Ежедневно миллионы людей пользуются Яндекс Картами, чтобы сориентироваться на местности или добраться в пункт назначения пешком, на автомобиле или общественном транспорте. Для поддержания актуальности карты нам нужно следить за изменениями в реальном мире (дорожные службы установили новый знак или перекрыли движение, кто-то построил себе новый дом, а кто-то установил шлагбаум во дворе), собирать достоверные сигналы с местности, интерпретировать их, а в результате обновлять карту.
Ключевая цель нашей команды — как можно скорее отражать на карте изменения в реальном мире. Машинное обучение помогает нам обнаруживать изменения по GPS-трекам, выявлять объекты дорожной инфраструктуры на фотографиях, интерпретировать собранные данные на карте, а затем изменять её.
Примеры задач, которые мы решаем:
- как по GPS-трекам обнаружить, что в реальном мире что-то поменялось;
- как оперативно получить свежие снимки конкретного места;
- как выявить дорожные знаки, светофоры, разметку, вывески организаций на фото;
- как локализовать обнаруженные объекты и соотнести их с ранее найденными;
- как обнаружить исчезновение объекта;
- как вывести схему движения на перекрёстке на основе собранных данных.
У нас сильная команда, которая уже автоматизировала несколько постоянно действующих процессов. Например, мы создали процесс по добавлению на карту новых домиков по спутниковым снимкам.