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大數據與人工相結合谷歌地圖夠精準嗎?

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  網易科技訊 12月9日消息,據國外報道,我們使用的地圖近十年已經發生了翻天覆地的變化。上世紀90年代,我們還在用紙質地圖尋找目的地。而現在基本只需要服從Siri或她的谷歌競爭對手的指令。  地面算法和街景服務  不過這些指令背后隱藏著大多數人無法想象的眾多數據。目前由于谷歌已經獲得了極其龐大的地圖數據,他們開始采用大數據方法,或谷歌稱之為地面的算法和細致的人工努力相結合的方法,為用戶提供更詳盡的地圖信息。該項目于2008年推出,但它一直處于保密狀態,直到幾年前才公開。它持續增長,現已覆蓋51個國家。這一算法在提取衛星、空中和街景視圖的信息時發揮了巨大的作用。  谷歌地面算法可以識別的街景信息  谷歌2007年推出了街景服務,通過讓人們看到目的地周圍的來提高用戶體驗。谷歌地圖副總裁布萊恩·麥克倫登(Brian McClendon)。表示,我們很快就意識到做地圖的最佳途徑之一,就是擁有全世界的街頭照片。  隨著街景收集數據的增長,抽查他們的數據已經不是很好的解決方案。谷歌地圖產品經理馬尼克·古普塔(Manik Gupta)表示,現在街景車已經行駛700多萬英里,覆蓋美國99%的公共道,它實際上使我們能夠利用算法建立提取信息之外的新數據層。  這些算法借用計算機視覺和機器學習的方法來提取邊的街道編號、企業名稱、限速交通標志等細節信息。 不過很多信息還常難以提取,麥克倫登表示,停止標記常常很容易被忽略。轉彎對于來說也很重要,但對于谷歌的捕捉算法還很難處理。因為這些標記箭頭可能是被畫在道上,它們可以是不同的顏色和大小。車道標記的分析更難,因為他們并不一致。  谷歌地圖普通用戶不可見的轉彎信息。  牌也常重要的信息。駕駛者聽到的如果能匹配他們看到的,那么他們就能更好的被。但有時街道標志使用的拼寫或縮寫導致了很多麻煩。匹配標志上的文字實際上是一個很困難的任務。  另外,谷歌的算法還可以利用衛星和航空影像提取建筑物的輪廓和高度。美國大多數的建筑物現在都可以在谷歌地圖上找到。對于像西雅圖太空針塔這樣的標志性建筑,計算機視覺技術已經可以提取出詳細的3D模型。谷歌曾表示,它收購高分辨率衛星圖像公司Skybox就是為了提高其地圖的準確性。  計算機視覺技術提取的標志性建筑物3D模型  職業地圖糾錯團隊和MapMaker計劃  然而,衛星和算法的能力還是有限。為了提供最好的體驗,谷歌雇傭了一只由人類組成的團隊,手動檢查并使用內部程序Atlas糾正地圖的錯誤。谷歌公司以外很少有人見過這一應用。  這一人工檢查團隊看到的地圖類似于谷歌地圖的衛星地圖混合視圖,但帶有沒見過的彩色線條和符號。例如,道根據行進方向進行了顏色編碼。綠色和紅色箭頭了給定的交叉口的可能前進方向。工作人員可以點擊屏幕一側的按鈕,拖曳、切換或關閉各種層,控制街景視圖拍攝的交通標志的出現和消失。這些工作人員每天要檢查數以千計來自谷歌地圖用戶的錯誤報告,并根據需要進行修復。  工作人員可以手動將地圖道(左上)對準衛星圖像  古普塔還展示了一張顯示道優先級的地圖,線的寬度代表交通流量。谷歌一直用手機的信號映射交通條件。不過古普塔承認,信號也可以是其他信息的良好來源,比如轉彎或者單行線。但他詳細說明,谷歌在很多地方使用了信息,但我不能談論具體的東西。  除了職業地圖糾錯團隊,谷歌還得到來自MapMaker計劃的幫助。2011年谷歌推出了普通用戶可以參與的地圖糾錯項目,現在的該項目遍及220個國家。目標是提高谷歌地圖在發展中國家和其他地區的準確度。因為在那里無法獲得詳細的地圖源,我們招募用戶添加對于他們很重要的地圖信息。我們會提供工具和衛星圖像,因此他們可以很輕松的進行修正。  用戶可以提供公園、步道以及其他街景車無法進入的地方的信息。麥克倫登本人就曾幫助繪制Windy山的登山徑,我用GPS記錄了我登山的徑,完善了更多的精確線。  當你在筆記本電腦或手機上使用谷歌地圖時,表面的信息之下隱藏著更多的數據。不只是道的布局,還包括鏈接一個點到另一個點的邏輯信息。信息不只是建筑物的形狀,也許未來谷歌地圖只會不斷的細節化。最終,呈現出來的可能是讓人的世界3D虛擬圖像。

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