suốt nền tảng, bộ ứng dụng Windows Defender sẽ được đổi tên thành Microsoft Defender ATP, và sẽ được gán thêm cụm "for Mac" hoặc "for Windows" tuỳ nền tảng nó hoạt động.
25 Tháng Ba 2019
Khoảng cuối tháng 03/2019, các nhà khoa học tại Học viện Kỹ thuật bang Massachusetts, Mỹ đã tìm ra cách truyền tín hiệu âm thanh, từ âm nhạc đến giọng nói thẳng vào màng nhĩ một người trong một căn phòng mà không cần bất kỳ thiết bị thu nhận tín hiệu âm thanh truyền thống nào. Công nghệ mới hứa hẹn có thể sẽ thay đổi hoàn toàn tương lai của ngành âm học và viễn thông thế giới.
25 Tháng Ba 2019
Khoảng cuối tháng 03/2019, HMD Global đã đăng tải một tài liệu nhằm giải thích rõ về chính sách riêng tư và việc lưu trữ dữ liệu thiết bị sau scandal nhiều chiếc Nokia 7 Plus tại Phần Lan bị phát hiện gửi dữ liệu về máy chủ tại Trung Quốc. Theo lý giải của HMD Global, đây chỉ là một lỗi và đã được khắc phục bằng bản cập nhật phần mềm, không ảnh hưởng tới dữ liệu cá nhân, riêng tư của người dùng.