RoadTracer: より優れた自動マップ
Google マップは人工知能の勝利であり、印象的な機能を使用して私たちをある場所から別の場所に案内する機能を備えています。 機械学習 テクノロジー。 しかし、Google マップのルーティング部分にはそれほど多くの人手が必要ではありませんが、航空写真上の道路を手動でトレースして機械で使用できるようにするのは、信じられないほど時間がかかり、日常的な作業です。 その結果、この作業に何千時間も費やしたにもかかわらず、Google の従業員は、世界中に広がる 2,000 万マイル以上の道路の大部分を地図に描くことができていません。
幸いなことに、マサチューセッツ工科大学のコンピューターサイエンスの研究者と 人工知能研究所 (CSAIL) とカタール・コンピューティング研究所は、 解決。 彼らは、既存の方法よりも 45% 正確なロードマップを構築するための自動化された方法を開発しました。 RoadTracer と呼ばれるこの作品は、ニューラル ネットワークを使用して画像上に道路をインテリジェントにマッピングします。 このシステムは、開発途上国の僻地や農村地域など、地図が頻繁に古くなる世界の地域の地図作成に特に適している可能性があります。
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「北米とヨーロッパの 6 か国の 25 都市の航空写真を使用してニューラル ネットをトレーニングしました。」 ファヴィエン・バスタニMIT CSAILの大学院生である彼はDigital Trendsに語った。 「具体的には、都市ごとに Google Earth から高解像度の衛星画像のコーパスを収集し、 OpenStreetMap のグラウンド トゥルース道路ネットワーク グラフ。市の周囲約 10 平方マイルの領域をカバーします。 中心。"
RoadTracer は、道路網上の既知の場所から開始して、周囲のエリアを調査して、道路の次の部分である可能性が最も高い場所を特定することによって機能します。 このポイントが追加されると、道路網全体が追加されるまでこのプロセスが何度も繰り返されます。
チームは今後、マッピングに主に航空画像に依存することから脱却したいと考えています。 「たとえば、陸橋のある道路についての情報は提供されません。明らかに上からは見えないからです」とバスタニ氏は言う。 「私たちの他のプロジェクトの 1 つは、GPS データに基づいてシステムをトレーニングし、最終的にはこれらのアプローチを単一のマッピング システムに統合できるようにすることです。」
この研究について説明した論文は、6 月にソルトレークシティーで開催されるコンピューター ビジョンおよびパターン認識会議 (CVPR) で発表される予定です。
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