Точные местоположения заведений в Google

Опубликовано: 2022-02-08

Размещение точных местоположений заведений

Учреждения, такие как рестораны, заправочные станции, продуктовые магазины и другие предприятия, постоянно открываются, закрываются и перемещаются в разные места. Я видел местные компании, которые ранее упоминались в патентах Google как местные коммерческие организации, но им нравилось название учреждения. Такое перемещение предприятий происходит каждый день, и отслеживание новых локаций полезно.

Google постоянно полагался на другие сайты, размещающие информацию о местоположении для предприятий, однако получение большого количества других сайтов для обновления информации о местоположении может занять много времени и потребовать много усилий (и, возможно, некоторых затрат). В интересах Google указать правильное расположение новых предприятий как можно быстрее.

Я писал о местонахождении бизнеса и о важности расположения в рейтинге результатов поиска для локального поиска. Но это первый патент Google, который я видел, об отслеживании сайтов предприятий для отслеживания точного местоположения заведений. Я также писал об авторитетных страницах для предприятий в определенных областях, и этот патент снова возвращает идею авторитетных веб-страниц в локальный поиск.

Справочники, отслеживающие такие предприятия, необходимо обновлять, чтобы поддерживать точное местоположение заведений.

Кому-то может понадобиться обновить руководство вручную, когда неправильное заведение будет привязано к области. Эта потребность в ручном вводе может привести к задержкам или сбоям в обновлении каталога, что приведет к неточным местоположениям заведений. Это проблема, на решение которой направлен данный патент.

Этот патент относится к размещению точных местоположений заведений.

Первое изображение может принимать устройства обработки, включая данные о местоположении, связанные с захватом первого изображения.

Затем устройства обработки могут идентифицировать набор изображений, включая информацию о географическом местоположении и идентификационные метки. И каждый опознавательный знак связан с точным расположением заведения.

Определите, содержит ли первое изображение опознавательный знак какого-либо набора изображений.
Решите, что одно из заведений, связанных с одной из идентификационных меток на первом изображении, будет расположено в заданной близости от местоположения первого изображения.
Обновите базу данных местоположений, связав одно из заведений с заданным местоположением в пределах установленной близости от первого местоположения изображения.

Другой вариант осуществления обеспечивает систему для определения и обновления точных местоположений заведений.

Эта система может включать в себя вычислительные устройства с процессорами; и инструкции хранения в памяти, исполняемые процессорами. Инструкции могут включать в себя прием первого изображения, включающего в себя точные установленные местоположения, связанные с захватом первого изображения, при этом данные о местоположении состоят из местоположения первого изображения;

Идентификация с помощью вычислительных устройств набора изображений, при этом каждое изображение из набора изображений включает в себя информацию о географическом местоположении и идентификационные метки, при этом каждая идентификационная метка связана с заведениями.
Сравнение первого изображения с набором изображений.
Определите, исходя из сравнения; первое изображение содержит одну из идентификационных меток.
Было выполнено определение того, что одно из заведений, связанное с одной из идентификационных меток, содержащихся на первом изображении, в настоящее время находится в пределах заданной близости от первого изображения.
Обновите базу данных местоположений, связав одно из заведений с заданным местоположением в пределах установленной близости от первого местоположения изображения.

Привязка заведения к геолокационным изображениям
Изобретатели: Брайан Эдмонд Брюингтон и Кирк Джонсон.
Правопреемник: Google LLC
Патент США: 11 232 149
Выдано: 25 января 2022 г.
Подано: 24 июля 2019 г.

Абстрактный

Технология связана с определением присутствия заведения по геолокации.
Вычислительное устройство может принять первое изображение, включая данные о местоположении, связанные с захватом первого изображения.
Также может быть получен набор изображений, включающий информацию о местоположении и идентификационные метки, связанные с заведениями.
Вычислительное устройство может сравнить первое изображение, чтобы определить, содержит ли первое изображение идентификационную метку, и принять решение о том, что заведение, связанное с идентификационной меткой из первого изображения, в настоящее время находится в заданной близости от местоположения первого изображения.

Вычислительное устройство также может обновлять базу данных местоположений, связывая одно из заведений с местоположением в пределах заданной близости от местоположения первого изображения.

Изображения с логотипом помогают определить точное местоположение заведения

Технология связана с определением присутствия заведения в определенном географическом месте. Например, изображения, полученные из различных источников, могут содержать информацию о местоположении, такую как информация о геолокации.

Эти изображения могут быть проанализированы обрабатывающими устройствами, чтобы определить, содержат ли изображения какие-либо опознавательные знаки, указывающие на заведение. Для каждой фотографии, на которой имеется такая идентификационная метка, с идеей может быть связана этикетка с логотипом, указывающая, что изображение содержит идентификационную метку.

