У цьому матеріалі розберемо ефективний метод ідентифікації місця за допомогою Google-карт та пошуку зображень.
113 
Уявіть собі ситуацію: остання надія — і раптом випадкове фото стає ключем до розгадки. Саме так автору вдалося знайти потрібне місце в Харкові, використовуючи нестандартний підхід — через сміттєвий контейнер з логотипом, схожим на яблуко та відро.
Іноді одна дрібниця може стати ключем до великої розгадки. Так сталося й цього разу — звичайний контейнер для сміття з логотипом, що нагадував яблуко та відро, несподівано допоміг визначити точне місце розташування в межах Харкова. Пошук починався з Google Об’єктива, однак він видавав переважно рекламні результати на тему “купити контейнер Харків”, тож було прийнято рішення шукати не зображенням, а ключовими словами.
Подальший контрольний запит російською мовою одразу видав саме ту новину, яка була потрібна — успішний збіг із першої позиції у видачі.
У наступному етапі завдання полягало у визначенні локації, де приватний сектор межує з багатоповерховими будинками. Для цього використовувався сервіс Overpass Turbo, а скрипт запиту генерувався через нейромережу. Попри наявність будинків, сміттєві баки на мапі OpenStreetMap позначені не були, тому довелося перейти до візуального аналізу через Google Maps та Street View.
Пошук був орієнтований на будинки з формою літери “Г”, з акцентом на південні райони міста, де переважає приватна забудова. І вже після кількох хвилин візуального аналізу було ідентифіковано точне місце.
Координати: 49.97616830688359, 36.187733117686165
Локація: Україна, місто Харків, житловий масив на межі приватного сектору та багатоповерхової забудови, неподалік від вулиці Нестерова.
Посилання на карту: Переглянути в Google Maps 🌍
Ця історія — яскравий приклад того, як уважність до деталей, поетапний підхід і використання сучасних інструментів, таких як Google Street View, Overpass Turbo та мовні варіації запитів, дозволяють розв’язати складне геолокаційне завдання. Замість банального пошуку за зображенням автор застосував логіку просторових зв’язків: ідентифікував форму будівель, співставив типи забудови, визначив характерну інфраструктуру — і в результаті знайшов точну локацію серед тисяч подібних.
113 
110 
132 
96 
106 
126 
100 
110 
98 
108 
108