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Facebook AI利用计算机视觉和卫星图像绘制人口地图
2019年04月10日 由 深深深海 发表
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Facebook AI研究人员现在正在为世界各地的国家提供全新的、更准确的人口热图。研究人员将计算机视觉与DigitalGlobe卫星图像和公共人口普查数据结合使用，根据人造建筑的数量来确定一个地区的大致人口。Facebook还与世界银行合作，验证其结果的准确性。研究人员计划在今年年底之前使用相同的方法绘制全球人口的地图。今天还公开了非洲大陆54个国家的详细地图，它基于2016年和2017年推出的22个国家的图像，当时Facebook首次开始向非政府组织提供经过人工智能调整的详细人口数据。最初的22个国家有很多非洲国家，但也有柬埔寨，海地，菲律宾，斯里兰卡和泰国等国家。
这些地图通过Facebook的人道主义数据交换提供给非政府组织和政府机构，以确保他们能够准确定位农村社区并在灾难中提供人道主义援助。
这些地图没有对政府人口普查数据提供独立的评估，而是根据卫星图像中人造结构的外观来核实人口的位置。该公司发言人表示，目前还没有对建筑物内的人数做出预测。
弱监督学习首先用于消除树木，水域和不包含人造建筑的地方的卫星图像，然后使用Facebook的图像识别引擎，利用卷积神经网络来识别建筑物，然后应用人工智能模型来定位建筑物。
“由于手动找到这些建筑物是不可行的，我们依靠深度学习来找到它们，达到这样的粒度对有效分配疫苗接种等活动至关重要。”
机器分析了超过110亿张图片，以创建Facebook的非洲人口密度热图。这些地图和数据将提供给人道主义组织，以帮助他们及时提供援助。
Facebook的机器学习平台FBLearner Flow和Presto的地理空间与神经网络ResNet18结合使用，将Facebook在图像中寻找建筑物的准确率从81%提高到92%，在79个地图区域中有75个准确率超过了旧模型。
该公司表示，与OpenStreetMap团队合作，帮助Facebook避免了发达国家在识别训练集中建筑物的偏见。
人道主义团队OpenStreetMap和Missing Maps项目正在积极使用这些数据，该项目由红十字会联合成立，旨在寻找生活在人口稀少地区的人们。Facebook Research的Connectivity Lab内部也在使用这些数据，该实验室旨在使乡村社区的人们也能使用互联网。
该公司发言人在一份声明中表示，该项目未使用也不会使用任何Facebook数据，使用的人口普查和卫星数据也不包含任何可识别个人身份的信息。
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