谷歌地图中的街道和道路名称

是指在谷歌地图上显示的城市、乡村和其他地理区域中的街道和道路的名称。这些名称通常用于标识和导航到特定位置。谷歌地图通过收集和整理地理数据，包括地理位置、道路网络和地名，来提供准确的街道和道路名称。

街道和道路名称的分类可以根据不同的标准进行，例如根据地理位置、道路类型、道路等级等。在谷歌地图中，街道和道路名称通常按照城市、乡村和其他地理区域进行分类，并且可以通过搜索或浏览地图来查找特定的街道和道路。

谷歌地图中的街道和道路名称在导航、定位和交通规划等方面具有重要的应用场景。用户可以使用谷歌地图来查找特定位置的街道和道路名称，并通过导航功能获取准确的路线指引。此外，谷歌地图还可以用于交通规划和城市规划，帮助用户了解道路网络和交通状况。

对于谷歌地图中的街道和道路名称，腾讯云提供了一系列相关产品和服务。例如，腾讯地图API可以帮助开发者在自己的应用程序中集成地图功能，并获取街道和道路名称的相关信息。腾讯云地理位置服务可以提供地理位置数据和地名查询服务，帮助用户获取准确的街道和道路名称信息。

腾讯云地图API产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/map

腾讯云地理位置服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/location

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QGIS 3.10 路径分析

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前沿 | AI不用地图和GPS也能认路：DeepMind再放大招

大数据文摘作品作者：龙牧雪是的，谷歌DeepMind又在搞事情。这次，是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引，AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。...好比一个7x24小时无限循环工作的快递员，要不断地到达指定地点，但是又没有地图可以看。随着时间的推移，AI学习以这种方式跨越整个城市。经过在多个城市的训练和学习，在适应新的城市时AI的表现非常好。...特定于语言环境的模块被设计为可互换，并且如其名称所示，对于代理导航的每个城市都是唯一的，而视觉模块和策略模块可以是语言环境不变的。...与谷歌地图和街景环境不同，AI不会看到小箭头，本地或全球地图，或著名的Pegman：它需要学习区分开放道路和人行道。目标可能在真实世界中距离数公里，AI要通过数百个街景图才能到达。...Pegman，谷歌街景视图中的虚拟小人值得注意的是，这是一个可以转移到新城市的模块化神经网络架构。

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【独家】Google无人驾驶测试中心幕后揭秘（附最新测试报告）

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谷歌官方回应了，99 部手机行为艺术「捉弄」谷歌地图后续

让谷歌地图犯晕，只要 99 手机和小推车近期，为了「破解」谷歌地图的路况功能，一位叫 Simon Weckert 的艺术家，在柏林的一条街道上，实施了他的「干扰」计划。...在他来来回回的移动中，空荡的街道上，谷歌地图的路况开始变化，从绿色慢慢变黄，变橙，最后变成深红，提示为重度堵车。...所以在这个案例中，多部手机导航功能的开启，加上在道路上的缓慢移动，造成了谷歌地图的误判。 ?...当时有许多人在街道上游行，虽然没有车辆，但谷歌地图显示此道路已经严重堵车。这个观察促使他进行了本次的探索。...Weckert 在网站上发布了实验视频，并阐释了这个举动所造成的实际影响，通过这个小把戏，将地图应用中原本畅通的道路，变成了地图上严重拥堵的路段，从而影响到人们的出行的选择和方式。

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谷歌利用众包老照片还原儿时3D街景，浏览器即可体验

伴随一个人成长的街道改变了多少？虽然谷歌街景可以让人们看到一个地区现在的样子，但如果你想探索过去的地方是什么样子呢？...谷歌的目标是使得「rǝ」可以让历史爱好者虚拟地体验世界各地的历史城市，帮助研究人员、政策制定者和教育工作者的某些工作，并为日常使用者提供一种新的怀旧方式。...上面的架构图中，「rǝ」地图模块的入口点是「Warper」，这是一个网络应用程序，用户可以上传地图的历史图像，并通过在历史地图上找到控制点和基础地图上的相应点来对图像进行地理校正。...下一个模块是「Editor」，允许用户加载地理纠正的历史地图作为背景，然后跟踪他们的地理特征(例如道路等)。这些跟踪数据以开放式街道地图(OSM)矢量格式存储。...3D重构「由粗到细」，楼梯的位置也不放过 3D 模型模块旨在利用相关的图像和地图数据重建历史建筑详细的全部3D结构，将这些3D模型合理地组织在一个存储库中，并在历史地图上以时间维度呈现它们。

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

目录：阅读前必看知识点 1 方法一，超额收费：通过谷歌街景API获取街景图像 2 方法二，完全免费：通过selenium实现批量街景图像的采集 3 详解谷歌街景网页URL中的三个重要参数： 1）纬度和经度...5 获取阿姆斯特丹的道路矢量数据 OSMnx[25]是一个Python库，用于从OpenStreetMap下载、建模、分析和可视化街道网络和其他地理空间功能。...您可以下载和建模步行、驾驶或骑自行车的网络，只需一行代码，然后轻松地分析和可视化它们。您可以轻松地处理城市设施/兴趣点、建筑物占地面积、公交站点、高程数据、街道方向、速度/行驶时间和路线。...，包括服务道路 'walk' - 获取行人可以使用的所有街道和路径（这种网络类型忽略单向方向性） 'bike' - 获取骑自行车者可以使用的所有街道和路径 'all' - 下载所有（非私有）OSM 街道和路径...通过使用pandas的apply方法更高效地遍历df中的每一行。通过使用列表推导式和min函数，可以更高效地找到日期最近的pano。

