Ferruccio Cantone - Introduzione a Mapillary
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Presentazione di Ferruccio Cantone su Mapillary fatta a Biella il 20 ottobre 2018, durante gli incontri mensili dei mapper di OpenStreetMap.
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- 1. Introduzione a Mapillary: un servizio collaborativo per la condivisione di foto geolocalizzate
- 2. Che cosa è Mapillary ● Mapillary è un servizio per condividere foto georeferenziate sviluppato da una startup, con sede a Malmö, Svezia. ● I suoi ideatori vogliono rappresentare il mondo intero (non solo le strade) con delle foto. Ritengono che per coprire tutti i posti interessanti nel mondo siano necessari un progetto crowd-sourced indipendente e un approccio sistematico alla copertura di aree interessanti. ● I servizi come Google, che utilizzano auto equipaggiate con speciali fotocamere, non riusciranno a coprire il mondo con dettaglio sufficiente. Secondo loro, la conoscenza locale è quasi imbattibile, e solo gli abitanti sanno cosa veramente sia importante quando si scatta una foto. Sono interessati alla copertura di qualunque posto all'aperto, e possono contribuire a un sistema che rappresenta il mondo con un alto livello di dettaglio.
- 3. Che cosa è Mapillary ● La maggior parte della elaborazione di immagine è fatta lato server usando tecnologie Big Data e di visione artificiale, rendendo la raccolta dei dati estremamente semplice per l'utente. ● Pertanto, Mapillary migliora con ciascuna nuova foto, perché ogni nuova foto è messa in relazione con tutte le foto esistenti nel suo intorno. L'idea è che agli utenti dei dati è permesso migliorare la copertura di aree di loro interesse. ● Gli sviluppatori di Mapillary ritengono che ci sia mercato per un fornitore di foto neutrali ed indipendenti. ● (Copiato con piccole modifiche da http://wiki.openstreetmap.org/wiki/IT:Mapillary)
- 4. AD OGGI: 377 millioni di immagini 5.7 millioni di km mappati 32 miliardi di oggetti 190 nazioni
- 5. Un approccio collaborativo e scalabile alle immagini a livello stradale Chiunque abbia un telefono cellulare, una action camera o una macchina fotografica a 360° può contribuire e utilizzare le immagini per condividere storie ed estrarre dati per modificare la mappa.
- 6. Come funziona Cattura Carica Prendi i dati cartografici Usa l'applicazione gratuita Mapillary sul cellulare, una action camera o una fotocamera a 360° per catturare immagini di strade o luoghi di interesse. Carica le immagini su Mapillary e per collegarle in una vista a livello stradale e per rilevare i dati cartografici. Usa le immagini per migliorare la mappa. Esplora Esplora milioni di immagini e goditi panorami spettacolari di luoghi di tutto il mondo.
- 7. Strumenti del mestiere Le persone possono andare dove le auto di Street View non possono - sentieri pedonali, piste ciclabili, binari ferroviari, vie d'acqua e luoghi remoti. Le nuove foto sono disponibili sulla mappa e unite alle foto esistenti in poche ore. Le foto possono essere scattate più volte con la frequenza necessaria per tenere traccia dei cambiamenti di un luogo.
- 8. Vantaggi di creare le proprie immagini a livello stradale ● Raggio d'azione maggiore ○ Vai dove le auto di Street View non possono: sentieri pedonali, piste ciclabili, piste ferroviarie, corsi d'acqua e luoghi remoti. ● Quick turnaround ○ Le immagini sono disponibili sulla mappa e collegate tra loro in poche ore - non mesi - dal caricamento. ● Aggiornamento e frequenza ○ Le immagini possono essere catturate tutte le volte che è necessario per tenere traccia dei cambiamenti in un certo luogo.
