机器学习在交通标志检测与精细分类中的应用

导读

数据对于地图来说十分重要,没有数据,就没有地图服务。用户在使用地图服务时,不太会想到数据就像冰山一样,用户可见只是最直接、最显性的产品功能部分,而支撑显性部分所需要的根基,往往更庞大。

地图数据最先是从专业采集来的,采集工具就是车、自行车、飞机和卫星影像等,近两年有了利用智能硬件的众包采集。采集之后,就是把数据更新的速度和精准度都无限提升。因为地面上变化太快了,用户越来越依赖于地图应用。所以数据更新的速度和数据的准确度就是在乎用户体验的地图公司的第一要务了。而数据更新的第一步,就是交通标志检测。

本文将主要介绍机器学习技术在高德的地图数据生产的具体应用,这些技术方案和设计都已经过验证,取得了不错的效果,并且为高德地图数据的快速更新提供了基础的技术保证。

“交通标志检测”定义

交通标志检测,特指在普通街景图像上通过自动化手段检测出各种类

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