Google 地图大进化:深度学习神助攻,一年新增 1.1

2020-06-07 156人围观 ,发现17个评论

Google 地图大进化:深度学习神助攻,一年新增 1.1

Google 于今日(12)举办 Google 机器学习系列媒体聚会,本次聚会中邀请了 Google 总部的 Google 地图软体工程师 Andrew Lookingbill 与现场的媒体,一同分享 Google 地图近年来是如何结合深度学习与机器学习,来帮助更加完善地图的资讯。

Google 地图大进化:深度学习神助攻,一年新增 1.1 街景影像结合机器学习模型,建构精準地图资讯

会中,Andrew 首先介绍了 Google 在深度学习领域中的发展,并且提到这些深度学习的模型与演算法拥有非常多的应用範围,而 Andrew 的团队相信,在 Google 地图上的应用将能把深度学习用于更好的的价值上。

在来,Andrew 介绍了 Google 地图如何应用深度学习模组,架构出精细的地图资讯。Andrew 提到,在现实世界中,人们只要看到街景照片,就能够快速根据照片中的路标、门牌,在脑中建构出该场景,并且绘製出地图资讯,这是因为人脑已经懂得要在图片中的哪个位置抓取何种资讯,但这对机器学习和深度学习来说是一项困难的挑战。

不过,在经过 Andrew 的团队的努力后,他们成功的训练出了一套模型,让机器学习可以自动抓出照片中的路标、门牌,并且将相关资讯绘製到 Google 地图中,有时候甚至可以做到比人眼更好的事情。

在现场,Andrew 就展示了一张在国外的街景照片,图片中的大门并没有门牌,用肉眼乍看之下也很难确认大门编号,然而机器学习模型却成功的找出了被手写于墙上的门牌号码,并且标记于地图之上,Andrew 说明,这就是机器学习能够办到的优化。

Google 地图大进化:深度学习神助攻,一年新增 1.1 辨识卫星空拍图,自动化建立 1.1 亿笔建筑资讯

Andrew 表示,机器要自动在密密麻麻的都市丛林中辨识出建筑物,还要準确在地图上标示出建筑物的俯视平面图,极具挑战,而 Google 地图透过新的机器学习技术与工具,让机器学习模型能自动在街景影像中自动寻找建筑物,并製作出建筑物的俯视平面向量图。

Andrew 透漏,从今年年初开始,Google 地图已经陆续在地图上新增了 1.1 亿个透过演算法绘製的建筑物资讯,大大的完善了在资讯比较不足的地区的地图精细度。

Google 地图大进化:深度学习神助攻,一年新增 1.1

在这些运算的过程中,Andrew  也坦言,有时遇到图片或卫星空拍图有遮蔽物的状况,会加深辨识的难度,这时他们会尝试寻求更加清晰的图片,以求精确的绘製图形与取得资讯;同时作为品质控管,他们会在不同的区域中,先以小範围的方式测试、调整演算法,等到确认可以做到高精确度的辨识后,才将演算法套用在该地区的图片资料中,并生成地图相关资讯。

Andrew 表示,未来 Google 地图也有许多期待的应用与规划,但现阶段对他们来说最重要的目标,将是透过目前这些发展出的技术,提高地图的精準度,以及更加即时的反应地理的变化、降低地图资讯的延迟。

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