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谷歌发布地图「时光机」:100年前,你家街道长啥样?

admin | 2020-10-25 06:13 浏览数:

原标题:谷歌发布地图「时光机」:100年前,你家街道长啥样?

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公多号 QbitAI

10年前,乃至100年前,你长大的那条街道长什么样?

△大谷Spitzer

现在,除了用AI修复老影像原料,谷歌还发布了新的「时光旅走」方案。

就像如许,用3D视角,一览1890年到1970年曼哈顿切尔西区的修建转折。

是不是有点历史更迭内味儿了?

如许一台「时光机器」的引擎,是谷歌推出的基于涉猎器的工具集 rǝ(音return),主要由3片面构成:

一个多包平台。用户可以上传城市历史地图,将其与现实世界的坐标进走匹配,完善地理修整,并将其矢量化。 一个时空地图服务器。能表现城市地图是如何随时间转折的。 一个3D体验平台。运走在rǝ地图服务器之上,行使深度学习,按照有限的历史图片和地图数据重修3D修建,创造3D体验。 以多包手段打造

重现城市的以前,最大的难点就在于数据:可用的图像很少,从图像中获取的元数据比之当代地图自然也少得多。

为了答对这一挑衅,谷歌的工程师们用上了基于Google Cloud和Kubernnetes运走的开源工具rǝ。

其作用在于,采用多包的手段,让用户们共同打造一个具未必间维度的地图服务器。

详细而言,用户可以议定涉猎器上传各个年代纸质版地图的扫描件,对其进走地理校正,使历史地图与现实世界的坐标相匹配。

然后,议定追踪地理特征,比如标志性修建、道路等,将历史地图转换成OSM矢量格式。

这些矢量地图经过图块服务器 (tile server)的渲染之后,就会变成清淡在谷歌地图上望到的,可以放大和平移的滑块地图 (slippy map)。

重修3D模型

接下来,就是行使这些图像和地图数据,重修曾经在历史上展现过的修建们的3D组织了。

两者相结相符,就得到了最后的3D网格。这一效果会被存储在3D资源库中,为下一步渲染做益准备。

该算法涉及的SOTA深度学习模型包括:

用窗户、入口、楼梯如许的立面组件注解训练的RCNN,用于定位历史图像中的边框级实例。 语义分割模型DeepLab,挑供每个语义类的像素级标签。 特意设计的神经网络,用以确保一个立面上生成的窗户之间间距十分、形状相反。同时也保证分歧语义类,比如楼梯和窗户之间的相反性,使这些组件被安放到相符理的位置上。

还原全球城镇,还有《微柔模拟飞走》

在此之前,微柔也和AI初创公司Blackshark.ai配相符,上线了全球最大仿真游玩《微柔模拟飞走2020》,议定机器学习2D转3D的模式,还原了全球200万个城镇、15亿座修建物和3.7万个机场。

游玩一上线,著名游玩测评媒体IGN就给它打出了满分10分。

并且,Blackshark还泄漏,如许的技术异日或将用于自动驾驶。

那么,谷歌这次推出的怀旧项现在你又觉得可不走呢?

倘若你感有趣,也不妨添入其中,谷歌外示,历史数据集和源代码均将开源~

传送门

官方博客:

https://ai.googleblog.com/2020/10/recreating-historical-streetscapes.html

Rǝ工具集:

https://re.city/#14.25/40.74094/-73.98798

— 完—

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