30 июня 2018-го

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Знаки

Вчера на форуме в очередной раз высказали мнение, что будущее открытой картографии — за автоматическим распознаванием. Несколько компаний исследуют это направление уже много лет. Самая заметная из них — Mapillary, «народные панорамы». Дождавшись, когда база фотографий подрастёт до сотен миллионов, они начали выяснять, что же на них запечатлено. В январе 2015 года Mapillary показали слой с дорожными знаками и спустя несколько месяцев добавили его в JOSM и iD.

Две недели назад они анонсировали большое обновление набора дорожных знаков. За это время от машинного зрения они перешли к машинному обучению, прокатали через него на порядок больше снимков, а в октябре ещё и запустили «игру», в которой человеку нужно оценить точность распознавания.

Telenav с их конкурирующим проектом OpenStreetCam занимается примерно тем же — но с конкретной целью улучшить OSM, а не только собрать базу «на всякий случай». Филипп Кэндал, руководитель разработки, рассказал в 2016 году, что его команда пишет распознавалку знаков и указателей и уже уточнила двадцать тысяч ограничений на карте. За автоматикой, по его словам, будущее.

Для картографов OSM знаки в плагинах Telenav появились только в феврале этого года: всего полмиллиона и лишь в США и Канаде. Зато они сравнивают распознанные ограничения с данными OpenStreetMap, и картографов можно оповестить о необходимости уточнить карту. В апреле эту функциональность добавили в модуль для JOSM.

Наконец, в мае Telenav снова признался в верности открытому сообществу, опубликовав весь код распознавания знаков и натренированную модель под открытой лицензией Mozilla. Саму базу знаков тоже скоро откроют. Мартайн предлагает задействовать эту нейросеточку для распознавания новых типов объектов: скамеек, фонарных столбов, остановок. Чтобы это открытие не прошло незамеченным, Telenav объявил конкурс: сделайте свой проект до 17 августа и выиграйте 10 тысяч долларов — если он распознает более 94% объектов. Условия расплывчаты — вероятно, более опытные участники таких конкурсов поймут, что к чему.

А что Mapbox? Странным образом, они тоже участвуют в этом ажиотаже — но до недавнего времени только командой картографии. В 2016 году они собрали интерактивную карту, сопоставляющую знаки от Mapillary и данные OSM (что Telenav, напомним, делает автоматически) и улучшали нашу карту — только в США, конечно. 13 июня этой карте пришёл конец, хотя все исходники доступны на github. А на следующий день Вирджиния из команды машинного обучения Mapbox раскрыла, что они взяли у Bing снимки StreetSide на 23 американских города, прогнали их через нейросеточки и получили новую интерактивную карту со 184 тысячами распознанных ограничений движения. Их команда картографов медленно продирается через этот набор данных, но от помощи они не откажутся.

Все эти компании распознают знаки на фотографиях, но автоматизируют только это — и, иногда, сопоставление с ограничениями в OpenStreetMap. А внесение в базу геоданных — ни-ни. Отчасти потому, что знаки не соответствуют никаким объектам на карте, они лишь задают свойства для уже существующих дорог. Причём не всегда привязанные к координатам знаков. Сопоставлять знаки и карту непросто, тем более, если с целью карту улучшить.

Другая причина — сообщество OSM не разделяет мнение Филиппа, что автоматическое распознавание — будущее картографии. Лучше в сто раз медленнее, но руками, с тёплыми ламповыми ошибками и чувством удовлетворения от работы, неведомым алгоритму. Фейсбук уже несколько лет пытается переломить это заблуждение — на конференции SotM в Милане через месяц они снова расскажут, как взаимодействуют с сообществом в Таиланде, куда импортируют распознанные нейросетями дороги.

21 июня 2018   · · ·
Ctrl
· · ·   6 июля 2018