新手司机上路就慌？百度地图AI图像识别帮你还原复杂路口

『引言：AI的浪潮势不可挡，在无数大众最熟悉的生活场景中，其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些“深藏功与名”的AI技术，在最基础的功能背后，却演绎着数据和算法最动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题，讲讲地图日常功能背后的技术。

本期内容将为你展示百度地图如何通过AI图像识别技术，让道路信息的采集更加简单，为用户提供更丰富准确的道路信息，帮助用户进行合理的驾驶决策，和交通违规“say good bye”。』

对于新手朋友们而言，“复杂路口”绝对排得上开车恐惧排行榜的前几名;对于老司机，到了那些信号灯、电子眼、路面标线繁多复杂的路口时，也同样难免“晕路”，稍不留神就得违章。而此时，百度地图却能将复杂的路口信息一一辨认清晰，并为用户提供准确可靠的导航提醒。你知道它是如何采集到如此准确的信息吗？作为新一代人工智能地图， AI图像识别技术正是百度地图“复杂路口简单采集”的重要功臣。

传统生产模式：采集员“扫街式”生产难以满足数据更新需求

地图数据的制作过程可以简化为一个公式：现实世界的实体+交通规则的理解=地图数据。因此，我们基本上可以得到这样的一个结论，地图数据制作的过程，就是提前将所有路段现场的各种交规标志、标线等信息采集后，转化为便于理解的文字内容直接告诉用户该怎么走，比如，当前道路是否可以走？左转应该走当前第几个车道？等等。

传统的在地图数据生产模式中，通常由采集员进行外业采集后，由人工将自己看到的图像信息，结合实际交规后，形成的地图数据，我们可以将其理解为采集员人工“扫街”模式。但是，全国有数百万个电子眼、限速标牌，在这样的数据量级下每全国更新一次的成本则是巨大的，传统模式往往只能保障一年更新一次的频率。此外，伴随现在人们出行需求愈加旺盛，对地图的时效性也越来越高，这种被称之为“扫街”的生产模式，已经不能适应新时代的地图生产。

传统生产模式

地图生产新模式：90%交通信息准确识别，AI解放人工采集员

在需求增加和科技发展的双重背景下，AI图像识别技术带来的全新地图生产模式“应运而生”。百度地图将AI图像识别能力引入地图数据的生产，将原本需要外业采集人员标识的交通路标、虚实线等内容由AI自动识别出来，再结合其所代表的交通规则建模，最终定位在现实世界后，从而形成了智能化的地图数据。

而在新的数据生产模式下，工作难点变成了如何识别现实世界中的交规相关标志物，以及发现变化的交规相关标志物。 百度地图依靠百度自有的强大AI能力和海量数据，基于计算机视觉、图像等的核心的算法，可实现高准确率的AI图像识别，并不断进化。目前，百度地图所使用的AI图像识别技术，可以识别数百种标牌类数据，数十种地面标线，覆盖目前交通信息的90%以上。

当完成现实世界的“交规标志物”识别后，将不同图片上的相同实体对象，通过叫做“计算机视觉定位”的方法，最终将“交规标志物”的内容定位在现实世界，并在用户通过该道路时，实时将其所代表的交规信息，反馈给现实世界中的用户。如此一来，百度地图通过AI图像识别技术，配合“未雨绸缪式”的导航提醒，便可以有效地减少用户违反交规的情况。

基于AI图像识别技术的生产模式

随着AI图像识别能力的不断提升，百度地图数据生产的自动化程度还在不断进化，实时更新有效内容。百度地图将繁重的人工作业交给AI，通过更具实效性、更准确的信息提醒，将持续为用户提供更加舒心的出行体验!