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Mapillary [Android]

「Mapillary」は、Mapillaryが配信する地図/ナビアプリです。

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ストリートレベルの画像

「Mapillary」は、Mapillaryが配信する地図/ナビアプリです。

地図&ナビ

このアプリの話題とニュース

  • 5万ダウンロード突破!


  • 100人を超える、評価・クチコミ投稿者数となっています。(4/16)


  • 新バージョン2024.03.22-6.2.37が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(3/28)


最新更新情報

version2024.03.22-6.2.37が、2024年3月28日(木)にリリース

Updates:
- Image reporting functionality.
- MapLibre used as a map’s engine.
- Permission requests are shown at the exact moment when you need them.
- Removed the excessive old design dependencies.
- Restricted areas are visible on the camera’s map.
Addressed issues:
- Crash on Pixel 3
- Crash on deleting last image.
- Crash on browsing the map.
- Misplaced start-end date for captures in processing.

使い方や遊び方

Mapillary は、コラボレーション、カメラ、コンピュータビジョンを使用してマッピングをスケーリングおよび自動化するストリートレベルの画像プラットフォームです。



スマートフォンを含むあらゆるカメラで、誰でも必要な頻度であらゆる場所の画像をキャプチャできます。Mapillary は、すべての画像を組み合わせて、地図、都市、モビリティを改善するために誰もが探索して使用できる世界の共同ストリートレベルのビューを作成します。コンピュータビジョンテクノロジーは、スムーズな表示体験を提供し、機械で抽出されたマップデータを介したマッピングを高速化します。



Mapillary モバイルアプリでキャプチャするのが、コントリビュータネットワークに参加する最も簡単な方法です。始めましょう!



独自のストリートレベルのビューを作成する
いつどこでキャプチャするかを制御して、最も新鮮なストリートレベルの画像を作成します。Mapillary のテクノロジーは、すべての画像をナビゲート可能なビューに結合し、プライバシーのために顔とナンバープレートをぼかします。



データへのアクセスと公開
Mapillary のコントリビューターは、190 か国の人々、組織、企業、および政府です。毎週何百万もの画像がデータセットに追加され、モバイルアプリでここから探索できます。



より良い地図を作成
画像と機械で抽出されたデータを使用して、地図と地理空間データセットに詳細を追加します。Mapillary は、OpenStreetMap iD エディタや JOSM、HERE Map Creator、ArcGIS などのツールと統合されています。利用可能なマップデータにアクセスするには、mapillary.com/app にアクセスしてください。

紹介ムービー&プレイ動画

From imagery to map data, here's how collaboration means that everyone gets better maps as a result. Read more on mapillary.com.



Explaining Mapillary: How it works

カスタマーレビュー・評価

2.4
5つ星
 
45
4つ星
 
7
3つ星
 
10
2つ星
 
15
1つ星
 
96

最新ストアランキングと月間ランキング推移

MapillaryのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
7.0 以降
容量
44M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/03/28

インストール数
50,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はMapillaryのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

ゲッツ!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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