Геоинформационные сервисы *

Привет! В этом кейсе хочу описать процесс взаимодействие заказчика с поиском новых объявлений по определенным адресам (координатам) по всей России.

Суть: необходимо мониторить объявления объектов коммерческой недвижимости (аренда) на Авито и ЦИАН по заданным критериям. Необычность задачи - поиск объявлений в определенном радиусе от изначальной точки координаты.

Заказчик: крупнейшая сеть аптек (ввиду коммерческой тайны, раскрыть названия не могу), насчитывающая более 1000 оффлайн-точек по всей России.

Для расширения своего присутствия на российском рынке в формате «на каждом шагу», заказчиком было принято решение занимать данный рынок через поиск объявлений об аренде коммерческой недвижимости.

Сложность: на 4 менеджеров по развитию внутри компании - приходилось отслеживать более 7000 определенных адресов по всей РФ на наличие новых объектов аренды недвижимости в определенном радиусе (и это только на одном ресурсе). На подобный поиск новых объявлений могло уходить от 2х недель до 3х месяцев. Выходило трудозатратно и неудобно (ну а помимо этого, есть же еще и другие бизнес-процессы). При этом, очень крутые, вкусные объявления, улетали за считанные дни, которые даже могли не попасть в обозрение заказчиком.

Вольный пересказ выступления главы компании Mobileye профессора Amnon Shashua на пресс конференции в 2023 году.

Привет, Хабр! Это команда беспилотных технологий «МосТрансПроекта». Многие, наверное, знают, что в течение нескольких лет мы развивали проект собственного беспилотного автомобиля, в ходе которого нам пришлось решать множество порой, нетривиальных задач. Полученный нами опыт и знания будет крайне полезен для развития транспортной системы и интересен для тех, кто занимается (или планирует заняться) беспилотниками. Подробно расскажем нашу историю в этой статье.

Привет, хабровчане! Это команда разработки «МосТрансПроекта». Возможно, вы уже читали статью про наш сервис оценки транспортной доступности новостроек «Узнай про ЖК». Если еще нет — велком. Сервис работает уже год и совсем недавно мы запустили ряд обновлений. Расскажем, зачем они были нужны и что это дало пользователям.

Обновления  к любому продукту выпускаются с определенной целью. Как правило,  стоит задача улучшить продукт под новые реалии, выйти на новую ЦА, не отстать от конкурентов или превзойти их.

В случае с нашим сервисом мы сразу решили, что будем ориентироваться на пользователей. Чего они хотят? Что им надоедает? Все ли понятно? Как помочь им разобраться в массивах данных? Поэтому, прежде чем выкатить апдейт, мы еще раз посмотрели на «Узнай про ЖК» глазами аудитории.

В наше время доминирования таких сервисов как GoogleMaps, 2ГИС, Яндекс.Карты и т.п. обычного пользователя трудно удивить онлайн-картами. Однако есть проекты, которые по-прежнему способны заинтересовать. В этой подборке я собрал наиболее интересные геоинформационные сервисы - приготовьтесь к погружению в историю, водный апокалипсис и царство цветов!

За последний год мы добавили много нового на Яндекс Карты: например, высокодетализированные дороги с подробной  разметкой, растительность, а ещё совершенно новые, цветные и детальные 3D-модели достопримечательностей. Их можно увидеть, приблизив, например, Пушкинский музей, главное здание МГУ, Казанский собор и другие известные места во многих городах России и мира. 

Привет, меня зовут Миша, я старший дизайнер продукта в Яндекс Картах. В этой статье я расскажу об особенностях запуска 3D-моделей достопримечательностей на Картах, о том, как они помогают пользователям, и, конечно, о тонкостях процесса дизайна и производства.

Привет, любознательные друзья данных! 

Сегодня поговорим о картах, данных и том, как они могут стать нашими лучшими союзниками в аналитике. С вами Даша Путешественница Александр Ларин, руководитель центра обучения и поддержки GlowByte и по совместительству лидер сообщества FineBI, и BI–команда офиса данных Tele2*. 

Наблюдение за тем, какие изменения происходят на планете в масштабах стран и континентов — настоящий источник вдохновения для OSINT-аналитиков. Специалисты Бастион поделились актуальным списком интерактивных дашбордов, которые они держат в закладках, плюс я добавил парочку от себя.

Даже если вы никак не связаны с ИБ, зато часами залипали в контурные карты глобальных стратегий или восхищались глобусом в центре управления X-COM, эта подборка инструментов наверняка вам понравится.

Удобная дата - первое апреля. Именно в этот день можно браться за любую ерунду. Не выйдет - можно свести всё к шутке. А если выйдет... то получится любопытная статья.

Вы когда-нибудь думали, можно ли найти месторождение золота (или ещё какого-нибудь полезного ископаемого) по спутниковым снимкам Гугла, Яндекса или по другим подобным сайтам? Кажется, это малоперспективное занятие. Но давайте попробуем.

В статье расскажу поподробнее про оценку локаций для бизнеса.

