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谷歌地图的升级向深层次迈进一步

2017-07-18

    随着时间的改变,现今的世界发展之速非常之快,一个旧的道路经过了不到一年的时间就完全变了样子,只能说信息的道路变化是非常之大的,如何能精准的捕捉到这个快速变化的道路呢,在日常的生活中人们需要的是一些工具,才能找到以往的道路,在众多的地图定位中,谷歌地图是最为广泛的,它的算法可是高达%80以上的,作为谷歌推广的我也是吃了一惊,现在谷歌地图又再次的升级了,你有什么看法呢?当然是看完之后再感想吧。


    我知道谷歌推广是为了能找到用户,而谷歌地图侧是要帮用户找到它想要到达的目的地,两者的性质都相互相成的,为了指明方向,帮助用户,谷歌人员是要每天的在不停的调整这个算法,让它变得越来越接近完美的,以往收集信息的主要途径就是靠人工的搜集,说到这个自感觉一惊一乍的,全世界的景象这么多人工如何去捕捉到它们的动态呢,这可是每天都在变化的数据,人工收集是一个多么艰难的任务啊,所以谷歌的团队现在的重要目标就是要从地理位置图像自动提取信息来升级谷歌地图,这是一个重要研发,首先要在什么地方下手呢?

                                       谷歌地图

    作为上面这个疑问,谷歌推广的大神就为大家继续探究下去,在计算机视觉和机器学习方面,自然环境中的文本识别十分具有挑战。传统的光学字符识别系统主要侧重于从扫描的文档中提取文本,而在自然环境中,不同的角度、复杂的背景增加了文本识别的难度。谷歌从几年前开始致力于解决这一问题,使用神经网络模糊了街景图像中的脸和车牌,以保护谷歌用户的隐私。从最初的研究中,团队意识到经过足够的标记数据训练后,机器学习不仅能保护用户的隐私,而且还可以自动升级谷歌地图相关的最新信息。

    在2014年的时候谷歌的地面实况队伍就公布了读取街道号码的方法,这个学术对于精准谷歌地图的关键之一,在这个系统的帮助下,全球3分之一的地址已经在谷歌地图上有了属于自己的位置了,然后就是将技术扩展到街道名称,谷歌创建并发布了法国街道名称标志,提高人们对OCR模型在实际使用情况下的认识。一名谷歌的实习生在去年夏天用这个数据集开发了一个深度学习模型,它能够自动标注新的街景视图。这个新模型的一个优点是,它可以根据日常的命名习惯进行文本规范。

    这个新系统结合了提取街道号码技术,使我们能够直接从图像创建新的地址。现在,每当一辆街景车在新建的道路上行驶时,我们的系统可以捕捉上千万张图像,提取街道名称和数字,并自动在谷歌地图上创建和定位新地址。这次谷歌地图的升级是一个非常重要的突破,使人们更加的方便找到自己的目的地,可是面临着世界不断的改变,谷歌地图的再次突破也会面临更大的考验,这是一个漫长的道路,希望谷歌地图的完善能加快步伐,我们拭目以待吧。

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