Когда я делал пост для своего канала про австралийского рыжего кота, для которого сделали гугл место с отзывыми и фотографими, я начал искать подобные случаи. Оказывается, это далеко не первый случай и такие места с котами уже помечали на Google Maps. Одним из таких случаев произошел с рыжим котом в Тайване. Пользователь по имени 李震原 написал в поддержку гугла, что его место с котом удалили и просил разрабов пояснить почему это произошло и можно ли как-то вернуть котика на Google карты.

На что поступил ответ:

Перевод:

И даёт ссылку на статью, где рассказывается, что можно добавлять на карты, а что нельзя.

На что наш тайванский друг отвечает:

После этого топик закрыли. Печально, конечно. Но мы собрались не ради печали, мы найдем этого котика! Давайте изучим фотографию.

В общем у нас три вывески.

Чтобы распознавать иероглифы, я использую Google Lens:

DVD магазин

Давайте узнаем, что за магазин. Гуглим название.

Видим похожую вывеску - переходим и узнаем адрес.

По этому адресу я вывески не нашёл, поэтому поменял дату панорамы на 2017 год, там эта вывеска присутствует. Вот так она выглядит:

Закрепляем эту вывеску на свою доску расследований. Я буду использать в этот раз excalidraw.

Теперь у нас есть элемент для реверсивного поиска + мы можем изучить надписи на вывеске.

白鹿洞影音書坊 - Магазин аудиовизуальных книг Bailudong.

加盟專線 - Горячая линия по франшизе

樂業店 - Магазин Лейе

0926980631 - горячий номер франшизы.

Короче, по этим данным я понял, что этот магазин принадлежит одной франшизе под названием Bailudong (или как-то так). Давайте теперь попробуем поискать другие вывески с помощью реверсивного поиска гугл:

Их оказалось просто дофига. Я посмотрел штук 5 - мимо. Но зато я пополнил коллекцию экземпляров этой вывески и добавил на свою доску:

У всех этих локаций общее - название франшизы и номер горячей линии.

Если мы загуглим название, то получим страничку в фб moose:

Это и есть наша франшиза. Вот, что я понял изучив их соцсети:

Основали компанию в 1996, был свой сайт www.moose.com.tw. Продают комиксы, DVD, книги и т.д.

Только в какой-то момент у них что-то пошло не так и количество магазинов сократилось в разы. Их сайт больше не работает и информации о всех магазинах на их страничке я не нашёл. Но интернет помнит всё, поэтому давайте вобьём их сайт в Archive.org и посмотрим, что сохранилось.

Я потыкал разные года, в общем 2012-2019 сайт работает нормально. Вот снапшот 2016 года:

Можем использовать гугл переводчик, чтобы как-то ориентироваться по странице. Внизу имеются ссылки, которые ведут на информацию о компании, партнерах, ассортименте и т.д.

Я перехожу по четвертой ссылке и перехожу на страницу со всеми адресами:

Вроде можно радоваться: У нас есть все адреса магазинов! Но нет...

Адреса поделены на 4 страницы (в каких-то годах их вообще 7). Работает только первая страница, если нажать на следующую, то веб архив скажет, что такую страничку он не заархивировал. Но я получил хоть какие-то адреса и их проверил: нашего магазина я не нашел.

Теперь перед нами стоит задача:

Найти все адреса магазинов этой франшизы, которые работают или давно закрылись (потому что я не знаю когда была сделана наша фотография с котом).

Не буду рассказывать про все мои неудачные попытки гуглежа, но я нашел один офигенный способ:

Есть такой сайт: yelp.com

Этот сайт публикует краудсорсовую информацию о бизнесах, местах и т.д.

С помощью дорка:

site:yelp.com "moose.com.tw"

мы получаем порядка 45 адресов магазинов.

Остается проверить все точки и надеяться, что среди этих магазинов есть наш. Чтобы проверка была упорядоченная, я создал excel таблицу, в которую записывал адрес магазина и результат (это наш магазин или нет) со словами "NO" или "YES".

Потратил на проверку порядка 40 минут.

Как вы можете наблюдать по этой красной сплошной полосе - места я не нашел. Немного расстроился, потом я нашел еще несколько адресов, которые не были проиндексированы должным образом - они тоже не подошли. Я проверил 48 адресов. Ничего не нашёл.

