Штучний протоінтелект і геопозиціонування: нейронна мережа «домальовує» відсутні ділянки доріг

Вчені з Массачусетського технологічного інституту розробили технологію, покликану збільшити точність геопозиціонування і покращити орієнтування на місцевості.

Їх розробка допоможе автоматизувати процес створення карт і підтримку картографічних сервісів.

Візіком, API Visicom, нейронна мережа, RoadTagger, геопозиціонування,

Зараз підхід до складання карт такий: якась велика компанія пускає по дорогах міст автомобілі з камерами і додає знімки в свій сервіс. Це дуже повільний і дорогий процес. Крім того, через складнощі з дорогами компанії ігнорують деякі місцевості і не можуть отримувати тамтешні фотографії.

Про це повідомляють Новини картографії від Візіком.

Читайте також: Спробуйте Visicom API — проба грошей не коштує!

Дослідники запропонували використовувати для складання карт знімки із супутників, що набагато дешевше фотографування за допомогою авто. Проблема в тому, що деякі ділянки доріг не видно з-за дерев, будівель і тому подібних об'єктів. Було запропоновано ефективне вирішення цієї проблеми. Згідно з ним, Катарський обчислювальний дослідний інститут допоміг вченим створити нейронну мережу RoadTagger, яка автоматично «домальовує» відсутні ділянки доріг, прогнозуючи їх зображення на основі вже наявної інформації про основні види доріг. Точність прогнозування становить 93%.

Система RoadTagger також дозволяє підраховувати кількість смуг на автодорогах і передбачати розташування паркувальних місць, велосипедних доріжок та інших географічних об'єктів. Завдяки тому, що зйомка ведеться із супутників, дані про дороги і будівлі можуть оновлюватися набагато частіше, ніж у випадку з автомобільної зйомкою. До недоліків цього методу відноситься недостатньо висока деталізація фотографій місцевості і вірогідність появи невеликих помилок при складанні карт.

Читайте також: