Дата:25/01/20
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
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.
Просмотры: 1191
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