Кто за 李震原?

Человека, который написал в поддержку гугла зовут 李震原. Но кто он?

Если загуглить его имя, то можно найти его страничку ФБ и Ютуб канал, а также какой-то сайт для выставления грамот и прочего (на самом деле хз для чего, но он там выставлял свои сертификаты и грамоты)

Я сейчас не хочу особо превращать нашу геоинт задачу в расследование пацана из Тайваня, но вот, что можно узнать из открытых источников:

• У него есть YouTube канал с записями лекций из образовательного учреждения.

• У него есть страничка в ФБ.

• У него есть страничка на pro360.com.tw

Из странички pro360 можно понять, что он учился в Тайчжуне и на данный момент проживает в Тайпее.

На этом я копать перестаю. Предполагая, что наше место находится где-то в Тайпее.

HAIR DESIGN

Дальше я начал копать по поводу этой вывески:

*AN HAIR D*

Перед AN по любому что-то идет. А после R 100% идет буква D.

Логически можно предположить, что после HAIR идёт слово DESIGN. Но нужно теперь понять, что идет до HAIR.

Я провел где-то час, перебибирая возможные варианты IAN LAN QAN XAN и другие подобные буквы. Какие-то буквы не подходят по типу P, потому что ушко буквы бы выглядывало.

Я даже находил просто AN HAIR DESIGN, но этот магазин оказался не тот.

Я придумал следующую стратегию:

Составим дорк из "HAIR DESIGN" + город Тайпей по китайски: 台北

Получается:

"HAIR DESIGN" 台北

И среди множества мусора где-то посередине страницы я нашёл эту фотографию:

Вывеска как у нас! ALAN HAIR DESIGN.

Идём на гугл карты и вводим это название. Всего таких места 3:

Первый мимо, но второй:

Это наше место!

24.971883, 121.535583

В этом райтапе я упустил очень много моментов, которые у меня не получились. Если бы я рассказал про все мои фейлы, этот райтап затянулся бы на доооолго. Как так получилось, что среди 48 магазинов не было этого - я хз. Везение так везение :)

Вот моя доска расследования:

Надеюсь котик до сих пор живёт и приносят счастье местным людям!

МОЙ КАНАЛ

ПОДДЕРЖАТЬ МОЙ КАНАЛ

На фотографии сразу узнаётся Егор Крид, а также машина Rolls-Royce с Дубайскими номерами.

Просто воспользуемся реверсивным поиском Google и посмотрим точные совпадения:

Становится понятно, что фотография 7 летней давности. Показало 4 результата, три из который это новостные сайты. Давайте зайдем на официальный канал Егора Крида в ВК и там посмотрим эту фотографию.

Выложил он эту фотографию 1 декабря 2017 года. Давайте посмотрим, что еще он выкладывал в этой время. Заходим на его канал и ищем посты с ноября-декабрь 2017 года.

Находим видео с такой же машиной. Где Егор Крид объявляет о розыгрыше.

Место находим банальным реверсивным поиском. И оно находится по этим координатам: 25.08842, 55.140974.

Давайте отметим это на карте. Чтобы делать заметки на карте при поиске, я использую Felt.

Перед началом поиска точного места, давайте поподробнее изучим детали на фотографию и выделим для себя ключевые элементы.

Вот это основные ориентиры, по которым мы будем искать место. + хочу добавить, если повнимательнее посмотреть в отражение, то можно увидеть уникальное здание.

Я где-то час пытался найти похожее здание в Дубае, но к сожалению не получилось (хотя можно было бы поступить полегче, об этом в конце). Итак, Егор Крид находится в Дубае. Судя по парковке это место находится в городской местности (что важно, потому что большая часть Дубая - это жилые районы с домами).

Я решил пойти по методу исключения. Возьмем Дубай, отсечём лишние жилые районы. В Felt я начал выделять красным районы, которые точно не могут быть нашими (районы с жилыми домами). Желтым я отметил районы, где в принципе могло быть место, но я не нашел похожей плитки.

Далее я погулял немного по "желтой территории" и похожей плитки, деревьев я не нашёл. Тогда я принялся изучать район бурдж-халифы, как наиболее вероятный вариант. Там очень много высоких зданий, отелей и прочих мест, где зависают блогеры. Эту зону я отметил зеленым цветом.

