Hệ thống nhận diện người đi bộ dành cho xe tự lái với độ chính xác cao, gần như theo thời gian thực

Một thuật toán phát hiện người đi bộ phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học San Diego với tuyên bố có thể giúp xe tự lái nhận biết một cách chính xác người đi bộ trên đường, đặc biệt là người đi sai luật, với tốc độ 2 - 4 hình/giây, gần như là theo thời gian thực, từ đó có phản ứng thích hợp để tránh va chạm ngoài ý muốn. Chưa hết, không chỉ dùng cho xe thông minh mà hệ thống này còn cả robot và các hệ thống nhận diện hình ảnh, video khác.

​

Thông thường các hệ thống nhận diện người đi bộ thế hệ cũ sẽ cắt hình ảnh ra thành nhiều mảnh nhỏ hơn, sau đó xử lý, phân loại để nhận diện ra có người hay không. Cách tiếp cận này vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế do người đi bộ có thể có nhiều kích cỡ khác nhau, chiều cao khác nhau và tùy thuộc vào khoảng cách từ họ tới máy ảnh, vị trí của họ trong khung hình mà các biến số sẽ thay đổi không lường trước được. Thường thì hàng triệu mảnh cần phải được nhận diện trong đoạn video có tốc độ từ 5 -30 hình/giây.

Chưa dừng lại ở đó, người ta sẽ sử dụng một thuật toán theo kiểu thác đổ với các giai đoạn khác nhau để nhận biết người đi bộ. Đầu tiên, thuật toán sẽ nhanh chóng nhận diện và loại bỏ những mảnh hình ảnh có thể dễ nhận ra là không có người, thí dụ như bầu trời,... Sau đó, giai đoạn tiếp theo sẽ xử lý những mảnh có độ khó cao hơn, thí dụ như cây cối vốn có hình dạng, màu sắc, đường nét giống con người. Trong giai đoạn cuối cùng, thuật toán phải phân biệt giữa người đi bộ và các đối tượng rất giống. Tuy nhiên, do các khung ảnh đã được loại bỏ gần hết nên giai đoạn này sẽ tương đối nhẹ nhàng hơn, thuật toán chỉ xử lý một vài đối tượng, từ đó tốc độ và độ chính xác sẽ cao hơn.

Tuy nhiên, điểm đáng nói ở đây là các hệ thống cũ đều sử dụng các "weak learners" (trình độ nhận diện đơn giản) để đảm nhận công tác phân loại ở từng giai đoạn. Và cứ qua mỗi giai đoạn, độ khó sẽ tăng lên, số lượng "weak learners" cũng được tăng lên để đản bảo hiệu suất. Mặc dù cách làm này là khá nhanh, nhưng nó lại không đủ mạnh mẽ để phân loại ở cấp độ cuối cùng với các đối tượng gần như giống nhau trong các "weak learners" đều có trình độ như nhau nên dù có nhiều cũng không giải quyết được vấn đề.

Bấm để mở rộng...

​

Để khắc phục được điểm yếu của các hệ thống cũ, các nhà khoa học đã tạo nên một thuật toán dựa vào mô hình học hỏi sâu của trí thông minh nhân tạo và sử dụng ở giai đoạn cuối của quá trình nhận diện. Sau khi được dạy bằng hàng nghìn bức ảnh vật thể mẫu, hệ thống trí thông minh nhân tạo này có thể dễ dàng nhận biết được đâu là người trong một bức ảnh. Tuy nhiên, việc sử dụng AI là quá phức tạp, gây nặng nề cho cả hệ thống nên cuối cùng, 2 giai đoạn đầu vẫn sử dụng weak learners và ở giai đoạn cuối, người ta sẽ dùng AI.

Nhóm nghiên cứu tuyên bố rằng đây là hệ thống nhận diện người đi bộ đầu tiên có thể đảm bảo cân bằng giữa độ chính xác khi nhận diện và thời gian nhận diện. Hiện nó đã đạt tốc độ 2 - 4 khung hình/giây và các nhà khoa học cho rằng tốc độ này đã gần như là bằng thời gian thực. Không chỉ giúp cho những phương tiện thông minh có thể tự phát hiện và tránh người đi bộ, mà thành công lần này còn có thể được áp dụng cho robot, các hệ thống nhận diện hình ảnh, video,...

Tham khảo Phys​