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超级实习生Ian Goodfellow留给谷歌地图的算法被完善，识别800亿街景图文字（附论文）

在《从街景图片中提取基于注意力的结构化信息》论文中（后台回复“谷歌”下载论文全文），我们描述了在许多国家使用深度神经网络自动地从非常具有挑战性的街景图片中准确读取街道名称的方法。...在一些国家，如巴西，该算法已经改善了谷歌地图中90％以上的地址，大大提高了我们地图的可用性。 理所当然地，下一个步骤是将这些技术扩展到街道名称。...第二个例子本身是极具挑战性的，但该模型在之前学习了一种语言模型，使之能够消除模糊性并正确阅读街道名称。...现在，只要街景汽车在新建的道路上行驶，我们的系统就可以分析成千上万的被捕获的图片，提取街道名称和数字，并在谷歌地图上自动正确创建和定位新地址。...在这种特殊情况下，我们能够仅仅提取商家名称，来验证谷歌地图中是否已经存在该商家，从而使我们能够获得更准确和最新的商家列表。

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业界 | 谷歌开源深度学习街景文字识别模型：让地图随世界实时更新

在最近的一篇论文《Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery》中，谷歌的研究者讨论了使用深度神经网络在多个国家收集到的街景图中读取街道名的任务...更重要的是，新系统除了可以读取街道名称，还可以自动读取图片中的商户名，以及其他信息。谷歌近日已将这一模型开源。...在一些国家如巴西，Goodfellow 等人的算法为谷歌地图提供了超过 90% 的地址，极大地增强了地图的可用性。 在门牌号之后，最合情理的下一步就是将这些技术延展到街道名称上了。...为了解决这一问题，谷歌团队首先发布了法国街道路标数据集（French Street Name Signs，FSNS），一个拥有超过一百万街道名称的训练数据集。...在本例中，模型并没有因为图中有两个街道名而晕头转向，它很好的将「Av」转换成了「Avenue」，同时它也正确地忽略了数字「1600」。

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    学界 | 谷歌地图重大升级，用深度学习实时更新街景

    ）一文中，谷歌描述了所采用的方法——怎样在街景视图中使用深度神经网络自动且准确无误地读出街道名称。...重要的是，谷歌的系统在提取其他类型信息也是很容易扩展的。比如现在帮助谷歌自动提取商店前面的商户名称。目前该模型已经开源。 ? 图中为法国街道名称标识数据集中的一个例子，被谷歌的系统正确识别。...为了解决这个问题，谷歌创建和发布了法国街道名称标志（French Street Name Signs，FSNS），有超过100万的街道名称训练数据集，旨在提高人们对OCR模型在实际使用情况下的认识。...在这个图中，模型没有被图中的两个街道名称迷惑，将"Av"正确转化为"Avenue",同时也识别出了数字"1600" 尽管这个模型非常精确，它依然有15.8%的序列错误率。...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。 但自动为谷歌地图创建地址是不够的。

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    影像数据揭秘下，一座城市到底能有几幅面孔？

    （图片说明：对象识别） 场景切割识别经常用在城市规划相关的一些案例中，其中环境要素识别是很重要的一块，包含了对街道建筑开阔度、街道天空开阔度、街道空间绿视率、街道视觉场景开阔度的识别。...（图片说明：城市的环境要素识别） 得到建筑、街道等环境要素的数据以后，计算出建筑在图片画幅中的占比， 将数据加权平均之后，可以在地图中渲染出建筑视觉密度分布3D图，用到的地图渲染工具是deck.gl。...另外，一些上海各个郊区或者郊县等城市节点都可以在图中看出来。 （图片说明：上海市建筑视觉密度分布3D图） 接下来是交通要素识别的案例。城市街道物体要素识别是近年来较为先进的城市街道研发方案。...（图片说明：在102万北京市街道影像的照片中识别出了780多万的车辆） 最后是品质要素识别的案例。我们将上海市的非正规流动摊贩识别了出来，还可识别摊贩在图片中的区位。...在下图中，对比的是上海和东京的绿化率，黄色的点点代表的是照片里面拍到的建筑，绿色点点代表的是照片里面拍到的绿化。

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    通过卫星和街道图像进行多模式深度学习，以测量城市地区的收入，拥挤度和环境匮乏

    然而，由于联合使用方法上的困难，大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法，以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。...亮点： 我们的模型利用了来自街道和卫星图像的信息。 拟议的多峰测量方法优于单峰测量方法。 该模型可以在训练和预测期间处理丢失的数据。 多模式框架可以包含其他模式（例如，航空影像）。...街道级别的图片是使用Google Street View API从Google Maps提取的。...对于伦敦的每个邮政编码（ONS，2017），API返回Google最近拍摄的最近可用全景图像的唯一标识符（如果有）。时间戳记从2008年到2018年不等。...街道级图像用于可用于每个图块覆盖的地理区域的预测。由于空间限制，图中未显示单个街道级别的图像。图片由Planet提供。

