结合OpenStreetMap，我们正在创建一些工具，希望它们能够使绘图社区享受更快速，更准确的制图体验。为此，我们使用人工智能来识别高分辨率卫星图像的要素；然后在我们的RapiD地图编辑工具中制作这些要素。结合全球范围的人道主义工作，我们希望RapiD能够帮助实现进一步互联互通的世界的愿景。
从卫星图像到矢量要素浏览下方地图。你在这里看到的紫色层是一个由人工智能创建的地图叠加层，将卫星地图的栅格像素转换为矢量要素，如此处显示的道路。
要使用RapiD，用户选择道路打开编辑界面。在提交到OSM之前，根据需要进一步编辑。白线代表现有的OSM道路。紫色线代表RapiD的预测识别。Maxar卫星图像用作背景。OSM道路分割模型的训练数据的地理分布可视化。部分区域因实验时卫星图像不可用丢失。示例：在乌干达坎帕拉的一个测绘相对完善的地区提取道路。从左到右：Maxar卫星图像——OSM（手动制图）——THA/IND/IDN训练模型——全球OSM训练模型。DeepGlobe上训练的模型在房屋间隙绘制了许多不存在的道路，而全球训练的模型表现良好。Source:mapwith.aiFacebookArtificialIntelligence除非特别说明，文中图片引自相应官方网站，一并致谢
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