新手司机上路就慌?百度地图AI图像识别帮你还原复杂路口

互联网
阅读:
2019-08-11 10:40:57

『引言:AI的浪潮势不可挡,在无数大众最熟悉的生活场景中,其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些“深藏功与名”的AI技术,在最基础的功能背后,却演绎着数据和算法最动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题,讲讲地图日常功能背后的技术。

本期内容将为你展示百度地图如何通过AI图像识别技术,让道路信息的采集更加简单,为用户提供更丰富准确的道路信息,帮助用户进行合理的驾驶决策,和交通违规“say good bye”。』

对于新手朋友们而言,“复杂路口”绝对排得上开车恐惧排行榜的前几名;对于老司机,到了那些信号灯、电子眼、路面标线繁多复杂的路口时,也同样难免“晕路”,稍不留神就得违章。而此时,百度地图却能将复杂的路口信息一一辨认清晰,并为用户提供准确可靠的导航提醒。你知道它是如何采集到如此准确的信息吗?作为新一代人工智能地图, AI图像识别技术正是百度地图“复杂路口简单采集”的重要功臣。

传统生产模式:采集员“扫街式”生产难以满足数据更新需求

地图数据的制作过程可以简化为一个公式:现实世界的实体+交通规则的理解=地图数据。因此,我们基本上可以得到这样的一个结论,地图数据制作的过程,就是提前将所有路段现场的各种交规标志、标线等信息采集后,转化为便于理解的文字内容直接告诉用户该怎么走,比如,当前道路是否可以走?左转应该走当前第几个车道?等等。

传统的在地图数据生产模式中,通常由采集员进行外业采集后,由人工将自己看到的图像信息,结合实际交规后,形成的地图数据,我们可以将其理解为采集员人工“扫街”模式。但是,全国有数百万个电子眼、限速标牌,在这样的数据量级下每全国更新一次的成本则是巨大的,传统模式往往只能保障一年更新一次的频率。此外,伴随现在人们出行需求愈加旺盛,对地图的时效性也越来越高,这种被称之为“扫街”的生产模式,已经不能适应新时代的地图生产。

传统生产模式

地图生产新模式:90%交通信息准确识别,AI解放人工采集员

在需求增加和科技发展的双重背景下,AI图像识别技术带来的全新地图生产模式“应运而生”。百度地图将AI图像识别能力引入地图数据的生产,将原本需要外业采集人员标识的交通路标、虚实线等内容由AI自动识别出来,再结合其所代表的交通规则建模,最终定位在现实世界后,从而形成了智能化的地图数据。

而在新的数据生产模式下,工作难点变成了如何识别现实世界中的交规相关标志物,以及发现变化的交规相关标志物。 百度地图依靠百度自有的强大AI能力和海量数据,基于计算机视觉、图像等的核心的算法,可实现高准确率的AI图像识别,并不断进化。目前,百度地图所使用的AI图像识别技术,可以识别数百种标牌类数据,数十种地面标线,覆盖目前交通信息的90%以上。

当完成现实世界的“交规标志物”识别后,将不同图片上的相同实体对象,通过叫做“计算机视觉定位”的方法,最终将“交规标志物”的内容定位在现实世界,并在用户通过该道路时,实时将其所代表的交规信息,反馈给现实世界中的用户。如此一来,百度地图通过AI图像识别技术,配合“未雨绸缪式”的导航提醒,便可以有效地减少用户违反交规的情况。

基于AI图像识别技术的生产模式

随着AI图像识别能力的不断提升,百度地图数据生产的自动化程度还在不断进化,实时更新有效内容。百度地图将繁重的人工作业交给AI,通过更具实效性、更准确的信息提醒,将持续为用户提供更加舒心的出行体验!