Эндрю Лукингбилл, технический директор, Google Карты
Итан Рассел, директор по продукту, Google Карты


Мы живем в удивительном и постоянно меняющемся мире. Каждую минуту где-то появляются новые дороги, здания и компании. Задача нашей команды — тщательно фиксировать эти изменения и отображать их на Google Картах. 

Нас часто спрашивают: “Как вам это удается?”. Дело в том, что создание карты, которая постоянно обновляется — это многоступенчатый процесс, где задействованы люди, технологии и техника. И сегодня мы расскажем, какую роль каждый из этих элементов играет в создании Google Карт, которые помогают более чем миллиарду людей по всему миру строить маршруты, находить интересные места и решать повседневные задачи.


Все начинается со снимков

Панорамы в Просмотре улиц и снимки со спутников уже давно помогают нам ориентироваться в мире. На них можно увидеть не только дороги, здания, названия компаний и адреса, но и дополнительно узнать другие важные детали о выбранном городе или регионе — например, ограничения скорости. В 2007 году мы запустили функцию Просмотр улиц, чтобы пользователи могли своими глазами увидеть весь мир — от Антарктиды до Килиманджаро. За эти 12 лет с помощью автомобилей и переносных видеокамер мы собрали более 170 миллиардов изображений из 87 стран. Нам также удалось значительно улучшить качество снимков благодаря нашей новой камере с большей апертурой и датчиками с более высоким разрешением.
https://lh3.googleusercontent.com/C0eWPo-T3MxgwJTgF4WobVspJLwmBj0GpLMymWyS0zXhCJaeLWRNiwVEFR00WAU9E0ZWhoBwGxDnEStScDaj6qlqux1ueIymCoDIAGOVXNbj5zLvHZlXj2kFkfI78Gq7rk0EJ2l6
Переносная камера для съемки панорам


Добавление данных
Мы получаем данные более чем от тысячи независимых источников со всего света. Некоторые из них — например, Геологическая служба США (USGS) и Национальный институт статистики и географии Мексики (INEGI), дают нам информацию о всей стране. Другие — например, муниципалитеты, общественные организации и компании-застройщики — присылают сведения об отдельных регионах. Мы тщательно проверяем каждый источник, чтобы карта отражала самые актуальные и точные данные. 
https://lh4.googleusercontent.com/IOSCeOrld_8ZliGRWpKDmYo0YL-On5etNSPP34tmpWG6_iV3GvNFafbyWkojFsN9gmnhs9QJFq32uLDTFDc4QsUGSyLGhN1wU-ZJ2Y4gOgtW-ymUBrNiYkXN6hetIe5OsdRHYgVS

Схема дорог, которую нам предоставил Национальный институт статистики и географии Мексики



Роль человека

Ключевыми элементами в создании карт являются данные и снимки, Но они статичны и не всегда успевают за непрерывно меняющимся миром. И здесь важную роль играет каждый член нашей команды. Именно люди связывают все элементы Google Карт воедино. У нас есть команда по обработке данных, в которую входят специалисты со всего мира. Они участвуют практически во всех этапах создания карты: от сбора изображений для Просмотра улиц и подтверждения надежности источников данных до исправления неточностей и тренировки моделей машинного обучения (ниже мы расскажем об этом подробнее).

Кроме того, у нас есть сообщество местных экспертов и пользователей Google Карт, которые могут предлагать свои исправления с помощью кнопки «Оставить отзыв» в Google Картах. Мы проверяем информацию и публикуем ее, если уверены, что она соответствует реальному расположению дорог, компаний и адресов.
https://lh6.googleusercontent.com/G-zwWzKhkSjJGVvYneEdCrRRNZhfgr0ADHfmv7ZhEh5g813OhZLLo-VIASDtzeECi_RiL18Tj8xTvva7LmqvLWtaz3s4IuCAnlQloUgU7UuZNQNQeMaeL532upxNftGH3fp4mA-Q
Команда обработки данных за работой


Как все закрутилось с появлением машинного обучения

Снимки, достоверная информация и человеческий вклад — в основе наших достижений. Но мы хотим, чтобы пользователи получали актуальную информацию еще быстрее, и для этого мы обратились к машинному обучению. Оно помогает нашей команде автоматизировать составление карт, но при этом сохранить их высокий уровень точности. 

Раньше, чтобы нанести на карту контуры зданий, мы пользовались алгоритмом, который пытался определить, является ли часть изображения зданием. В результате таких догадок появлялись невнятные пятна на карте, по которым не определишь, здание это или нет. Мы их называли «предполагаемыми зданиями» Это была серьезная проблема, потому что здание — это не просто здание. Это ориентир на карте, по которому человек может понять, где он находится. Чтобы исправить ситуацию, мы вместе с командой обработки данных вручную обводили контуры зданий, а затем использовали эту информацию, чтобы научить наши алгоритмы машинного обучения определять, какие изображения совпадают с очертаниями зданий. Это сработало, и за один год мы смогли нанести на карту столько же объектов, сколько за предыдущие десять лет.
https://lh4.googleusercontent.com/LMvsdv6AQrhDY5jX7VeI8jvTcBD6Ru1bLaPJvd0gXVzJGIBtFQfXCAt1Nxcb3w2-JtApAuC6Gpl9521FG6Mfkt2rbCVbgyBQ70vozhIP0u9jetAt47YsMrxEMHnnyjiH7di4rTxM

Очертания предполагаемых зданий

https://lh6.googleusercontent.com/djfJppZfllm6tkffnIb0eN-xqhfijCP_bXf575b2e-Sg4cqYl17xJdbxZHjkeyGGvjhPyeeR4_cVn3CcNbeR4E_CStNGg4w63c1jr6Z-mhzjG3v1KPEO0QeOL7NUNbVm-_FJfBfn
Четко обозначенные контуры зданий на карте


Задел на будущее

Google Карты объединяют людей, помогают решать повседневные задачи и подсказывают, где найти нужную компанию или ресторан. Таким образом они поддерживают рост экономики и вносят свой вклад в развитие общества. И хотя мы уже прошли немалый путь (сегодня Карты охватывают более 220 стран и территорий), мы знаем, что наш труд еще не окончен, ведь каждый регион ставит перед Google Картами новые задачи и вызовы. 

Введение в Google Карты: как мы создаем карту мира