EXIF ਤੋਂ ਅੱਗੇ: ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਵਿੱਚੋਂ ਛੁਪੀ ਹੋਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੂਝ ਕੱਢਣਾ
ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਦਿੱਖੀ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਪਾਰ
ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੰਗ ਚੈਨਲਾਂ ਅਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਤੀਬਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਉਹ ਵੇਰਵੇ ਨਿਕਾਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਕੈਮਰੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਲਾਲ, ਹਰਾ ਅਤੇ ਨੀਲਾ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਬਾਰੇ ਸੂਚਕਾਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ。
- ਛਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੂਰਜ ਦੇ ਕੋਣ: ਛਾਵਾਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਕਰਕੇ ਸੂਰਜ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਛਾਵਾਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਭਵੋਗ ਦੱਸਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਛਾਵਾਂ ਦੀ ਦਿਸ਼া ਕੰਪਾਸ ਦੇ ਦਿਸ਼ਾਬੰਨੇ ਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ。
- ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ: ਲਾਲ ਚੈਨਲ ਅਤੇ ਨੇਅਰ-ਇਨਫਰਾਰੈਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਵਾਧ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਜੀਵਿਕ ਤਾਕਤ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਰੀ-ਭਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਮੌਸਮ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦੱਸ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ。
- ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਧੁੰਦਲਾਪਣ: ਨੀਲੇ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਧੁੰਦਲੇ ਹਾਲਾਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਉੱਚੀ ਸ਼ੋਰ ਜਾਂ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀ ਕਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦੂਰ ਦਿੱਖ ਵਿੱਚ ਰੰਗ-ਸੰਘਰਸ਼ ਦੀ ਘਟਾਓ ਜਾਂ ਸਿਮਟੇ ਹੋਏ ਦੂਰ ਦਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿਉਮਿਡੀਟੀ ਜਾਂ ਸਮੱਗੀ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ。
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਵਿਅਕਤਗਤ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਕੰਟਰਾਸਟ ਦੀ ਸ਼ਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਕੱਟ-ਕਾਰ ਤਣ-ਛਾਂਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਹਿਸਟੋਗਰਾਮ ਸ਼ਿਫਟ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੋਟੋ dawn, midday ਜਾਂ dusk 'ਤੇ ਖਿੱਚੀ ਗਈ ਸੀ।
ਵਾਸਤੁਕਲਾ ਅਤੇ ਸੜਕ-ਸਜਾਵਟ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਨਿਰਮਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਖੇਤਰੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਰੂਹਾਂ ਲਈ regional signatures ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਛਤਾਂ ਦੀਆਂ ਤਾਲੀਆਂ, ਖਿੜਕੀਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਪੇਵਮੈਂਟ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ ਸੜਕ-ਸਜਾਵਟ ਸ਼ਹਿਰੋਂ-ਸ਼ਹਿਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ。
- ਛੱਤਾਂ ਅਤੇ ਫੇਸਾਡ ਸਟਾਈਲ: ਸਪੇਨੀ ਲਾਲ ਭੂਮੀ ਦੀਆਂ ਛਤਾਂ ਮੈਡੀਟੇਰੇਨੀਅਨ ਹਾਲਤਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਦਗੀ-ਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਲੇਟ ਛੱਤ ਉੱਤਰੀ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ। ਉੱਚ-ਇਮਾਰਤਾਂ ਦੇ ਗਿਲਾਸ ਫੇਸਾਡ ਵਧੀਆਂਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਿੱਖ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਸਟ੍ਰੀਟ ਲਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਲੈਂਪ ਪੋਸਟ, ਬੱਸ ਸਟਾਪ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਸੰਜੇ ਤੱਤ ਖੇਤਰਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਲਦੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰੀਤੀ-ਰਿਵਾਜਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਪੈਵਮੈਂਟ ਅਤੇ ਕੋਬਲਸਟੋਨ: ਕੋਬਲਸਟੋਨਾਂ ਦੀ ਆਕਾਰ-ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲ-ਰੇਖਾ, ਹੌਲ-ਚਾਲਤ ਗਜਾਣ ਅਤੇ ਬਾਈਕ ਲੇਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰ-ਸਾਹ ਕਾਫੀ ਹੱਦ ਤਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਣ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਗ੍ਰਹਿਣ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦੌਰੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਸ਼ਹਿਰੀ fixtures ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਵਾਲਾ ਬਣਾਓਗੇ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ।
AI-ਚਲਿਤ ਓਬਜੈਕਟ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਦਰਸ਼ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ
ਆਧੁਨਿਕ AI ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਓਬਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਮਹਿਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਕਾਰ ਜਾਂ ਦਰੱਖਤ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ, ਬਲਕਿ ਮਾਲਿਕਾ ਮਾਡਲ, ਜਾਤ ਅਤੇ ਇੰਜ਼-ਮੌਸਮ ਤੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਓਬਜੈਕਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਤਾਕਤਵਰ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਵਾਹਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਈਸੈਂਸ ਪਲੇਟ ਫਾਰਮੈਟ: ਯੂਰਪੀ ਹੈਚਬੈਕ ਜਾਂ ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਪਿਕਅਪ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸਥਾਨ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਟ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਰੰਗ-ਰੂਪਾਨ ਅਤੇ ਅੱਖਰ-ਗਠਜੋੜ ਜੁਰਿਸ਼ਿਪ ਦੇਸ਼-ਕੌਨੀ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ。
- ਫੂਲਰ-ਜਾਤ ਅਤੇ ਫੌਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ: ਦਰੱਖਤ, ਸ਼ਾਖਾਂ ਅਤੇ ਫੂਲਦਾਰ ਪੌਦੇ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰੁੱਖ ਦੀ ਕਿਸਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਖੇਤਰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।
- ਰੀਟੇਲ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲੋਗੋ: ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਟੋਰ ਚੇਨ ਦਾ ਲੋਗੋ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ storefront ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਕਈ AI ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਕਲੂਆਂ ਦੀ ਫ਼ੁਕਰ-ਜਾਲ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪੌਦੇ-ਜਾਤ ਅਤੇ storefront ਲੋਗੋ ਨਾਲ ਕਰਾਸ-ਕਰ ਕੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਤੀਜੇ ਹਾਸਿਲ ਕਰੋ।
