）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。...这个工作不仅是出于对学术的兴趣，而且也是使谷歌地图更为精确的关键。如今得益于这个系统，超过三分之一的全球地址已经在谷歌地图上有了自己的位置。...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。...然而，检测到商店外墙，仍然需要准确地提取它的有用名称。模型必须找出哪个文本是商户名称，哪些文本是不相关的。谷歌称这种提取为“结构化文本”信息的提取。它不只是文字，而是具有语义意义的文本。...使用不同的训练数据，我们用来读取街道名称的模型结构也可以用来准确地提取商业名称。
为了向用户提供最好的体验，这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌街景车每天都会收集数百万张图片，而人工分析这超过 800 亿张高分辨率图片中的信息，试图找出其中的新变化是一个不可能完成的任务。...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...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」。...现在，只要一台街景车开到任何一条新修的街道上，谷歌的深度学习系统就可以分析被捕获的成千上万张图像，提取街道名字和数字，并且适当的在谷歌地图上自动创造和定位新的地址。...在这个例子中，深度学习系统可以仅提取这样的商户名字：它们让开发者可以验证自己是否已从谷歌地图中知道了这家商户。这种提取商户名的功能让开发者们可以更精确地持续更新商户变化的情况。 ?
输入目的地，点击导航，地图APP就会显示路线。 而我们经常会发现，地图上的路线会根据路况呈现不同颜色：绿色表示路况畅通，红色表示交通拥堵。 ?...那么问题来了，你有没有好奇过，地图APP是怎么更新这些路面情况的呢？ 德国一位艺术家小哥就做了个实验，真可谓是一试吓一跳。...99部手机“黑掉”谷歌地图 这位小哥叫Simon Weckert，他用一辆装了99部智能手机的手推车在街道上行走。 ? 这99部手机上的谷歌地图全部设置为导航模式，Simon就拽着它们缓慢行走。...从动图也可以看到，街道上并没有很多行驶的车辆。 然而，神奇的事情发生了。 当Simon走动的时候，谷歌地图导航界面原本绿色的线路，逐渐转为橘色，最终变成了红色。 ?...然而，正如动图所示，街道上可以说是完全不堵车。 而且，更嘲讽的是，小哥还在谷歌柏林办事处附近溜达了一会儿，也把谷歌地图愚弄成了堵车。 ? 为什么这样？
---- 新智元报道 来源：Google 编辑：QJP 【新智元导读】对许多人来说，凝视一张城市的旧照片，可以唤起怀旧和好奇的感觉。你有没有想过在20世纪40年代漫步曼哈顿是什么感觉？...伴随一个人成长的街道改变了多少？虽然谷歌街景可以让人们看到一个地区现在的样子，但如果你想探索过去的地方是什么样子呢？...谷歌的目标是使得 「rǝ」可以让历史爱好者虚拟地体验世界各地的历史城市，帮助研究人员、政策制定者和教育工作者的某些工作，并为日常使用者提供一种新的怀旧方式。...上面的架构图中，「rǝ」地图模块的入口点是 「Warper」，这是一个网络应用程序，用户可以上传地图的历史图像，并通过在历史地图上找到控制点和基础地图上的相应点来对图像进行地理校正。...3D重构「由粗到细」，楼梯的位置也不放过 3D 模型模块旨在利用相关的图像和地图数据重建历史建筑详细的全部3D结构，将这些3D模型合理地组织在一个存储库中，并在历史地图上以时间维度呈现它们。
遏制不良网络动态的未来，掌握在机器学习的手中。 在搜索业巨擘谷歌的手中，机器学习工具在2021年通过监管谷歌地图上的违规行为，得到了真正的锻炼。...谷歌用机器学习一年内删除过亿次欺诈性编辑、近两亿条违规影像 谷歌公司在最近一篇关于如何保持地图信息可靠的官方博客帖子中，表示该公司结合了机器学习和人工操作员，在2021年内阻止了超过1亿次对地图应用程序上的谷歌商户页面资料进行欺诈性编辑的企图...谷歌旨在使用这项技术，改善地图应用中全球约三分之一地址的位置数据。在法国的几个比较有识别难度的街道标志上进行测试时，最新的机器学习算法实现了84.2%的准确率，性能优于以前。...谷歌地图项目现在应用的机器学习工具，改进了过去读取街道编号和街道名称的软件套装。新算法可以去掉图片中任何不相关的文字，并用全名替换之前无法判读的缩写。...依靠谷歌的技术力、资金，与人力，现在如此流程让AI在一年内于地图上标绘的建筑物，与过去十年标绘的同样多。
