Overslaan en naar de inhoud gaan

Hyperlinks bij reële wereld via je mobieltje

Het systeem kan bijvoorbeeld een link presenteren naar historische informatie over gebouwen op de foto, maar ook de vertrektijden van de bus wanneer een halte in beeld is. Het MOBVIS-systeem herkent objecten in de foto zoals voetgangersoversteekplaatsen en verkeersborden en kan deze elementen betrekken bij het bepalen van de context waarin de foto is genomen. Uiteindelijk zou een foto van een restaurant het menu van de dag kunnen presenteren.
Business
Shutterstock
Shutterstock

TeleAtlas, een van de partners in het project, maakt voor de huidige navigatiesystemen al veel geografisch gemarkeerde foto’s. Wereldwijd heeft het bedrijf dagelijk zo’n vijftig auto’s op pad die continu beeldmateriaal verzamelen van de omgeving aan weerzijden van de route die zij analyseren. TeleAtlas heeft een deel van deze geografische beeldbank in het project ter beschikking gesteld. Een slim beeldherkenningsalgoritme, ontwikkeld aan de universiteit van Ljubljana, vormt de kern van het systeem. Het kan kleine verschillen en overeenkomsten onderscheiden aan foto’s van gebouwen en de omgeving waarin ze staan.De beeldanalyse vindt in de onderzoeksfase plaats op de universiteitsserver in Graz. “De doorsnee reactietijd van het systeem bedraagt 10 tot 30 seconden en is voornamelijk afhankelijk van de beschikbare bandbreedte en de verkeersdrukte op de verbinding”, zegt Lucas Paletta, de coördinator van MOBVIS aan de universiteit van Graz.De analyse kan relatief vlot doordat samen met de foto de positie van de fotograaf wordt meegezonden naar de referentiedatabase. De beeldvergelijking wordt vervolgens alleen losgelaten op de plaatjes in de referentiedatabase die volgens de coördinaten in dezelfde buurt zijn genomen. Een selecte groep deelnemers test het systeem in drie steden; in het Oostenrijkse Graz, in Ljubljana in Slovenië en in het Duitse Darmstadt. Volgens Paletta werkt het systeem met elke recente 1 megapixelcameratelefoon die is voorzien van Java. “Uit usability-studies blijkt dat mensen de dienstverlening een hoge waardering geven, zelfs met langere responstijden. Zij moeten even een manier vinden waarop het systeem het best werkt. Het gefotografeerde object moet niet te klein zijn en niet te gedetailleerd.”Uit het onderzoek blijkt dat na een korte gewenningsperiode het systeem in zo’n 80 procent van de gevallen een juiste inschatting maakt om welk gebouw het gaat. Opmerkelijk is dat het foutenpercentage nagenoeg nul is: in de resterende 20 procent herkende het systeem de gebouwen niet terwijl ze wel in de database voorkomen. Grote uitdagingen voor het systeem zijn de verschillende lichtomstandigheden waaronder de foto wordt gemaakt en het feit dat veel gebouwen in de stad grote gelijkenis vertonen.

Lees dit PRO artikel gratis

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

  • Toegang tot 3 PRO artikelen per maand
  • Inclusief CTO interviews, podcasts, digitale specials en whitepapers
  • Blijf up-to-date over de laatste ontwikkelingen in en rond tech

Bevestig jouw e-mailadres

We hebben de bevestigingsmail naar %email% gestuurd.

Geen bevestigingsmail ontvangen? Controleer je spam folder. Niet in de spam, klik dan hier om een account aan te maken.

Er is iets mis gegaan

Helaas konden we op dit moment geen account voor je aanmaken. Probeer het later nog eens.

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in