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皇家墨尔本理工大学利用AI和谷歌街景 监测路边

编辑:健康网 时间:2019-07-20

皇家墨尔本理工大学,谷歌街景,AI,路边基础设施,GPS定位,目标检测

(图片来源:www.traffictechnologytoday.com)

盖世汽车讯 据外媒报道,澳大利亚RMIT(皇家墨尔本理工大学)地理空间科学家开发了一项新项目,利用AI和谷歌街景图像,监测需要更换或修复的街道标识。

目前,世界各地的高速公路管理部门花费大量的时间和金钱,手动监测和记录交通基础设施地理位置,也使工人面临来自过往车辆的危险。RMIT的全自动系统使用AI目标检测进行训练,识别免费图像中的街道标识。研究结果显示,该系统的标识检测准确率接近96%,类型识别准确率接近98%,并能从2D图像记录它们的精确地理位置。研究小组在调查过程中发现,现有街道标识数据库中的GPS定位数据往往不准确,有时误差达33英尺(10米)。

该研究的主要作者、RMIT地理空间科学学生安Andrew Campbell解释说,“该概念验证模型经过训练,可以识别‘停车’和‘让路’标志。也可以经过训练,识别许多其他输入信息。并且易于扩展,供地方政府和交通部门使用。委员会需要监控这种基础设施,但目前没有廉价或有效的方法。我们使用免费的开源工具,开发了一个全自动系统来完成这项工作,而且更准确。没有接受地球科学培训的人手工追踪这些标志,会将人为错误引入数据库。而任何空间分析人员都可以使用我们的系统。只需告诉系统监测哪个区域,系统就会进行处理。”

RMIT地理空间科学家、该项目的联合领导Chayn Sun博士表示,“一些委员会已经在垃圾车上安装了摄像头来收集街景,这表明视觉数据越来越有价值。这些图像对于地方政府监测和管理资产至关重要,此外,随着大量地理空间应用蓬勃发展,这些信息会变得更有价值。其他来源的视频,例如垃圾车摄像头,或其他委员会收集的道路网络地理参考图像,也可以输入系统。我们的研究可以为委员会提供经济的工具,从现有的资源中获取见解和数据。”

该项目由Sun和RMIT城市研究中心地理空间科学家Alan博士共同领导。RMIT研究小组目前正与当地政府合作,利用谷歌街景图像分析街道树木阴影,制定高温干预策略。


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