जियोएस्टिमेशन

जियोएस्टिमेशन केवल छवि की दृश्य सामग्री का उपयोग करके यह अनुमान लगाने की प्रक्रिया है कि फ़ोटोग्राफ़ कहाँ ली गई थी. यह GPS निर्देशांक या EXIF मेटाडेटा पर निर्भर नहीं है. इसके बजाय, AI मॉडल वास्तुकला शैलियों, वनस्पति, संकेत, इलाक़े, और अन्य दृश्य-स्तरीय संकेतों का विश्लेषण करके फ़ोटो के भौगोलिक मूल की भविष्यवाणी करते हैं.

वे निकट से संबंधित हैं. जियोलोकेशन कुछ का भौगोलिक स्थान निर्धारित करने के लिए व्यापक शब्द है. एक डिवाइस, एक व्यक्ति, एक फ़ोटो. जियोएस्टिमेशन जियोलोकेशन का एक विशिष्ट प्रकार है जो विशुद्ध रूप से छवि के दृश्य विश्लेषण से काम करता है, बिना GPS, मेटाडेटा, या किसी अन्य डेटा स्रोत के. सभी जियोएस्टिमेशन जियोलोकेशन है, लेकिन सभी जियोलोकेशन जियोएस्टिमेशन नहीं है.

रिवर्स छवि खोज वेब पर पहले से इंडेक्स की गई दृश्य रूप से समान छवियाँ खोजती है. जियोएस्टिमेशन एक छवि से भौगोलिक निर्देशांक की भविष्यवाणी करता है, जो शायद कभी ऑनलाइन प्रकट न हुई हो. यह दृश्य भूगोल का विश्लेषण करके नई, अदृश्य फ़ोटो पर काम करता है, मिलान छवि खोजकर नहीं.

जियो-एस्टिमेशन AI मशीन लर्निंग सिस्टम को संदर्भित करता है जो पिक्सेल से फ़ोटो के स्थान की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित हैं. आधुनिक तरीक़े छवि से घनी दृश्य विशेषताएँ निकालते हैं, फिर लाखों जियोटैग्ड संदर्भ छवियों से निकटतम मिलान प्राप्त करते हैं ताकि अनुमान लगा सकें कि फ़ोटो कहाँ ली गई थी.

Oceanir का Orca मॉडल Im2GPS3k बेंचमार्क पर 1 km पर 20.1% और 25 km पर 46.8% सटीकता प्राप्त करता है. दृश्य जियोलोकेशन सिस्टम में सबसे अधिक प्रकाशित स्कोर. सटीकता दृश्य जटिलता के अनुसार बदलती है. विशिष्ट वास्तुकला वाले शहरी क्षेत्र ग्रामीण या विशेषताहीन परिदृश्यों की तुलना में अधिक सटीक अनुमान देते हैं.

हाँ. जियोएस्टिमेशन विशेष रूप से उन छवियों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनमें मेटाडेटा नहीं है. सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, मैसेजिंग ऐप, और स्क्रीनशॉट सभी EXIF डेटा हटा देते हैं. जियोएस्टिमेशन दृश्य सामग्री का स्वयं विश्लेषण करता है. इमारतें, सड़क लेआउट, पत्ते, संकेत. स्थान का अनुमान लगाने के लिए.