Ciekawe Tematyarchiwum Geodetywiadomościnewsletterkontaktreklama
Najnowsze wydarzenia z dziedziny geodezji, nawigacji satelitarnej, GIS, katastru, teledetekcji, kartografii. Nowości rynkowe, technologiczne, prawne, wydawnicze. Konferencje, targi, administracja.
blog
|2017-05-05| GIS, Mapy

Mapy Google coraz lepsze dzięki Street View

Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji Google wykorzystuje zdjęcia panoramiczne Street View do aktualizacji swoich cyfrowych map. Jak chwali się korporacja, skuteczność tej metody jest coraz lepsza.


Mapy Google coraz lepsze dzięki Street View <br />
fot. Google
fot. Google

W serwisie Street View znajduje się już 80 mld panoram ulic z całego świata, w tym Polski. Z wielu z nich można pozyskać dużo cennych informacji – np. nazwy ulic czy punktów usługowych. Problem w tym, że analizowanie tak ogromnego zbioru przez człowieka jest praktycznie niewykonalne. Z kolei automatyzacja, np. wykorzystanie popularnego mechanizmu rozpoznawania tekstu OCR, w przypadku fotografii ulic jest mało skuteczna.

Rozwijając algorytmy sztucznej inteligencji, Google odnosi jednak na tym polu coraz większe sukcesy, o czym korporacja napisała ostatnio na jednym ze swoich blogów. Już w 2014 roku wdrożono technologię rozpoznawania numerów domów Street View House Numbers (SVHN), która zwiększyła dokładność lokalizacji aż 2/3 punktów adresowych widocznych na panoramach.

Kolejnym krokiem było zautomatyzowanie rozpoznawania nazw ulic. Tu polem testowym dla Google’a była Francja. Wyzwaniem okazało się tu nie tylko opracowanie skutecznego mechanizmu rozpoznawania tekstu, ale także automatycznie konwertowanie nazwy ulicy do schematu stosowanego na Mapach Google. Na razie skuteczność algorytmu Google’a to 84,2%. Wciąż daleko do ideału, choć – jak podkreśla korporacja – to i tak znacznie lepszy wynik od jakiejkolwiek innej dostępnej dotychczas technologii.

Google nie zamierza jednak spoczywać na laurach. Kolejnym celem jest opracowanie algorytmu, który będzie automatycznie rozpoznawać nazwy obiektów usługowych. Największym problemem będzie tu interpretacja szyldów. Algorytm będzie bowiem musiał rozpoznać, który fragment tekstu to nazwa punktu, a których jest z punktu widzenia Map Google nieistotny.

Oddzielnym wyzwaniem będzie przetworzenie ogromnej liczby zdjęć panoramicznych. Tu mają pomóc opracowane przez Google’a specjalne procesory TPU (Tensor Processing Unit). Efektem ich działania ma być możliwie jak najwyższa aktualność i dokładność danych na Mapach Google, użytkowanych już przez około miliard ludzi na całym świecie.

JK


«« powrót

Udostępnij:    

dodaj komentarz

KOMENTARZE Komentarze są wyłącznie opiniami osób je zamieszczających i nie odzwierciedlają stanowiska redakcji Geoforum. Zabrania się zamieszczania linków i adresów stron internetowych, reklam oraz tekstów wulgarnych, oszczerczych, rasistowskich, szerzących nienawiść, zawierających groźby i innych, które mogą być sprzeczne z prawem. W przypadku niezachowania powyższych reguł oraz elementarnych zasad kultury wypowiedzi administrator zastrzega sobie prawo do kasowania całych wpisów. Użytkownik portalu Geoforum.pl ponosi wyłączną odpowiedzialność za zamieszczane przez siebie komentarze, w szczególności jest odpowiedzialny za ewentualne naruszenie praw lub dóbr osób trzecich oraz szkody wynikłe z tego tytułu.

ładowanie komentarzy



zobacz też:



wiadomości

słowo kluczowe
kategoria
rok
archiwum
Skanowanie wnętrza platformy wiertniczej
czy wiesz, że...
© 2023 - 2024 Geo-System Sp. z o.o.

O nas

Geoforum.pl jest portalem internetowym i obszernym kompendium wiedzy na tematy związane z geodezją, kartografią, katastrem, GIS-em, fotogrametrią i teledetekcją, nawigacją satelitarną itp.

Historia

Portal Geoforum.pl został uruchomiony przez redakcję miesięcznika GEODETA w 2005 r. i był prowadzony do 2023 r. przez Geodeta Sp. z o.o.
Od 2 maja 2023 roku serwis prowadzony jest przez Geo-System Sp. z o.o.

Reklama

Zapraszamy do kontaktu na adres
redakcji:

Kontakt

Redaktor prowadzący:
Damian Czekaj
Sekretarz redakcji:
Oliwia Horbaczewska
prześlij newsa

facebook twitter linkedIn Instagram RSS