Впервые за 8 лет компания Google обновила камеры, снимающие для сервиса Street View. Восемь новых камер будут давать более четкую картинку, а две наиболее мощных — расположенные перпендикулярно направлению движения — обеспечат приток свежих данных для алгоритмов машинного обучения Google.
Как можно убедиться, открыв Street View на смартфоне, по сравнению с 2009 годом изображение стало намного четче. Но новые камеры Google созданы не только для человеческих глаз. Аппаратура на крыше автомобиля, делающая фотографии в высоком разрешении, охотится за вывесками магазинов и табличками с номерами домов, которые предназначаются в первую очередь для алгоритмов по распознаванию изображений.
Алгоритмы Google способны без устали изучать миллионы вывесок и витрин магазинов. Эта информация позволит компании сделать свою топографическую базу данных более актуальной. ИТ-гигант, созданный на фундаменте алгоритмов индексации веб-страниц, использует ту же стратегию для реального мира.
Проект Street View начался в 2001 году, в лаборатории компьютерной графики Стэнфордского университета, а с 2007 первые автомобили Google с камерами на крыше появились на дорогах. Через 10 лет проект собрал более 80 млрд фотографий в тысячах городов и 85 странах, но компании этого мало. Вице-президент Google Джен Фитцпатрик винит в этом потребителей. «Люди приходят к нам каждый день со все более сложными вопросами», — объясняет она. Например, такими: «В каком тайском ресторане поблизости есть доставка ко мне домой?» или «Как называется тот розовый магазинчик рядом с церковью на углу?».
На эти вопросы Фитцпатрик надеется дать ответ, если Street View сможет собрать более детальную информацию. Как сообщает Wired, алгоритмы уже научились сами расшифровывать сокращения на указателях, узнавать названия компаний на вывесках и не попадаться в ловушку слишком больших логотипов на билбордах.
Воспользоваться обширными данными, собранными Street View, сможет не только ИИ Google, но и сторонние алгоритмы. Например, тот, что разработали в Принстоне — система компьютерного зрения собирает информацию о физических свойствах дорог, изучая изображения Street View, и позволяет беспилотникам учиться ездить, не покидая гаража.
