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让AI帮忙绘制地图,Facebook做的这件事看似辛苦实则“双赢”

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“很难在世界许多农村地区进行地图绘制。正如我在红十字会工作时所经历的那样,我所面临的挑战包括偏远地区,缺电和互联网接入,以及复杂的经济和政治环境。 “Facebook产品和位置基础设施产品经理DrishtiePatel表示。

正如Patel和他的同事在博客文章中所解释的那样,MapWithAI旨在使道路的添加和编辑更加快速和相对简单。

它通过使用Maxar商业卫星图像预测道路网络的新方法来实现这一目标,这使其能够适应区域道路差异。

Facebook表示,在泰国的18个月中,其团队使用MapWithAI来检测剩余的道路里程(包括超过一英里的道路损失),其中90%以上的道路在印度尼西亚失去,如果额外的手动完成,一个过程预计需要三到五年。

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此外,该公司表示,去年喀拉拉邦发生严重洪灾后,OpenStreetMap的人道主义响应团队使用MapWithAI加速该地区的测绘。

Facebook利益相关者表示,在数据收集过程中只生成噪声标签,它能够产生与DeepGlobe卫星挑战竞争对手竞争的结果。这是2018年在计算机视觉和模式识别会议上发起的一项竞赛,旨在提高卫星图像分析的技术水平。

经过一些微调后,使用开源DeepGlobe数据集(仅包括来自印度,印度尼西亚和泰国的道路数据),该团队的模型实现了62%的相对改进,绝对改善了13.7%。

MapWithAI工程经理Danil Kirsanov表示,“这种规模,复杂性和精密技术近年来才出现。这种细节水平意味着它可以找到未铺砌的道路,以及小巷甚至行人通道。

限制和解决方案

但没有任何模型是完美的,这就是RapiD进入的原因。

道路的宽度和轮廓的变化使得AI不被很好地捕获,并且由于不同区域中的道路由不同的卫星图像源映射,因此它们并不总是与训练数据图像完全对齐。

一旦Facebook的系统识别出潜在的道路,就必须在提交给OpenStreetMap之前对其进行验证。局部或区域差异可能会影响道路分类是否正确,某些结果可能会错误地跟踪其他卫星图像特征,例如干河床,狭窄的海滩,运河或完全错过的连接和路径。

RapiD使用称为异形图合并的过程,该过程将模型的结果与OpenStreetMap中已有的数据相结合,建议如何将新道路与现有数据连接,并防止现有道路数据被建议的道路覆盖。

Facebook在一篇博文中写道:“总的来说,好的工具为地图制图师提供了动力。根据卫星数据减少繁琐且耗时的道路部分,改善道路形状精度,以及识别建议道路的选项,即使地图制图员选择不使用这些建议。

“提供不限制专业制图师能力和判断力的工具非常重要。”

双赢?

MapWithAI项目基于Facebook推动人工智能测绘的其他工作,例如该公司正在进行的人口密度测绘项目,以及2017年在德克萨斯州飓风哈维和加利福尼亚州圣罗莎的项目。在火灾后使用卫星图像检测洪水。

Facebook此前曾与哈佛大学公共卫生学院,联合国儿童基金会,世界银行和其他机构合作,根据卫星图像,计算机视觉,人口普查数据和专有数据绘制疾病实时地图。

该公司表示正在开发用于遥感领域的新机器学习技术和架构,并表示正在研究如何使用支持工具将这些技术应用于“全球道路测绘”。

这项技术显然将成为发展中国家和地区的福音。不过,这对Facebook本身也有好处。

Facebook表示通过人工智能地图验证的地图数据将公开可用.可能有助于灾害城市规划和开发项目,以及使用开放街道地图(如市场,本地和页面功能)改进Facebook产品。

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Facebook几年前推出了本地服务功能,包括推荐附近的餐馆,推送新闻,以及更多基于地理位置的信息。

在2018年11月,也有消息称Facebook申请了一项新专利,并且可能使用用户手机上的传感器来推荐附近有类似体育模式的用户。

这些服务基于准确的地理位置,因此为发展中国家或地区绘制准确的地图也将有助于Facebook在本地吸引更多用户。

除了Facebook,Craigslist,OsmAnd,Geocaching,MapQuestOpen,Flickr,MapQuest,MapBox,Moovit,Tableau,Niantic,Snapchat,Webots,JMPstatisticalsoftware和Foursquare还使用OpenStreetMap的数据库进行映射和基本导航任务。