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    前端开发人员用它就能做可视化应用！

    uearth/uearth.min.js', function () {     map = app.create({         type: 'Map',         attribution: 'Google...app.create({         type: 'TileLayer',         name: 'tileLayer1',         url: 'https://mt{0,1,2,3}.google.cn...            template: CMAP.TileLayerStyle.DARKGREEN // 设置瓦片图层的样式为DARKGREEN         }     });     // 将瓦片图添加到地图中...', '朝外街道', '呼家楼街道', '三里屯街道', '东外街道', '左家庄街道', '团结湖街道', '麦子店街道'];     // 创建一个tween对象     function grow...' },             { name: '建外街道', describe: '朝外街道' },             { name: '朝外街道', describe: '呼家楼街道' },

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    数据结构：图基本介绍

    无向图 在这种类型的图中，边是无向的（它们没有特定的方向）。将无向边视为双向街道。您可以从一个节点转到另一个节点并返回相同的“路径”。...在一个图结构中，如果看到图表中的边没有指向特定方向的箭头时，那么该图表是无向的。 ? 加权图 在加权图中，每条边都有一个与之相关的值（称为权重）。该值用于表示它们连接的节点之间的某种可量化关系。...这就像“走在圈子里”，就像你在城市周围开车一样，你走的路可以带你回到你的初始位置。在图中，这些“圆形”路径称为“循环”。它们是在同一节点上开始和结束的有效路径。...图总结 图表是Google搜索，Google地图，GPS和社交媒体都有使用的一种数据结构。 它们用于表示元素间的连接关系 图中的元素称为节点，它们之间的连接称为边。...当图形的边具有特定的方向时，可以指向图形，类似于单向街道，或者当它们的边没有特定方向时，类似于双向街道。 边可以具有与它们相关联的值，称为权重。 如果图形有许多边，则称为密集图。

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    4 个步骤，5 倍效率，城市治理「降本增效」实例：深圳罗湖与旷视万象的「珠联璧合」

    罗湖区桂园街道执法大队相关工作人员告诉AI 掘金志。 该工作人员口中的后台，AI掘金志了解到，指的是旷视万象——一款城市治理视频智能分析识别系统。...在引入旷视万象平台之后，绝大多数事件都能被摄像机感知到，然后传送至分拨平台；执法人员可以在平台上联系相关责任人进行事件处置。...目前，整个桂园街道已经接入了500多个摄像机，并逐渐拓展。而对于街道、小区等最终责任人的信息，万象也在持续增加和更新。...城市治理数字化，罗湖和旷视的新故事 随着人口的不断聚集和经济规模的扩大，城市治理的职能和范围也在扩张。...在与旷视的合作中，AIoT技术的加持使得视频资源得以充分利用，旷视万象为城市治理提供了技术支持，助力罗湖城市治理的精细化管理。罗湖区在实现降本增效的同时，进一步提高了政府的服务能力和水平。

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    3D可视化开发之使用QGIS修改GeoJSON数据的心得

    其实很简单的，面板是panel，你在view视图中找找panel面板，就能找到被关闭的面板了，比如Layers Panel，鼠标点击view，下滑至Panels，看到Layers Panel，鼠标点击选择框...2.18版本和3.8版本都是这样显示/隐藏面板的哟。      ...中的“影像”这一条链接：https://mt{0,1,2,3}.google.cn/vt/lyrs=s&hl=zh-CN&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}  ，我们在实际使用中则是会在mt...  后面的大括号中选择0,1,2,3中的任意一个数字替换掉这整个大括号，比如我选择数字1，那么我们在使用QGIS导入的时候，输入的数据链接就是这样子的：https://mt1.google.cn/vt/...s&hl=zh-CN&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}', '街道': 'https://mt{0,1,2,3}.google.cn/vt/lyrs=m&hl=zh-CN&gl=cn&x

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    超全的OCR数据集

    the Wild dataset 数据集下载链接： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/ 数据集介绍：一个综合生成的数据集，其中单词实例放置在自然场景图像中...2、Google FSNS 数据集下载链接： http://rrc.cvc.uab.es/?...ch=6&com=downloads 数据集介绍：Google FSNS数据集包含了100多万张从法国Google街景图片中截取的街道名称标志图片。每个图像包含同一街道名称标志的四个视图。...该数据集的特点包括： （1）街道图像及其文本区域多边形和相应的文本 （2）9个类别表示商业名称文本、街道名称文本和街道编号文本等 （3）一组包含超过110k个图像 （4）平均每个图像4.84个文本实例...chars74k/ 数据集介绍： 包括64类（0-9、A-Z、A-Z） 自然图像7705个字符 使用平板电脑绘制3410个手写字符 62992个计算机字体合成的字符 共提供了超过74K个图像（解释了数据集的名称

