Các nhà nghiên cứu tại đại học Cambridge đã đưa ra công nghệ có tên SegNet và một hệ thống định vị. SegNet là một ứng dụng nhận diện vật thể theo thời gian thực, nó có thể đặt nhãn cho các vật thể chính xác hơn nhiều so với các hệ thống radar tiên tiến nhất hiện nay dùng trên xe hơi tự hành. SegNet có thể quan sát một quang cảnh đường phố và ngay lập tức nhận dạng các nội dung có trong quang cảnh đồng thời phân loại nội dung vào các danh mục như hiện trạng đường, tín hiệu đường, người đi bộ, công trình xung quanh.

Điều đặc biệt là công nghệ này có thể hoạt động trong môi trường tối lẫn sáng và gần như theo thời gian thực. Công nghệ này vừa được thử nghiệm trong môi trường đô thị, dự kiến nó sẽ khai thác công nghệ học hỏi để xây dựng các khả năng và sau cùng sẽ có thể nhận biết các vật thể trong nhiều môi trường hơn, đặc biệt là vùng ngoại ô cũng như dưới nhiều điều kiện thời tiết.

Theo Alex Kendall, nghiên cứu sinh tại đại học Cambridge, đồng tác giả nghiên cứu, nhìn chung SegNet có khả năng nhận diện vật thể trong một bức ảnh rất tốt bởi nó được thực hành nhiều. Tuy nhiên, vẫn có hàng triệu điểm cần tinh chỉnh để hệ thống có thể hoạt động tốt hơn. Hệ thống của SegNet được nạp hàng nghìn hình ảnh với quang cảnh đường phố, mỗi tấm hình có các vùng điểm ảnh được dán nhãn phân loại. SegNet đã học cách nhận biết hình ảnh qua thời gian và sau cùng tự mình thực hiện điều này mà không cần đến sự chỉ dẫn của các nhà nghiên cứu. 

Nguồn: VISTA