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一种全新的地图推进无人驾驶汽车上路步伐

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自动驾驶汽车开始面临棘手的伦理问题

谷歌自动驾驶汽车的座舱里没有方向盘，也没有油门和刹车踏板，谷歌为这场兜风设置了诸多障碍：如一位行人和一辆自行车闯进了汽车车道，以及前方驶出了另一辆汽车。 ?...随后我乘坐一辆改装的雷克萨斯SUV自动行驶在公共道路上，在此期间，一辆自行车在车前晃悠了好几个街区，一位老人家缓慢地斜穿过马路，一位女士在一条狭窄街道上从汽车后排抱出了一只小狗。...准备好乘坐一辆谷歌改装的雷克萨斯SUV，在加州山景城谷歌公司总部附近的街道上体验自动驾驶。...这些测试包括对斯坦福大学X1测试车辆所进行的实验，以及在行驶道路上设置障碍。...格迪斯还认为，自动驾驶软件这种新生的伦理编程可能成为该技术的一个“核心要求”。并且他告诫道，伦理可不像其他软件，汽车制造商们不能简单地从一级供应商处获得。

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Uber杀入战场，无人驾驶颠覆传统汽车只要3年？

众多巨头纷纷涌入，无人车走向市场的时间表一再被压缩，留给中国队的时间还剩多少？在美国的无人车发展版图中，西部也许是谷歌的天下，但是在东部，Uber已经宣示占领市场的决心。...Uber介绍说，在测试过程中，一位经过培训的司机将坐在驾驶座上，以控制汽车的表现，但是汽车运行的是无人驾驶模式。本次测试的环境包括街道、桥梁和山地。...他介绍说，无人车在探测道路坑洞时会比较精确，因为人总是凭直觉。提到无人车，Bares说：“这是一项非常早期，非常新的技术。简单地说，就是整个感知器在尝试比人做得更好。”...根据谷歌所透露的愿景，乘客可以通过在电子地图上打字或说出命令来确定行驶的目的地。该车将是电动的，能够在重新充电前行驶 100 英里（160 公里）。 ?...该原型车的速度被限制为小于 25mph (40 公里每小时)，而它的自动驾驶能力将依赖于专门为其设计的谷歌道路地图，这些地图曾在谷歌现有车队上进行过测试。

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Berkeley发布BDD100K：大型的多样化驾驶视频数据集

一个随机视频子集的位置信息正如名称所示，数据集包含100,000个视频。每个视频长约40秒，720p和30 fps。视频还附带手机记录的GPS / IMU信息，以显示粗糙的驾驶轨迹。...注释概述道路物体检测研究者为所有100,000个关键帧中通常出现在道路上的对象标记对象边界框，以了解对象的分布和位置。下面的条形图显示了对象数量。还有其他方法可以在注释中使用统计信息。...不同类型的对象统计数据集也适用于研究一些特定的领域。例如，如果你对在街道上检测和避开行人感兴趣，也可以来研究我们的数据集，因为它包含比以前的专业数据集更多的行人实例，如下表所示。 ?...垂直车道标记（下图中标记为红色）表示沿车道行驶方向的标记。平行车道标记（下图中以蓝色标记）表示车道中车辆停止的标记。另外还提供了标记的属性，例如实线与虚线、双线与单线。 ?...驾驶挑战根据研究者的数据，研究者在CVPR2018自动驾驶研讨会上主持了三项挑战：道路对象检测，可驾驶区域预测和语义分割的域适应。

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影像数据揭秘下，一座城市到底能有几幅面孔？

比如下图的上海市建筑视觉密度分布3D图，可以看到上海的中心区视觉建筑比较密集，特别是浦西，虽然浦东的高建筑比较多，但是建筑的视觉密度跟道路的宽度有关，所以浦东的建筑视觉密度没有浦西那么大。...另外，一些上海各个郊区或者郊县等城市节点都可以在图中看出来。（图片说明：上海市建筑视觉密度分布3D图）接下来是交通要素识别的案例。城市街道物体要素识别是近年来较为先进的城市街道研发方案。...2017年2月谷歌曾利用街道识别预测美国总统大选、人口统计等。尽管拍摄时间相对静止，但城市市区的街道影像基本的时间更新尺度一致，所以单个城市内部的要素可比性高。...（图片说明：交通要素识别）通过对城市街景进行分析，我们在102万北京市街道影像的照片中识别出了215万的行人，将这些数据放在城市中做出3D效果图，可以直观地反映出北京从二环到五环的人群分布状态。...在下图中，对比的是上海和东京的绿化率，黄色的点点代表的是照片里面拍到的建筑，绿色点点代表的是照片里面拍到的绿化。

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