Опять я начал гулять по местности и наткнулся на нашу плитку!

Тут даже дерево было похоже. Единственное, что меня смущало это не было такой дороги. Поэтому я поставил точку на карте Felt, где я нашел эти плитку и начинаю гулять дальше, потом натыкаюсь на еще одно похожее место, опять делаю заметку. В конце концов я наткнулся вот на это:

Это наше место :)

25.187665, 55.279373

Задача прикольная. Немного конечно топорным способом решил, но он рабочий.

Что касается другого способа. Помните я упомянул про отражение уникального здания в окне? В этом случае можно было бы посмотреть 3d здания Дубая и отыскать похожую форму крыши (Это был Dubai Mall). Это немного бы облегчило поиск.

Спасибо ❤️

Введение

Карты — это язык, на котором говорит география. Но даже самые точные данные теряют силу, если их нельзя «увидеть». Представьте: вы нашли в OpenStreetMap все нужные объекты — дороги, парки, кафе — но на карте они сливаются в одно серое пятно. Как выделить главное? Как сделать так, чтобы карта «заговорила»?

Ответ — MapCSS. Оно помогает нам отображать данные как мы того хотим. Мы можем менять цвета, иконки, прозрачность, режим отображения, вывод информации как хотим. Всё это помогает в расследовании и изучении местности.

Начало

Что такое MapCSS?

MapCSS — это язык стилей для карт. Если вы знакомы с CSS, который используется для оформления веб-страниц, то MapCSS покажется вам очень похожим. Но вместо того чтобы стилизовать HTML-элементы, MapCSS работает с географическими данными.

Основные возможности MapCSS:

1. Цвета и прозрачность
   Задавайте цвета для линий, заливки полигонов и текста.
2. Иконки и изображения
   Добавляйте иконки для точек (например, кафе, парков, магазинов).
3. Текстовые подписи
   Отображайте теги (например, name, population) прямо на карте.
4. Условные стили
   Меняйте внешний вид объектов в зависимости от их тегов (например, дороги разного типа могут быть разного цвета).

Начинаем стилизовать данные.

Цвета.

Для этого используется специальный блок {{style: ... }}, который добавляется в ваш запрос.

Давайте начнем с простого. Найдём кафе в центре Москвы.

nwr["amenity"="cafe"]({{bbox}});
out center;

Пока у нас результаты отображаются в виде жёлтых точек.

Давайте поменяем цвет.

В конце кода добавляем это:

{{style: 

// а тут будут мы будем стилизовать наши данные

}}

1. Внутри нам нужно будет указать, что мы хотим стилизовать. Мы укажем node, потому что у нас результат - это точки.
2. Далее ставим квадратные скобки и в них пишем какие именно точки мы хотим стилизовать, в нашем случае amenity=cafe (можно указать просто amenity, если у нас только cafe и других amenity не имеется)
3. Ставим фигурные скобки и в них уже стилизуем нашу точку.

Получаем следующее:

{{style: 
node[amenity=cafe]{}
}}

Давайте поменяем цвет!

Внутри фигурных скобок пишем следующий код:

{{style:
node[amenity=cafe]{
	color: black;
  	fill-color: black; 	
}
}}

Цвет мы можем указывать как в hex коде (например #000000), так и просто написать название цвета на английском. Я покрасил все кафешки в чёрный.

Получаем результат:

Давайте покажу еще вариации.

Если у вас на карте изображены не только кафешки, а еще и другие объекты, допустим зоопарки. То окрасить зоопарки другим цветом можно аналогичным способом, просто добавьте зоопарк в {{style:}} и стилизуйте как хотите. Получается у вас кафешки будут одного стиля, а зоопарки другого. И так вы будете их отличать. Например я хочу, чтобы кафешки были красными, а зоопарки зелеными.

Код:

(
nwr["amenity"="cafe"]({{bbox}});
nwr["tourism"="zoo"]({{bbox}});
);

out geom;

{{style: 
node[amenity=cafe]{
	color: white;
  	fill-color: red;
  	fill-opacity: 1;
}

area[tourism=zoo]{
	color: white;
  	fill-color: green;
  	fill-opacity: 0.7;
}

}}

Про area и fill-opacity мы еще поговорим в этой статье. Вот, что у нас получилось:

Непрозрачность

Это можно сделать с помощью тега fill-opacity, чтобы сделать супер черную непрозрачную точку, непрозрачность выставим на 1.

