Карты Google являются триумфом искусственного интеллекта в действии, с возможностью вести нас из одного места в другое, используя для этого несколько впечатляющих технологий машинного обучения.
Но в то время, как маршрутная часть Google Maps не требовала много людей для реализации, ручная трассировка дорог по аэрофотоснимкам, чтобы сделать их пригодными для использования машинами, задача невероятно трудоемкая и рутинная.
В результате даже потратив тысячи часов на эту задачу, сотрудникам Google до сих пор не удалось картографировать большую часть из двадцати с лишним миллионов дорог, которые простираются по всему миру.
К счастью, исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института, возможно, придумали решение. Они разработали автоматизированный метод построения дорожных карт, который на 45% более точный, чем существующие методы. RoadTracer использует нейронные сети для интеллектуального картографирования дорог по изображениям. Эта система может быть особенно хорошо приспособлена для составления карт в отдаленных и сельских районах развивающегося мира.
«Мы обучали нейронную сеть, используя кадры спутниковой фотосъемки 25 городов в шести странах Северной Америки и Европы, - сказал Фавен Бастани, аспирант MIT CSAIL. - В частности, для каждого города мы собрали комплект спутниковых снимков высокого разрешения от Google Earth и наземную карту дорожной сети из OpenStreetMap, охватывающих область примерно в 10 квадратных километров вокруг центра города».
RoadTracer начинает работу с известного местоположения на дорожной сети, а затем изучает окрестности, чтобы спланировать наиболее вероятную следующую часть дороги. После добавления этой точки процесс повторяется снова и снова до тех пор, пока не будет добавлена вся дорожная сеть.
В последующем команда надеется использовать для картографирования не только кадры аэрофотосъемки. «Например, они не дают нам информацию о дорогах с перевалами, так как их, очевидно, не видно сверху, - сказал Бастани. - Один из наших проектов заключается в подготовке систем по данным GPS, а затем, в конечном итоге, мы сможем объединить эти подходы в единую систему картографирования».
Комментарии
(0) Добавить комментарий