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    2018 COCO 竞赛中国团队包揽所有冠军，旷视 4 项第一！

    而在ImageNet竞赛停办后，COCO竞赛就成为是当前物体识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆，也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软、Facebook 以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛...“全景”（panoptic）的定义是指 “包括一个视图中可见的所有内容”，即一个统一的、全局的分割视图。...Vistas是一个多样化的、像素精确的街道级图像数据集，用于在全球范围内增强自动驾驶能力。...1、Mapillary Vistas目标检测任务 Mapillary Vistas目标检测任务强调识别静态的街道图像对象（如路灯、路标，电线杆）的个体实例，以及动态的街道参与者（如汽车、行人、...在侧重对物体的理解的传统4大任务中： 物体检测（边界框 BBox）：旷视研究院团队第一，港中文&北大团队 UCenter 第二，微软亚洲研究院（MSRA）团队与来自 FAIR 的团队分别获得第三、第四

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    验证码的故事 (2)

    reCAPTCHA 在 2009 年被 Google 收购。在其作为验证码本职工作之外，承担了数字化 Google Books 和 Google 新闻档案计划的部分任务。...这其实是 Google 对于 reCAPTCHA 的一项新用途。 这些带有数字的照片来自于 Google 街景，多数是街景车所拍摄到的门牌和街道地址，也包括街道名称、甚至交通标志等。...由于从街景里提取如街道地址和交通标志等数据，向地图里添加商铺地址和位置等有用信息是件极为庞大而繁琐的工作。因此 reCAPTCHA 的识别能力对解决这个问题可以起到很大的帮助。...街景团队也并非完全依赖 reCAPTCHA 来进行门牌图像识别，他们自己也在不断开发新的算法来识别拍摄图像中的信息。...据称，他们在去年ICLR(International Conference on Learning Representation)会议上发表的论文中，所采用的算法已经可以识别街景中 90% 以上的门牌信息

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    验证码的未来：扒一扒reCAPTCHA的那些事

    具体做法是：将OCR（光学自动识别）软件无法识别的文字扫描图传给世界各大网站，用以替换原来的验证码图片；那些网站的用户在正确识别出这些文字之后，其答案便会被传回CMU。...下面是一个在使用reCAPTCHA进行注册验证的网站实例（图2）： ? ? (图2) reCAPTCHA被Google收购 reCAPTCHA在 2009 年被 Google 收购。...Google 的一位发言人介绍说，该系统并不局限于街道地址，街道名称甚至交通标志也会被包含进去。...(图3) Google 让reCAPTCHA 里显示 Google 街景的图片。这样经常会从街景里提取如街道名称和交通标志等数据，向 Google 地图里添加商铺地址和位置等有用信息。...新版reCAPTCHA--noCAPTCHA Google在2014.12.03发表了一篇文章《Are you a robot?

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    网络新手必须要看的网络基础知识，图文并茂！

    服务器的一个很好的例子是保存 Google 搜索页面网站的计算机：http ://www.google.com，服务器保留该页面，并在请求时将其发送出去。...例如，当您使用网络浏览器请求 Google 的搜索页面时，您的计算机就是客户端。...私有 IP 地址不是，而且大多数通常隐藏在具有公共 IP 地址的设备后面。 在这里，我们可以看到一个示例：一条街道上有两座建筑物的公共 IP 地址——代表计算机的地址对整个 Internet 可见。...还有一个栅栏可以阻止 Internet 的其余部分查看消息并将消息传递到街道上的地址。 邮政大楼控制在互联网和街道之间传输的信息，跟踪离开街道的信息，并将返回的信息引导至正确的房屋。...在这种情况下，邮政服务大楼使用其公共地址在 Internet 的其余部分与使用私有地址的街道之间路由消息。

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    如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

    然后，Google Colab 就会自动开启。 ? Colab 为你提供了全套的运行环境。你只需要依次执行代码，就可以复现本教程的运行结果了。 如果你对 Google Colab 不熟悉，没关系。...为了你能够更为深入地学习与了解代码，我建议你在 Google Colab 中开启一个全新的 Notebook ，并且根据下文，依次输入代码并运行。在此过程中，充分理解代码的含义。...回顾上图中，地址信息都表示为类似“19XX BRINKER RD”这样的方式。把具体地址的后两位隐藏，是为了保护受害者的隐私。...我们如果要统计某一条街道的犯罪数量，就需要把前面的数字忽略，并且按照街道名称加总。 这个处理起来，并不困难，只要用正则表达式即可。 regex = r"\d+XX\s(?...我住的街道还好，没有出现在前10名的范畴。 注意，我们其实是在分析10年的犯罪信息汇总。如果更进一步，想要利用时间数据，进行切分，我们就得把日期信息做一下转换处理。

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    gps定位 | 一张照片是怎么出卖你的?

