AI驱动的新开放建筑数据集的开发已揭晓
2021年，Google Research Africa团队启动了开放建筑，这是一个开源数据集，该数据集使用AI和高分辨率卫星图像绘制整个全球南部的建筑占地面积。他们的目标非常简单：在有关发展中国家的人口和密度的数据中插入一个大漏洞。现在，随着第三个版本的发布，他们的数据集拥有多边形的多边形，该建筑物在非洲，南亚和东南亚，拉丁美洲和加勒比海地区占地5800万平方公里超过5800万平方公里。从政府到联合国甚至研究人员和非营利组织，一群人一直在使用开放建筑来处理人口规模和分销。这有助于他们为诸如疫苗接种驱动器和灾难响应之类的事情做得更好。另外，它甚至通过添加以前没有绘制过的数百万个建筑物来加强Google地图。 该团队总部位于加纳，但成员分散在特拉维夫和苏黎世等地方，一直在使该项目更有用的任务。 Google研究计划经理Abdoulaye Diack说：“我们一直处于黑客马拉松模式，尝试新的想法并应对挑战。” “我们无法处理原始数据集的一件事是显示区域如何随着时间而变化 - 这是静态的。这是我们的合作伙伴真正想要的。”商业卫星图像提供商通常专注于带来雄鹿的地区，留下了大约40％的世界，主要是全球南部，而没有常规的高分辨率覆盖范围。某些远程景点和非正式定居点根本没有任何覆盖范围。同时，欧洲航天局的Sentinel-2卫星的开源图像每五天拍摄一次全球PIC，被认为是无法建筑物检测的时间太低。但是团队认为这可能并不像他们想象的那样大，所以他们给了它。首先，他们将单个低分辨率框架从Sentinel-2喂入了他们的型号，并要求它绘制建筑物多边形。 “这很艰难，但我们看到了潜力，”阿卜杜拉耶说。 “因此，我们告诉模型只给我们建筑面具 - 与特定景点相关的双级像素数据。它确实可以，我们想，'嘿，我们可以做到这一点。'“经过一年的调整，他们上个月推出了开放式建筑2.5D临时数据集。它涵盖2016年至2023年，并为全球南部大部分地区的建筑物存在和数量提供了年度快照，以及建筑高度。这显示了城市如何由于发展，灾难和其他因素而发生变化。用户可以选择一个地区，多年来翻转，观看世界在形状丰富多彩的展示中成长和收缩。 Google研究产品经理Olivia Graham说：“到2050年，大约有25亿人可能会搬到城市，主要是在全球南部。该数据集可能是针对处理这种增长的政府和组织的改变游戏规则的人。” “如果一个城市计划在哪里提供医疗保健和教育等基本服务，或者在哪里建造水和能源供应等基础设施，则该数据集表明哪些领域正在迅速增长。” 2018年9月28日，印度尼西亚沿海地区发生的7.4级地震引发了海啸，影响了约150万人在苏拉威西。数据集显示了灾难发生后建筑区域如何从海岸撤退。您可以在我们的Interactive Earth Engine应用程序中查看它。 您还可以在Open Buildings 2.5D Perimal DataSet演示中看到新开罗的构建。那么，团队如何设法让他们的模型阅读Sentinel-2的模糊卫星图像并自信地检测建筑物？他们首先要加强事物。 Google研究软件工程师Krishna Sapkota说：“我们使用教师学生的模型设置来'超级溶解'低分辨率图像，并拔出建筑物的占地面积。” “教师模型学会了在高分辨率图像中发现建筑物，并为学生模型提供标签。学生模型实际上创建了数据集，从教师的输出中学习。然后，它可以从Sentinel-2中获取低分辨率图像，并猜测高分辨率版本的外观。” 教师模型为学生模型提供了高分辨率培训标签，然后从低分辨率图像中弄清楚建筑物的存在。为了获取构建足迹所需的详细信息，该模型最多使用32帧的Sentinel-2图像，用于任何预测。由于捕获之间的时间差距很小，这有助于提高分辨率，这与其他框架有所不同，这就像像素手机如何使用多个镜头对更清晰的图像使用。与原始数据集（给出了建筑物的精确多边形轮廓）不同，新的时间数据集使用栅格数据来构建足迹。它还可以预测建筑高度，对于估计人口密度至关重要，错误仅为1.5米，或者不到一个故事。在正式发布之前，临时数据集与乌干达非营利性Sunbird AI等值得信赖的合作伙伴共享。奥利维亚说：“大约有73％的乌干达人没有电力，Sunbird AI使用我们的原始数据库来帮助政府找出将微电网或太阳能电池板放在哪里。” “借助新数据集，他们正在研究Jinja和Fort Portal，创建了视觉效果，以帮助市议会了解增长快速发生并调整他们的计划。它表明了两个数据集如何成为更大工具包的一部分，以了解人群以及如何变化。”导致时间数据集的同样好奇心也在推动团队继续改善它。 Abdoulaye说：“我住在加纳，看到我们的工作所产生的影响。” “这里的许多地方都在为资源而苦苦挣扎，这导致数据差距带来了很大的后果。成为一个努力解决这个问题并有所作为的团队的一部分是真正的荣誉。”
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![StevenSanchez]()
StevenSanchez
2025-04-14 08:00:00
This dataset is a game-changer for urban planning in the Global South! It's amazing how AI can help map building footprints so accurately. Only downside is it's a bit tricky to navigate the dataset if you're not tech-savvy. Still, a must-have for researchers!
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![DonaldGonzález]()
DonaldGonzález
2025-04-14 08:00:00
グローバルサウスの都市計画に革命をもたらすデータセットです！AIが建物のフットプリントをこれほど正確にマッピングできるなんて驚きです。唯一の欠点は、技術に詳しくないとデータセットの操作が少し難しいことです。それでも、研究者にとって必須のツールです！
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![WillLopez]()
WillLopez
2025-04-12 08:00:00
글로벌 사우스의 도시 계획에 혁신을 가져오는 데이터셋입니다! AI가 건물의 발자취를 이렇게 정확하게 매핑할 수 있다는 것이 놀랍습니다. 단점은 기술에 익숙하지 않으면 데이터셋을 다루기가 조금 어렵다는 점입니다. 그래도 연구자에게는 필수 도구입니다!
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![JustinJackson]()
JustinJackson
2025-04-13 08:00:00
Este conjunto de dados é um divisor de águas para o planejamento urbano no Sul Global! É incrível como a IA pode mapear as pegadas dos edifícios com tanta precisão. A única desvantagem é que pode ser um pouco complicado navegar pelo conjunto de dados se você não for muito técnico. Ainda assim, uma ferramenta essencial para pesquisadores!
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![RaymondRodriguez]()
RaymondRodriguez
2025-04-12 08:00:00
¡Este conjunto de datos es un cambio de juego para la planificación urbana en el Sur Global! Es increíble cómo la IA puede mapear las huellas de los edificios con tanta precisión. La única desventaja es que puede ser un poco complicado navegar por el conjunto de datos si no eres muy técnico. Aún así, una herramienta imprescindible para los investigadores!
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![AnthonyMartinez]()
AnthonyMartinez
2025-04-12 08:00:00
The Open Buildings dataset is a game-changer for urban planning in the Global South! It's amazing how AI and satellite imagery can map out building footprints so accurately. My only gripe is that the data updates aren't as frequent as I'd like. Still, it's a fantastic resource! 🌍
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2025-04-12 08:00:00
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2025-04-12 08:00:00
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2025-04-12 08:00:00
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