search
Cloud blog – Za hranicí: Jak Google Maps vytváří mapy, které pomáhají vašim firmám a aplikacím

Za hranicí: Jak Google Maps vytváří mapy, které pomáhají vašim firmám a aplikacím

Mapy Google umožňují každému, kdo vlastní počítač, chytrý telefon nebo tablet, cestovat po světě, aniž by musel opustit domov. Tuto službu využívají miliardy lidí a jsou vytvořeny miliony aplikací.

Zároveň společnosti Google trvalo více než deset let, než splnila všechny požadavky uživatelů na nová a hlavně přesná data a nápady.

Jaké technologie tedy Google používá k vytvoření Google Maps?

Pokud se chcete o Mapách Google dozvědět více, pak Cloudfresh rád rozšíří vaše znalosti o této užitečné službě.

 

Investice do obrázků

Služba Street View byla představena jen několik let po spuštění Google Maps a platformy Google Maps. Ta umožnila uživatelům cestovat po světě z pohodlí domova a podniků a vkládat do aplikací kontext reálného světa.

Jako příklad lze uvést realitní web Trulia.com, který pomocí rozhraní Street View API umožňuje lidem zobrazit nejen polohu nemovitosti, ale také popis oblasti, jak je bezpečná, jak dlouho trvá cesta z domova do práce a mnoho dalšího.

Zavedení služby Street View tedy dalo společnosti Google rámec pro budoucí mapování. Vývoj technologie strojového učení v kombinaci s více než 170 miliardami snímků Street View v 87 zemích umožnil automatizovat získávání informací a neustále aktualizovat údaje, jako jsou názvy ulic, adresy a názvy podniků.

 

Spolupráce s autoritativními zdroji

Poskytování pravdivých a aktuálních informací je pro firmy, které chtějí vytvářet aplikace založené na platformě Google Maps, nesmírně důležité. Proto společnost Google využívá data z více než 1 000 autoritativních zdrojů z celého světa, jako je například USGS, mexický Národní statistický a geografický institut (INEGI), místní obce a dokonce i domácí vývojáři.

Společnost Google poskytuje firmám přesná a spolehlivá data díky kombinaci analýzy obrázků s daty třetích stran. Například řidiči využívající platformu Google Maps pro společnosti Lyft a Mytaxi přesněji lokalizují cestující a vytvářejí rychlé a optimalizované trasy na základě provozu v reálném čase.

Koneckonců jedna špatná trasa nebo zpoždění řidiče může stát zákazníka, takže Google usnadnil renomovaným zdrojům třetích stran sdílení jejich dat. Rychle je zohlední a promění je ve funkce, které pomáhají taxislužbám po celém světě zlepšovat jejich služby a efektivitu podnikání.

 

Skuteční lidé, skutečné názory

Klíčovými součástmi mapování jsou informace a obrázky, ale vzhledem k jejich statické povaze není vždy možné z konkrétního místa na mapě získat to, co chceme.

Street View však nabízí mnohem více než jen procházky virtuálními ulicemi. Google denně obdrží od aktivních uživatelů, komunity místních průvodců a majitelů služby Google My Business více než 20 miliard aktualizací o místech a institucích, takže každý uživatel může snadno navštívit restauraci nebo obchod, prohlédnout si interiér a pocítit jeho atmosféru, aniž by musel opustit domov. A aby tyto informace byly přínosné, zveřejňují je pouze tehdy, když jsou přesvědčeni o jejich pravdivosti.

Díky tomu Google vytvořil sbírku více než 150 milionů míst po celém světě, kterou prostřednictvím rozhraní Places API poskytuje vývojářům. Poskytováním informací o názvu, poloze, hodnocení, recenzí, kontaktních informací, pracovní době a atmosféře pomáhá Google podnikům rozšiřovat jejich dosah. Uživatelé tak nenajdou jen restauraci, ale i restauraci vhodnou pro děti s prvky vegetariánského menu.

 

Držte krok s tempem inovací a růstu pomocí strojového učení.

Vytváření Google map, které jsme popsali výše, bez námitek umožňuje vytvářet funkční a spolehlivé mapy, ale je tu jedno úskalí – rychlost.

Moderní svět se velmi rychle mění a společnost Google se těmto změnám musí přizpůsobovat aktualizací dat v mapách. Proto směřuje k automatizaci procesů strojového učení při tvorbě map při zachování vysoké přesnosti dat.

Zde je příklad, jak společnost Google využila strojové učení k řešení problému “rozmazané budovy”. Rozmazané obrysy byly způsobeny algoritmem, který se snažil odhadnout, zda je část obrázku budova, nebo ne. Aby tento problém vyřešili, sledovali obecné obrysy budov manuálně. Jistě ale chápete, že najít všechny obrysy tímto způsobem není rychlý proces. Proto jakmile měl tým Googlu všechna potřebná data, předal algoritmu strojového učení tvary a obrysy budov v reálném světě, což pomohlo aktualizovat mapu za 1 rok a výrazně ji vylepšit.

 

Uvádění adres do ulic, které je nemají.

Dříve jsme se zmínili, že Google získává informace ze snímků Street View. Díky strojovému učení snímků a službě Street View lze tedy automaticky určit adresu téměř kdekoli na světě, což pomohlo dosáhnout obrovského pokroku v mapování ve více než 220 zemích a oblastech světa.

Někdy však dochází k potížím při hledání konkrétního místa. Proto Google Maps a Google Maps Platform zavedly podporu systému zjednodušeného záznamu souřadnic Plus Codes.

Plus Codes je nový způsob, jak někomu sdělit souřadnice objektu nebo své polohy. Je to otevřený zdrojový kód pro všechny vývojáře a je integrován do rozhraní API Places a Geocoding.

Vytvořením map pro celý svět tak Google poskytuje adresu pro každý objekt a přístup k rozhraní Google Maps API každému podniku a místní samosprávě, což umožňuje zlepšit služby zákazníkům a zlepšit interní procesy.

 

Pokud tedy máte zájem o integraci platformy Google Maps do svého podnikání, obraťte se na tým specialistů Cloudfresh, kteří vám pomohou realizovat i ty nejambicióznější nápady. Kromě toho poskytujeme slevy na rozhraní API platformy Google Maps pro webové stránky a mobilní aplikace, platbu bankovním převodem, kompletní balíček účetních a právních dokumentů, technickou podporu a poradenství.

 

Další publikace

Сторінка доступна українською мовою: Перейти