2026西湖龙井茶官网DTC发售：茶农直供，政府溯源防伪到农户家
你好，
吉特哈布代码仓库：https://github.com/yacine204/geoGuessr_Assistant
所以我最近完成了计算机科学专业（三年级）的毕业设计项目，主题是“地理猜测游戏助手”，它基本上可以为玩家提供坐标提示，帮助判断你在游戏中的位置。
创意理念
我没有采用纯粹的人工智能方案，而是采用了混合方法，专注于最强大且类人的线索（路标和任何类型的文本）。
工作原理
该流程包含五个阶段
-
1/路标公约检测：
对 YOLOv8m 模型进行了微调，以检测以下类别：- 美国统一交通控制设备手册标准
- 维也纳公约标准
- 模糊/不确定
2/文本提取
在此步骤中使用了简易光学字符识别工具，但我仍在考虑对其进行微调，以便能够检测任何亚洲语言，而无需手动配置默认语言。
_easyocr_reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=False)
#例如，如果我检测到斯拉夫语文本，我必须这样做
_easyocr_reader = easyocr.Reader(['ru'], gpu=False)
-
3/国家筛选
这里将使用第一阶段和第二阶段的结果。此阶段包含三个子阶段
- 国家概率初始化：
- 通过在此代码仓库中找到的分布情况来初始化国家概率：https://github.com/Crrrrrrr/geoguessr-statistics
- 国家排除
- 在排除之前我们需要进行一些数学计算，这些计算将告诉我们做出该决定的把握有多大
偏差 = (维也纳标准总置信度 - 美国统一交通控制设备手册标准总置信度) / (维也纳标准总置信度 + 美国统一交通控制设备手册标准总置信度)
如果 偏差>0 则我们倾向于维也纳公约标准
否则如果 偏差<0 则我们倾向于美国统一交通控制设备手册标准
否则 混合/模糊，我们不采取任何操作
为了安全起见，我们设置一个依赖于偏差置信度的阈值：
如果 偏差置信度>0.7 -> 阈值 = 0.2
否则如果 偏差置信度>0.4 -> 阈值 = 0.3
否则 -> 阈值 = 0.5
最后：
如果 偏差>阈值 -> 维也纳公约标准
否则如果 偏差<-阈值 -> 美国统一交通控制设备手册标准
否则 -> 混合模式
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4/诺米纳蒂姆地理编码服务
这只是为了给最后一个阶段准备节点，但基本上我们传递
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