很實用的座標定位APP,最新測試版本發佈,Android用戶可以下載體驗看看,用心的團隊就給推~
#小編很雞婆的重新排版了一下貼文
#重點也有幫大家標出來了
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[台灣大地羅盤 2.6 Beta 測試版] 發佈囉! 🎉🎉🎉
立即加入測試計畫搶先體驗:
https://play.google.com/apps/testing/com.ubiris.twdcompass
近日整合了登山界朋友的意見,小改款之後推出這次的版本。主要回應部份山友對於多元定位機制可能拿到非GPS座標的疑慮,加入了 "定位方式" 的設定選項。
除此之外,也藉這次機會將原先的 "最佳位置" 演算法改為最新的 "融合式定位"。原先我們採用的演算法是基於早期 Google 釋出的範例程式,但後來 Google 便不再維護並另行開發融合式定位 (fused location) 演算法。事實上,iPhone 平台的座標取得也一直是採用類似融合式定位的演算法。而不管是哪個平台,其演算法都已經過歐美法規驗證,並成為目前先進國家AML緊急通話自動定位的基礎技術(可惜台灣八字還沒一撇)
然而我們還是要再強調一次:
《座標是一個圓不是一個點》
經緯度是圓心,準確度是半徑,演算法不是重點,#重點是回報前要確認準確度_回報時要提供準確度。這也是使用大地羅盤傳送位置時,我們一定會帶上準確度的原因。一般來說,#50公尺的準確度對於戶外緊急救援就已經足夠了。
另外對於仍然無法信任此類演算法的朋友,可以將 "定位方式" 修改為 "僅使用GPS位置"。#但切勿在手機訊號不佳或電力不足的情況下開啟飛航模式來強迫手機使用GPS位置。因為這樣可能會延長定位時間_因為AGPS無用武之地,還會重新搜尋訊號消耗電力,最壞的情況是無法再找回手機訊號。
其它部份, 就請大家參考以下改版公告了:
[羅盤]
1. 新增定位方式設定選項:融合式定位(新預設機制)、僅使用GPS、最佳位置(原機制)。
2. 由於加入了 "融合式定位",若分享準確度不及50公尺的位置時會以對話窗提示用戶。(原先僅就網路或基地台座標進行提示)
3. 由於加入了 "僅使用GPS",保持螢幕開啟選項由預設不啟用改為預設啟用(但不影響現有用戶),以避免GPS在冷啟動的狀態下,會有定位完成前螢幕就被鎖定的狀況。
4. 座標詳細資訊加入 "衛星定位初始化時間" (TTFF)。
5. 可於選單中強制重新取得定位。
6. 以 "準確度" 取代原本的 "精確度" 或 "誤差" 以統一用語並貼近原文 (accuracy)。
7. 加入香港(HK)及中國(CN)地區語言檔。
8. 修正左下衛星訊號圖示會閃爍的問題。
[轉換工具]
1. 加入說明以提示可用於 DD/DMM/DMS 互相轉換。
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麻省理工學院做了一件 T 恤,穿上就能在 AI 鏡頭前「消失」
作者 愛范兒 | 發布日期 2019 年 11 月 11 日 8:45 |
近日中國發生「臉部辨識第一案」,浙江理工大學一位教授因不滿杭州野生動物世界強制要求年卡用戶註冊臉部辨識,因此將動物園告上法庭。
隨著臉部辨識技術普及,生活中很多時候都不知道自己的臉什麼時候被辨識了。儘管美國舊金山等城市推出臉部辨識禁令,但在更多國家和城市,相關法律政策還沒跟上。
對可能無處不在的臉部偵測系統,除了呼籲完善監管,還能做些什麼?最近西北大學和麻省理工學院的華森人工智慧實驗室(MIT-IBM Watson AI Lab)開發出印有特殊圖案的 T 恤,只要穿上就能躲過 AI 系統的監控,讓一個大活人在監控鏡頭前「消失」。
這是怎麼做到的?其實原理並不複雜,研究人員使用稱為生成對抗網路的方法來欺騙 AI,因為電腦視覺辨識系統依賴大量資料訓練提高辨識準確率,透過同樣方法也能找出可欺騙系統的圖案。
早在 2014 年,Google 和紐約大學的研究就證明,物體和臉部辨識演算法容易受到以生成對抗網路為基礎的攻擊。今年 4 月比利時魯汶大學(KU Leuven)的研究人員就透過這原理,用一張貼紙成功騙過 AI 系統。
但這種欺騙 AI 系統的方式有個缺陷,只要圖案角度和形狀變化,就會輕易識破。因為過去都是用硬紙板、停車牌或玻璃款等硬物當載體。
這次麻省理工研發的 T 恤突破點在於,即便衣服圖案隨著人的姿勢變化而變形,一樣能騙過 AI 系統。
研究人員指出,生成對抗網路經常用於欺騙電腦視覺系統,但還難以隨著運動變形的衣服建模,因此他們採用叫「薄板樣條線」(TPS)的資料內插和平滑技術,模型可轉換並建模具重複射(保留點、直線、平面)和非仿射分量的座標。
簡單來說,這項技術讓柔性物體也能模擬剛性物體的對抗性學習,進而欺騙 AI 。
從圖片可看到,這種 T 恤印有黑白棋盤格子樣式的圖案,系統辨識時每個格子之間會出現紅色小點,這就是成薄板樣條線(TPS)轉換的控制點。
研究人員分別在現實和虛擬環境測試這種 T 恤,準確率分別達 63% 和 79%。不過如果在同一畫面出現兩個或更多穿著 T 恤的人,成功率反會降低。
這方式一樣有局限性,只能騙過特定辨識演算法,對 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure 等辨識系統並不能使用。但研究人員表示這只是「邁向對抗性可穿戴裝置的第一步」,為針對 AI 的對抗性干擾提供啟發。
