Google在已經掌握如何運用機器學習，來讓翻譯功能變得更為強大的同時，他們又想到了可以結合神經網絡，來利用地圖街景的龐大影像資料庫進行更多新的應用，例如：改善 Google 地圖的商業信息精確度。Google 近年來已利用演算法成功地從 Street View 分析取得路牌號碼。現在，則是又更進一步將其使用在取得街道 / 商店名稱與電話等信息之上。這項技術其實早就初步應用在了街景功能剛開始推行時，因隱私爭議而針對人臉與車牌模糊化的功能之中。而隨著機器學習與人工智慧技術的更為進步，Google 的演算法已經能通過同個目標如招牌等，在不同趟次的街景車掃描時的多組圖片進行交叉判讀。所以即便原始擷取的單張圖片不見得完全清晰且信息完整，也能夠通過此演算法判讀出正確信息。根據官方實測，這樣的技術已可從法國的街景中達到超過 84% 的準確率；而單就街牌號碼的判讀工作上，也已經改善了全球 1/3 的地圖信息了。接下來街景車所搜集到的資料，也將可以更快地用來更新地圖上的商家信息，而不見得僅能靠人工或資料庫來慢慢新增。