Това приложение знае точно къде сте стояли, когато сте направили снимка

Дори и без GPS координати, PoseNet казва, че може да определи точното местоположение на всяка снимка - дори в каква посока е обърнат фотографът.

Ако покажете снимка на PoseNet, тя ще ви каже точно къде е направена. Това звучи лесно в свят, където всяка снимка, която направите, е маркирана с GPS координати, но PoseNet не се нуждае от GPS. Вместо това, той всъщност разпознава сцената в изображението и въз основа на това определя къде сте стояли.



Системата е точна до шест фута и дори може да определи в каква посока сте били изправени, когато сте направили снимката - до три градуса.

PoseNet , от изследователи от университета в Кеймбридж, използва нещо, наречено дълбоки конволюционни невронни мрежи, за да направи своята магия, което се основава на начина, по който зрителната кора на животните обработва визуалните стимули. Тези мрежи могат да се използват за разпознаване на изображения, включително избиране на лица от тълпата, дори когато са частично скрити или с главата надолу.



Мечо Пух китайски президент

Техниката има няколко предимства пред други видове разпознаване на изображения. Първо, това е бързо. Покажете на PoseNet снимка и тя ще ви каже къде е направена в рамките на пет милисекунди. След това е лек. Системата PoseNet разчита на база данни с по -малко от 50 мегабайта, докато някои конкурентни системи трябва да съхраняват гигабайта референтни снимки и след това да ги обработват.

как да проверите възстановяването на суми



Вярвам, че PoseNet има три основни предимства пред GPS и свързаните с тях технологии, казва Алекс Кендъл от PoseNet пред Co.Exist. Първо, GPS изисква инфраструктура (например спътници). Второ, GPS не ви дава оценка за ориентация. Трето, GPS често е неточен и не работи в закрити помещения.

PoseNet трябва първо да бъде обучен, което включва показване на много снимки, които той изучава и намалява до малка база данни. Изображенията трябва да бъдат етикетирани с 3-D данни за местоположението на камерата, които казват на системата в каква посока е обърната камерата, но това е често срещано явление в днешните камери.

В момента PoseNet работи само в една част на Кеймбридж, Англия - това е техническа демонстрация - но можете опитайте сами . Системата беше обучена с помощта на набор от данни от 12 000 изображения, обхващащи шест сцени около университета в Кеймбридж. Тъй като системата е толкова бърза и изискванията за съхранение на данни са толкова ниски, тя лесно може да бъде мащабирана за световна употреба. Представете си, ако тази технология получи достъп до данните на Street View на Google: Ще можете да я покажете почти на всяка снимка и веднага ще знаете къде е направена.



Говорейки за Google - компанията за търсене има свой собствен проект, който се опитва да направи същото: да определи местоположението на снимка, само като я погледне. Но за разлика от PoseNet, този на Google PlaNet успява да постави само 3,6% от изображенията с точност на ниво улица. Процентът на успех нараства до 10,1% на градско ниво, но това едва ли е свръхчовешкото ниво на точност претендиран от екипът на PlaNet.

Нашият подход е най -вероятно по -точен, тъй като е обучен в по -малък мащаб от PlaNet, казва Кендъл. И PoseNet може да направи нещо, което проектът на Google не може. PoseNet е привлекателен, защото може да оцени местоположението на камерата в метрични координати. За разлика от това, PlaNet просто класифицира изображение в дискретна област.

1222 духовен смисъл

Разбира се, има опасения за поверителността на такава технология. Можете лесно да изтриете GPS координатите от вашите снимки, а устройства като iPhone го премахват автоматично, когато споделяте изображение. Но PoseNet не се нуждае от такива GPS данни - просто се нуждае от картината и знае къде се намирате. Няма скриване. Органите на реда ще го харесат. Останалите може да помислим два пъти за публикуване на всички наши снимки онлайн.