В другом примере изображения с логотипом могут быть извлечены из системы хранения, в которой хранятся моментальные снимки идентификационных меток, таких как логотипы.

Кроме того, учреждение, связанное с идентификационным знаком, также может быть связано с изображением.

Захваченное изображение, снятое в известном месте, затем можно сравнить с набором изображений, помеченных логотипом, связанных с местом в пределах заданного расстояния от области захваченного изображения. В связи с этим на захваченных изображениях может производиться поиск каких-либо опознавательных знаков в наборе изображений с логотипом. При обнаружении совпадающей идентификационной метки присутствие заведения, связанного с совпадающей идентификационной меткой, может быть закреплено в местоположении захваченного изображения.

Чтобы связать или разъединить заведение в определенном месте или из него, могут быть собраны общедоступные изображения, например веб-изображения из Интернета. Фотографии с веб-сайтов могут собираться и храниться в базе данных или кэше. Например, поисковый робот может постоянно сканировать веб-сайты в Интернете и сохранять каждое найденное изображение.

Кроме того, веб-сканер может сохранять изображения, связанные с веб-адресом, с которого изображение было найдено. Фотографии могут быть извлечены из систем хранения, таких как те, которые содержат различные фотографии, или те, которые специально хранят фотографии идентификационных знаков, таких как логотипы.

Каждому изображению может быть назначена метка, которая идентифицирует, предлагает или иным образом указывает содержимое изображения. Например, технология автоматической маркировки фотографий может прикреплять метки к каждой фотографии с определенным уровнем достоверности.

Изображения, содержащие опознавательные знаки заведения, такие как логотип, название компании, вывеска и т. д., могут быть помечены как «логотип». Каждое изображение, помеченное как логотип, также может быть связано с местоположением, например адресом или геолокацией.

В связи с этим каждое изображение с логотипом может содержать либо неявную, либо явную информацию о местоположении.

Кроме того, для любых веб-изображений каждое веб-изображение может быть связано с адресом, найденным на веб-сайте, с которого была найдена веб-идея.

Веб-страницы уполномоченных органов по идентификационным знакам

Веб-сайты, связанные с логотипом, помеченным веб-изображением, могут считаться авторитетными веб-страницами для идентификационного знака в веб-изображении.

Затем захваченное изображение можно сравнить с изображениями, помеченными логотипом. В этом отношении устройства обработки могут выполнять поиск изображения в изображении, чтобы определить, соответствует ли какая-либо часть захваченного изображения каким-либо идентификационным меткам, обнаруженным в изображениях с логотипом.

Поиск изображения в изображении может выполняться с использованием алгоритма сопоставления изображений. При выполнении поиска изображения в изображении также могут сравниваться варианты захваченного изображения и изображения с логотипом.

Захваченное изображение также можно сравнить с набором изображений с логотипом. В связи с этим захваченное изображение можно сравнивать только с группой изображений с логотипом в пределах заданного расстояния от захваченного изображения.

При обнаружении совпадающей идентификационной метки между захваченным изображением и одним из изображений логотипа заведение, связанное с совпадающей идентификационной меткой, может быть закреплено или ассоциировано с местоположением в заданной близости от области захваченного изображения.

Таким образом, данные о местоположении, такие как картографические данные, бизнес-справочники и т. д., могут быть обновлены для предоставления информации о текущем местоположении для заведения, связанного с совпадающим идентификационным знаком.

Кроме того, если опознавательный знак связан с авторитетным веб-сайтом, а местоположение захваченного изображения находится в области, найденной на традиционном веб-сайте, или рядом с ней, привязка заведения может быть выполнена с высокой степенью достоверности .

Соответственно, когда вновь захваченные изображения сравниваются с изображениями, помеченными логотипом, может начать появляться идентификационная метка, которой раньше не было, и предыдущая идентификационная метка может больше не быть актуальной.

Такое использование изображений может означать, что заведение, связанное с предыдущим опознавательным знаком, должно быть помечено как закрытое или перемещенное.

Картографические данные, бизнес-каталоги и другие данные, зависящие от местоположения, могут постоянно обновляться для предоставления точного местоположения заведений.

Кроме того, такое указание на закрытие может быть дополнительно проверено путем поиска на авторитетных веб-страницах предыдущего идентификационного знака и нового идентификационного знака. Предположим, что авторитетная страница уникальной идентификационной метки указывает на первое местоположение, а авторитетная страница старой идентификационной метки указывает местоположение, отличное от первого местоположения.

В этом случае с высокой степенью достоверности можно сделать вывод о том, что новое заведение присутствует в первом местоположении.

Ассоциирование или отсоединение заведения в определенном месте

Можно собрать много изображений. В одном примере веб-изображения могут быть собраны из Интернета и сохранены как коллекция веб-изображений. В связи с этим веб-сканер может постоянно сканировать веб-сайты в Интернете и сохранять каждое найденное изображение.

