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Google peut identifier le nombre de maisons et d’immeubles sur Street View

Vous le savez peut-être déjà, mais Google Street View est également capable d’identifier le numéro des maisons et autres établissements situés dans les rues traversées par vos véhicules. La “magie” est ici un système de réseau neuronal avancé capable de différencier, par exemple, le numéro de l’immeuble d’un téléphone informé sur la façade d’un bureau.

La proposition de réseaux de neurones artificiels vise, en bref, à permettre aux ordinateurs de traiter les données d’une manière assez semblable au fonctionnement du cerveau humain.

Dans le cas de Google Street View, les algorithmes identifient l’endroit où sont écrites les informations sur chaque image capturée (ainsi que les visages et autres données essentielles à d’autres activités) et analysent ensuite la séquence dans son ensemble pour la reconnaître, plutôt que d’essayer d’identifier caractère par caractère. C’est plus ou moins la façon dont le cerveau humain agit.

En travaillant de cette manière, les algorithmes éliminent immédiatement les séquences de plus de cinq chiffres, ce qui correspond au nombre maximum de caractères utilisés pour numéroter les maisons et les bâtiments dans la plupart des pays. C’est ainsi que Google Street View parvient à ne pas se tromper avec des téléphones sur les façades ou avec les prix des produits dans les vitrines, par exemple.

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Le processus d’apprentissage commence effectivement par l’insertion manuelle dans la base de données d’un certain nombre d’images “découpées” de numéros de logements et d’immeubles correctement identifiés. Les séquences de cinq caractères ou moins identifiées par les algorithmes sont ensuite comparées avec ces enregistrements.

Dans ces analyses et comparaisons, le système trouve plusieurs modèles qui deviennent finalement un apprentissage, comme la taille physique des nombres, leur position la plus courante, le format des caractères, etc. Ces modèles changent d’une région à l’autre, d’où la nécessité d’insérer une quantité raisonnable de chiffres déjà identifiés par l’homme. L’important est que,  dans peu de temps, il y aura suffisamment d’apprentissage pour faire l’activité rapidement et avec précision.

Bien sûr, tout ce travail nécessite d’autres étapes. L’identification correcte des numéros est l’un d’entre eux. Vous connaissez probablement déjà l’un des moyens que Google a trouvé pour y parvenir : l’affichage des captures de numéros de résidence sur les pages qui utilisent reCAPTCHA. Dans ce cas, les séquences rapportées par les humains peuvent être comparées aux résultats identifiés par les ordinateurs ou simplement utilisées lorsqu’ils ne peuvent pas le faire.

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Selon Google, l’efficacité de ce système de réseau neuronal est de près de 98%. On estime que plus de 100 millions de numéros d’immeubles ont été identifiés sur Google Street View depuis l’apparition du service, un chiffre qui serait bien plus élevé s’il n’était réalisé que par des équipes humaines.

A propos de l'auteur

Véronique

La trentaine, maman de deux petits monstres de 10 ans. Je pèse chaque jour le pour et le contre dans l'utilisation des écrans pour mes bambins !
J'écris souvent depuis les transports en commun (#teamTablette).

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