Nasrumikailkabira biyya keessa fi alaa kanneen ummata oromoo keessatti jireenya keessan aarsaa gootan galatoomaa

Summary: What if AI creates the Changeset Comments? We could send locations, tag types, and quantities to get an output. AI would have to be run locally with small models for cost and be validated by the user.

Problem 1: Time I assume that 1,000 users create 2 changes in 1 day. We assume that each change set takes 3.5 seconds. 1000 users *2 changes * 3.5 seconds per change = 7000 seconds. OSM Users spend about 1.9 hours per day.

Problem 2: Skill Outsourcing Users should spend time on the things AI can’t do.

Problem 3: Server Side Peer Review We have human generated changeset comments. We could create AI generated changeset comments. We could ask the AI, “are these 2 changeset comments so different that it looks malicious”?

General AI Inputs: 1. Location: Where did the user map? 2. Feature Types: What tags did the user use?

AI Prompt: “You are an AI system. A user made edits in OpenStreetMap, a collaborative mapping project. They mapped locations[Mappleville, MN, USA; Bobville, MN, USA] with tags[50xSidewalks, 20xMarkedCrossings, & 10xReligous Areas]. You will create a changeset comment that concisely tells human reviewers what this changeset was about in 3 sentences or less. Exact numbers are not important. Changesets describe changes, so don’t request anything. Don’t mention anything that is common across all changesets.”

AI Response (https://www.meta.ai/): “Added sidewalks, marked crossings, and religious areas in Mappleville and Bobville, MN. Improved pedestrian and accessibility mapping. Enhanced local community information.”

Specific AI Inputs for Locations: 1. Cities[1 to 5], States[1 to 5], Countries[1 to 5]. 2. Is this a place with unclear boundaries? (What if somebody maps the ocean) 3. What is the size of the bounding box for this edit in KM?

Specific AI Inputs for Feature Types: Tags[1 to 6] & corresponding Quantities

Algorithms: 1. Sort the following tags by how frequently each was used in descending order and a limit of 5. 2. For each city, how often was each tag used? Create a table unless the table is huge.

Complexities of the process: 1. Disputed Boundaries: This was the changeset that changed the boarder. 2. Large Edits: Do not run this edit over changesets larger than 500 edits. 3. Malicious Inputs: Somebody named a building tag after a war crime. The AI received that as an input. What does the AI say? 4. Resource Allocation: Developer Time could be better spent doing something else. 5. Irregular Edits: I will use every tag in OSM only once. I will map an area the size of a continent.

Complexities of AI in general: 1. Uncommon Languages: Are these things only good at the 5 biggest languages? 2. Edit Safety: The user mapped religious areas in 2 different nations that share a disputed boarder and are in a war. 3. Money: Laptops with TPU’s are not common in 2024 (but will be in 2030). Mobile Editors with TPU’s are not common in 2024 (but will be on high end phones in 2030). Running AI costs money. Who will pay for it?

Solutions: 1. AI runs locally on a TPU. 2. If you use the outputs of an AI for changeset comments, you are responsible for safety.

Disclaimers: 1. I don’t work in AI. 2. I describe what I don’t have the resources to build. 3. I assume that developer resources should focus on high priority tasks.

Expected Development Difficulty: 1. Web to TPU is hard: Graphics have standard libraries (OpenGL). AI TPU’s are not common and don’t have standard libraries. 2. This can create giant tables if you are not careful.

The benefits of manual changesets: 1. Spam is harder to create in bulk. 2. Self reflection is encouraged. 3. Individuality is good to see. 4. Changesets are the alternative to the Change Approval Board (CAB meetings). It is supposed to take effort.

TLDR: OpenStreetMap (OSM) edits could be aided with AI-generated changeset comments, potentially saving users 1.9 hours daily. AI could analyze edit locations and feature types to generate concise comments, freeing users to focus on tasks that require human expertise. However, implementing AI-generated comments requires addressing complexities like disputed boundaries, TPU libraries, and malicious inputs.