Изображения с веб-сайтов могут собираться и храниться в базе данных, кэше и т. д. системы хранения, например, на примере веб-сайта компании «Круговые пироги». Поисковый робот может просканировать веб-сайт, перейдя по веб-адресу Circle Pies.

Точные местоположения учреждения

Затем веб-сканер может просмотреть данные на веб-сайте и определить, что веб-сайт содержит два веб-изображения. На основании этого определения веб-сканер может сохранять веб-фотографии, например, в системе хранения.

Поисковый робот также может сохранять веб-изображения, связанные с веб-адресом веб-сайта, на котором изображение было найдено. Например, веб-сайт может располагаться по веб-адресу «http://www.a.com/circlepies». Веб-фотографии затем могут быть сохранены вместе с веб-адресом в коллекции веб-изображений, хранящихся в системе хранения.

Изображения могут быть извлечены из других систем хранения, таких как те, в которых хранятся различные изображения и связанные с ними данные EXIF, и те, которые специально содержат изображения идентификационных меток, таких как логотипы.

В этом примере каждое изображение логотипа может быть связано с информацией об адресе или местонахождении логотипа, соответствующей компании или местоположению, где можно найти логотип.

Каждому собранному изображению может быть присвоена метка, указывающая на содержимое изображения. Например, технология автоматической маркировки фотографий может прикреплять метки к каждой фотографии в Интернете с определенным уровнем достоверности. Метки могут включать «человек» для изображения человека и «автомобиль» для изображений, идентифицирующих автомобили.

Уровни достоверности могут иметь рейтинг, например значение от 0 до 1, 1–100 или 1–10 или другие системы оценок, которые указывают, что метка, примененная к одному из изображений, точно описывает содержимое изображения.

Процессоры могут анализировать изображения, чтобы определить, содержат ли они опознавательные знаки, указывающие на заведение. Учреждения могут состоять из предприятий, организаций, ассоциаций, кондоминиумов и т. д. В связи с этим технология фотометки может использоваться для определения изображений с опознавательными знаками и присвоения этикетки с логотипом, указывающей, что изображение содержит опознавательный знак. Фотографии, которые содержат опознавательные знаки заведения, такие как логотип, название компании, клипарт, вывеска и т. д., могут быть помечены как «журнал» с помощью технологии автоматической фотомаркировки. Изображениям, которые содержат опознавательные знаки заведения, может быть присвоена метка, отличная от «журнала», чтобы указать, что изображения имеют опознавательные знаки.

Например, изображения, содержащие опознавательные знаки заведения, могут быть сгруппированы в группу изображений с такими метками, как «название компании», «вывеска», «картинка» и т. д. В качестве другого примера, изображения могут уже ассоциироваться с информацией. идентифицируя изображение как содержащее логотип, указанный в данных EXIF. Эта информация может также помечать изображение как имеющее логотип, например, связывая изображение с меткой логотипа.

Кроме того, заведение, связанное с идентификационным знаком, также может быть связано с изображением. Например, технология автоматической фотоэтикетки может определить, что изображение является изображением пиццы, а технология автоматической фотоэтикетки присвоит изображению «этикетку для еды». В одном примере для автоматической маркировки фотографий могут использоваться методы, которые анализируют содержимое фотографии для присвоения аннотации, описывающей содержимое фотографии, такие как методы, использующие методы статистической классификации для индексации изображений.

Обученная модель машинного обучения для точного определения местоположения заведения

Было интересно узнать об использовании изображений для обновления точного местоположения заведений. В патенте говорится, что модель машинного обучения можно обучать на изображениях, помеченных вручную относительно эталонной таксономии.

Обученная модель машинного обучения может автоматически назначать метки изображениям по эталонной таксономии. Для изображений технология автоматической фотометки может определить, что изображение является логотипом заведения Circle Pies, и поэтому изображению может быть присвоена метка с логотипом. Кроме того, изображение также может быть связано с созданием круговых пирогов.

Каждое изображение, помеченное как логотип, также может быть связано с местоположением, например адресом или геолокацией. Каждое изображение с логотипом может содержать явную информацию о местоположении, хранящуюся непосредственно в метаданных, связанных с каждым изображением с логотипом. (Это наибольшее количество ссылок на данные EXIF в изображениях в патенте Google, которые я видел.)

Например, вариант осуществления может включать в себя точные показания долготы и широты в метаданных изображения, таких как информация EXIF. Данные EXIF могут указать место, где была сделана фотография.

В качестве альтернативы или в дополнение к явной информации о местоположении неявная информация о местоположении может быть получена путем определения местоположения объектов, захваченных на каждом изображении. Например, на изображении может быть запечатлена Статуя Свободы, и местоположение Статуи Свободы может быть известно, и оценка того, где была запечатлена идея, может быть сделана на основе известного местоположения.