关键词：谷歌地图 实时路况 手机数据 想要骗过谷歌地图的实时路况，需要怎么做？最近，有人用一次行为艺术验证了答案：只需一辆手推车和 99 部手机。...让谷歌地图犯晕，只要 99 手机和小推车 近期，为了「破解」谷歌地图的路况功能，一位叫 Simon Weckert 的艺术家，在柏林的一条街道上，实施了他的「干扰」计划。...在他来来回回的移动中，空荡的街道上，谷歌地图的路况开始变化，从绿色慢慢变黄，变橙，最后变成深红，提示为重度堵车。...当时有许多人在街道上游行，虽然没有车辆，但谷歌地图显示此道路已经严重堵车。 这个观察促使他进行了本次的探索。...谷歌地图上的交通数据能够不断更新，得益于各种来源的信息，包括使用定位服务的用户的汇总匿名数据，以及谷歌地图社区的贡献。
选定目的地后，他们也就交出了汽车的操控权。他们无法跟“司机”沟通，但他们可以在地图上查看进度。...他展示了一张他最近在伦敦的一家古地图商店买下的地图。斯基尔曼称，地图可以推动向新技术的过渡。 无人驾驶汽车需要的地图跟人们现在使用的逐向导航地图有几个重要差异。它们必须要高清。...HERE同时利用计算机视觉算法和人工来提取这种信息，并拿来自汽车摄像机的图像进行比对（类似于谷歌从它的街景图像提取类似的信息）。...一大挑战 当然，道路状况瞬息万变，地图制作者的另一个挑战在于如何检测像交通事故、道路封锁这样的事情，并尽可能地接近实时更新它们的地图。...例如，地图上弹出动态箭头来指示汽车即将要变换车道；地图上弹出黄色括弧和惊叹号，说明路边有人走过，由此提醒乘客车子可能会突然变向避开那个行人。 斯基尔曼还播放了一个动画：驱车穿过芝加哥街道的3D短片。
为了提供最好的用户体验，这些信息必须不断地反映持续变化的世界。 虽然街景汽车每天收集数百万张图片，但是无法手动分析迄今为止收集的超过800亿张高分辨率图片，以便为谷歌地图找到新的或更新的信息。...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。...在这个例子中，模型并没有被混淆，因为有两个街道名称，正确地将“Av”标准化为“Avenue”，并正确地忽略了数字“1600”。...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。...使用不同的训练数据，用于读取街道名称的模型架构也可用于从商家外观图片中精确地提取商家名称。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 是的，谷歌DeepMind又在搞事情。 这次，是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引，AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。...类似于AlphaGo Zero的没有棋谱，也能学会下棋。 注意，这无关乎驾驶，仅仅关乎导航——穿越真实城市，到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据（周围有没有车和人），也没有对车辆控制建模。...DeepMind随后发表的一篇博客文章称，AI做的这件事类似于一个小孩如何记住周边的环境。小孩并不需要看一张地图，只需记住街道的视觉外观并沿途转向，就能前往朋友家、学校或杂货店。而且会越走越熟练。...与谷歌地图和街景环境不同，AI不会看到小箭头，本地或全球地图，或著名的Pegman：它需要学习区分开放道路和人行道。目标可能在真实世界中距离数公里，AI要通过数百个街景图才能到达。...与人类一样，当AI访问一个新的城市时，我们会期望它必须学习一组新的地标，但不必重新学习其视觉表现或其行为（例如，沿着街道向前走或在交叉路口处转向）。
