Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали технологию, которая значительно увеличит точность геопозиционирования и улучшит ориентирование на местности. Их разработка поможет автоматизировать процесс создания карт и поддержание в актуальном состоянии картографических сервисов.

Сейчас подход к составлению карт такой: какая-нибудь крупная компания (например, Google) пускает по дорогам городов автомобили с камерами, чтобы запечатлеть местность, и добавляет снимки в свой сервис, периодически актуализируя информацию. Это очень медленный и дорогостоящий процесс. Кроме того, из-за сложностей с дорогами компании игнорируют некоторые местности и не могут получать фотографии оттуда.

Исследователи предложили использовать для составления и изменения карт снимки со спутников, что гораздо дешевле фотографирования с помощью машин. Проблема в том, что некоторые участки дорог не видны из-за деревьев, зданий и других объектов. Было предложено эффективное решение этой проблемы: Катарский вычислительный исследовательский институт помог учёным создать нейросетевую систему RoadTagger, которая автоматически «дорисовывает» отсутствующие участки дорог, прогнозируя их изображение на основе уже имеющейся информации об основных видах дорог. Точность прогнозирования составляет 93%.

Система RoadTagger также позволяет подсчитывать количество полос на автодорогах и предсказывать расположение парковочных мест, велосипедных дорожек и других географических объектов. Благодаря тому, что съёмка ведётся со спутников, данные о дорогах и зданиях могут обновляться намного чаще, чем в случае с автомобильной съёмкой. К недостаткам этого метода относится недостаточно высокая детализация фотографий местности и возможность небольших ошибок при составлении карт.