Инженеры научили компьютер различать породы деревьев на картах Google
Американские ученые создали компьютерный алгоритм, который позволяет различать виды деревьев на обычных фотографиях и аэроснимках. Это позволит с минимальным затратами проводить переписи деревьев в городах.
Результаты своей работы ученые из Калифорнийского технологического института опубликовали в сборнике конференции по компьютерному зрению и распознаванию, проведенной этим летом в Лас-Вегасе.
В последнее время технологии компьютерного распознавания визуальных объектов шагнули далеко вперед. Например, российская программа «FindFace» позволяет находить пользователей социальной сети «Вконтакте» по их фотографиям в реальной жизни. Авторы статьи решили пойти в этом же направлении, но распознавать с помощью компьютера не конкретных людей, а виды деревьев.
Вся работа проводилась на примере калифорнийского города Пасадена, где расположен кампус КалТеха. Ученые воспользовались аэрофотоснимками с карт Google, а также привязанными к ним обычными фотографиями.
На первом этапе компьютер научился отличать деревья от всех прочих объектов. Обучение происходило по принципу искусственных нейронных сетей - программе предъявляли конкретные фотографии, и вручную отмечали, где на них присутствуют деревья. Отталкиваясь от этих примеров, компьютер сам подбирал признаки, по которым на фотографии можно узнать дерево.
Если отличить дерево от всего остального под силу даже ребенку, то узнать его видовую принадлежность зачастую может только квалифицированный ботаник. Однако именно это и научился делать компьютер на втором этапе работы. Это стало возможным благодаря переписи деревьев Пасадены, проведенной в 2013 году, когда специалисты нанесли на карту местоположение более 80 000 деревьев с указанием их вида.
Сначала - деревья, потом - весь мир
Когда программа сопоставила данные переписи с фотографиями деревьев из карт Google, она научилась отличать на них 18 наиболее распространенных пород. Аккуратность компьютерного распознавания составила 80% по сравнению с определениями, сделанными профессиональными ботаниками.
«Квалифицированный эксперт может идентифицировать древесные породы с большей аккуратностью, чем наш алгоритм, но в больших городах переписи деревьев всё равно не могут быть на 100% точными. Ведь для того, чтобы их провести, необходимо множество обычных людей, а они совершают ошибки», -- Стив Бренсон, соавтор работы.
В будущем алгоритм позволит без особых затрат мониторить городские зеленые насаждения. Однако в перспективе он приближает ученых к решению более глобальной задачи - научить компьютер автоматически идентифицировать любые визуальные объекты внешнего мира. Так, эти же исследователи работают над проектом Visipedia, цель которого - научиться при помощи компьютера отличать виды птиц.