用户现在可以很容易地看到街道名称和地址，因为机器学习工具使地图变得更好。 例如，最新的谷歌地图版本可以准确定位拥挤城市的所有区域。...一些用户抱怨在走向某个位置时缺少特定的方向，而live功能解决了这个问题。 Google Maps live功能是从机器学习发展而来的，它告诉用户目的地所需的距离。...Waze是一个合适的选择，这家初创公司在地图上的搜索体验意味着谷歌地图将得到提升。...Urban Engine（城市引擎） 谷歌地图收购城市引擎是为了通过分析所在城市的位置，支撑其地图业务。谷歌地图的功能依赖于精确的点，如果谷歌地图的位置体验感很糟糕，它将不能很好地工作。...谷歌地图功能的发布和更新 iOS和Android更新等软件升级改善了Google地图的用户体验。根据谷歌的说法，用户会发现，通过提供重要的按钮，在地图上导航变得很容易。
研究人员首先收集区域航空视图，根据相应的地理坐标与街道视图进行匹配。接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。...StreetAir是一个来自谷歌街景和谷歌地图的交互式第一视角全景街景照片集，它的技术基础建立在StreetLearn之上。...一旦人工智能系统经过训练，其任务是学习本地化并在给定目的地纬度和经度坐标的情况下展示街道全景图。...若顺利导航至目的地100-200米范围内，AI将获得奖励。 在实验中，利用航空图像来适应陌生环境的AI获得的奖励明显高于仅使用地面图像数据的AI。...研究团队表示，与单视图（地面视图）相比，他们的方法将更好地将AI导航应用于未知街道，具有更高的零样本学习回报（不需要在地面视图上进行训练即可转移）和更好的整体表现（在转移期间仍能进行连续训练）。
不过上一次花费时间，通过谷歌卫星地图和街景地图遍览世界著名景点和街道，已经是十多年前的事情了。 是的，谷歌地图淡出国人视线已经十年。...在同样的方法下，路边的街道编号、企业名称、交通限速标志等细节信息也在被源源不断地从图片中提取出来，并且适当地在谷歌地图上自动创造和定位新的地址。同样该模型还可以应用到商户外墙上的名称识别上。...通过这一功能，还可以更精确地持续更新商户变化的情况。 也就是说，AI一直在优化着谷歌地图的底层技术。...用户也可以与朋友快速分享地图上的美食，并且在地图上进行实时标注。 数据之上，“波澜不惊”的AI升级路 以上可见，图像数据、用户行为数据等海量数据结合在一起，成为了谷歌地图保持屹立不倒的强大护城河。...从以上谷歌地图的AI进化路径看出，谷歌率先将机器学习等技术应用于处理庞大的地图图像数据，包括对于道路交通标志、街道名称以及商铺名称等重要信息的识别。
最近，谷歌地图引入了公交车实时交通延迟提示系统，这个系统可以预测全球包括亚特兰大、萨格勒布、伊斯坦布尔及马尼拉等数百个城市的公交车延迟，它让六千多万人能更准确地预估自己的通勤时间。...通过这个系统，用户可以知道自己的公交是否会晚点，晚点多长时间。系统还能根据沿途的实时交通状况更准确地预测出行时间。此外，用户还可以在地图上精确地看到延误的位置。 ?...模型的由来 在许多没有交通运输机构实时预测的城市，谷歌从被调查的用户那里了解到，他们将谷歌地图规划的行车路线作为参考，巧妙地预估了公交的延误情况。...这种结构与最近在语音处理、机器翻译等方面都有良好表现的神经序列模型不谋而合。但谷歌的模型更简单，每个单元独立完成其对应的任务，最终的输出是每个单元预测时间的总和。...最终他们有一部分实例保留精确的公交路线和街道信息，另一部分仅保留邻近或城市级别的位置，剩下的则根本没有地理信息。这样可以使模型更好地应对后续查询不在训练数据中的情况。
其实很简单，滴滴软件可以获取你手机所在的位置（经纬度喔），然后通过经纬度就可以在地图上定位到你的位置，哪个小区哪个街道一查就知道了，然后就自动帮你填写了出发地点。...填写完出发地点和目的地之后，你点击了“呼叫出租车”按钮。这个时候你的手机通过网络把你的请求发送到滴滴的服务器上面，请求的大概信息包括：用户，出发地，目的地，打出租车。...其实很简单，所有在手机上安装了滴滴软件的师傅，当师傅打开软件接单的时候，自己的手机位置会实时的上报到滴滴服务器。滴滴就知道了这些师傅实时所在的位置，那么想查找出发地附近的师傅就很简单了。...第二种是互动型，那就是在连接上双向地发送信息，司机师傅不再是主动询问有没有订单，而是服务器主动的把订单信息传送到司机师傅手机上面。...师傅也根据地图上你的位置来接你，最终这一次打车需求就被满足了。 剧情发展到这就结束了吗？当然没有，坐上车之后还会发生什么？到达目的地之后会发生什么？我们带着问题期待下篇。 ?
