17 august 2017

Inteligența Artificială (AI) în dezvoltarea hărților digitale

Protagonistul acestui articol este un Start-up suedez - Mapillary, care se dezvoltă cu pași rapizi. Fiind pasionat de tot ce este legat de GIS, analize spațiale, hărți digitale am fost impresionat de ideia promovată de acest Start-up de a reprezenta întregul Glob Pământesc prin fotografii (nu doar la nivel de străzi) utilizând crowdsourcing. Cum așa giganți ca Google în nu au ajuns în Moldova cu StreetView am hotarât să testez funcționalitatea serviciului Mapillary. Înarmat cu telefon pe post de cameră foto, din noiembrie 2016 am devenit membru contribuitor în Moldova. Fiind inspirat de ideile altor utilizatori am probat mai multe metode de colectare a datelor (vezi imaginea de mai jos).
Colectând date ocazional contribuția mea a juns la modesta cifra de peste 52 mii fotografii ce acoperă 742 km.
Și cum alți contribuitori din păcate în Moldova nu sunt primesc notificări prin e-mail unde geoinformstory este #1 în toplist :)
Gata cu lauda. Acum să vedem la ce bun acest efort? Mai întâi de toate scoatem Moldova din anonimat de la capitolul Street View, ok nu sunt imagini profesionale ca cele de la Google Street View dar oricum oricene are acces de a face o excursie virtuală pe străzile/drumurile localităților din Moldova. La încărcare cea mai mare parte (99%) din imagini blurează fețele oamenilor pentru a proteja drepturile la viață privată.

Un alt punct tare este posibilitatea utilizării imaginilor colectate în editarea și colectarea obiectelor pe harta din Openstreetmap care este cel mai mare proiect de creare a harții editabile a Lumii. De cele mai deseori fotografiile făcute la sol ne pot ajuta de a edita sau de a adăuga obiecte noi pe hartă care nu pot fi depistate la rezoluția imaginii aeriene. Cum ar fi în imaginea de mai jos băncile din parc nu se deslușesc pe imaginea aeriana, dar cu ajutorul fotografiilor putem identifica localizarea acestora.


Editările facute in Openstreetmap sunt preluate de multe alte proiecte Carto, Mapbox, chiar și harta de la Point are la bază aceste contribuții. Toate aceste platforme, diverse aplicații mobile contribuie în felul său la dezvoltarea unei comunități, o mai bună înțelegere a peței de desfacere, dezvoltarea așezărilor umane, orașele în special, accesul către diverse obiecte în situații de fors major, lista poate continua. Adaugarea unor asemenea detalii mici pe hartă cum ar fi un coș de gunoi, o bancă în parc, o stație de autobuz, pana și cartarea arborilor în parc fac foarte atractivă harta la scară mare care poate fi vizualizată interactiv și în 3D (link către proiectul de unde au fost preluate imaginile de mai jos).
Cea mai interesantă parte este că algoritmul elaborat de cei de la Mapillary permit recunoasterea unei liste de 97 de diferite obiecte și lista crește. Desigur că acuratețea identificării obiectelor depinde de mulți factori cum ar fi calitatea imaginii, și calitatea algoritmului, dar calitatea acestuia evoluiază.
În animația de mai jos am ilustrat cum sunt identificate din fortografii trecerile de pietoni (zebrele)

Mai jos comparăm două hărți, în prima unde au fost depista Biciclete și în a doua automobile. Comaparția ne dă de înțeles că orașul e invadat de automobile.

O altă funcționalitate interesantă este depistarea semnelor de circulație rutieră din fotografiile realizate în trafic (cu mașina, cu bicicleta sau pe jos):
Aceste informații sunt extrem de utile la îmbunătățirea hărților utilizate în sistemele de navigare, pe care cred ca oricine le-a folosit măcar odată.

Prin acest articol am vrut să arăt că având doar telefonul dotat cu o cameră foto poți contribui poate indirect la dezvoltarea infrastructurii de date spațiale locale, care în timp oricum are un impact pozitiv la dezvoltarea comunității, serviciilor, infrastructurii fizice a localităților.

Niciun comentariu:

Trimiteți un comentariu