机器学习在交通标志检测与精细分类中的应用

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地图数据最先是从专业挂接来的,挂接工具就是车、自行车、飞机和卫星影像等,近两年有了利用智能硬件的众包挂接。挂接以前,就是把数据更新的下行速率 和精准度都无限提升。机会地面上变化比较慢了,用户没有 依赖于地图应用。有些有些数据更新的下行速率 和数据的准确度就是在乎用户体验的地图公司的第一要务了。而数据更新的第一步,就是交通标志检测。

本文将主要介绍机器学习技术在高德的地图数据生产的具体应用,哪此技术方案和设计都机会过验证,取得了不错的效果,因此为高德地图数据的快速更新提供了基础的技术保证。

数据对于地图来说十分重要,没有 数据,就没有 地图服务。用户在使用地图服务时,不太会想到数据就像冰山一样,用户可见就是最直接、最显性的产品功能次责,而支撑显性次责所还要的根基,往往更庞大。

“交通标志检测”定义

交通标志检测,特占据 普通街景图像上通过自动化手段检测出各种类

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