地圖、地圖的數據從哪里得到的?
丹南
1. 底圖數據: 其實就是地圖中最基本的地物外形數據及一定的相關附加信息(例如道路名,河流名等)。事實上隨著遙感和航拍衛拍技術的進步,這部分數據依賴實地采集的比例已經越來越小,商業地圖數據商,尤其以、為代表,處于成本收益考量,基本已經很少采用實地采集的方式了。這部分的數據主要來源于3種:官方地圖:嚴格來說,這不能說是一種單獨的渠道,因為官方地圖的數據本身,也是來源于下面的兩種渠道,但是官方地圖一般來源于政府相關部門的權威測繪和發布,因此也單算成一種渠道。當然,需要說明的是,地圖廠商能從國家權威部門拿到或者付款到的地圖,要比我們日常在街上商指路人地圖標注服務中心里付款到的地圖要精細豐富很多,當然,很多時候也是用電子格式提供的。當然,無論任何國家,真正高精度的地圖(例如1:200比例或更高)是受限制不會對外公布的。(相對應給大家參照的是,我國規定互聯網上可以公開發布的地圖,最高精度是1:10000)實地外采:說白就是測繪人員利用專業的儀器儀表,在實地環境中測繪所得到的。這樣的采集方法耗時耗人都非常厲害,一則成本高,二則周期長,三則是采環境要求高(去喜馬拉雅山去測測能弄吐血了),而且未必能夠完全跟得上中國現在的城市變化。但是優點在于精度高,置信度,準確度非常高。這是國家測繪部門主要采用的手段,對于像北京市這樣一個城市來說,一般幾年才會完整重新測繪一輪。一般對于大多數商用測繪時,只是用在少數局部需要時,重點測繪才用得到。這個大家馬路上應該也偶爾能見到當然,在精度和準確度要求沒有那么高的地方,實地采集也可以使用一些成本更低更便捷的工具,而不是專業測繪設備。例如用攜帶高精度GPS或其他標注的手持智能設備步行以繪制輪廓等。航片衛片制作:就是通過自己拍攝或者購付款的高精度航空照片或者衛星照片或者遙感照片,在此作為底片的基礎上進行人為的矢量標注和勾勒,從而形成自己的矢量數據。現在的航片或者遙感片的精度已經可以很高了,一般來說做到精度在0.05米的程度已經很容易。自己的航片據說已經可以做到0.03米的精度,對于商用地圖數據來說,通常已經夠用了。即便作為國家權威測繪,在大量荒郊野嶺的測繪,也主要依賴于這種手段。目前常用的航拍或者衛拍手段包括機載數碼攝像,機載遙感以及三維激光掃描(主要用于3D地圖數據采集)0.05米精度航片衛片路網標注航片/衛片標注和勾勒,前面是在底片上的操作,后面是勾勒標注后得到的矢量圖當然后續用戶的地圖標注。導航成為手機標配,商家為推廣自己,把自己指路人地圖標注服務中心鋪地址等信息提交進行添加,準確標注在地圖上,也是獲取數據的一種方式。
地圖招信息采集員是真的嗎?
白夜行
地圖采集員是真的么?
地圖采集員怎么應聘?
地圖信息采集員(兼職),關于這個是否合法?
地圖和地圖真的需要人工采集員來采集信息嗎?
zlj52mju
地圖采集員怎么加入?
數據采集員是真的嗎?
多肉
地圖標注并保存數據到自己數據庫,需要收費嗎?
推廣
剛做快遞員時候 能不能用地圖導航呢
拓客寶地圖商家數據采集做得怎么樣?
地圖標注-數據疑似重復
你好,為什么我標注免費商戶標注一直是數據疑是重復?疑是數據重復都是什么原因導致的?
