По одной фотографии и с использованием GEOINT и Rust, исследователь смог найти местоположение съемки в Лиссабоне, обращая внимание на детали, такие как книги, номера домов и брусчатка.
При первом просмотре фото, можно точно сказать о двух вещах: книги на витрине, написаны на португальском(европейской версии), номер дома — 23.
Давайте попробуем закинуть фотографию в geoestimation:
Он настойчиво утверждает, что местоположение фотографии — Лиссабон, Португалия.
После тщательного анализа города на Google Картах, обнаружено множество сходных деталей, таких как фасады зданий, оконные рамы, двери, включая решетку, которая отражается в окне нашей фотографии:
Также на нашей фотке можно заметить брусчатку:
Эта характерная брусчатка является распространенной в большинстве португальских городов, и почти невозможно найти место, где ее не применяют.
Для поиска такого места было предпринято множество попыток: запросы в системе оверпасс, сканирование веб-сайтов книжных магазинов, поиск конкретных букинистов в Португалии, но ни один из этих методов не дал результатов. В конечном итоге, пришлось разработать собственную программу для создания и перебора адресов, чтобы продолжать поиск.
Принцип работы программы в первом режиме:
У нас есть список всех улиц Лиссабона его можно получить запросом в overpassturbo:
[out:csv(name, «::», «utf-8»)];
area[«name»=»Lisboa»]->.a;
(
way(area.a)[«highway»=»residential»];
way(area.a)[«highway»=»unclassified»];
way(area.a)[«highway»=»tertiary»];
way(area.a)[«highway»=»secondary»];
way(area.a)[«highway»=»primary»];
way(area.a)[«highway»=»trunk»];
way(area.a)[«highway»=»motorway»];
);
out body;
>;
Да, их будет много и они будут повторяться, но в программе мы эту проблему решим и получим 1459 уникальных улиц.
Из этих улиц мы формируем ссылки/запросы в гугл карты и сохраняем их в отдельном файле:
Далее программа пробегается по ссылкам из файла и переходит по ним, парсит картинку(миниатюру):
Сохраняет ее в отдельный каталог(каждая картинка соответствует названию улицы), где мы можем с легкостью их все просмотреть. Выглядит это примерно так:
Мне повезло, потому что нужная картинка была 356 по счету.
Есть еще один вариант работы программы, просто открывать группу из ссылок в браузере и так просматривать, пока не найдешь нужный адрес.
Ответ: 38.718730439704196, -9.161038642596276