Проблема классическая: ищем место для открытия нового магазина/ресторана/пиццерии.

Сразу скажу, что при помощи гео я решал очень узкий набор задач:

• Оценить существующие локации с т.з. плотности населения, конкуренции, объема рынка. Найти новые точки для открытия или переезда бизнеса;

• Использовать признаки близости покупателя к бизнесу/конкурентам в клиентской аналитике для предсказаний оттока и откликов на рассылки/оффлайн рекламу;

Сегодня расскажу поподробнее про оценку локаций. Все работы я производил на языке R.

Год векторных тайлов, покемоны возвращают должок, благородное закрытие Placemark, а также учимся рендерить на Canvas с помощью Rust.

В статье приводятся результаты опробирования георадара Izh-Terra для обнаружения движущихся людей, в том числе за преградами (стенами). Показано, что георадар может быть применен при поиске заживо погребенных людей в результате землетрясений или ракетно-бомбовых  ударов.

Сотрудники поддержки должны уметь программировать. Поэтому, когда на работе нам потребовалось настроить автоматизацию для перезапуска службы ArcGIS Server, а получить техническую поддержку вендора ESRI на территории РФ уже было невозможно, я решил реализовать решение самостоятельно. В статье описываю, какой путь я прошёл по поиску решения на основе советов с gis.stackexchange.com и AI.

Дисклеймер: в прошлом  я инженер-геодезист, начавший свой путь в ИТ, перейдя на работу во вторую линию поддержки системы ГИС Х5 в подразделение X5 Tech. Поэтому прошу понять и простить мне флёр джуна-программиста в данной статье.

ГИС Х5 — это один из наших инструментов развития торговых сетей X5 Group (“Пятёрочек”, “Перекрёстков” и “Чижиков”). Если совсем просто и коротко, то с помощью него мы оцениваем эффективность локации будущих магазинов по ряду параметров, на основании чего принимаем решение об их открытии в той или иной точке.

Завершено голосование по признанию IFC 4.3 в качестве ISO-стандарта. Вердикт: «Принято». В настоящее время стандарт проходит стадию публикации, но еще не опубликован. Предполагаемые даты — конец марта или начало апреля.

Сегодня всё чаще требуется учитывать географическую привязку и выполнять поиск в локальном окружении клиента. Иными словами, регулярно возникает необходимость найти что-то (или кого-то) рядом с конкретным пользователем. «Где ближайший банкомат?», «Кто из друзей поблизости?», «Какие тут аптеки?». Подобные запросы миллионами поступают в сервисы геолокации каждый день, при этом существующие подходы к решению этой задачи не исчерпали возможностей оптимизации. Наверняка вы не раз сетовали на то, как долго обновляются метки на карте.

В этой статье эксперт отдела перспективных исследований российской компании «Криптонит» Игорь Нетай рассказывает о способе ускорить обнаружение объектов, принадлежащих одному географическому региону с произвольно заданными размерами. Материал станет частью научной работы о перспективах применения H-кривых в геохешинге.

С помощью рассмотренной в этой статье алгоритмической оптимизации можно быстрее выполнять поиск в различных масштабах — от полушария Земли до конкретного здания.

Координаты одной строкой

Удобство географической персонализации постепенно вытеснило паранойю, и во многих онлайн-сервисах теперь открыто используются данные о местоположении пользователей и различных объектов. Делаете заказ через интернет? Вам предложат забрать его в пункте выдачи поближе к дому. Вызываете такси? Сначала запрос передаётся водителям рядом с вами. Ищете кафе? На карте отобразятся ближайшие.

Все эти алгоритмы сводятся к решению одной и той же задачи: они определяют, какие координатные точки из базы данных входят в тот же условно заданный регион, что и указанная в запросе целевая точка (как правило, обозначающая местоположение пользователя). Для этого используется система кодирования географических координат в виде значений хеш-функции, называемых геохеши.

Недавно в карте 2ГИС появились небо и туман, которые можно увидеть, увеличив масштаб и наклон. 

В статье расскажу, для чего нам понадобились эти фичи, с какими сложностями столкнулись в процессе исследований и как в итоге реализовали нужную функциональность.

Медитируем под звуки правок, запасаемся тайлами, ищем места из аниме и готовимся к 20-летию OpenStreetMap.

Буквально на днях писал, что карты Гугла обновляются все хуже и хуже. И что мы все становимся жертвами глобализации и монополизма. Google maps все хуже и хуже. Мировая монополия не справляется со своей жадностью. А что с Яндекс картами?

Ну и немедленно последовала месть от Гугла. Два одинаковых автовокзала в Стамбуле на карте. Еду на такси и приезжаю в точку в 30 км от места назначения.

Оказывается на картах Гугла ДВА автовокзала с одинаковым названием.

Как получить изображение местности, если единственным источником знаний о ней является спутниковый снимок. Сколько нейронных сетей для этого потребуется, легко ли собрать набор данных для обучения и зачем вообще это может быть кому-то нужно — в небольшой статье.