KI: Google verbessert Maps mit Street-View-Bildern
Millionen von Bildern, die für Google Street View aufgenommen wurden, lassen sich beim besten Willen nicht manuell analysieren. Ein nun veröffentlichtes Verfahren erledigt das jetzt mithilfe von neuronalen Netzen.
(Bild: Google)
Um den Kartendienst Maps so aktuell wie möglich zu halten, analysiert Google die Fotos, die die Street-View-Autos aufnehmen – mehrere Millionen täglich – mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks. Zum Beispiel verwendet Google die Bilder von Straßenschildern dazu, Straßen die richtigen Namen (und in der korrekten Schreibweise) zuzuordnen. Nach eigenen Angaben erreicht das Verfahren beim schwierigen French Street Name Signs-Datensatz (FSNS) eine Erkennungsrate von über 84 Prozent, deutlich mehr als mit den bisherigen Techniken. Google verwendet ein ähnliches Verfahren, um Geschäften in Maps die korrekten Namen zuzuweisen.
(Bild: Google)
Wie das Verfahren im Detail funktioniert, beschreibt das Paper Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery der Google-Mitarbeiter Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li und Julian Ibarz sowie dem Machine-Learning-Wissenschaftler Zbigniew Wojna von der University of London. Den Code dazu haben sie bei GitHub veröffentlicht. Er basiert auf der Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow. (ola)