當臉部辨識等 AI 演算法與人類的矛盾日漸突顯,未來這種欺騙 AI 的需求可能會越來越多,甚至成為新職業。
資料來源:https://technews.tw/2019/11/11/evading-real-time-person-detectors-by-adversarial-t-shirt/
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麻省理工學院做了一件 T 恤,穿上就能在 AI 鏡頭前「消失」
作者 愛范兒 | 發布日期 2019 年 11 月 11 日 8:45 |
近日中國發生「臉部辨識第一案」,浙江理工大學一位教授因不滿杭州野生動物世界強制要求年卡用戶註冊臉部辨識,因此將動物園告上法庭。
隨著臉部辨識技術普及,生活中很多時候都不知道自己的臉什麼時候被辨識了。儘管美國舊金山等城市推出臉部辨識禁令,但在更多國家和城市,相關法律政策還沒跟上。
對可能無處不在的臉部偵測系統,除了呼籲完善監管,還能做些什麼?最近西北大學和麻省理工學院的華森人工智慧實驗室(MIT-IBM Watson AI Lab)開發出印有特殊圖案的 T 恤,只要穿上就能躲過 AI 系統的監控,讓一個大活人在監控鏡頭前「消失」。
這是怎麼做到的?其實原理並不複雜,研究人員使用稱為生成對抗網路的方法來欺騙 AI,因為電腦視覺辨識系統依賴大量資料訓練提高辨識準確率,透過同樣方法也能找出可欺騙系統的圖案。
早在 2014 年,Google 和紐約大學的研究就證明,物體和臉部辨識演算法容易受到以生成對抗網路為基礎的攻擊。今年 4 月比利時魯汶大學(KU Leuven)的研究人員就透過這原理,用一張貼紙成功騙過 AI 系統。
但這種欺騙 AI 系統的方式有個缺陷,只要圖案角度和形狀變化,就會輕易識破。因為過去都是用硬紙板、停車牌或玻璃款等硬物當載體。
這次麻省理工研發的 T 恤突破點在於,即便衣服圖案隨著人的姿勢變化而變形,一樣能騙過 AI 系統。
研究人員指出,生成對抗網路經常用於欺騙電腦視覺系統,但還難以隨著運動變形的衣服建模,因此他們採用叫「薄板樣條線」(TPS)的資料內插和平滑技術,模型可轉換並建模具重複射(保留點、直線、平面)和非仿射分量的座標。
簡單來說,這項技術讓柔性物體也能模擬剛性物體的對抗性學習,進而欺騙 AI 。
從圖片可看到,這種 T 恤印有黑白棋盤格子樣式的圖案,系統辨識時每個格子之間會出現紅色小點,這就是成薄板樣條線(TPS)轉換的控制點。
研究人員分別在現實和虛擬環境測試這種 T 恤,準確率分別達 63% 和 79%。不過如果在同一畫面出現兩個或更多穿著 T 恤的人,成功率反會降低。
這方式一樣有局限性,只能騙過特定辨識演算法,對 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure 等辨識系統並不能使用。但研究人員表示這只是「邁向對抗性可穿戴裝置的第一步」,為針對 AI 的對抗性干擾提供啟發。
當臉部辨識等 AI 演算法與人類的矛盾日漸突顯,未來這種欺騙 AI 的需求可能會越來越多,甚至成為新職業。
資料來源:https://technews.tw/…/evading-real-time-person-detectors-b…/
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右下角是ArcGIS 地圖顯示的座標,是可以設定的,也可以改成經緯度
OSM 的座標系統是 WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere
是用WGS 1984大地基準投影而成的
所以你的XY Data只要是WGS 1984不需轉換就可以正確套疊
ArcGIS 很聰明,只要座標系統的大地基準都是WGS 1984
不管座標格式是公尺或是經緯度都可以套疊
可以參考這段影片是操作方式試試看
https://ppt.cc/1JtS
另外一提,如果你是要把地址轉成座標
可以參考內政部地址定位的服務,不一定只能用Google map 查
https://address.tgos.nat.gov.tw/MOI1001/APIAPPLY/page2.html
※ 引述《cal0712 (冷靜 沉著 堅持)》之銘言:
: 前輩您好,
: 謝謝您板上的指點 我確認過我的Layer是WGS84 我這邊遇到的盲點是
: 假設我要把
: 地址: 台北市中正區忠孝西路一段49號
: 在Google Map上查到的經緯度: 25.046656, 121.517864
: 怎麼樣變成ArcGIS OpenStreetMap可以吃的XY Data(ex. 你提供圖例右下角
: 12776699.092 2670533.309 Meters)的這個值呢??? 或是有其他方式從經緯
: 度輸入嗎?
: 非常感謝喔
: ※ 引述《joshua25 (??????????????????????)》之銘言:
: : 你的狀況,應該是不用轉座標喔!
: : Google Map的經緯度是WGS84
: : ArcGIS 載入OSM時預設應該也是WGS84
: : 你把add XY Data產生的點圖層座標設定成 WGS84應該是可以套得起來才對
: : 請參閱下圖
: :
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 175.111.58.52
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