“新的AI系统通过Google街景管理道路基础设施”

地理空间科学家开发了一个新的程序，点击谷歌街景图像，监控需要更换或修理的街道标记。

全自动系统利用ai驱动的物体检测进行训练，识别免费图像中的街道标记。

市政当局目前消耗大量时间和金钱监测和手动记录交通基础设施的地理位置，这项任务给工人带来了不必要的交通风险。

刚刚在计算机、环境、城市系统杂志上发表的结果表明，该系统能检测出准确度接近96%的标记，用98%的准确度识别其类型，并从2d图像中记录准确的地理位置。

研究人员和rmit大学地理空之间的科学荣誉学生andrew campbell认为，概念验证模型经过训练可以看到停止和让路(产量)标志，但通过训练可以识别其他多个输入，易于扩展，地方政府和交通机构可以采用，

坎贝尔说，市政当局要求(市政当局)监控这种基础设施，但目前没有廉价有效的做法。

通过采用免费和开源的工具，我们现在开发了完全自动化的系统来完成这项工作，同时更准确地完成了这项工作。

该小组在调查中发现，现有路标数据库的强制性gps位置数据不准确，有时可达10米。

如果可能未经训练的地球科学家手动跟踪这些标志，则会将人为错误引入数据库。 一旦我们的系统设定好，任何空之间的解析器都可以采用。 只要告诉系统要监视哪个区域，那结束后，坎贝尔说。

campbell认为该项目的初始概念应归功于alpine shire委员会和rmit地理空间科学出身的barrett higman领域的领导人。

rmit地理空间科学家和项目共同负责人chayn sun博士表示，一些委员会将摄像机安装在垃圾卡车上收集街头镜头，这表明视觉数据的价值变成了这样，现有技术能做什么

sun表示，这些图片对地方政府监控和管理资产至关重要，随着大量地理空之间的应用迅速发展，这些新闻只会更有价值。

为了满足特定领域的诉求，它是我们的几个早期应用之一，但在未来几年会越来越多。

sun表示，来自其他来源的镜头也可以输入系统，如垃圾车的摄像头和市政当局收集的道路互联网其他地理参考图像等。

在收集镜头的地方，我们的研究可以为议会提供经济工具，从现有资源中获得见解和数据。