There are some object categories in OSM whose exact classification is often a matter of contention and edit wars. Main highways are one of the most prominent examples. There was a small edit war in Poland which resulted in no less than 4 blocks, but I did not let that crisis go to waste:

Behold road-watcher, a quick Python project that regurarly queries Overpass API for highway=secondary and above within a specified boundary and then detects any classification changes, sending them to a Discord channel (though it’s trivial to substitute it with another means of notification).

OpenStreetMap (OSM) hat sich als wertvolles Tool für viele Branchen erwiesen, darunter auch die Hotelbranche. Die Integration von OSM in die Online-Strategie eines Hotels kann dessen Sichtbarkeit und Suchmaschinenoptimierung (SEO) erheblich verbessern. In diesem Artikel erkunden wir, warum OpenStreetMap für Hotel-SEO wichtig ist und wie Hotels von dessen Einsatz profitieren können.

Erhöhte Online-Präsenz für Hotels

Einer der größten Vorteile der Nutzung von OpenStreetMap ist die verbesserte Online-Präsenz. Hotels, die auf OSM gelistet sind, erscheinen in einer Vielzahl von Map-Anwendungen und Diensten, die OSM-Daten nutzen. Das schließt beliebte Apps für Navigation und Reiseplanung ein, welche täglich von Millionen Nutzern verwendet werden. Diese erhöhte Sichtbarkeit kann dazu führen, dass ein Hotel von potenziellen Gästen leichter gefunden wird, was die Wahrscheinlichkeit von Buchungen erhöht.

Lokale SEO-Optimierung für Hotellerie

Lokale Suchmaschinenoptimierung ist für Hotels besonders wichtig. Wenn Ihr Hotel auf OSM gut repräsentiert ist, verbessert es die lokale SEO, da die Plattform von verschiedenen Kartendiensten und Suchmaschinen zur Datenverifizierung genutzt wird. Eine korrekte und detaillierte Darstellung in OSM hilft Suchmaschinen zu verstehen, wo sich Ihr Hotel genau befindet und welche Dienstleistungen es bietet. Dies ist entscheidend, wenn Nutzer nach Hotels in einer bestimmten Region oder Stadt suchen.

Kostenfreie und bearbeitbare Plattform

Im Gegensatz zu vielen anderen Kartendiensten ist OpenStreetMap kostenlos und von einer Community getrieben. Hotels können ihre eigenen Einträge hinzufügen oder bestehende aktualisieren, um sicherzustellen, dass die Informationen immer korrekt und auf dem neuesten Stand sind. Diese Aktualität und Genauigkeit der Daten ist für die SEO-Performance entscheidend. Durch regelmäßige Updates können Hotels ihre Sichtbarkeit in lokalen Suchergebnissen verbessern und sich positiv von der Konkurrenz abheben.

Integration mit Websites und Apps

Hotels können OSM-Karten auf ihren eigenen Websites integrieren, um Besuchern eine visuelle Darstellung ihrer Lage zu bieten. Dies verbessert nicht nur die Benutzererfahrung, sondern stärkt auch die SEO, indem es die Verweildauer auf der Website erhöht und die Bounce-Rate senkt. Interaktive Karten, die den Gästen zeigen, was in der Umgebung des Hotels zu finden ist, können ein entscheidendes Element für die Entscheidungsfindung der Gäste sein.

Verbesserung der Glaubwürdigkeit und des Vertrauens

Ein korrekter Eintrag in OSM kann auch die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen in Ihr Hotel stärken. Nutzer, die eine konsistente Information über verschiedene Plattformen hinweg sehen, fühlen sich eher dazu veranlasst, eine Buchung vorzunehmen. Die Transparenz durch genaue und umfangreiche Informationen schafft Vertrauen und kann eine wichtige Rolle in der Kundenentscheidung spielen.

Fazit

Die Bedeutung von OpenStreetMap für die Hotel-SEO kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Die Plattform bietet eine kostengünstige Möglichkeit, die Sichtbarkeit zu erhöhen, die lokale Suchmaschinenoptimierung zu verbessern und letztendlich mehr Gäste anzuziehen. Hotels, die OSM aktiv nutzen und ihre Einträge pflegen, setzen sich in einem konkurrenzreichen Markt durch und verbessern ihre Online-Präsenz signifikant.

