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高精地图实时更新的幕后英雄 道路影像回传机制与影像辨识

透过汽车上的镜头进行Crowd Sourcing,可望实时更新道路的施工、事故等所有变化。李建梁摄

高精地图不仅可以服务自驾车,站在国家安全、城市安全的角度,实时更新的高精地图更可以协助主管机关掌握城市基础建设的变化情形,如施工、灾害、交通事故对市容的破坏等。过去对城市变化的侦测,往往是出动高成本的街景车、测绘车,搜集高度精确的光达点云资料;这样的资料固然精确,但在诸多决策、模拟都在是在模拟情境下完成的今日,过慢的更新速度会影响模拟情境与真实城市出现落差,进而造成决策的偏颇。

在这样的需求下,搭载影像辨识技术的进步,车辆在行驶过程时所搜集到的影像资料,便成为地图更新的重要素材。成大测量系副教授吕学展所带领的团队,负责在由国发会主导,中华电信与纬创等业者共同执行的自驾车中控平台中,扮演辨识车辆搜集到的影像,并将其信息更新于内政部的高精地图上的角色。

吕学展表示,在这个专案中,会回传道路影像的车辆现阶段为自驾车,主要系自驾车在申请到实验车牌之后,在开放场域行驶时搜集到的道路影像。而在自驾车的专案之外,吕学展提出团队亦在研议Crowd Sourcing的概念,认为随著车辆上配备的传感器越来越多,一般车辆所搜集到的影像,亦可以为高精地图所用。

所谓的Crowd Sourcing,系欲透群众之力,让有意愿的车主将行车过程搜集到的影像回传。得益于越发精确的人工智能物件侦测技术,并搭配定位,系统得以在不同车辆在经过同样路口时,在不同时间点所录下的影像中进行比较,进而更新城市的变化状况。比如号志毁损、路树倾倒等。

这样的未来并非不可预期,吕学展表示,然而这样的运行模式有两个难题必须克服,第一为如何吸引车主参与这样的活动,如何对他们产生诱因?车辆行驶轨迹、及车辆摄影机录制到的影像,涉及个体的隐私。如何保护车主、或是提供更大的回馈,吕学展表示,这需要更多商业分析、营销等专业的协助。第二为车辆摄影机的录制水平。这些影象是否足够清晰,是否为有效的数据?这成为Crowd Sourcing的另一道门槛。

专业测图成本过高、影像辨识技术升级、对城市变化的实时掌握,成为以群众之力更新高精地图的动力。然而在完善的机制建立之前,仍有上述的两大难提等待克服。现阶段业者阶段性将目光放在商用车队上,如出租车队。

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