本教程将学习如何对路网进行建模，如何运用样式对路网属性可视化，同时通过QGIS 3.10内置的路径分析工具找出两点之间的最短路径。...【图层】面板中添加了华盛顿地区街道线图层“Street_Centerlines”。点击【属性】工具栏中的【识别要素】按钮，然后点击地图上任意要素，在【识别结果】面板中查看要素属性字段。...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。...点击符号中的【简单标记】，从下方的符号类型框中选择“filled_arrowhead”符号，这是一个类似箭头的符号，用于表达单向街道的方向。...本教程使用谷歌地图验证，从下图可以看到，谷歌地图所推荐的最短路径与上述步骤的计算结果完全相同。 本教程到此结束。
3.1 使用geopandas找到街景点（方法1） 1）读取阿姆斯特丹矢量道路数据 2）对建筑做缓冲区 3）裁剪道路数据 4）使用shapely的nearest_point找出最近的两个点 5）使用向量相乘的原理计算两个点间的角度...对于每个中心点，您将遍历道路上的所有线段，找到点到线段的最近距离。保存这个距离和对应的线段。 比较距离：一旦您有了从各个中心点到道路的距离，您就需要找出哪个距离最短。...通过比较所有计算出的距离来完成这一点。 确定最短距离的坐标Point S：找出最短距离后，返回对应的中心点的坐标以及该点到最近道路边界的距离。...您可以下载和建模步行、驾驶或骑自行车的网络，只需一行代码，然后轻松地分析和可视化它们。您可以轻松地处理城市设施/兴趣点、建筑物占地面积、公交站点、高程数据、街道方向、速度/行驶时间和路线。...通过使用pandas的apply方法更高效地遍历df中的每一行。通过使用列表推导式和min函数，可以更高效地找到日期最近的pano。
这次给大家提供一个超级棒的arcgis加载在线地图的插件SimpleGIS 软件功能 SimpleGIS支持6 大在线地图：谷歌、腾讯搜搜、高德、Bing、OpenStreetMap、天地图的街道地图、...只要你电脑处于联网状态，则可直接调用对应地图提供商的地图信息在 ArcMap 中显示。 作为出图地图：地图提供商中 Bing、天地图两家提供的地图是无偏移的地图，所以可直接应用于出图的底图哦。...谷歌影像 谷歌地形 image.png 谷歌街道 OpenStreetMap，其他的我就不一一演示了，图源真的超级丰富 搜索功能: 通过工具中的搜索功能可以搜索到具体地点的经纬度，还能右键导出为...其他四个地图提供商的地图也较准确。 如果您自行制作的地图不能很好的叠合在这四个地图提供商底图上，SimpleGIS 工具中的配准工具进行空间配准可以帮你完成匹配工作。...Arcmap，在 ArcMap 工具栏上右键， 单击打勾选中“SimpleGIS 在线地图插件”， 总结：作为一款免费的支持在线地图的插件，SimpleGIS可以说是非常棒了，如果需要高级版的功能的话
这次给大家提供一个超级棒的arcgis加载在线地图的插件SimpleGIS 软件功能 SimpleGIS支持6 大在线地图：谷歌、腾讯搜搜、高德、Bing、OpenStreetMap、天地图的街道地图、...只要你电脑处于联网状态，则可直接调用对应地图提供商的地图信息在 ArcMap 中显示。 ? 作为出图地图：地图提供商中 Bing、天地图两家提供的地图是无偏移的地图，所以可直接应用于出图的底图哦。...谷歌影像 ? 谷歌地形 ? 谷歌街道 ? OpenStreetMap，其他的我就不一一演示了，图源真的超级丰富 ?...基准配准影像图: 利用无偏移的 Bing、天地图地图还可以作为遥感影像的基准图进行其他影像配准工作。其他四个地图提供商的地图也较准确。...如果您自行制作的地图不能很好的叠合在这四个地图提供商底图上，SimpleGIS 工具中的配准工具进行空间配准可以帮你完成匹配工作。
导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代，我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌竞争对手的导航指令。...这一算法在提取卫星、空中和街景视图的信息时发挥了巨大的作用。 ? 谷歌“地面真相”算法可以识别的街景信息 谷歌2007年推出了街景服务，通过让人们看到目的地周围的环境来提高用户体验。...这些算法借用计算机视觉和机器学习的方法来提取路边的街道编号、企业名称、限速交通标志等细节信息。 不过很多信息还是非常难以提取，麦克伦登表示，“停止标记常常很容易被忽略。...谷歌地图普通用户不可见的转弯限制信息。 路牌也是非常重要的信息。驾驶者听到的导航指示如果能匹配他们看到的，那么他们就能更好的被指引。但有时街道标志使用的拼写或缩写导致了很多麻烦。...“匹配标志上的文字实际上是一个很困难的任务。” 另外，谷歌的算法还可以利用卫星和航空影像提取建筑物的轮廓和高度。美国大多数的建筑物现在都可以在谷歌地图上找到。
Uber介绍说，在测试过程中，一位经过培训的司机将坐在驾驶座上，以控制汽车的表现，但是汽车运行的是无人驾驶模式。本次测试的环境包括街道、桥梁和山地。...根据谷歌所透露的愿景，乘客可以通过在电子地图上打字或说出命令来确定行驶的目的地。 该车将是电动的，能够在重新充电前行驶 100 英里（160 公里）。 ?...不过，最终这些自动驾驶汽车将会变得更快，并能够使用谷歌那覆盖区域广大的地图服务，利用 GPS 技术来确定车辆在电子地图上的确切位置。 苹果 iCar ?...此外，在你驶向目的地的途中，通用汽车的安吉星助理也会回答你的问题，或向你报告问题。 Volvo无人车 ?...从最近国际各大公司频繁出动的情况来看，Mobileye并不是在吹嘘或夸张，无人车市场发展的节奏确实在加快，竞争者们拼命压缩量产时间表。借用足球评论中的一句名言：留给中国队的时间不多了。
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