Dự án Robocodes tăng độ chi tiết của bản đồ nhờ ảnh vệ tinh

Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm Kết nối của Facebook phối hợp với viện công nghệ Massachusetts (MIT) đang làm việc trong dự án Robocodes xác định địa chỉ đường từ ảnh vệ tinh thông qua học sâu và gán nhãn. Tầm quan trọng của dự án này là góp phần gia tăng độ chi tiết của một khu vực. Dựa trên đó, cả tất cả các nơi trên thế giới sẽ được kết nối với nhau trên bản đồ. Dự án  sử dụng một thuật toán thu thập thông tin từ ảnh vệ tinh kết hợp với kỹ thuật học sâu và gán nhãn. Ảnh vệ tinh được sử dụng để dự đoán sự tồn tại của các con đường. Các con đường được đặt tên theo khu vực và thứ tự, Phương pháp trong dự án Robocodes được đánh giá có độ chính xác cáo với cả các con đường không trải nhựa và các khu vực đô thị có cấu trúc phức tạp. Dự án cũng được nghiên cứu để giải quyết các vấn đề khi đang xem xét các con đường thực tế bị ngắt đoạn.

Mapping the unmapped

Mô hình thuật toán

Với các phương pháp trước đây, người ta xác định địa chỉ trên bản đồ bằng các dữ liệu địa lý như vĩ độ và kinh độ. Trong nhiều trường hợp,  có thể các khu dân cư nằm liền kề với nhiều con đường và nút giao thông, nên việc xác định thông tin là một thách thức lớn. Dự án Robocodes sử dụng kỹ thuật học sâu trên dữ liệu ảnh vệ tinh để giải quyết vấn đề này.

Mapping the unmapped

Kết quả: bên trái là ảnh vệ tinh với gán nhãn từ thực địa; bên phải là kết quả nhận dạng tự động (trắng là đúng, đỏ là sai)

Hiện tại, dự án này vẫn đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Khi dự án thành công sẽ góp phần làm cho nhiều địa chỉ được xác định rõ ràng hơn trên bản đồ và nhờ vậy, kết nối mọi người một cách đơn giản hơn.

Nguồn: geospatialworld

You may also like...