Durch die Nutzung von OpenStreetMap können Hotels nicht nur ihre SEO verbessern, sondern auch ein umfassenderes und benutzerfreundlicheres Erlebnis für potenzielle Gäste schaffen. Es ist an der Zeit, die Chancen, die OSM bietet, voll auszuschöpfen.

Weitere Informationen zum Thema finden Sie auf (https://www.mario-vogelsteller.de/seo-hotels/).

OpenStreetMap (OSM) ist mehr als nur ein Kartendienst im Internet: Es ist eine globale Gemeinschaft, die daran arbeitet, freie und editierbare geographische Daten für die ganze Welt bereitzustellen. Als leidenschaftlicher Verfechter der Bedeutung offener Daten und der Gemeinschaftszusammenarbeit möchte ich in diesem Blogartikel teilen, warum ich mich für OSM engagiere und warum ich glaube, dass auch Sie es in Betracht ziehen sollten.

Freie und Offene Daten

In einer Welt, in der geographische Informationen zunehmend kommerzialisiert werden, bietet OSM eine kraftvolle Alternative: Eine freie Karte, die von jedermann verwendet und bearbeitet werden kann. Diese Offenheit fördert nicht nur Innovation und Kreativität, sondern stellt auch sicher, dass diese wichtigen Daten dort verfügbar sind, wo kommerzielle Anbieter vielleicht kein Interesse haben zu investieren. Indem ich zu OSM beitrage, unterstütze ich ein Modell, das Wissen und Ressourcen demokratisiert, was meiner Überzeugung nach für eine gerechtere Welt unerlässlich ist.

Community und Zusammenarbeit

OpenStreetMap ist das Produkt einer engagierten Gemeinschaft von Freiwilligen rund um den Globus. Diese Gemeinschaft ist vielfältig: Sie umfasst nicht nur Kartographen und Geografen, sondern auch Menschen aus allen Bereichen des Lebens, die ihr lokales Wissen einbringen. Durch meine Beteiligung an OSM habe ich nicht nur die Möglichkeit, zur Karte beizutragen, sondern auch von anderen zu lernen und dauerhafte Verbindungen aufzubauen. Diese Zusammenarbeit auf globaler Ebene stärkt mein Gefühl der Zugehörigkeit und zeigt mir, dass meine Beiträge, egal wie klein sie sind, einen Unterschied machen.

Bildung und Empowerment

Die Arbeit mit OSM hat auch einen starken Bildungsaspekt. Indem Menschen lernen, wie sie Karten lesen und bearbeiten können, erwerben sie wichtige technische Fähigkeiten und ein tieferes Verständnis ihrer Umgebung. Diese Fähigkeiten sind besonders in Entwicklungsländern von unschätzbarem Wert, wo Zugang zu präzisen Kartenmaterialien das Potenzial hat, das tägliche Leben und die Entwicklung der Gemeinschaft zu verbessern. Mein Engagement bei OSM ermöglicht es mir, Teil dieses positiven Wandels zu sein.

Resilienz und Katastrophenhilfe

Ein vielleicht weniger offensichtlicher, aber ungemein wichtiger Aspekt von OSM ist seine Rolle bei der Katastrophenhilfe. Freiwillige aus der OSM-Community haben wiederholt gezeigt, wie schnell sie auf Naturkatastrophen reagieren können, indem sie aktuelle, detaillierte Kartendaten bereitstellen, die für Rettungs- und Hilfsaktionen entscheidend sind. Diese Kapazität zur schnellen Reaktion macht OSM zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Krisenzeiten. Indem ich mein Wissen und meine Fähigkeiten beisteuere, fühle ich mich als Teil einer globalen Anstrengung, Leben zu retten und Gemeinschaften wieder aufzubauen.

Einladung zum Mitmachen

Meine Erfahrungen mit OpenStreetMap sind durchweg positiv und erfüllend. Ich lade Sie herzlich ein, sich uns anzuschließen, egal ob Sie ein passionierter Kartograph sind oder einfach nur Interesse daran haben, Ihre lokale Gemeinde auf der Karte sichtbar zu machen. Jeder Beitrag zählt und hilft, die Welt ein bisschen besser zu verstehen und zu gestalten.

