示例图像可以包括从各个有利位置捕获的区域的照片

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wafoyi7891h
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示例图像可以包括从各个有利位置捕获的区域的照片

Post by wafoyi7891h »

这些语义标签可以基于由机器学习模型或检测和识别图像特征的其他图像内容分析系统处理的图像。 将图像的特征与地理位置相关联 这个寻找局部突出的语义特征的过程很有趣。图像的特征可以与:

地理位置例如海拔、纬度和经度其他信息(例如每张图像的拍摄时间) 计算机可以确定图像中的地标,这些地标包括满足与特征的局部显着性相关联的熵标准的特征这些可以包括区域内特征的可见性、稀有性或熟悉度。

计算机还可以基于与有利位置相关联的上下文数据来确定。这将 卡塔尔电话号码数据 是计算机或计算机用户的当前位置。这些地标将与有利位置相关联。这意味着从有利位置可以看到地标。 我们被告知: 计算机可以生成可以用来促进导航的指示例如,参考地标的导航指令。

所公开的技术可以更有效地确定环境中的地标并基于给定的背景和有利位置选择将促进更有效的导航的部分。因此,本文描述的技术可以使得用户能够更有效且高效地导航到指定位置。

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系列路线导航指令可能会引用地标 所确定的地标可以成为提供给车辆驾驶员的一系列逐向导航指令中的参考。因此,所描述的技术可以帮助驾驶员利用持续且引导的人车交互过程来执行将车辆驾驶到指定位置的技术任务。

访问与地理区域相关的地图数据 作为进一步的示例,计算机(例如,车辆中的计算机)可以访问与地理区域相关联的地图数据(例如,本地存储的或远程可访问的地图数据。

地图数据可以包括图像和语义标签,其陈述先前已经使用图像识别(例如,被训练来检测图像的特征的机器学习模型)识别的图像的特征。 确定地理区域中一组当地显着的地标 然后,计算机可以确定该区域中的一组地标,这些地标包括满足与地标的局部突出相关联的熵标准的特征。
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