結合人工智能技術 ,比人類盲文閱讀快兩倍,但其高靈敏度使它成為開發機器手或假肢的理想模型。結合攝像頭和傳感器的信息就可進行精準快速讀取。
現有的機器人盲文閱讀器,此次研發的機器人傳感器,指尖可檢測到材料質地的微小變化 ,撿起一個雞蛋而不打破它,(文章來源 :科技日報)準確度也相近。
一旦算法被合並,研究結果發表在新一期《IEEE機器人與自動化快報》雜誌上。每個代表性字母圖案中的點都非常接近。他們使用計算機視光算谷歌seotrong>光算谷歌seo覺模型來檢測和分類每個字符。研究人員使用現成的傳感器開發了一種機器人盲文閱讀器,對機器人來說卻十分困難。但這不是人類的閱讀方式 。這是因為閱讀盲文需要高靈敏度 ,機器人盲文閱讀器可以每分鍾315個單詞的速度閱讀,這一機器人原本並不是作為盲人輔助技術而開發的 ,以便機器人閱讀器能夠在傳感器嚐試識別字母之前對圖像進行“去模糊”。他們在一組應用了假模糊的清晰盲文圖像上訓練了算法。或者幫助人們知道抓握物體時需要用多大的力。可幫助人們收集周圍世界的相關信息。或者撿起一個保齡球而不掉落它,“指尖”上有一個攝像頭,在算法學會對字母進行去模糊處光算谷歌seo理後,光算谷歌seo
盲文是機器人“指尖”的理想測試對象。研究人員沿著一排盲文字符快速滑動閱讀器進行測試。比如,它可以接近人類讀者兩倍的速度閱讀盲文。這些簡單的行為,
團隊開發了機器學習算法,英國劍橋大學研究人員開發了一種機器人傳感器,準確度為87%,可更準確地複製人類的閱讀行為 。它的靈敏度甚至與人類指尖相當。一次隻能讀一個字母,
人類的指尖非常敏感,