Ich engagiere mich für OpenStreetMap, weil ich glaube, dass offener Zugang zu geographischen Informationen die Welt transparenter, gerechter und vernetzter macht. Wenn auch Sie an diese Vision glauben, würde ich mich freuen, Sie in der OSM-Gemeinschaft willkommen zu heißen. Lassen Sie uns gemeinsam die Welt kartieren!

Am 24.04.2024 fand für die Touristiker des Saarlandes der zweite Teil eines Seminars zum Thema Route 3.0 & OpenStreetMap statt. Auf Einladung durch Klaus Wallach von der Tourismus Zentrale Saarland nahmen mit Barthwo und mir auch zwei saarländische Mapper an dem von Thomas Froitzheim durchgeführten Seminar teil. Motiviert wird das Seminar durch die neue Richtlinie Route 3.0 des Deutschen Tourismusverband (DTV).

Ziel des Seminars war es, die Touristiker mit dem Konzept OpenStreetMap bekannt zu machen und zur Kontrolle der richtigen Hinterlegung von Wander- und Radtourrelationen in OSM zu schulen. Dabei konnten die Touristiker sehen, dass sehr viele der Routen bereits von fleißigen Mappern in OSM hinterlegt wurden. Im Rahmen der Schulung kamen Tools wie BRouter-Web, GPX Viewer sowie WayMarkedTrails zum Einsatz. Anhand dieser Tools können die Touristiker nun:

• die aktuellen .gpx-Dateien bestehender Routen aus ihren Datensystemen mit den Relationen in OSM vergleichen, um fehlende oder fehlerhafte Relationen zu identifizieren, sowie
• ohne Vorerfahrung mit wenigen Klicks .gpx-Dateien erstellen, die bei kurzzeitigen temporären Umleitungen den Touristen zur Verfügung gestellt werden können.

Die meisten Touristiker kamen im Rahmen des Seminars zum ersten Mal mit der Datenstruktur von OpenStreetMap in Kontakt. Da das Anlegen oder Modifizieren von Relationen durch unerfahrene Nutzer viele Risiken birgt, wird eine Lösung unter Zuhilfenahme der Mapper-Community benötigt, anstatt den Touristikern das recht komplexe und zeitaufwendige Thema Relationen aufzubürden.

So stellte Thomas Froitzheim auch eine uMap vor, die von der Mapper-Community der Mittelweser- und Minden-Region erarbeitet wurde und bei den lokalen Touristikern auf reges Interesse stieß. Die uMap bietet ein benutzerfreundliches Kommunikationswerkzeug, über das Fehler in Relationen gemeldet werden können, ohne dass die Touristiker fortgeschrittenes Wissen in OSM-Relationen haben müssen. So können erfahrene Mapper aus der Region die Relation basierend auf Meldungen der Touristiker, die in der uMap eingetragen werden, überarbeiten. Umgekehrt herum können auch Mapper Rückmeldungen zu Beschilderungen oder Schäden der Wege als Medien in die uMap eintragen. Diese können dann wiederum von den Betreibern genutzt werden, um die Qualität der Wege selbst zu steigern. Darüber hinaus lassen sich Gegebenheiten durch die Farbgebung optisch gut hervorheben und über den uMap-Link leicht mit den Gemeinden teilen, so Thomas Froitzheim. Es ergibt sich eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Die saarländische Mapper-Community strebt an, in Zukunft enger mit den Touristikern des Landes zusammen zu arbeiten und eine ähnliche uMap für das Saarland zu entwickeln. Es sind sehr schöne Entwicklungen, dass OpenStreetMap im Tourismus mittlerweile als Standard etabliert ist.

Pece

The SMCoSE YouthMappers Chapter, renowned as one of Tanzania’s largest mapping communities, hosted a transformative mapathon on April 14, 2024, at the esteemed Sokoine University of Agriculture. This event marked a pivotal moment of collaboration, extending invitations to other YouthMappers chapters in Morogoro, thus amplifying the inclusivity and impact of the initiative. Central to the mapathon’s objective was the concerted effort to contribute to Project #15530 within the HOT Tasking Manager, focusing on mapping cities across the Eastern and Southern Africa Region. By leveraging the power of open data, participants aimed to craft detailed base maps crucial for diverse applications, ranging from urban planning to efficient disaster response strategies.

