Tómese un momento para pensar en todas las señales de tránsito que aparecen borrosas mientras conduce.
Las señales de alto, los límites de velocidad y las advertencias de tráfico se suman a una gran cantidad de infraestructura para una ciudad que es desafiante y costosa de mantener.
Pero apoyándose en el arduo trabajo de Google, los científicos han encontrado una forma inteligente de simplificar el proceso de seguimiento de la señalización que necesita reparación.
La catalogación del estado de la infraestructura de una ciudad suele ser un proceso manual lento que llevan los trabajadores, lo que en ocasiones puede ser bastante peligroso cuando se trata de carreteras y tráfico.
Pero si puede recordar desde 2007, fue cuando Google introdujo Street View para Google Maps por primera vez.
Es una característica que requería que la compañía sujetara las cámaras a cientos de autos y personas, y las enviara para explorar y fotografiar casi todas las carreteras, caminos y rincones del mundo. (Incluso en otro mundo).
Fue una tarea enorme, pero los resultados se pusieron a disposición de cualquier persona con un dispositivo y conexión a Internet, incluida una IA especialmente entrenada.
Científicos geoespaciales en la RMIT University en Melbourne, Australia, crearon una pieza de software impulsada por IA que es capaz de reconocer e identificar señales de tránsito específicas utilizando la base de datos de imágenes en expansión de Google Street View.
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Usando solo las imágenes 2D y los metadatos de Google Maps y Street View, también puede catalogar con precisión la ubicación geográfica exacta de cada señal, por lo que es fácil rastrear si se necesitan reparaciones.
¿Es una solución completamente confiable? No.
El motor de búsqueda de Google recurre constantemente a Internet para garantizar que esté siempre actualizado, pero el costo de tener una cámara de Google Street View para volver a fotografiar cada carretera del mundo de forma diaria, incluso semanal, sería astronómicamente prohibitivo.
Como resultado, las imágenes de Street View en Google Maps no siempre están actualizadas.
Pero el sistema podría funcionar junto con otras soluciones, como la actualización de camiones de basura, que viajan por las mismas calles cada semana, con cámaras para capturar imágenes complementarias que la IA también podría escanear para mantener actualizada una base de datos de infraestructura.
Fuente: Gizmodo
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