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谷歌地球看不了街景(谷歌地球怎么玩)

张世龙2021年12月21日 12:04天道酬勤730

本文起源于微信公众号:人工智能学家。 文章的内容是作者的个人观点,不代表与互联网的立场。 投资者据此操作,风险请自行承担。

想象一下,被赋予人工智能能力的谷歌地球正在根据特定的视觉特征和模式寻找合适的地理区域。

想找个有趣的地方吗? 看卫星图像可能需要很长时间。 请想象一下,有一种工具不仅可以指示这些位置,还可以通过浏览广阔的区域来找到具有相似特征的位置,并以适当的规格显示搜索结果。

2002年,卡内基梅隆大学(CMU )的计算机科学学院开始了所谓的世界上第一个机器学习的博士课程。 本课程的目的是通过试错了解编程如何提供自动化学习,以及如何提高根据自己的经验输出结果的系统。

在CMU,由教授和学生组成的团队制作了一个名为Terrapattern的卫星图像视觉检索工具。

Terrapattern是用于通过卫星图像搜索小组成员说“more like this,please”的区域的接口。 Terrapattern不是企业或初创公司,而是“大学开发的、实验性研究的原型”。 ”

这个项目当时的研发地在卡内基梅隆大学的Frank-Ratchye工作室,sdwx和John S. and James L .自然钻石基金会.也得到支持。

Terrapattern的创始人是Golan Levin,David Newbury,Kyle McDonald,以及该大学的学生Alvarado,Aman Tiwari和Manzil Zaheer。

Terrapattern使用深度解析网络(DCNN )帮助图像识别,被称为“卫星图像视觉搜索引擎”。

这个开源开放的项目是艺术家、有创造力的科学家和学生齐心协力的结果。 这个程序在确定地图上未显示的位置时很有用。

这个项目包括匹兹堡、旧金山、纽约市、底特律、柏林、迈阿密、奥斯汀等一系列城市。

每次在Terrapattern地图上单击有趣的点,都会看到与原始选择相似的其他地理位置。 可以用GeoJSON格式下载这些位置的表。

该工具可用于确定专业化的“非建筑结构”和地图上通常未声明的其他形式的“不显眼的软基础设施”。

该工具首先学习对卫星图像分类至关重要的视觉特征,从而能够检索这些特征。

然后,针对涵盖该地区各种各样的人可能感兴趣的地区的数百万张卫星图像,计算出说明性的内容。 预计其算法将计算各种描述之间的关系,并将检索过程缩短到1秒或2秒。

你可以看到该地区所有的停车场,特别的游泳池形状,或者该地区的高尔夫球场等。 该项目旨在展示探索和发现“兴趣模型”的新方法,以便更好地理解和组织世界。

该小组表示,近期将为计划增加地理位置。 但是,让我们来看看迄今为止,你所选择的城市中所有的相似性。 其实,一开始看起来很独特的特征,也并不那么独特。

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资料来源:微信公众号人工智能学家

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标签: 谷歌地球
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