下一代地圖,正在讓數據的價值爆發
修小羅
大數據的價值越來越明顯,但是長期以來公眾一直認為大數據僅僅只能提升效率而已。但實際上隨著時間的推移,大數據的作用開始變得更加多元,而其價值逐漸開始釋放。
當前,大數據的智能化生產、數據開放共享、挖掘數據多元價值正在成為大數據行業增長的全新能力,也正在為行業帶來更大的想象空間。
目前,地圖占據了中國市場70%的市場份額,穩居行業第一。擁有海量大數據的地圖,在此次地圖2017年智能出行生態大會上,就展現出了這三大潛在能力。
一,智能化生產數據
隨著萬物互聯,出行也進入了嶄新的智能化時代,對于移動地圖數據的實時性以及精確性要求也由此提高。
人工智能技術已成為下一代地圖的核心,地圖于2016年正式開啟了“基于大數據的人工智能出行平臺”戰略,通過人工智能推動數據的自動化處理,大幅提升數據的采集、生產效率,讓地圖數據更加實時精準。
在采集模式上,地圖采用“多棲組合采集模式”,即將全景采集車、騎行采集車、全景采集背包、無人機采集進行多維組合,覆蓋不同的采集場景。在采集工藝上,地圖通過影像深度學習技術、全景圖像自動精準識別、多源數據自動差分的三大刀鋒工藝,實現了數據采集、處理、更新效率的實現了指數級提高。據了解,目前以圖像識別、深度學習等為核心的人工智能技術使內業數據處理自動化程度超80%,全景圖像的自動化識別準確率高達95%,數據生產效率相對于傳統作業提升了10倍。
依托于最擅長的人工智能,地圖不僅在數據采集、生產的效率上遙遙領先,在數據的更新上也更加實時。據悉,道路阻斷等類型的重要信息在地圖上已實現分鐘級上線,新路段則實現天級上線、重要城市數據達到周級更新。
先進的采集技術也讓下一代地圖在視覺效果上無限逼近真實。此次生態大會上,首次發布了3D地圖,利用無人機進行航拍,并借助3D重建技術,360度高度還原真實世界。這也是國內首例能夠真正實現3D呈現效果的地圖。
數據相當于地圖的內核,而地圖將人工智能、深度學習等技術應用于地圖數據采集與生產,建立了具有特色的“AI+數據”核心競爭力,引領著行業的技術創新。
擁有高效、精準、可持續、低成本的大數據智能生產能力,這將是未來大數據比拼的關鍵。
二,數據開放共享
傳統大數據理論,通常將大數據視作為一座封閉的孤島,只能平臺自身享有并處理數據。而在未來的世界,孤島其實會越來越少,數據的跨界共享則會越來越多。
一個平臺的大數據價值,還在于其是否能夠開放,以及能夠為各個行業多大的價值,目前地圖則已經實現了向政府、行業、開發者三者的開放。
共享給政府,事實上地圖早在2014年就與交通部進行過合作,而今年地圖更是與交通部聯手推出了,大數據開放云平臺“出行云”打造智慧交通。除了接入自身數據之外,還整合了全國15個省市的交通運輸主管部門,以及多家科研院所和互聯網公司的出行服務相關數據,打破交通數據孤島現象,打通產業鏈上下游的產、學、研的各個機構與企業。
李彥宏曾在2015年提出“中國大腦”,通過建立一個底層數據的基礎平臺,為各個機構與行業賦能,而今年地圖則開啟了“中國大腦的”先河。而交通大腦的“智慧”實際上正是源自每一個用戶產生的數據,同時地圖會變得更加智能來回饋每一位用戶。
共享給行業,在這方面地圖也一直走在前面,其于2010年4月就上線了地圖開放平臺,讓上億的開發者可以調用地圖的數據,進行精準定位,目前已有上百行業的產品使用到了地圖開放平臺,涉及游戲、上門服務、物流配送、房產行業、智慧交通、商業地理等等。
共享給開發者,而今年地圖更是開啟了“鷹眼硬件聯盟”,為硬件開發者提供集軌跡追蹤、軌跡存儲、軌跡處理等開放服務,應用于車輛管理、人員管理、車聯網、智能穿戴等領域。
目前已有60萬家活躍APP及網站在使用地圖提供的應用程序接口,地圖開放平臺向LBS應用開發者提供穩定、先進、安全和開源的技術與功能服務。
