Google在已经掌握如何运用机器学习,来让翻译功能变得更为强大的同时,他们又想到了可以结合神经网络,来利用地图街景的庞大影像资料库进行更多新的应用,例如:改善 Google 地图的商业信息精确度。Google 近年来已利用演算法成功地从 Street View 分析取得路牌号码。现在,则是又更进一步将其使用在取得街道 / 商店名称与电话等信息之上。这项技术其实早就初步应用在了街景功能刚开始推行时,因隐私争议而针对人脸与车牌模糊化的功能之中。而随着机器学习与人工智慧技术的更为进步,Google 的演算法已经能通过同个目标如招牌等,在不同趟次的街景车扫描时的多组图片进行交叉判读。所以即便原始撷取的单张图片不见得完全清晰且信息完整,也能够通过此演算法判读出正确信息。根据官方实测,这样的技术已可从法国的街景中达到超过 84% 的准确率;而单就街牌号码的判读工作上,也已经改善了全球 1/3 的地图信息了。接下来街景车所搜集到的资料,也将可以更快地用来更新地图上的商家信息,而不见得仅能靠人工或资料库来慢慢新增。
Google结合神经网络利用地图街景影像资料库进行新的应用

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