谷歌是如何繪製全國地圖的？

credit: 銳景創意

來自Travis Addair的回答(2017-06-21):

至少對我來說這是一個很棒的問題，因為當我在谷歌做軟體工程師的時候，這就是我曾經接觸的項目之一。

如果你想深入了解這個話題的話，我強烈建議你查看Google I/O 2013年會上 Andrew Lookingbill 和 Michael Weiss-Malik 的演講。

來源：騰訊視頻；由小編從YouTube搬運

在谷歌，繪製地圖有三道門檻：

1.第三方的權威數據
2.內部工具以及數據
3.全自動地圖繪製

第一道門檻似乎是繪圖的老方法了，但它在許多方面依然十分有用。比如，在街景視圖稀少，或者衛星照片低清的情況下，第三方數據可以幫助谷歌繪製相關區域的地圖。它也可以用來檢查谷歌地圖數據的精確完整度。

第二道門檻是一個稱為Project Ground Truth(地面實況普查)的項目，也是文前提到的視頻的主題。Project Ground Truth使用名為Atlas的Java引擎，讓人工操作員可以使用多層數據，包括衛星照片、GPS數據、歷史地圖等來更新谷歌針對現實世界的地圖模型。

想像你想獲知某條道路的限速情況。在Atlas，你可以放大到有關路段，查看對應的街景視圖，查找對應的限速路牌。你還可以把路牌的限速與GPS數據和歷史圖片記錄進行比對。

第三道門檻是未來的發展方向。這是我當時在谷歌的工作之一，包括自動更新路段的元數據(譯者註：描述數據的數據)，檢測地理特徵、檢查點等等。當時(2013-2015)最複雜的部分工程是其中一個團隊開發的計算機視覺框架。它可以提取路牌和商店名牌里的文字信息。

機器學習對於地圖測繪來說也是一個熱點。沒有它，我們或許很難快速確保地圖的準確性和最新性。毫無疑問的是，Project Ground Truth是谷歌最偉大、卻又最不為人知的項目之一。在當時，這真是一個具有前瞻性的想法；因為它，現在，高質量的地圖數據才能為物流和自動駕駛汽車的研發保駕護航。

本文譯自 Quora，由譯者 雁洲向北 基於創作共用協議(BY-NC)發布。

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