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    百度地圖權威、準確的數據生產能力是如何煉成的?

    2017年07月09日 20:47:17 來源:中國網

      國內第一家采用全景實采工藝進行電子眼數據自動識別處理,國內第一家采用全景實采工藝做路口放大圖……百度地圖的數據生產力迎來了跨越式的發展,用戶對百度地圖的權威、準確感知也愈發強烈。

      實際上,為了這一天的到來,百度地圖已經默默地醞釀、儲備了很久。驅動百度地圖數據生產力幾何爆發式提高的關鍵,就是人工智能技術。

      對于百度地圖而言,基于長期不遺余力的積累,包括不斷升級采集裝備,投入相當的人力、物力自建數據中心,已經徹底顛覆了傳統的數據采集模式。該模式將五大采集黑科技,包括全景采集車、采集自行車、全景采集背包、室內圖采集背包、無人機進行多維組合,協同作戰,結合“1+0”單人采集模式、Lidar點云系統全景采集等核心技術,采集人員可根據香格里拉豐富多樣的地貌特征,包括山峰、河流、原野、道路、室內等,配備不同的裝備和技術進行采集操作,立體式覆蓋、一網采集所有類型數據。

      用于道路采集的采集車是百度地圖數據采集的主力軍,之所以能夠單人“駕車+采集”,除了因為可語音交互提高了采集人員的效率以外,還基于所搭載“GNSS+IMU”、成像系統、Lidar點云系統等核心設備,全面實現了采集自動化和集成化。“GNSS+IMU”主要采集定位信息,確保地圖的精度;成像系統主要供采集影像和后期自動化識別POI使用;Lidar點云系統主要為高精道路使用,采集ADAS、HDMAP相關數據。在室內采集方面,百度地圖在國內同樣處于一騎絕塵的地位:自主研發了點云系統全景采集設備和內業制作平臺,從而徹底擺脫了以往通過制圖軟件進行人工采集處理的方式,采集員只需要背著采集設備行進,即可自然而然地生成3D模型和平面圖。

      在數據處理環節,對應外業“多棲組合”采集模式,百度地圖創造性提出了多組合數據制作模式。該模式利用圖像識別、深度學習等人工智能技術打造出數據處理“三大刀鋒工藝”:圖像深度學習自動篩選功能,從采集的影像中快速自動識別道路特征、提取輪廓并繪制形狀,補充車采盲區部分數據;全景圖像自動識別技術,機器精準識別目前人工可目視的道路圖形標牌、地面車標以及文字標牌;多源數據自動識別差分融合工藝,將外業實采的不同形式數據與合作數據等多源數據實現程序的自動識別差分、屬性自動融合,從而減少人工工作量。同時,數據質量控制、全流程多工序數據自動化流轉等方面的平臺化創新,也大幅提高了數據生產作業的自動化比例,使整體生產效率達到業界先進水平。

      技術是生產力的核心要素之一。依托先進的外業“多棲組合”采集模式與內業“多源融合”數據制作模式,百度地圖數據采集處理效率實現了十余倍的提升,數據更新也日新月異:道路阻斷或者修路信息等要素實現了分鐘級上線,新開通道路實現了每天上線更新,重要城市每周更新。

      今天,百度地圖已實現底層數據完全自采,數據資產位居全行業第一。更重要的是,這一組數據每時每刻都在以突飛猛進的速度不斷增長。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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