支持人工智能解决停车问题

作者：琳达达菲

由于停车位数量有限，而汽车数量却在不断增加，与停车有关的烦恼和不便也越来越多。意识到这是一个问题，Manuela Rasthofer，首席执行官TerraLoupe有限公司，启动了一个项目结合人工智能和正射航空图像为德国各地的停车场和停车位建立一个准确的库存。

绘制可用停车场地图

停车可能是一项压力大且耗时的活动，在未来，自动导航车辆将在没有司机帮助的情况下寻找停车位。对高清数字地图的需求正在迅速成为现实，这种地图可以精确测量和识别所有类型的物体，包括停车位。

TerraLoupe GmbH是一家技术初创公司，总部位于德国慕尼黑，专注于以创新方式结合地理数据和计算机分析。从高分辨率正射影像开始，TerraLoupe适用检测和测量物理世界中对象的机器学习算法，例如建筑物、道路和树木，以创建数据丰富的3D模型。

“为了解决日益严重的停车问题，我们想看看是否可以使用空中图像和人工智能来检测和评估停车场，”Rasthofer说。“通过自动提取特征和数字内容，我们认为我们可以在不牺牲准确性的前提下，大大减少创建地图所需的时间。”

一个创建数字地图的经济高效方法对一级汽车供应商和原始设备制造商(oem)来说，支持自动导航行业的兴趣尤为浓厚;然而，许多其他行业也可以利用这些信息。

HxGN Content Program交付

基于马丁斯堡15厘米GSD数据，根据检测到的车道标记创建语义车道模型

在2014年,HxGN内容程序开始收集投机的现成物品orthorectified图像美国的部分地区，欧洲的部分地区，加拿大的人口稠密地区创建客户可用的数据库．目标是收购无云30厘米分辨率，4波段图像在人口较少的地区，以及15厘米的决议在地铁区域上空人口50000以上．

TerraLoupe通过HxGN Content Program获得柏林15厘米分辨率正射影像测试其内部开发的物体识别算法。在柏林的最初工作八周来训练算法准确地识别和分类停车位，然后用三天时间分析和制作地图为了整个德国。

”通过HxGN内容计划访问图像让我们下载地理位置我们需要，然后用新数据训练我们的算法”,Rasthofer解释道。“每个国家的建筑、基础设施和道路系统都存在细微差异。我们检查每个对象的置信区间，并重新检查低百分比。当我们纠正错误时，算法会继续学习和改进，直到我们达到非常高的准确度。”

的通过HxGN内容计划提供的航空正射影像通过严格的QA/QC流程，以确保提供测量级图像。“HxGN内容计划最适合我们的客户在自动驾驶，停车辅助和丢失报告的区域对于保险/再保险公司，”Rasthofer说。“我们也成功地提供了服务与基础设施、公用事业、铁路相关的情报以及其他各种各样的用途。”

机器学习加速了精确测绘

TerraLoupe的项目证明了这一点结合机器学习的高分辨率航空正射影像可以有效地用于提取数字内容。停车分析提供了有用的信息，如停车场的位置、出入口以及每个停车场可以容纳的不同类别(小型、中型、大型)汽车的数量。城市规划者、快递员、出租车司机和拥挤的零售地区的顾客都可以从这种改进的停车智能中受益。

的可用性高分辨率、高精度图像决定我们从哪里开始这个项目;然而，随着Hexagon提供数据，我们打算对整个欧洲进行分析，我们也希望将我们的服务扩展到美国。”亚搏苹果appRasthofer说。“总的来说，我们的目标是高效地提取所有类型的对象和创造一个完整的数字环境”。

获得航空成像速度更快和更多的有效率的与地面方法相比，允许更频繁的更新，这对于许多应用程序来说至关重要。Hexagon的全球业务提供了广泛的图像，并与数据提供商建立了良好的商业伙伴关系，以继续满足客户的需求亚搏苹果app对数字地图日益增长的需求．