Sieć neutralna MIT znajduje drogi, o których Google Maps nie wie

Autor: Bogdan Czub | 18.04.2018, 12:59
Sieć neutralna MIT znajduje drogi, o których Google Maps nie wie

Google i inne firmy wydają miliardy rocznie na utrzymanie trafności swoich kart. To piekielna robota, zwłaszcza jeśli chodzi o drogi. Ich stosowanie jest zwykle obsługiwane przez żyjących pracowników, którzy fizycznie nie mogą przetestować więcej niż 30 milionów kilometrów tras transportowych na świecie. Ale wkrótce sytuacja może się zmienić. Specjaliści z laboratorium CSAIL w Massachusetts Institute of Technology MIT stworzyli sieć neuronową zdolną do wyszukiwania dróg na zdjęciach satelitarnych z dokładnością o 45% wyższą niż w istniejących rozwiązaniach.

Jak to działa?

System o nazwie RoadTracer wykorzystuje wysokiej rozdzielczości obrazy terenu z Google Earth i schemat sieci dróg w OpenStreetMap. Punktem wyjścia zajmuje się już znana strona. Sieć neuronowa skanuje okolicę i określa, gdzie droga prawdopodobnie będzie kontynuowana. Przestawia się na to miejsce, ponownie powtarza te same czynności. Krok po kroku na mapie pojawią się drogi, o których nawigator nie wie.

Podczas korzystania z tradycyjnych metod segmentacji błędy często występują, gdy droga sama w sobie ma drzewa rosnące lub cienie budynków spadają na nią. Ponadto algorytmy mogą nie zauważyć ślepego zaułka i połączyć dwa odcinki dróg, po prostu dlatego, że są blisko.

RoadTracer został przeszkolony na zdjęciach z 25 miast w sześciu krajach Ameryki Północnej i Europy. W testach na przykładzie mapy Nowego Jorku system poprawnie zidentyfikował 44% skrzyżowań z 19% przy użyciu standardowego podejścia. Technologia była dwa razy skuteczniejsza, ale deweloperzy nadal mają wiele do zrobienia. Autorzy projektu sami przyznają, że same zdjęcia satelitarne to za mało. W przyszłości zamierzają uzupełnić je danymi GPS.

Dlaczego to jest ważne?

MIT zaoferował szybki i tańszy sposób na umieszczenie dróg na mapie. Świetnie nadaje się do obszarów aktywnego rozwoju z ciągle zmieniającym się terenem i słabo zaludnionymi obszarami, gdzie samochody ekipy filmowej Google Street View najprawdopodobniej nigdy nie sięgną.

Źródła: MIT , trendy cyfrowe