这么说吧,谷歌地图的绘制是由三部分构成的:

1、第三方提供的权威数据;

2、内部操作人员的内部工具及数据;

3、全自动地图绘制。

(1)第三方的权威数据是绘图的老方法了,但它在许多方面仍然非常有用。比如,在街景视图稀少,或是卫星照片解析度较低的情况下,第三方数据可以帮助谷歌绘制相关区域的地图。它也可以用来查漏补缺,检查谷歌地图数据的精确完整度。

(2)这是谷歌构建地图所用的新方法,叫做「Ground Truth」计划,也就是上文提到的视频链接的主题。「Ground Truth」是由一个名为Atlas的大型java应用程序所构建的,该引擎可以由人工操作员应用于卫星照片、GPS数据、历史地图等多个方面,以更新谷歌针对现实世界的地图模型。

举个例子,假如你想获知某条道路的限速情况。在Atlas中,您可以将相关路段放大,查看该条道路的街景图像,找到相应的限速路牌,并更新到资料库中。你还可以将路牌的限速与GPS数据或历史图像进行比对。

(3)全自动地图绘制是未来的发展方向。当时我在谷歌的工作内容包括自动更新街道元数据,检测地理特征、接入点等等。在那个时候,最成熟的自动地图生成组件是由一个团队所开发的计算机视觉框架系统。它可以提取街道和商店名牌里的信息,并进行文本解析。

由此可见,我当时所做的很多工作都和谷歌现在免费提供的人工智慧系统TensorFlow对象检测API相类似。对于从事地图绘制的人来说,机器学习永远都是热点话题,它在确保地图准确性和实时性上的工作效率,简直无人能及。

毫无疑问,「Ground Truth」是谷歌最伟大、却又最不为人所知的成就之一。正因为这些高质量的地图数据,才能为今天的物流或自动驾驶汽车保驾护航。而在当时,这的确算得上是一个极具前瞻性的想法了。


真的!!!就是有人专门拍街道!不接拍照,而且还有测量的。保证准确性,所以谷哥对于敏感地区,是看不到的。


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