Amidst an atmosphere described as “fantastic,” the event witnessed a remarkable accomplishment, the successful mapping of approximately 25,000 buildings. This feat not only underscores the collective dedication of the participants but also showcases the tangible outcomes of community-driven endeavors. Moreover, the mapathon served as a platform for new mappers to acquaint themselves with essential mapping tools such as ID Editors and JOSM, empowering them to contribute meaningfully to the OpenStreetMap ecosystem.

Special recognition is duly owed to the Open Mapping Hub Eastern and Southern Africa (OMHESA) for their unwavering support, notably through the prestigious Spatial People Award. This acknowledgment not only highlights the significance of collaborative partnerships but also accentuates the pivotal role of organizations in facilitating impactful mapathons and community initiatives. In essence, the event epitomized the ethos of collaboration, learning, and contribution inherent within the mapping community, further advancing the cause of open data dissemination and spatial awareness in the region.

In conclusion, the SMCoSE YouthMappers Chapter’s mapathon stands as a testament to the transformative potential of collective action in harnessing the power of mapping for societal benefit. It exemplifies how collaborative efforts can foster tangible change, driving forward the agenda of open data accessibility and spatial literacy within Tanzania and beyond. “We don’t just build maps, we build Mappers”

Beth Tapetes

Theatro da Paz, Belém/Pará - Brasil

O Theatro da Paz foi fundado em 15 de fevereiro de 1878, durante o período áureo do Ciclo da Borracha, quando ocorreu um grande crescimento econômico na região amazônica. Belém foi considerada “A Capital da Borracha”. Mas, apesar desse progresso a cidade ainda não possuía um teatro de grande porte, capaz de receber espetáculos do gênero lírico. https://www.theatrodapaz.com.br/

Credito da Foto; Wikipedia, https://pt.wikipedia.org/wiki/Wikip%C3%A9dia:Wiki_Loves_Par%C3%A1#/media/Ficheiro:Teatro_da_Paz_3.jpg Theatro da Paz, Belém/Pará - Brasil

Mais um ponto turístico da cidade de Belém atualizada na plataforma OpenStreetMap https://www.openstreetmap.org/changeset/150449820 através do projeto #MapeaiaBelem, https://projetomapeiabelem.my.canva.site/home que tem como objetivo disponibilizar dados atualizado para todos a comunidade local e também para aqueles que estarão presente aos grandes eventos que acontecerá entre 2024 e 2025, #SOTMLATAM #FOSS4G #COP30 sem contar que esses dados poderá ser utilizado por todos através de APPs como OsmAnd entre outros apps.

2024, SotM_Latam2024, FOSS4G 2024 , Belém, Cop30Belém

Projeto MapeaiaBelem,

Site do Projeto Mapeia Belém. https://projetomapeiabelem.my.canva.site/home Objeto mapeado no Openstreetmap, https://www.openstreetmap.org/changeset/150449820

esse é mas um projeto da UMBRAOSM - União dos Mapeadores Brasileiros do Openstreetmap

site: www.umbraosm.com.br

Instagram: https://www.instagram.com/umbraosmbrasil/

E-mail: contato@umbraosm.com.br

Quelque ajustements autour de moi et de mes destinations régulières.

ウミディグダの実装に伴うバイオーム「砂浜」が話題になっています。
砂浜がちゃんと編集されているところは海なし県ではほとんどありませんね。
かつての公園のように簡単にはいかず、難しいところです。

Im Telegram-Kanal entdeckt, dass man in Overpass eine Abfrage schreiben kann, die alle Element anzeigt, die man mal bearbeitet hat:

[out:json][timeout:125];
(nwr(user_touched:"AlexSpritze")({{bbox}});)->.mine;
.mine->._;
// print results
out geom;

Dank an M. Brandtner und dieterdreist.

I am currently on a visit to Ireland 🇮🇪 and a lack of proper office space makes it difficult to stay productive. I will try to prepare something cool to show off this week. Sorry for keeping you waiting!