因此,評判大數據價值的第二大能力,在于其是否共享給更多的產業,為各個行業賦能。
三,挖掘數據多元價值
傳統大數據理論認為,大數據就是平臺內的精準推薦,但其實,未來大數據的價值更應該是跳出某個單一平臺,聯合其他諸多平臺數據、用戶場景,來挖掘大數據的多元價值。
首先,地圖的海量數據來自哪里?除了地圖本身的LBS數據外,地圖產品內整合了糯米、去哪兒、打車、電影票預訂、景點門票預訂等多方服務,用戶已經習慣在地圖上進行各種服務請求,而地圖則可以收集到他們的各種消費數據、出行數據,豐富自身的“大數據庫”。在大數據與資源的雙重支撐下,地圖能夠深度挖掘多元的數據價值。
在生態內,地圖是內容生態戰略的重要支撐,向海龍在此次會議上表示,地圖擁有用戶海量的出行數據,以及各種行為數據。通過與各大生態數據進行打通后,內容生態就可以更好的向用戶推薦所感興趣的內容。
內容生態是今年的重中之重,要讓用戶真正獲得感興趣的內容,關鍵還在于用戶畫像。而擁有用戶海量數據,尤其是LSB數據的地圖,能夠實現內容的精準分發。
在商業層面,地圖則聯合了萬達、王府井百貨嘗試了LBS場景營銷,通過創新的方式幫助萬達和王府井百貨更加精準地引流注冊會員。此外,地圖大數據還能夠具有商業預測、分析價值,例如地圖的大數據選址能力,以及此前通過蘋果旗艦店的排隊數據,成功預測其銷售額下降。曾表示自己掌握的大數據還可以用來預測中國的其他經濟指標,這些功能對于需要及時獲取可靠數據來做出決策的市場參與者和政府機構來說具有重要價值。
所以數據的價值并非是單一的,而是極為復合,而隨著不斷的增長,還有著更多維的價值潛力。
結語:
隨著大數據的不斷擴充,其價值也越來越大。而智能化生產數據、數據開放共享以及挖掘數據多元價值,將會成為其增長的全新焦點。地圖此次的生態大會,則給了行業非常好的啟示。
作者公眾號:“首席發言者”
無痕
大數據的價值越來越明顯,但是長期以來公眾一直認為大數據僅僅只能提升效率而已。但實際上隨著時間的推移,大數據的作用開始變得更加多元,而其價值逐漸開始釋放。
當前,大數據的智能化生產、數據開放共享、挖掘數據多元價值正在成為大數據行業增長的全新能力,也正在為行業帶來更大的想象空間。
目前,地圖占據了中國市場70%的市場份額,穩居行業第一。擁有海量大數據的地圖,在此次地圖2017年智能出行生態大會上,就展現出了這三大潛在能力。
一, 智能化生產數據
隨著萬物互聯,出行也進入了嶄新的智能化時代,對于移動地圖數據的實時性以及精確性要求也由此提高。
人工智能技術已成為下一代地圖的核心,地圖于2016年正式開啟了“基于大數據的人工智能出行平臺”戰略,通過人工智能推動數據的自動化處理,大幅提升數據的采集、生產效率,讓地圖數據更加實時精準。
在采集模式上,地圖采用“多棲組合采集模式”,即將全景采集車、騎行采集車、全景采集背包、無人機采集進行多維組合,覆蓋不同的采集場景。在采集工藝上,地圖通過影像深度學習技術、全景圖像自動精準識別、多源數據自動差分的三大刀鋒工藝,實現了數據采集、處理、更新效率的實現了指數級提高。據了解,目前以圖像識別、深度學習等為核心的人工智能技術使內業數據處理自動化程度超80%,全景圖像的自動化識別準確率高達95%,數據生產效率相對于傳統作業提升了10倍。
依托于最擅長的人工智能,地圖不僅在數據采集、生產的效率上遙遙領先,在數據的更新上也更加實時。據悉,道路阻斷等類型的重要信息在地圖上已實現分鐘級上線,新路段則實現天級上線、重要城市數據達到周級更新。
先進的采集技術也讓下一代地圖在視覺效果上無限逼近真實。此次生態大會上,首次發布了3D地圖,利用無人機進行航拍,并借助3D重建技術,360度高度還原真實世界。這也是國內首例能夠真正實現3D呈現效果的地圖。
