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一个通过照片识别地理位置的应用
引言
最近发现一个能根据照片进行地理位置判定的应用，在全球范围内能够非常准确地进行空间位置识别。我分3个尺度进行了测试，分别是城市街景（来源google和腾讯街景）、野外街景和我自己拍摄的照片进行测试。
街景图片(城市)测试
1.孟买街景测试
实际：北纬19°，经度72°
预测：北纬19°，经度72°
解释：这张照片拍摄于印度孟买的火柴厂巷。这张照片是一条两边都有几栋建筑的街道。有人走在街上，有几棵树。这些建筑大多是混凝土建造的，有很多窗户。这条街很窄，车流量很大。
2.伦敦街景测试
实际：北纬51°，经度0°
预测：北纬51°, 经度0°
3.迪拜街景测试
实际：北纬55°, 东经25°
预测：北纬55°, 东经25°
解释：这张照片是在阿拉伯联合酋长国迪拜拍摄的。这可以由背景中建筑的建筑来决定，这是城市的特征。此外，路标是阿拉伯联合酋长国的官方语言阿拉伯语。
4.悉尼街景测试
实际：南纬33°, 东经151°
预测：南纬33°, 东经151°
解释：这张照片是在澳大利亚新南威尔士州的阿什菲尔德拍摄的。这是由以下线索决定的：
-这些建筑的结构与阿什菲尔德的一致。
-植被与阿什菲尔德一致。
-标识与阿什菲尔德的标识一致。
5.旧金山街景测试
实际：北纬37°, 西经122°
预测：北纬37°, 西经122°
解释：这张照片是在旧金山的一座高楼上拍摄的。这是城市市中心的景色，远处是海湾大桥。这张照片是在一个雾天拍摄的，这在旧金山很常见。
6.成都街景测试
实际：北纬30°, 东经104°
预测：北纬31°, 西经121°
解释：这张照片是在中国拍摄的。标志上的字是中文的。这些建筑的建筑也是中国式的。
7.南京街景测试
实际：北纬32°, 东经118°
预测：北纬31°, 西经121°
解释：这张照片是在中国拍摄的，因为标志上的文字是中文的。这张照片是在一个城市里拍摄的，因为那里有高楼大厦和很多交通。这张照片是在街上拍的，因为路上有车。
街景图片(乡村与野外)测试
1.日本乡村测试
实际：北纬35°, 东经138°
预测：北纬35°, 西经136°
解释：这张照片是在日本的一个农村地区拍摄的。路又窄又弯，树又高又密。唯一标志是远处的一所小房子。
2.克罗利亚荒野测试
实际：北纬46°, 东经18°
预测：北纬44°, 西经20°
解释：这张照片拍摄于塞尔维亚的一个农村地区。道路被田野包围，看不到任何建筑或其他结构。唯一可见的标志是指示限速为60公里/小时的路标。植被与塞尔维亚的植被一致，景观和建筑也是如此。
3.泰国乡村测试
实际：北纬14°, 东经101°
预测：北纬14°, 西经100°
解释：这张照片是在泰国的一个农村地区拍摄的。道路没有铺设，植被茂密。看不到任何建筑物或其他构筑物。
我自己拍摄的照片测试
实际：北纬45°, 东经126°
预测：北纬39°,东经116°
解释：这张照片是在中国拍摄的。标牌上的字是中文。背景中的树木是典型的中国风景。
实际：北纬18°, 东经109°
预测：北纬18°, 东经109°
解释：这张照片是在南中国海的一个码头上拍摄的。背景中的雕像是海南南山观音，一尊108米高的观音菩萨雕像。这座雕像位于海南省三亚市的南山岛上
总结
这个网站是我目前遇到过对于照片位置预测最准确的一个应用，不仅能在城区准确预测，也能在乡村比较准确。能根据背景文字、植被、道路情况进行综合判定。目前该应用完全免费使用且无需登录，并且提供API接口（网址：https://geospy.ai/）。
需要明确，我目前的测试方法并不科学，测试样本少且设计也不科学。但不可否认该应用能大致的判定全球范围内的照片拍摄位置。
我没有从事这方面的研究，也想知道一下它的预测原理，以及为什么能达到如此的高精度。
参考：
https://geospy.ai/
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