🍟

Camino vecinal, punto de marcación y edificio para centro de yoga Millaray Yoga.

Why is OpenStreetMap ID not updated like OpenStreetMap ArcGIS? These are two different datasets that need to be linked/updated! Is ArcGIS taking over for OpenStreetMap and requiring a fee? ArcGIS needs to update OpenStreetMap ID if they participate! OpenStreetMap ArcGIS has not updated dataset in months! Please help with coordinating these two data set updates! Otherwise this in-browser edition will soon be obsolete! Use ArcGIS to compare your area with the link listed: ArcGIS OSM Are there any differences? Can anyone explain why? On the ArcGIS OSM there are more buildings that they imported from datasets. They should have updated the OSM ID data sets to match their information. Now there is a ArcGIS OSM version 2 that appears to be replacing ID OSM…

parco circonvallazione

IVIDES.org® realizou oficina sobre importação de POIs no OSM a partir de arquivo de dados do Censo Demográfico do Brasil 2022

---

O Instituto Virtual para o Desenvolvimento Sustentável promoveu uma oficina sobre importação de pontos de interesse (POI) no OpenStreetMap, a partir de um arquivo de valores separados por vírgula (.csv).

O conteúdo abrangeu os pontos de interesse obtidos do conjunto de dados do Censo Demográfico 2022, mas os organizadores salientam que a rotina pode ser utilizada para a importação de outros tipos de pontos geocodificados no OpenStreetMap.

Todos os arquivos da apresentação podem ser encontrados no portal do treinamento, que inclui também a agenda dos demais encontros.

https://ivides.org/oficinas-mapeamento-openstreetmap

Um agradecimento especial ao público participante ao vivo e aos(às) participantes futuros desta ação! Agradecemos ainda aos nossos parceiros: HUB YouthMappers Rio de Janeiro, YouthMappers Brasil, YouthMappers Internacional e os laboratórios associados - Laboratório de Cartografia - GeoCart-UFRJ, Laboratório ESPAÇO de Sensoriamento Remoto e Estudos Ambientais - Espaço-UFRJ, Laboratório integrado de Geografia Física Aplicada - LiGA-UFFRJ e Laboratório de Modelagem Geográfica - LabModel UERJ. E também ao Victor Hugo Timotheo, que participou da transmissão, no apoio técnico.

IVIDES.org® é uma marca registrada. Para entrar em contato sobre esta ação: ym.ufrj@gmail.com.

---

A gravação da sessão pode ser encontrada no canal do IVIDES.org® no YouTube.

---

O DOWNLOAD DOS ARQUIVOS DA OFICINA está disponível! – Arquivo da apresentação e arquivos extras.

---

P.S.: Sobre os dados de latitude e longitute, que foram mantidos como estiquetas no conjunto de dados da oficina, está incluída uma justificativa no arquivo da apresentação e na sessão gravada e disponível no YouTube. A wiki OSM informa que tais etiquetas são “descartáveis”, porém mantivemos os dados das coordenadas para facilitar as oficinas de validação que serão realizadas pelo YouthMappers UFRJ, após este estágio de mapeamento colaborativo dos pontos de interesse.

---

Introduction

In this post, I will try to explain my process how to get best out of Insta360 ONE RS 1-inch camera and successfully upload images to Mapillary. It started out of my frustration of dealing with this camera and Mapillary and I hope you will not have to go through what I have been🙂. I will be focusing here more on software side (how to deal with data) rather than on hardware side (how to set up rig for image capture).

Let me first start with disclaimer that this is not easiest camera to work with Mapillary (hence this guide) and that not even Mapillary is recommending it. It definitively captures better images than GoPro 360, but everything with GoPro is more smooth over whole process, so be aware of this. Camera needs to record in video mode and it relies on additional GPS dongle you have to buy.

This guide assumes familiarity with Python and Linux. Most steps are optional, and you can treat everything as pure recommendation, and while you can always ping me to help you, beware that some technical knowledge (and determination🙂) is needed if you want to extract highest quality from this camera.

