![12px](images/font_01.gif)
![13px](images/font_02.gif)
![15px](images/font_03.gif)
![17px](images/font_04.gif)
Дата:25/01/20
Новая система GPS, которую представили ученые из Массачусетского технологического института (MIT), улучшит ориентирование по местности. Она поможет автоматизировать процесс создания высококачественных цифровых карт.
Инженеры MIT объяснили, что обычно GPS-карты создаются крупными компаниями, такими как Google, которая посылает машины с камерами по местности, чтобы подробно запечатлеть дороги. Однако у их подхода есть свои ограничения — это дорогостоящий процесс, а поддержание карт в актуальном состоянии занимает много времени. Из-за затрат компании также игнорируют труднодоступные регионы, где нет даже базовых карт.
Исследователи сначала проанализировали спутниковые снимки с помощью машинного обучения для автоматического нанесения меток на дорожные объекты. Это дешевле — снимки регулярно обновляются, а вид с высоты птичьего полета дает более полезную информацию о регулировании и полосах движения. Проблема заключается в том, что спутниковые изображения дорог часто перекрываются деревьями или зданиями.
Сотрудничая с Катарским вычислительным исследовательским институтом, ученые разработали систему RoadTagger, которая использует комбинацию нейросетевых архитектур для автоматического предсказания типов дорог и количества полос, скрытых за препятствиями. В ходе испытаний система подсчитывала номера полос с точностью до 77% и могла делать выводы о типах дорог с точностью до 93%, сообщает Hightech.fm.
Новая система GPS улучшит ориентирование по местности
![](uploads/gps-2020-25-01.jpg)
Инженеры MIT объяснили, что обычно GPS-карты создаются крупными компаниями, такими как Google, которая посылает машины с камерами по местности, чтобы подробно запечатлеть дороги. Однако у их подхода есть свои ограничения — это дорогостоящий процесс, а поддержание карт в актуальном состоянии занимает много времени. Из-за затрат компании также игнорируют труднодоступные регионы, где нет даже базовых карт.
Исследователи сначала проанализировали спутниковые снимки с помощью машинного обучения для автоматического нанесения меток на дорожные объекты. Это дешевле — снимки регулярно обновляются, а вид с высоты птичьего полета дает более полезную информацию о регулировании и полосах движения. Проблема заключается в том, что спутниковые изображения дорог часто перекрываются деревьями или зданиями.
Сотрудничая с Катарским вычислительным исследовательским институтом, ученые разработали систему RoadTagger, которая использует комбинацию нейросетевых архитектур для автоматического предсказания типов дорог и количества полос, скрытых за препятствиями. В ходе испытаний система подсчитывала номера полос с точностью до 77% и могла делать выводы о типах дорог с точностью до 93%, сообщает Hightech.fm.
Просмотры: 1169
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Samsung представляет быструю 20 нм флэш-память
- В Азербайджане планируется создание испытательной лаборатории для сотовых телефонов
- Вся территория республики перейдет на цифровое вещание
- Apple Mac OS X 10.7 Lion
- OCZ показала гибридный накопитель
- Apple готовится к выпуску новых версий ноутбуков MacBook Air
- AMD представила процессоры нового поколения
- В Индии выпустили планшет за $50
- Intel готовит новые твердотельные диски корпоративного класса
- В Японии появился гигантский OLED-глобус (ВИДЕО)
- Apple может выпустить iPad третьего поколения до конца года
- Google, представит новый смартфон Nexus осенью
- Новая технология позволяет передавать данные по беспроводной связи без батареи
- В этом году будет выпущено 80 млн. устройств с поддержкой USB 3.0
- A-Data S511: быстрые твердотельные диски вместимостью до 480 Гб