Обновленная система GPS Road Tagger использует ИИ чтобы убедиться, что вы идете по верному маршруту

Автомобильные спутниковые системы и мобильные картографические приложения значительно упростили процесс путешествия из одного места в другое, не теряясь, но новая инновация обещает помочь устранить оставшиеся недостатки системы.

Современные картографические приложения не всегда могут помочь, если вы находитесь на незнакомом перекрестке и не знаете точно, на какой из полос должна находиться ваша машина, чтобы повернуть и не нарушить ПДД.

Об Road Tagger

Технология, разработанная исследователями из Массачусетского технологического института и Катарского научно-исследовательского вычислительного института, использует спутниковые снимки для дополнения существующих картографических данных, но умная часть использует искусственный интеллект для разработки схем дорог, скрытых за деревьями и зданиями.

Она называется Road Tagger, и благодаря использованию машинного обучения на спутниковых снимках система способна с высокой степенью точности получить некоторые дополнительные подробности о дорогах, в том числе, например, сколько у них полос движения. Это может дать водителям заблаговременное предупреждение о будущих изменениях. Исследователи говорят, что Road Tagger также может быть адаптирован для добавления на карты велосипедных дорожек и парковок.

Это было бы особенно полезно в местах, где зона исследована слабо, и сведений о ней не так много. «Большинство обновленных цифровых карт учитывают только места, которые очень важны для инфраструктуры», - говорит Сэм Мэдден из MIT. «Если место малоизвестное и не так часто посещается людьми, то оно будет проработано намного хуже. Наша цель - автоматизировать процесс создания высококачественных цифровых карт, чтобы они могли быть доступны абсолютно в любой точке мира».

Тестирование и особые возможности Road Tagger

В ходе испытаний в 20 городах США система Road Tagger смогла подсчитать полосы движения с точностью до 77 процентов, даже когда вид на дорогу был перекрыт. При определении типов дорог (жилых или автомагистралей) коэффициент точности достигает 93 процентов. Другие области, в которых этот анализ может оказаться полезным, - это определение грунтовых дорог, которые стали асфальтированными, а также нахождение дорог, которые были скрыты.

ИИ, лежащий в основе программы, разбивает дороги на плитки и использует информацию об окружающих его плитках, чтобы дополнить картину, если вид со спутника заблокирован. Это «сквозная» модель, которая может производить выходные данные из необработанной информации без вмешательства человека.

Спутниковые изображения обычно обновляются более регулярно, чем картографические данные, и есть надежда, что карты могут стать более точными в отношении недавних изменений в макетах - и, возможно, в следующий раз вы уже будете предупреждены о том, что полосу стоит сменить.