- 9. Là dove gli altri non passeranno mai! Galleria San Federico
- 10. Là dove gli altri non passeranno mai! Sentiero Stura di Lanzo
- 11. Come catturare le immagini ● Mantieni la fotocamera stabile e rivolta nella stessa direzione ● In auto o in bicicletta, usa un supporto ● Nessun ostacolo nella vista della fotocamera ● Punta la fotocamera in piano con l'orizzonte ● Con una fotocamera a 360°, usa un supporto o uno selfie stick per sollevarla ● Cattura sequenze di foto: modalità automatica sull'applicazione Mapillary o time-lapse sulla fotocamera
- 12. Altri modi...
- 13. Cosa evitare CofanoTroppo cielo Immagini sfocateTroppo terreno Immagini scure Pioggia
- 15. Consigli ● Andare di domenica mattina ● Sole alle spalle ● Panno scuro sul cruscotto ● Niente sterrate in bici ● Usare una scheda SD per non avere problemi di memoria ● Usare un power bank o un caricabatterie da auto
- 16. Impostazioni
- 17. Impostazioni
- 18. Problemi ● Foto tagliate ● Foto capovolte per salti presi in bicicletta ● Foto a “zig zag” se si va troppo piano in bici
- 19. Foto “tagliate”
- 22. Foto “tagliate” soluzioni ● Pulire la memoria del cellulare ● Ridurre la frequenza di campionamento – 5 metri in auto – 3 metri a piedi – 2 secondi (sconsigliato)
- 26. Trucco navigatore – livello ricerca
- 27. Post produzione
- 28. Trucco caricamento ● Col cellulare non si possono editare le foto, col PC sì! ● Alle volte serve resettare il cellulare ● Questo PCMI 6Archivio condiviso internoAndroiddataapp.mapillaryfilesmapillaryLEGACY_CAM_0201 8_10_09_17_20_23_668_+0200 ● https://www.mapillary.com/uploader
- 30. Tecnologia: generazione dei dati cartografici
- 31. Sfocatura targa Sfocatura volti Le immagini vengono elaborate in modo da rendere sfocate le facce e le targhe.
- 32. Rilevamento di oggetti in ogni immagine
- 33. La segmentazione semantica consente il rilevamento di oggetti Segmentazione semantica significa che il computer cerca di capire cosa c'è nell'immagine e assegna una categoria (edificio, cielo, auto) ad ogni pixel.
- 34. Per cosa usare Mapillary
- 35. Migliorare OpenStreetMap Integrazione con gli editor iD e JOSM. Editor iD con il livello Mapillary abilitato Plugin Mapillary per JOSM
- 36. Mapping umanitario Immagini di aree remote e vulnerabili sono rese pubbliche. Chiunque può esplorarle e utilizzarle per creare mappe migliori. Aiuta a documentare l'ambiente circostante come le strade, le condizioni di costruzione e le condizioni delle strade. La croce rossa dopo un terremoto ad Haiti La Banca Mondiale rileva le infrastrutture a Dar es Salaam
- 37. Mappatura dopo disatri naturali Esaminare virtualmente un'area prima e dopo un disastro per comprendere meglio i danni. EEFIT sta acquisendo immagini con una fotocamera 360° per rilevare i danni
- 38. Inventario dei beni con ispezioni virtuali
- 39. Guarda come cambiano i luoghi
- 40. Map the world with us! Ferruccio Cantone, cantone.ferruccio@gmail.com
Notes de l'éditeur
- Traditionally, street-level imagery has been collected by companies with expensive equipment, with a focus on the most commercially viable areas. This means that many areas get ignored, from hiking trails to small towns and rural dirt roads. Mapillary empowers anyone to capture street-level imagery, whether they have a $50 Android phone or a $200,000 professional mapping rig. All images contributed compliment each other to create a visual representation of the world.
- Images are captured using our apps or GPS-enabled devices. Once uploaded, Mapillary processes them, blurring faces and license plates, identifying objects within, and connecting the images to others nearby These images can then be viewed directly in map editing tools such as OSM’s iD editor and JOSM, HERE’s Map Creator, and GIS tools such as ArcGIS Online/Pro Explore places around the world in the Mapillary mobile apps, on the web at mapillary.com/app, or any integrations using Mapillary imagery
- Mapillary is device agnostic, meaning we don’t care what device you use as long as your images have accompanying GPS information, and provide context to the scene. The most popular tools of the trade are action cameras, smartphones, and 360º cameras. Our app is available on iOS and Android.
