让AI帮忙绘制地图,Facebook做的这件事看似辛苦实则“双赢”

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准确的地图对于救灾、城市规划和当地经济发展来说都非常重要。但世界上还有数以百万计的道路没办法 被绘制出来,这是有另有几条真正迫切的疑问,在发展中国家中尤为明显。

而像英国原来由政府运营和税收资助的项目如Ordnance Survey不可能 产生了几滴 数据库,但哪些数据库在很大程度上未能自由、广泛地分类分类整理。

这一 疑问能够了像OpenStreetMap原来的众包活动的一直出现,它每天招募成千上万的志愿者来为道路、建筑和桥梁分类。这是有另有几条艰难的过程,但Facebook为其提供了支持。

OpenStreetMap是由非盈利组织OpenStreetMap基金会支持的,成立于5004年,现已发展到超过5000万注册用户,.我歌词 歌词 通过手工调查、GPS设备、航空摄影和这一 免费资源分类分类整理数据。

Facebook与社区和相互媒体合作伙伴相互媒体合作,对有另有几条工具进行微调——Map With AI——这一 工具可否自动完成几条地图绘制中最耗时的步骤。

人工智能绘制地图

现在,经过近两年的开发,Facebook正在向OpenStreetMap社区提供Map With AI。它包括人工智能生成的阿富汗、孟加拉国、印度尼西亚、墨西哥、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达的道路映射数据(随着时间的推移,否是有更多的国家加入),它还附蕴含另有几条快速的、由人工智能支持的OpenStreetMap编辑工具iD版本。

(图:印度尼西亚穆里亚山互近的道路网络,洋红色线条的亮度表明了模型的置信度。图源: Facebook)

“世界上这一 农村地区没办法 在地面上绘制地图。正如我日后在红十字会工作时所经历的那样,要遭遇的挑战包括偏远地区、缺乏电力和互联网接入,以及比较复杂的经济和政治环境。” Facebook地图和位置基础设施产品经理德里希蒂·帕特尔(Drishtie Patel)说。

正如帕特尔和他的同事在一篇博客文章中解释的那样,Map With AI旨在让加上和编辑道路变得快速和相对简单。

它通过利用Maxar商用卫星图像预测道路网络的这一 新方法实现了这一 点,这一 新方法使它不不可否适应区域道路差异。

Facebook表示,在泰国的18个月里,其团队使用Map With AI侦测出了其余的5000000英里的道路(包括超过500000英里的遗失道路),其中超过90%的遗失道路在印尼,不可能 额外手工完成,有另有几条过程预计需用三到五年。

(图:用于训练人工智能模型正确识别道路的帕累托图数据,图源:Facebook)

此外,该公司表示,去年印度喀拉拉邦处于严重洪灾后,OpenStreetMap的人道主义反应小组利用Map With AI加快了该地区的地图绘制。

Facebook相关人员表示,在仅有嘈杂标签生成的数据分类分类整理过程中,它不不可否产生足以与DeepGlobe卫星挑战的参赛者竞争的结果。这是在2018年计算机视觉和模式识别大会上发起的一项竞赛,旨在提高卫星图像分析的技术水平。

经过这一 微调,团队的模型获得了62%的相对改进和13.7%的绝对改进,它使用的是开源DeepGlobe数据集(其中仅蕴含来自印度、印度尼西亚和泰国的道路数据)。

Map With AI工程经理Danil Kirsanov说:“这一 规模、比较比较复杂和精确度的技术是近几年才一直出现的。这一 层次的细节由于,它可否发现未铺设的道路,以及小巷,甚至行人通道。”

局限和出理 方案

但会 没办法 有另有几条模型是完美的,这却说RapiD入场的由于。

道路在层厚和轮廓上的变化使得AI无法很好地捕捉,但会 不可能 不同区域的道路是由不同的卫星图像源映射的,却说它们从不一直与训练数据图像全版对齐。

一旦Facebook的系统识别出潜在的道路,它们需用在提交到OpenStreetMap日后进行验证。局部或区域差异会影响道路分类否是正确,这一 结果会错误地跟踪这一 卫星图像形态,如干涸的河床、狭窄的海滩、运河或全版错过连接点和路径。

RapiD使用这一 称为异文合并的过程,它将模型的结果与OpenStreetMap中已有的数据相结合,既建议要怎样用现有数据连接新道路,又出理 用建议的道路覆盖现有的道路数据。

Facebook在一篇博客中写道:“总的来说,好的工具为地图制图者提供了动力,减少了基于卫星数据绘制道路的乏味和耗时帕累托图,提高了道路形态的准确性,并提供了识别建议道路的选项——即使地图制图者选着不采用哪些建议。”

“重要的是提供不限制专业制图人员能力和判断的工具。”

双赢?

Map With AI项目基于Facebook为能够人工智能绘图所做的这一 努力,比如该公司正在进行的人口密度地图项目,以及2017年在德克萨斯州哈维飓风(Hurricane Harvey)和加利福尼亚州圣罗莎(Santa Rosa)火灾后利用卫星图像探测洪水的做法。

Facebook此前曾与哈佛大学公共卫生学院、联合国儿童基金会(Unicef)、世界银行等机构相互媒体合作,以卫星图像、计算机视觉、人口普查数据和专有数据为动力,绘制抗击疾病的实时地图。

该公司表示,它正在开发适合于遥感空间的新机器学习技术和体系形态,并表示正在研究要怎样利用支持工具将哪些技术应用到“全球范围的道路测绘工作”中。

这项技术显然将是发展中国家和地区的福音。不过,这对Facebook自身来说否是好处。

Facebook表示,通过人工智能地图验证的地图数据——将是公开可用的——不可能 能够为灾难城市规划和发展项目提供信息,一起去不可否改进使用开放街道地图的Facebook产品,如Marketplace、Local和Pages功能。

(图:可视化训练数据的地理分布,用于道路分割模型。图源:Facebook)

Facebook在几年前就不可能 推出了本地服务功能,包括根据地理位置向用户推荐互近的餐厅、推送新闻资讯等。

2018年11月,还有消息称Facebook申请了一项新专利,或许将利用用户手机上的传感器为用户推荐互近有着这一 运动模式的人。

哪些服务都基于准确的地理位置,但会 为发展中国家或地区绘制准确的地图否是能够Facebook在当地吸引更多用户。

除了Facebook之外,还有Craigslist、OsmAnd、Geocaching、MapQuest Open、Flickr、MapQuest、MapBox、Moovit、Tableau、Niantic、Snapchat、Webots、JMP statistical software和Foursquare等公司也利用OpenStreetMap的数据库进行地图绘制和基本导航任务。

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