视频中展示了如何系统地通过分析图像的多个方面来确定其拍摄位置。首先，对图像进行仔细观察，识别图像中的显著特征，如车辆、建筑、植被等。随后，利用谷歌地图搜索图像中的特定元素，并结合社交媒体信息对位置进行进一步验证。此外，分析了照片作者之前发布的其他图片，以期找到相同的背景或地标。最后，通过假设观看者位于照片中的位置，利用谷歌地图规划路径，从而逆推出照片的拍摄地点。视频强调了这是一个需要时间和耐心的过程，但通过细致的检查和分析，通常可以找到揭示照片位置的线索。
00:00:00分析John McAfee的位置
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John McAfee的twitter账户可能会提供更多线索。
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屋顶的颜色表明它可能是一种品牌颜色。
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彩色的加油车表明这既是一个加油站，也是加油站品牌或名称的唯一标识符。
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大型卡车使用该加油站，因此它很可能位于空旷区域或高速公路旁。
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John McAfee旁边的大楼前有鲜花，这意味着它可能是一家加油站的商店。
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地平线上有一道淡蓝色带。这通常表示有一大片水域。
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这个柱子和建筑物将成为卫星图像上的唯一标识符
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地平线上没有杂乱的建筑物或树木，这表明这里可能是一片平坦的平原，远离城市建筑区。
00:02:01利用Twitter信息辅助分析
用“欧洲、加油站、红和白”，在 Google 图片中搜索，发现符合ESSO加油站
在地图中“Hotel Schlicker”到伦敦的线路上查找靠近水体的ESSO加油站
作者认为口音能够反映出一个地区、一个国家甚至是一个文化的特点和独特性。
原文始发于微信公众号（丁爸 情报分析师的工具箱）：【AI读视频】图像挖掘技巧2
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