    不妨来看看这个小例子 在知识星球客户端浏览 看到活跃排行榜里,有个每日一图 于是点进去逛一逛 出于直觉:分享图片的人都想被关注和称赞 那么一定会选择上传原图,保证图片清晰度 于是就顺手下载了几张...,开始测试 根据全球定位系统gps参数:22.153103° 113.557145° 我们在google地图查看,精确到街道或小区 通过原图,还能得到什么呢?...通常在公共场合都有街道门牌号,或者楼宇广告牌 街道名称:中国澳门跛腳梯,那定位就十分精准了 更形象具体一点的google街景 对于周边的环境一目了然,地形勘探 如上,我们知道了这是姑娘走过的街道...我们每个人都有社交账号:微信,QQ,微博等 会经常上传各种图片,比如`自拍,旅游,合照,宠物` 以及很多小伙伴在餐厅的默认仪式:相机消毒法 都有可能被下载后,进行数据分析 当然...exif信息 视频,电子书,音频等,电子文件等等 都有相应的元数据 比如电脑型号,生成日期,修改日期等等 用相应的软件工具可以轻易的解析查看 你有什么问题或者看法,不妨在留言区评论噢

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    科技赋能，SkeyeARS全景AR增强监视系统助力城市环卫运营

    但是在“清理散乱污、整治脏乱差”的过程中面临很多的工作漏洞和业务挑战，如问题发现效率低、时效性差，信息采集不完整、分析手段少等。...图片 SkeyeARS全景AR增强监视系统可实现以下智能化监控管理： • 街道垃圾识别  通过摄像头自动识别街道垃圾堆放，并且及时反馈给管理人员，为城市市政管理者有效安排环卫人员提供便捷。...• 垃圾清运车线路规划  根据垃圾桶位置信息在地图上规划垃圾清运最省时间的路线。...• 视频监控  展示区域内各街道道路、垃圾收集点、中转站等区域的视频监控信息，点击某一视频监控设备，即可打开视频查看该监控区域视频详情。...图片 关于SkeyeARS SkeyeARS全景AR增强监视系统， 是视开科技开发的一款基于宽场景多路视频无缝拼接、视频实时增强、监视目标增强显示、目标自动跟踪、视频存储回放、远程数据传输和多通道全景视频同步显示等功能的综合视频

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    QGIS 3.10 路径分析

    可以看到，“Street_Centerlines”图层包含了道路基础属性信息，如道路名称、道路类型等。...在路径分析中，“DIRECTIONA”字段有着重要作用。接下来通过该字段筛选出图层中的单向街道，并设置适当的箭头样式，以显示该街道的交通方向。...在【表达式】文本框中输入下面表达式，以选中图层中所有单向街道。点击【OK】按钮。...为了保持整洁，地图中仅显示了单向道路的方向箭头，没有标明方向的道路（即DIRECTION取值为“UNKNOWN”）默认为双向道路，此时并没有添加箭头来显示方向。...点击【起点】右侧的【…】按钮，在地图中点击路网图层任意点作为路径分析的起点，同样步骤设置路径分析的终点。

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    一个真实的社会工程学攻击

    先看粗略：根据目标照片高楼林立并且有明显的街道特征和人工植被可以判断照片拍摄地位于市区且比较繁华的地段，然后从左往右看可以看到明显的超高型建筑以及住宅小区，住宅小区下还有一排商铺，在图中间植被覆盖区域还有一条马路向前延申...同时，在照片的右下角有一排蓝色的低矮房子，类似于工地临时搭建的铁皮房，这个也可以作为一个辅助特征帮助我们在地图上寻找拍摄地点，如图所示。...，所以对照成都9区123街道名字，正好可以对照到青羊区金沙街道，因此我们大致范围确定为成都青羊区金沙街道，在地图上进行卫星搜索如图所示，图中的标点为金沙街道办事处。...通过卫星地图比对，我们基本就可以确定图中的三栋超高型建筑就是卫星地图上圈出的建筑，然后以此为中心寻找拍摄地点，其实这里我们还可以缩小一下搜索范围，通过照片上拍摄角度来看，拍摄地点必须是西北或者是东南方向才可以完整看到三栋平型排放的大楼...基本确认了地点后我们还可以进行最终验证，还记得我们推测的那个店铺名字吗，在”Z”字建筑结构那里必定有一个店铺带有”金沙”两个字并且使用店铺面积较大，我们使用街道景象查看，如图所示，很明显符合我们的推测。

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