Google ha desvelado que ha empezado a utilizar sistemas deep learning en combinación con Street View para mejorar la automatización del proceso de “mapear” nuevas direcciones en su plataforma de mapas. Como habremos visto en alguna ocasión, los coches del gigante de Internet se pasean por nuestras ciudades cargados de cámaras en 360 grados para capturar todos los detalles. Después, en Google Maps, podemos desplazarnos por las calles como si estuviéramos ahí.

Lo que hace Google con esas imágenes es extraer datos del mundo real, como los números de las casas o los nombres de las calles. Esos datos resultan cruciales para completar la información que se nos ofrece en Google Maps. Sin embargo, existen factores que pueden complicar la extracción de información de las fotos como las condiciones de iluminación, los ángulos, las distorsiones o los elementos de la captura.

Esto complica la interpretación de los datos a las máquinas. Google ha trabajado en los últimos años para mejorar este sistema, con varias opciones como el uso del sistema ReCAPTCHA. Seguro que alguna vez nos hemos encontrado uno de estos códigos que nos pide introducir el número de una calle o el nombre. Esto es precisamente para completar la información extraída por las máquinas.

Recientemente, Google ha adoptado las redes neuronales para automatizar el proceso de lectura de número y nombres de calles. Se estima que su algoritmo más actualizado consigue una precisión del 84,2%. Esto es una mejora considerable con lo que conseguía hasta entonces y un gran avance para la firma americana.

Esta tecnología también es la responsable de automatizar el proceso de sombrear caras de personas y matrículas de coches para preservar el anonimato. Por si fuera poco, el sistema es capaz de convertir abreviaturas en nombres completos, tales como ocurre con Avd. por Avenida y similares.

 

Fuente: venturebeat | adslzone