Pt:Mapillary
Mapillary (mapillary.com) é um serviço de compartilhamento de fotos georreferenciadas desenvolvido por uma startup localizada em Malmö, Suécia. Seus idealizadores querem representar o mundo todo com fotos[1][2], não apenas ruas. Acreditam num modelo de serviço em que pessoas contribuirão capturando fotos com seus dispositivos móveis, invés daquele usado pela Google, que usa carros próprios equipados com plataforma no teto[1]. Segundo eles, o conhecimento local é quase imbatível, e as pessoas sabem o que realmente importa na captura de uma foto[1]. Elas se interessam por minúcias e isso pode contribuir para um sistema que represente o mundo com alto nível de detalhes[1]. Por outro lado, convém que a "inteligência" fique a cargo do software, tornando o uso das aplicações de coleta de dados super simples para o usuário colaborador. Como resultado, a solução deve melhorar automaticamente a cada nova contribuição de foto[1]. A ideia é que, naturalmente, aqueles que consomem os dados encarregar-se-ião de aumentar a cobertura nas áreas que lhes interessam.[1]. Por tudo isso, os desenvolvedores do Mapillary acreditam que existe no mercado um lugar para um provedor de mapeamento por fotos neutro e independente.[1][2]
O usuário pode instalar a aplicação de coleta de dados em Android ou iPhone, e sair tirando fotos de seu bairro... nas próximas férias, na próxima caminhada ou passeio de bicicleta[2]. Entre os recursos para desenvolvedores, há um widget e uma API JSON documentada.
Fluxo de trabalho
Coleta de dados
- É a captura de fotos com o aplicativo do smartphone
O aplicativo de coleta de dados é praticamente a mesma em Android ou iPhone. Mas devido ao Android suportar serviços em background, nele é possível fazer o envio automático das fotos, sempre que uma rede WiFi é conectada. Isso transparente ao usuário, quem também pode optar por compartilhar socialmente aquilo que envia ao site do Mapillary — recurso que ainda não está presente na versão iPhone.[3]
Existem três "modos de captura" de fotos:[4]
- Walking (caminhada) ‒ disparo manual; ideal para uma movimentação lenta.
- Tente colecionar fotos que se sobreponham.
- Tente capturar a mudança de direção em "etapas lentas", sobrepondo quadros.
- Riding (bicicleta/carro) ‒ disparos a cada 2 segundos.
- Aponte a câmera para o local para o qual você está indo. Ótimo para usar com bicicleta!
- Se você está de carro, certifique-se de livrar painéis, colunas, etc.
- Panorama ‒ quando, parado em um local, você quer capturar visualizações de todas as direções.
- Indicado para usar na frente de monumentos, construções interessantes, em cruzamentos, ou num lugar que se destaque pela beleza.
- Fique absolutamente parado num mesmo ponto enquanto realiza todas as capturas de um "panorama".
- Certifique-se de tirar várias fotos sobrepondo-as em sequência.
Em qualquer dos modos, recomenda-se o enquadramento como paisagem (horizontal). E lembre-se: o modo de captura escolhido determinará como as fotos serão processadas, quais regras e abordagens serão aplicadas, melhorando o resultado final, especialmente a navegação inteligente.[4]
Usando um smartphone conectado à Internet, também é possível você conhecer as fotos que já existem para determinado local.[5]
Envio dos dados
- É o envio das fotos para o site, onde elas serão processadas e integradas a um mapa
Assim que as fotos chegam nos servidores, é realizado o seguinte processamento inicial:[5]
- Endireitar ou rotacionar a foto, se necessário
- Borrar rostos de pessoas, por questões de privacidade
- Descarte de fotos ruins: desfocadas, com muitas pessoas, com baixo contraste, com rostos grandes de pessoas, etc.
- Comparar fotos estimando posição e movimento da câmera, para melhor relacioná-las na navegação inteligente
- Cópia das fotos em vários tamanhos
Os originais são armazenados para processamentos futuros e análises avançadas.[5]
Através da API, desenvolvedores e serviços de mapeamento terceiros poderão fazer uso de todos os dados enviados.[5]
Autenticado no site, você pode:[5]
- Visualizar uma listagem de todos os seus envios
- Esconder alguma foto que esteja provocando transição inadequada na navegação inteligente
- Editar todos os envios corrigindo individualmente fotos que estejam incorretamente georreferenciadas
- Baixar trilhas GPS atualizadas e correspondentes a seus envios
- Conectar a conta ao Twitter
- Fotos de suas contribuições serão creditadas a seu nome de usuário Twitter
- Você terá uma página de perfil pública, com estatísticas sobre suas atividades e contribuições
Tecnologia
Um conjunto de fotos é modelado como grafo: uma foto é conectada a outras fotos segundo a georreferenciação e as características de cada imagem. Por isso o visitante do site pode "navegar" um conjunto de fotos através de setas direcionais[6], como mostram as setas indicativas azuis na imagem ao lado.
A base de dados principal está implementada em Postgres, sistema de gerenciamento de banco de dados que é muito robusto e conta com um rico conjunto de ferramentas. Uma camada acima, é usado o Neo4j (também desenvolvido em Malmö, na Suécia), um serviço de consulta que é otimizado para grafos e disponibiliza uma API. Com ele, a performance aumenta: os piores casos de teste executam em menos de 100 ms invés de custarem até mais de 15 segundos. [6]
Suportar Android é suportar uma gama de dispositivos móveis modernos, principalmente smartphones e tablets. Mas a app do Mapillary só tem sido testada em modelos mais recentes de aparelhos Samsung, HTC e Sony. Os interessados podem tentar alcançar junto aos desenvolvedores o suporte para seu dispositivo, através de twitter ou e-mail.[3]
Referências
- ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Welcome to Mapillary! (en), por Jan Erik Solem. Postado em 1 de Janeiro 2014.
- ↑ 2.0 2.1 2.2 Mapillary Manifesto (en), por Jan Erik, Johan and Yubin (a.k.a the Mapillary team).
- ↑ 3.0 3.1 Mapillary for Android (en), por Jan Erik Solem. Postado em 24 de Janeiro de 2014.
- ↑ 4.0 4.1 Photo Capture Modes (en), por Jan Erik Solem. Postado em 13 de Fevereiro de 2014.
- ↑ 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 You can take better street view photos of your neighborhood (en). Site do Mapillary.
- ↑ 6.0 6.1 A Graph of Images (en), por Jan Erik Solem. Postado em 21 de Janeiro de 2014.