Capturing street view

First, you will need another hardware - “GPS Action Remote” with this. In theory, you don’t need it, as you can record with phone (or some other device), but in practice - you just turn on this remote and it works. With phone, you need to have Insta app turned on all the time, worry about display, whether app will get killed by battery optimizations, GPS reception inside car…. I decided to keep my sanity and use this little gadget. It will record GPS (poorly). Connect them and pair them and you can control camera through this remote. Once it show green, it means it is connected to camera and it acquired GPS signal.

Mapillary is suggesting to capture images in timelapse mode. If you do this, you will not get any GPS data (that is - you will get first coordinate and that lat/long will be on all images, so unusable). With this camera, you have to record in video mode. This will result in larger files, more drained battery and prolonged post-processing, but hey - at least it will work. You can expect 1h 10 min of recording if you fully top up battery.

If you are using it outside of car, you can strap both GPS remote and additional battery altogether (watch for hot days and direct exposure of battery to the sun!), but I recommend to go out every 10-20 minutes and check if tripod is holding good. If you are like me and you want to be anonymous and don’t like to be captured by camera, every time you go out, do stop and start video recording again. If you just have one large video, it will be harder to remove yourself (but not impossible), so consider doing this. If you don’t care if your head is in video, then no need for this. This is example how our setup looked like:

If you do not want to do video splitting, you will have to keep your video under 7-8 minutes! If you go over this time, you will have to cut them in post-processing as Mapillary cannot ingest video larger than 8 minutes.

Getting video and track

Once you go home, you will end up with .insv files. Download and open Insta360 Studio application. Import this .insv file. You can adjust quality of image if you want. I usually cut beginning and end of video to only parts where I am driving. If I went outside of car and were checking tripod, I also cut those parts (you cannot cut parts of video, but you can export same video multiple times with different start/end cut times). Once satisfied with cutting, export video. Important thing here is to check “Export GPX track”.

If you don’t want to deal with Linux and cutting video/gpx later, this is your time to cut video into 5-6 minutes segments. Anything larger than this increases probability that Mapillary processing will fail (anything above 8 minutes is impossible to be processed).

At the end of the process, you should end with one .mp4 video file and one .gpx track file. Let’s call them input.mp4 and input.gpx.

Fixing GPX track (optional)

GPX that is recorded with this “Action Remote” dongle is crime against all scientist, engineers, mechanics and everyone who worked hard to give us ability to know where we are using GPS. For this part, you will need to run Python program. If you can live with poor GPS, no need to fix anything, but I just couldn’t. Here is how it looks before (turquoise color) and after (blue color) processing:

What I did is I used Geoapify platform to do map matching of GPX for me. This is process where you snap GPX trace to closest road. It is really hard problem and I found that Geoapify do very good job converting this Insta360 mess of GPX and their free pricing is more than enough (not affiliated with them, just found them good and easy to work with). First go to their website, sign in and obtain API key (click “New Project”, type any name and on next dialog, just remember generated API key). Here is simple Python script that will take your input.gpx, send it to Geoapify for map matching and then update original .gpx to have new points (while keeping all other attributes like time the same):

import xml.etree.ElementTree as ET
import json
import requests

ET.register_namespace('', 'http://www.topografix.com/GPX/1/1')
ns = {'': 'http://www.topografix.com/GPX/1/1'}

def gpx_to_json(input_filename):
    converted_gpx = {'mode': 'drive', 'waypoints': []}
    tree = ET.parse(input_filename)
    root = tree.getroot()
    trksegs = root.findall('.//trkseg', ns)[0]
    for trkseg in trksegs:
        converted_gpx['waypoints'].append({
            'timestamp': trkseg.find('time', ns).text,
            'location': [float(trkseg.attrib['lon']), float(trkseg.attrib['lat'])]
        })
    return converted_gpx

def do_mapmatching(input_json):
    url = "https://api.geoapify.com/v1/mapmatching?apiKey=<YOUR_APIKEY>"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    resp = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(input_json))
    if resp.status_code != 200:
        raise resp
    return resp.json()

def adopt_gpx(input_gpx_filename, mapmatched_json, output_gpx_filename):
    # Load original GPX and segments
    tree = ET.parse(input_gpx_filename)
    root = tree.getroot()
    trksegs = root.findall('.//trkseg', ns)[0]

