نموذج RoadTagger الجديد لإثراء الخرائط الرقمية ، تم إبتكار نموذج حديث يهدف إلى إثراء الخرائط الرقمية، يدعى RoadTagger، يقوم بالاعتماد على الاقمار الصناعية لتحديد ميزات الطرق بالخرائط الرقمية، وذلك من خلال باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ويعمل ذلك على المساعدة فى تحسين التنقل من خلال نظام تحديد المواقع العالمى GPS.
نموذج RoadTagger الجديد لإثراء الخرائط الرقمية
أما عن عملية إنشاء خرائط نظام تحديد المواقع العالمى GPS، فتتم من خلال شركات كبرى كجوجل، والتى تقوم بإرسال مركبات مزودة بكاميرات تجول ضمن الأحياء، بهدف إلتقاط الفيديو والصور التى تخص طرق المنطقة، ويعيب تلك الطريقة تكلفتها المرتفعة، إلى جانب الحاجة إلى الكثير من الوقت إلى الحفاظ على تلك الخرائط محدثة.
ويتم تجاهل الكثير من أجزاء العالم، نظرا إلى إرتفاع التكاليف، ولت يتم ظهور سوى بيانات نظام تحديد المواقع العالمى GPS الأساسية فقط، وسعيا لحل تلك المشكلة، فيتمثل هنا فى محاولة إيجاد نموذج تعليم آلى مرتبط بصور الأقمار الصناعية، والتى تقوم بالعمل على تيسير طريقة الحصول عليها وتحديثها بشكل منتظم، وذلك بهدف تحديد ميزات الطريق بشكل تلقائى.
وكثيرا ما تكون صور الطرق عبر الاقمار الصناعية غامضة ، وذلك وجود الأشجار والمبانى وما شابه ، مما يصعب الأمور على عنصر التعلم الآلى، وتظهر الحاجة هنا إلى الابتكار الجديد.
وذلك التقنية الحديثة تقوم بالاعتماد على خليط من بنية الشبكة العصبونية للتنبوؤ بشكل تلقائى بعدد الممرات وأنواع الطرق السكنية او السريعة وراء العوائق، وقد قام ذلك النموذج فى الاختبارات ضمن الطرق المعزولة بحساب أرقام الممرات بقة تبلغ الـ 77 %، إلى جانب قدرته على استنتاج أنواع الطرق السكنية والسريعة بدقة تبلغ الـ 93 % .
