泰伯网讯 利用Terrapattern搜索引擎，浏览大面积的地理区域，发现具有相似特征的地方，然后用相应规格展示它的搜索结想象一下，赋予了人工智能能力的Google Earth，正根据特定的视觉特征和模式寻找相应的地理区域。
Terrapattern是由卡耐基梅隆大学(CMU)教授和学生组成的一个团队创建的卫星图像视觉搜索工具，可用于定位专业化的“非建筑结构”，及地图上通常未声明的其他形式的“不起眼的软基础设施”。
这个过程，需要团队成员发出命令，对它说的“more like this, please(更多类似这里的地方，请找一下)”。或者，在Terrapattern 地图上每点击一个有趣的点，你就会发现与原选项相似的其他地理位置。你可以以GeoJSON 格式将这些位置的表下载下来。
Terrapattern 使用深度卷积神经网络(DCNN)辅助进行图像识别，被称为“一个卫星图像的视觉搜索引擎” 。这项开源、开放的项目，是艺术家、有创造力的科学家、还有学生齐心协力的结果。在定位地图上常常没有标明的位置的时候，该程序就派上用场。
该工具先学习到对卫星图像的分类重要的视觉特征，并使这些特征可检索。然后，它会为覆盖该地区中各种人们可能会感兴趣的区域的几百万张卫星图像，计算出描述性内容。它的算法会预计算各种描述之间的关系，使得搜索过程缩短为一秒或两秒。
你可以观看该区域所有的停车场， 特别的游泳池形状，或者该地区的高尔夫球场等。该项目旨在展示一种探索和发现“兴趣模型”的新方式，以更好地理解和组织这个世界。
目前，该项目涉已经及到了一系列城市，包括匹兹堡，旧金山，纽约城，底特律，柏林，迈阿密和奥斯汀。该团队称，不久以后会在程序中添加更多地理位置。但截止目前，看看你所选择的城市中所具有的所有相似性，其实那些刚开始看似独特的特征，也并没有那么独特。(整理|泰伯网 陈浩丽)
{{item.content}}