數據相當于地圖的內核,而地圖將人工智能、深度學習等技術應用于地圖數據采集與生產,建立了具有特色的“AI+數據”核心競爭力,引領著行業的技術創新。
擁有高效、精準、可持續、低成本的大數據智能生產能力,這將是未來大數據比拼的關鍵。
二,數據開放共享
傳統大數據理論,通常將大數據視作為一座封閉的孤島,只能平臺自身享有并處理數據。而在未來的世界,孤島其實會越來越少,數據的跨界共享則會越來越多。
一個平臺的大數據價值,還在于其是否能夠開放,以及能夠為各個行業多大的價值,目前地圖則已經實現了向政府、行業、開發者三者的開放。
共享給政府,事實上地圖早在2014年就與交通部進行過合作,而今年地圖更是與交通部聯手推出了,大數據開放云平臺“出行云”打造智慧交通。除了接入自身數據之外,還整合了全國15個省市的交通運輸主管部門,以及多家科研院所和互聯網公司的出行服務相關數據,打破交通數據孤島現象,打通產業鏈上下游的產、學、研的各個機構與企業。
李彥宏曾在2015年提出“中國大腦”,通過建立一個底層數據的基礎平臺,為各個機構與行業賦能,而今年地圖則開啟了“中國大腦的”先河。而交通大腦的“智慧”實際上正是源自每一個用戶產生的數據,同時地圖會變得更加智能來回饋每一位用戶。
共享給行業,在這方面地圖也一直走在前面,其于2010年4月就上線了地圖開放平臺,讓上億的開發者可以調用地圖的數據,進行精準定位,目前已有上百行業的產品使用到了地圖開放平臺,涉及游戲、上門服務、物流配送、房產行業、智慧交通、商業地理等等。
共享給開發者,而今年地圖更是開啟了“鷹眼硬件聯盟”,為硬件開發者提供集軌跡追蹤、軌跡存儲、軌跡處理等開放服務,應用于車輛管理、人員管理、車聯網、智能穿戴等領域。
目前已有60萬家活躍APP及網站在使用地圖提供的應用程序接口,地圖開放平臺向LBS應用開發者提供穩定、先進、安全和開源的技術與功能服務。
因此,評判大數據價值的第二大能力,在于其是否共享給更多的產業,為各個行業賦能。
三,挖掘數據多元價值
傳統大數據理論認為,大數據就是平臺內的精準推薦,但其實,未來大數據的價值更應該是跳出某個單一平臺,聯合其他諸多平臺數據、用戶場景,來挖掘大數據的多元價值。
首先,地圖的海量數據來自哪里?除了地圖本身的LBS數據外,地圖產品內整合了糯米、去哪兒、打車、電影票預訂、景點門票預訂等多方服務,用戶已經習慣在地圖上進行各種服務請求,而地圖則可以收集到他們的各種消費數據、出行數據,豐富自身的“大數據庫”。在大數據與資源的雙重支撐下,地圖能夠深度挖掘多元的數據價值。
在生態內,地圖是內容生態戰略的重要支撐,向海龍在此次會議上表示,地圖擁有用戶海量的出行數據,以及各種行為數據。通過與各大生態數據進行打通后,內容生態就可以更好的向用戶推薦所感興趣的內容。
內容生態是今年的重中之重,要讓用戶真正獲得感興趣的內容,關鍵還在于用戶畫像。而擁有用戶海量數據,尤其是LSB數據的地圖,能夠實現內容的精準分發。
在商業層面,地圖則聯合了萬達、王府井百貨嘗試了LBS場景營銷,通過創新的方式幫助萬達和王府井百貨更加精準地引流注冊會員。此外,地圖大數據還能夠具有商業預測、分析價值,例如地圖的大數據選址能力,以及此前通過蘋果旗艦店的排隊數據,成功預測其銷售額下降。曾表示自己掌握的大數據還可以用來預測中國的其他經濟指標,這些功能對于需要及時獲取可靠數據來做出決策的市場參與者和政府機構來說具有重要價值。
所以數據的價值并非是單一的,而是極為復合,而隨著不斷的增長,還有著更多維的價值潛力。
結語:
隨著大數據的不斷擴充,其價值也越來越大。而智能化生產數據、數據開放共享以及挖掘數據多元價值,將會成為其增長的全新焦點。地圖此次的生態大會,則給了行業非常好的啟示。
作者公眾號:“首席發言者”