地圖標注的作用，地圖標注作用

布希里地圖標注瀏覽量：742 發(fā)布時間：2021-09-13 21:50

【摘要】小編為您整理GPS定位系統(tǒng)有什么作用、重慶小面地圖平臺有什么作用、地圖標注的特殊標注、麻省理工的RoadTagger AI，對車載導(dǎo)航有多大的提升作用、地圖認領(lǐng)商戶有什么作用相關(guān)地圖標注知識，詳情可查看下方正文！

GPS定位系統(tǒng)有什么作用？

這些技術(shù)使實時的數(shù)據(jù)收集與精確的定位信息得以合二為一，從而使大量的地理空間數(shù)據(jù)得到有效的操作與分析如果覺的我答案有用，請點贊。

重慶小面地圖平臺有什么作用？

重慶小面地圖是重慶一軟件公司在平臺上開發(fā)的第一個小面媒體，地圖除能通過手機位置定位查找用戶周圍的特色小面館外，還收錄了重慶小面50強及重慶小面評吃團隊推薦的極具特色的本地面館，地圖還具備輕軌等交通導(dǎo)引功能，并且所有小面館都有面娃和評吃人的評論，應(yīng)該說還是很有用的小面査詢利器。你補充的問題：小面地圖是免費的，有兩種引導(dǎo)模式，一個是按輕軌站點布局列出面館，另一個按用戶手機位置定位引導(dǎo)找到各面館。

地圖標注的特殊標注？

網(wǎng)地圖、車載導(dǎo)航地圖、蘋果地圖等互聯(lián)網(wǎng)地圖及電子地圖綜合打包，給予商家或企業(yè)提供一站式解決方案，更有利于商家信息全網(wǎng)覆蓋、全終端覆蓋。未來新一代地圖標注將是各大圖商專注研發(fā)和推廣的方向。

麻省理工的RoadTagger AI，對車載導(dǎo)航有多大的提升作用？

盡管全球衛(wèi)星導(dǎo)航（GPS）系統(tǒng)已經(jīng)在民用市場得到了廣泛的應(yīng)用，但人們在日常駕駛的過程中仍難以避免拐錯路口的尷尬。好消息是，來自麻省理工學(xué)院（MIT）和卡塔爾計算機研究所的一支團隊，想到了借助衛(wèi)星圖像來增強現(xiàn)有地圖數(shù)據(jù)的方法。其中最吸引我們的，莫過于借助人工智能（AI）來計算被數(shù)據(jù)和建筑物所遮擋的道路布局。【來自：MIT，via New Atlas】這項被稱作“道路標記”（RoadTagger）的技術(shù)，旨在衛(wèi)星圖像上運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)。系統(tǒng)能夠高度準確地找出道路上的一些額外細節(jié)（比如有多少條車道），從而提供有關(guān)岔路口或車道合并等預(yù)警信息。此外，RoadTagger 可用于對非機動車道和停車位的合理預(yù)估，在缺乏地圖數(shù)據(jù)的地方特別實用（相對快速和低開銷地為地圖補充額外的細節(jié)）。MIT 的 Sam Madden 表示：“大公司總是傾向于為重點區(qū)域提供最新的數(shù)字地圖，小地方反而容易被忽視”。基于此，研究團隊決定專注于高效果數(shù)字地圖的自動化生成過程，以便能夠在任何國家和地區(qū)使用。在美國 20 個城市的測試期間，RoadTagger 系統(tǒng)能夠以至少 77％的準確度對行車道進行計數(shù)，即便道路的視野被完全或部分遮擋。在道路類型的識別上（住宅區(qū)或公路），RoadTagger 的準確率更是達到了 93% 。此外，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可識別土路或羊腸小道，以及被立交橋等環(huán)境給遮蔽的道路特征。據(jù)悉，支撐 RoadTagger 的程序 AI 可將道路分割成多個圖塊，并在視圖被遮擋時調(diào)用周圍圖塊的信息，來幫助確定道路的布局。作為一個‘端到端’模型，其能夠在數(shù)據(jù)中生成輸出，而無需人工的干預(yù)。鑒于衛(wèi)星圖像通常比地圖數(shù)據(jù)更新得更加及時和有固定頻次，RoadTagger 的應(yīng)用前景還是相當光明的。

可以較大增強導(dǎo)航的路徑識別精度。系統(tǒng)能夠高度準確地找出道路上的一些額外細節(jié)（比如有多少條車道），從而提供有關(guān)岔路口或車道合并等預(yù)警信息。此外，RoadTagger 可用于對非機動車道和停車位的合理預(yù)估，在缺乏地圖數(shù)據(jù)的地方特別實用（相對快速和低開銷地為地圖補充額外的細節(jié)）。MIT 的 Sam Madden 表示：“大公司總是傾向于為重點區(qū)域提供最新的數(shù)字地圖，小地方反而容易被忽視”。基于此，研究團隊決定專注于高效果數(shù)字地圖的自動化生成過程，以便能夠在任何國家和地區(qū)使用。在美國 20 個城市的測試期間，RoadTagger 系統(tǒng)能夠以至少 77％的準確度對行車道進行計數(shù)，即便道路的視野被完全或部分遮擋。在道路類型的識別上（住宅區(qū)或公路），RoadTagger 的準確率更是達到了 93% 。此外，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可識別土路或羊腸小道，以及被立交橋等環(huán)境給遮蔽的道路特征。據(jù)悉，支撐 RoadTagger 的程序 AI 可將道路分割成多個圖塊，并在視圖被遮擋時調(diào)用周圍圖塊的信息，來幫助確定道路的布局。作為一個‘端到端’模型，其能夠在數(shù)據(jù)中生成輸出，而無需人工的干預(yù)。