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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16874)
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
06 Tháng Ba 2019
Khi công bố bộ ba Galaxy S10/S10 Plus và S10e, Samsung cũng công bố quan hệ hợp tác với hãng phần mềm Adobe.
06 Tháng Ba 2019
Từ các sợi cáp quang cho đến cáp tối và các dải sóng milimet, các hãng tài chính đã dành ra hơn một thập kỷ qua để tìm cách cắt giảm từng mili giây thời gian giao dịch cổ phiếu. Nhưng một chương mới của hành trình cải thiện tốc độ và khả năng thực thi các giao dịch một cách hiệu quả hơn đang được mở ra nhờ những công nghệ đột phá mới.
06 Tháng Ba 2019
Khoảng đầu tháng 03/2019, Cristiano Amon, Chủ tịch Qualcomm, dự đoán trong khoảng cuối năm 2019 hoặc đầu năm 2020, các dòng sản phẩm flagship đều hỗ trợ 5G. Trong cuộc phỏng vấn tại MWC 2019, ông cho rằng nếu nhà mạng của thị trường nào triển khai 5G, người dùng sẽ có flagship 5G. Đây là xu hướng khác so với lứa điện thoại 5G đầu năm nay. Phần lớn các hãng đều giới thiệu một phiên bản 5G cho flagship của mình, các bản còn lại chạy 4G LTE trở xuống.
06 Tháng Ba 2019
"Flexgate" là cách mà người dùng nói về lỗi đèn nền trên Macbook Pro, qua thời gian sử dụng đèn nền rò sáng nhiều và sau cùng là tắt hẳn. Nguyên nhân của lỗi Flexgate là do vấn đề về thiết kế sợi cáp màn hình của Macbook quá ngắn. Apple chưa bao giờ thừa nhận lỗi "Flexgate", nhưng lại lặng lẽ điều chỉnh nó trên những chiếc Macbook Pro 2018 bằng cách tăng độ dài của sợi cáp màn hình hơn 2mm so với đời trước.
06 Tháng Ba 2019
Nhóm Project Zero của Google nổi tiếng qua việc tìm ra các lỗ hổng bảo mật trong các sản phẩm của chính công ty họ đang làm việc, cũng như của các sản phẩm do các công ty khác tạo ra. Các thành viên trong nhóm xác định lỗ hổng trong phần mềm, sau đó báo cáo chúng với nhà sản xuất và cho họ 90 ngày để giải quyết vấn đề trước khi công bố nó rộng rãi cho toàn thế giới.
06 Tháng Ba 2019
Khoảng đầu tháng 03/2019, theo thông tin được thành viên Max Weinbach của diễn đàn XDA Developers cung cấp trên Twitter, iPhone XI sẽ hiểu được cử chỉ ngón tay người dùng chạm vào màn hình, cho dù nó đang bị ngập hoàn toàn dưới nước.