- Here are some capture tips that apply regardless of whether you’re walking, cycling, or driving. The most important aspects are to keep the camera as steady as possible—on a vehicle, you should use a mount for that. You can get a free phone mount from Mapillary—submit your request here: http://bit.ly/299Lkua(you’ll find the link to the request form also by going to help.mapillary.com, search for “mounts and setups”). With a car mount, stick it close to the rear view mirror inside your windscreen. You might need to try it out a bit to see which position suits your car. It’s a good idea to clean your window so the camera doesn’t focus on some smudge on the glass. Also, you can put a black matt cloth (like felt) over your dashboard to reduce reflections in the window. With a bike mount, you should secure your phone to the mount with e.g. rubber bands and ride slowly. Avoid very bumpy surfaces, because this will also make the images blurry. Normally, you point the camera forward. In any case, hold it still in one direction. Aim the centre of the camera view towards the vanishing point on the horizon. Another important note is to check that nothing obstructs the camera view—no parts of the vehicle (like car hood or bicycle handlebar), the phone/camera mount, your fingers or hands, etc. With a 360° camera, it’s almost inevitable to have the mapper in the view, but the effect is considerably smaller when you lift the camera up with a selfie stick or a mount.
- The most common way people contribute is by walking, riding or driving with their device. Often it will be mounted to the dashboard or handlebars and pointed in the direction of the horizon to ensure nice, smooth transitions from one photo to the next.
- Every image uploaded to Mapillary is processed with license plates and faces blurred. Anyone is able to manually correct false blurs or instances that Mapillary may have missed.
- With computer vision, Mapillary also detects objects appearing in images. Traffic signs are among the most popular types of object detections, due to the difficulty government has in maintaining an accurate inventory of traffic signs. They also contain useful information for map editors such as the speed limit and turn restrictions.
- Semantic segmentation means that the computer tries to understand what is in the image and assigns a category (building, sky, water) to each pixel. Semantic segmentation enables detection of different areas in the images (such as buildings, pedestrians, cars etc.). Semantic segmentation together with 3D reconstruction enables us to extract 3D positions of objects such as traffic signs and display them on the map. More details http://blog.mapillary.com/update/2016/09/27/semantic-segmentation-object-recognition.html Feature extraction, i.e. detecting objects, is the result of semantic segmentation. This means that Mapillary processes every pixel and assigns a category to it, using machine learning algorithms. There are currently 80 object classes we can detect, with the list continually growing. Going forward, contributors will be able to tag objects within images and further improve the detection of objects. Semantic segmentation is incredibly useful for self-driving cars and automatic extraction of map data. By combining semantic segmentation with the 3D technology previously described—Structure from Motion—we can triangulate detections from multiple images and figure out where the objects are positioned in the real world, then place them on the map. This is what we mean when we talk about map objects.
- http://blog.mapillary.com/update/2015/09/23/missingmaps.html http://blog.mapillary.com/update/2015/12/17/worldbank.html
- http://blog.mapillary.com/community/2017/02/16/new-technologies-for-earthquake-surveys.html
- Governments and transport authorities around the world at employing whatever technology they can to plan and adapt to changing cities. One challenge is continually maintaining an inventory of the infrastructure in their jurisdiction. Traffic signs are continually changing and accurate tracking of this is very difficult. Mapillary can help with challenges such as this by recognising these assets within an image, and providing it as map data. Rather than require manual verification, a government employee can drive the area and quickly inventory the assets they’re interested in.
- Mapillary helps you visualise how a location is changing over time by giving you the opportunity to compare images from the same location across different dates. The 3D point cloud underlying each image means that can easily navigate around various images, comparing seasons, a construction project or environmental forces such as flooding. Mapillary ambassador Soren even uploaded historical imagery of a Danish castle taken 100 years ago and compared it to photos in the area taken today.