ਭੂਗੋਲਿਕ-ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਿਕ ਸੰਦਰਭ
ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਸਵੀਰ-ਸੂਚਕ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਹੁਣ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ-ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਭੂ-ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੇਫਰੈਂਸਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਪਿਕਸਲ-ਆਧਾਰਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨੀ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਵਾਲੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਵਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ。
- ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ: ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਆਕਾਸ਼-ਰੇਖਾ ਜਾਂ ਪਹਾੜਾਂ ਦੀ outline ਨੂੰ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ। Google Earth ਵਰਗੇ ਟੂਲਜ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਫਰੈਂਸ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਲੇਅ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ。
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਮੌਸਮ ਰਿਕਾਰਡ: ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਹਵਾਵਾਂ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਮੌਸਮ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਾਫ ਅਕਾਸ਼ ਵਾਲਾ ਦਿਨ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਦਿਨ ਦੇ ਬਰਸਾਤੀ ਦਿਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਪੁਸ਼ਟੀ ਜਾਂ ਰੱਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- GIS ਡਾਟਾ ਲੇਅਰ: ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਨੂੰ GIS ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਲਿਆਓ। ਸੜਕ ਸਾਜ-ਸਮਾਨ, ਵਾਟੇਜ-ਕਾਵਰ ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ ਇਮਾਰਤਾਂ ਦੇ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਲੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਵੇਖੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਟਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਜਨ-ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ: ਫੋਰਮਾਂ ਅਤੇ ਖੁੱਲੇ-ਸਰੋਤ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮੁਦਾਏ ਅਕसर ਸੜਕ-ਲੈਵਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਸ਼ਹਿਰੀ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਛੋਟੀ ਖੋਜ ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਤ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਅੰਤਿਮ ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਪਿਕਸਲ-ਅਧਾਰਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨੀ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣਾ
ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਦਹਰਾਅ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਨੁਅਲ ਜाँच ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੋਵੇ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮੂਲ ਕ੍ਰਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੀਮ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿ ਸਕੈਨ: ਇਕ ਛੋਟੀ ਮੈਨੁਅਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। signs ਜਿਵੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਉੱਤੇ ਲਿਖੇ ਲੇਖ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ landmarks ਨੋਟ ਕਰੋ。
- ਚੈਨਲ ਅਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਭਾਜਨ: ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਉਸਦੇ RGB ਘਟਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ। ਛਾਵਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਘਾਹ-ਜਤ ਅਤੇ ਧੁੰਦਲਾਪਣ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰਵ-ਕਰਵ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ।
- ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਵਾਸਤੁਕਲਾ ਅਤੇ street fixture patterns ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੇਫਰੰਸ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ。
- AI ਵਰਗੀਕਰਨ ਪਾਸ: ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਓਬਜੈਕਟ ਡੀਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਓ। ਵਾਹਨ ਡੇਟਾ, ਪੌਦੇ-ਜਾਤ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲੋਗੋ ਨਿਕਾਲੋ。
- ਜਿਓਸਪੇਸ਼ੀਅਲ-ਜੋਕ: ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰ, ਮੌਸਮ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ GIS ਲੇਅਰ استعمال ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਥਾਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
- ਸਾਥੀ-ਸਮੀਖਿਆ: Annotated findings ਆਪਣੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤਾਜ਼ਾ ਦৃষ্টਿਕੋਣ ਮਿਲੇ。
- ਅੰਤਿਮ ਭਰੋਸਾ ਅੰਕਣ: ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਮੇਲ-ਜੋਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸਾ ਸਕੋਰ ਨਿਯਤ ਕਰੋ।
ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਪਹਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਜਾਂਚੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ。
ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼
ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਪਿਕਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੁੱਧੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦੇ। ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ, AI-ਚਾਲਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਭੂ-ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੇਫਰੈਂਸਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਮ-ਸਟੈਂਪਸ, ਵਾਤਾਵਰਣੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਨ EXIF ਮੈਟਾਟੇਟ ਗੁਆਚੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ। ਨਿੱਜੀ ਤਸ਼ੀਲਾਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਸੀਂ ਐਸੀ ਰੋਚਕ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੇਠਾਂ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਉੱਚੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ Plain sight ਵਿੱਚ ਲੁੱਕੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ。
Ready to push your geolocation capabilities further? GeoClue ਦੀ AI-ਚਾਲਿਤ ਫੋਟੋ-ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ। ਦਿਸ਼ਟਵੇਂ ਸਟੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਸ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਜਾਸੂਸੀ ਔਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿਓ。）