    # Load mapmatched segments
    waypoints = mapmatched_json['features'][0]['properties']['waypoints']

    assert len(waypoints) == len(trksegs)

    # Change location in original gpx and save it
    for waypoint, trkseg, i in zip(waypoints, trksegs, range(len(waypoints))):
        assert i == waypoint['original_index']
        trkseg.attrib['lon'] = str(waypoint['location'][0])
        trkseg.attrib['lat'] = str(waypoint['location'][1])
    tree.write(output_gpx_filename, default_namespace="")

if __name__ == '__main__':
    input_gpx_filename = 'input.gpx'
    input_gpx_as_json = gpx_to_json(input_gpx_filename)
    mapmatched_json = do_mapmatching(input_gpx_as_json)
    adopt_gpx(input_gpx_filename, mapmatched_json, 'output.gpx')

Save this code as “mapmatching.py”, change “YOUR_APIKEY” to value obtained from Geoapify, run it with python3 mapmatching.py with input.gpx in same directory. At the end of it, you should get output.gpx. Open this file in GPX editor of your choice and manually inspect it. Move any bogus points (it can happen, especially with hairpin roads) and save it - you can now use this .gpx instead of old one. I am using GpsPrune software (available for Linux too) to move points. Here is (rare) example where mapmatching can go wrong:

Splitting videos (optional)

If you ended with videos larges than 8 minutes, this is your time to cut them. I am using ffmpeg and exiftool command from Linux. This is command that will take input.mp4 and split it into out000.mp4, out001.mp4 … files, each up to 5 minutes in length. After that, I am using exiftool to bring back metadata from original video (just so it is nicer to play it in 360 mode in VLC, but I think it is not required for Mapillary):

ffmpeg -i input.mp4 -c copy -strict experimental -map 0:0 -segment_time 00:05:00 -f segment -reset_timestamps 1 out%03d.mp4
exiftool -api LargeFileSupport=1 -tagsFromFile input.mp4 -all:all out000.mp4 # repeat for other out*.mp4 files

Unfortunately, you will have to split .gpx manually (I could create Python script for this too if someone wants, but it was easier for me to just split it in text editor). That is - open .gpx in any text editor, observe time of first point, add 5 minutes to that value and remove all points that happened after exactly fifth minute. If you do this correctly and if you had video of 14 minutes and you cut it in 6 minute segments, you should end up with 3 video - 6 minutes, 6 minutes and 2 minutes as well as 3 .gpx traces - 6 minutes, another one with middle 6 minutes and another one with final 2 minutes. Do rename .mp4 and .gpx to have same names!

You are now ready to upload all these video using Mapillary Desktop Uploader. As long as names of .mp4 and .gpx are the same, you can just drag .mp4 file into Desktop Uploader app and it will show you trace and it will let you upload to Mapillary.

Producing images (optional)

In general, you don’t need this step. This is step if you want to convert video to bunch of images. Some of the reason you might want images:

• You don’t like how Mapillary is handling videos (street view images too close to each other), or
• you ended up with large videos that you cannot/don’t know how to split, or
• you have part of video that you don’t want in Mapillary at all, and you don’t want to split it in Insta Studio app all the time
• you don’t want to backup large videos, you would rather have images
• you have poor internet connection to upload those giant video files

In these cases, you can try to generate bunch of images from your videos and upload these. For this, mapillary_tools can help you, but it is not easy to get proper arguments. What I found that works for me is this set of options:

mkdir tmp/
mapillary_tools video_process ./out000.mp4 ./tmp/ --geotag_source "gpx" --geotag_source_path ./out000.gpx --video_sample_distance -1 --video_sample_interval 1 --interpolation_use_gpx_start_time --overwrite_all_EXIF_tags --interpolate_directions

Conclusion

I hope this guide could help you with this camera, if you plan to use it for street view. Feel free to ping me if you need help in any of these steps or if you find that something is missing, or that Mapillary made some things easier in the meantime! Big thanks to friends BrackoNe and borovac who borrowed me this camera and who took these pictures (and whose car this is🙂).

Buat masa sekarang saya masih kumpul maklumat kawasan untuk elak kesilapan.