🌎 GeoGuessr на стероїдах — GEOINT, комп'ютерний зір та ШІ-агенти geo-sleuth — Agent Skill, який визн

🌎 GeoGuessr на стероїдах — GEOINT, комп'ютерний зір та ШІ-агенти

geo-sleuth — Agent Skill, який визначає місце зйомки фотографії за допомогою геометрії OpenStreetMap, контурів рельєфу, супутникових знімків та панорам вулиць, і демонструє результати своєї роботи. Працює з Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode та GitHub Copilot. Двадцять вузькоспеціалізованих скриптів шукають, оцінюють та сортують а модель вибирає лише найкращі варіанти. Результат - місце зйомки, дані про положення камери, напрямок, у якому вона була спрямована, та супутникове зображення. Один із прикладів використання наведений нижче.

Ніяких метаданих. На знімку рисова пічка та поле. На горизонті в далині він розпізнав міст та гору. Ніяких будівель, унікальних споруд чи вивісок. Спочатку ШІ зачепився за опори контактної мережі на мосту - дійшов висновку, що це електрифікований залізничний міст. Відстань між опорами використовується як лінійка (приймається проліт 32 м): ліва ділянка знаходиться приблизно за 0,5 км, права - понад 1 км. Крута гора - приблизно за 3 км. Рис зібраний, але трава ще зелена, тому заморозків ще немає. Південний Китай, як ставка, але не доказ.

Далі з OpenStreetMap витягнув дані про кожен залізничний міст у регіоні: 27 335 ділянок. Для кожного побудував як звідти виглядає лінія гір на горизонті. Зберіг точки з рівною місцевістю поблизу, чітко видимою горою в межах кількох км та рівним горизонтом поруч з нею. Цим звузив кількість варіантів до 171. Розмістив змодельовані позиції камер навколо кожної локації та відтворив лінію хребта, яку видно з кожної з них: залишилось 22 найкращі позиції, які відрізнялися одна від одної не більше ніж на 0,1°, потім 3. Далі порахував опори моста на фото - їх було 17. І знайшов єдину позицію, звідки вони стають саме так, як на фото.
#перевірка