Предполагаемое местоположение можно уточнить на основе данных изображения, таких как направление захвата изображения. Неявное местоположение изображения для веб-изображения может быть определено по веб-сайту, на котором была найдена фотография. Например, веб-сайт, на котором размещено веб-изображение, может включать адрес, и тогда адрес на веб-сайте может быть связан с веб-изображением, размещенным на веб-сайте.

Кроме того, каждое веб-изображение может быть связано с адресом, найденным на веб-сайте, с которого веб-изображение было или было найдено. Веб-сайт включает почтовый адрес, и веб-изображение с логотипом может быть связано с уличным адресом в качестве его местоположения.

Веб-страницы авторитетных источников, связанные с местоположениями

Другими словами, авторитетная страница может быть официальной или неофициальной веб-страницей учреждения, связанной с идентификационным знаком, найденным в соответствующем веб-изображении.

Например, веб-сайт может быть официальным веб-сайтом для создания «круговых пирогов». В связи с этим веб-сайт по веб-адресу может быть сделан авторитетной страницей для веб-изображения, включая опознавательный знак, принадлежащий учреждению Circle Pies. Соответственно, веб-изображение может быть связано с указанием на то, что оно было найдено на авторитетной странице.

Веб-сайты, содержащие материалы, защищенные авторским правом или собственностью, не могут использоваться в качестве авторитетных страниц.

Изображения могут помочь указать местоположение

Изображения с логотипом могли быть захвачены или иным образом сохранены в системе хранения, связанной с местоположениями. Набор изображений с логотипом может находиться на заданном расстоянии от места. Соответственно, изображения с логотипом, обнаруженные в радиусе местоположения, могут быть добавлены или включены в набор изображений с логотипом. Таким образом, изображения с логотипом, снятые в геолокациях, могут быть добавлены или включены в набор фотографий с логотипом по сравнению с захваченным изображением.

Кроме того, набор изображений с логотипом также может быть идентифицирован на основе уровня достоверности изображений. В связи с этим заданные изображения с логотипом могут быть добавлены или включены в набор изображений с логотипом, если назначенный уровень достоверности предоставленного изображения с логотипом соответствует или превышает минимальное пороговое значение.

При обнаружении совпадающей идентификационной метки между захваченным изображением и одним из изображений с логотипом процессоры, такие как процессоры серверных вычислительных устройств, могут привязать или связать учреждение, связанное с совпадающей идентификационной меткой, с местоположением захваченного изображения. .

Заведение может ассоциироваться в пределах заданной близости от захваченного изображения. Установленное местоположение может быть уличным адресом. Таким образом, данные о местоположении, хранящиеся в базе данных о местоположении, такие как картографические данные, бизнес-справочники и т. д., могут быть обновлены для предоставления точных местоположений заведений, связанных с совпадающей идентификационной меткой.

Чтобы привязка выполнялась с высокой степенью достоверности, перед привязкой идентификационной метки к местоположению захваченного изображения могут потребоваться определенные критерии. Например, предположим, что идентификационная метка связана с авторитетным веб-сайтом, а захваченное изображение находится в месте расположения авторитетного веб-сайта. В этом случае привязка заведения может быть с высокой степенью достоверности.

Чтобы обеспечить высокую достоверность, может потребоваться установленное количество вновь захваченных изображений, например, пять или более или менее, с одной и той же совпадающей идентификационной меткой, прежде чем заведение будет привязано к местоположению захваченного изображения.

Что делать, если ваш бизнес переезжает, согласно патенту

Похоже, в идеале вам следует сделать новые фотографии вашего нового местоположения и отправить их в Google. Вам также следует обновить официальный сайт компании и убедиться, что там указано новое местоположение. Согласно патенту:

В одном примере, если заведение перемещается или закрывается, вновь захваченные изображения могут не включать идентификационную метку, присутствующую в ранее захваченных изображениях. Соответственно, по мере того, как только что отснятые изображения сравниваются с набором изображений с логотипом, может начать появляться идентификационная метка, которой раньше не было, и предыдущая идентификационная метка может уже не быть актуальной. Эта идентификация может указывать на то, что заведение, связанное с последней идентификацией метки, должно быть помечено как закрытое или перемещенное.

Кроме того, такое указание на закрытие может быть дополнительно проверено путем поиска на авторитетных веб-страницах предыдущей идентификационной метки и новой идентификационной информации. Предположим, что авторитетная страница нового опознавательного знака указывает на первое местоположение. В этом случае авторитетная страница старого идентификационного знака предлагает другое местоположение, чем первое местоположение. В этом случае с высокой степенью достоверности можно сделать вывод о том, что новое заведение присутствует в первом местоположении.