12月9日消息，据国外媒体报道，我们使用的导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代，我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌竞争对手的导航指令。
“地面真相”算法和街景服务
不过这些导航指令背后隐藏着大多数人无法想象的众多数据。目前由于谷歌已经获得了极其庞大的地图数据，他们开始采用大数据方法，或谷歌称之为“地面真相”的算法和细致的人工努力相结合的方法，为用户提供更详尽的地图信息。该项目于2008年推出，但它一直处于保密状态，直到几年前才公开。它持续增长，现已覆盖51个国家。这一算法在提取卫星、空中和街景视图的信息时发挥了巨大的作用。
谷歌“地面真相”算法可以识别的街景信息
谷歌2007年推出了街景服务，通过让人们看到目的地周围的环境来提高用户体验。谷歌地图副总裁布莱恩·麦克伦登（Brian McClendon）。表示，“我们很快就意识到做地图的最佳途径之一，就是拥有全世界的街头照片。”
随着街景收集数据的增长，抽查他们的数据已经不是很好的解决方案。谷歌地图产品经理马尼克·古普塔（Manik Gupta）表示，现在街景车已经行驶700多万英里，覆盖美国99％的公共道路，“它实际上使我们能够利用算法建立提取信息之外的新数据层。”
这些算法借用计算机视觉和机器学习的方法来提取路边的街道编号、企业名称、限速交通标志等细节信息。 不过很多信息还是非常难以提取，麦克伦登表示，“停止标记常常很容易被忽略。转弯限制对于导航来说也很重要，但对于谷歌的捕捉算法还很难处理。因为这些标记箭头可能是被画在道路上，它们可以是不同的颜色和大小。车道标记的分析更难，因为他们并不一致。”
谷歌地图普通用户不可见的转弯限制信息。
路牌也是非常重要的信息。驾驶者听到的导航指示如果能匹配他们看到的，那么他们就能更好的被指引。但有时街道标志使用的拼写或缩写导致了很多麻烦。“匹配标志上的文字实际上是一个很困难的任务。”
另外，谷歌的算法还可以利用卫星和航空影像提取建筑物的轮廓和高度。美国大多数的建筑物现在都可以在谷歌地图上找到。对于像西雅图太空针塔这样的标志性建筑，计算机视觉技术已经可以提取出详细的3D模型。谷歌曾表示，它收购高分辨率卫星图像公司Skybox就是为了提高其地图的准确性。
计算机视觉技术提取的标志性建筑物3D模型