Вот, что мы получаем:

Я так делать конечно не рекомендую, потому что если много точек, то все начнет сливаться, нужно хотя бы изменить цвет контура (тег color). Давайте добавим белый цвет контура. Кстати у цвета контура тоже есть непрозрачность, для этого есть тег color-opacity, его тоже выставляем на 1.

И вот что мы получаем:

Ну это намного лучше! Теперь ничего не сливается и всё хорошо.

Давайте повторим основные ключи для непрозрачности.

Непрозрачность можно делать не только для точек, а еще и для иконок, на них мы сейчас и посмотрим.

Иконки

Да, можешь. Для этого есть такие теги:

Я добавлю для наших кафешек вот такую иконку:

Пишем тег icon-image и указываем ссылку на изображение. А размер иконки, я пожалуй, выберу 25.

У меня получаются такие стили:

{{style: 
node[amenity=cafe]{
  	  icon-image: url('https://img4.teletype.in/files/3e/45/3e45687a-502c-4f23-a167-992702287f70.png');
      icon-width: 25;
}
}}

А вот наш результат:

Прозрачность иконок вы также можете настроить с помощью дополнительного слова opacity.

Сборник официальных иконок Overpass Turbo можете найти здесь.

Давайте повторим теги для иконок! Вот они:

Стилизуем вывод информации.

Ты можешь сделать и такое! Давай оставим наши иконки для кафешек и добавим к ним названия самого заведения.

А для этого мы используем следующий ключ:

В нашем случае мы будем выводить название кафешки, поэтому я пишу так:

text: name;

Всё! Теперь у нас отображаются еще и названия кафешек. Разве это не круто?

Вывести можно не только название, а вообще всё, что указано в характеристиках объекта (сколько этажей, часы работы, номер остановки и многое другое)

Давайте я добавлю к этой информации еще и часы работы кафешки.

Нужно как-то отобразить сразу два тега. Для этого можно использовать функцию eval(). Туда можно впихнуть любой текст и теги. Чтобы объеденять строки нужно использовать конкатенацию, в MapCSS оператором конкатенации является просто точка. Щас я вам покажу код, но вы сильно не путайтесь, щас я все объясню.

text: eval('tag("name") . '(' . tag("opening_hours") . ')'');

Если вы когда нибудь программировали на Python, то там, чтобы конкатенировать строки мы использовали знак плюс. Здесь мы используем точку, чтобы объеденять слова и значения тегов.

Здесь я соеденяю название кафешки со скобочкой, дальше конкатенирую рабочие часы и присоеденяем вторую скобочку. Чтобы ответ выглядел как-то так:

Название(время работы)

Давайте посмотрим, что у нас получилось:

Отлично! Теперь у нас указывается название кафешки и часы работы (если имеется). И так вы можете совмещать различные данные.

Можно даже сделать так, чтобы явно указать, что это название и :

text: eval(''Название: ' . tag("name") . ', Время работы: (' . tag("opening_hours") . ')'');

Получится вот так:

Также можно в eval производить математические вычисления, например если я хочу уменьшить размер иконки в 5 раз.

icon-width: eval("25/5");

таким убразом у нас размер иконки уменьшится в 5 раз от изначального и станет размером 5. Вычисления можно производить и с полученными данными, например с численностью населения, этажностью здания и другими числовыми параметрами, если такие имеются.

Тегов к выводу информации очень много, можно настраивать шрифт и параметры вывода. Вот полный список тегов:

А нам достаточно запомнить только тег text, потому что он основной.

Стилизуем линии.

Итак, мы узнали как стилизовать точки, теперь давайте посмотрим, что можно сделать с линиями.

Сейчас я покажу как выглядят линии без стилизации. Ищем главные дороги центра в центре Москвы:

way["highway"="primary"]({{bbox}});

out geom;

Вот, что мы получаем:

Синии линии и дефолтные точки (если приблизить карту, то точки исчезают, остается только линия).

Давайте стилизуем их!

Мы можем поменять их цвет, прозрачность, ширину, паттерн отрисовки и многое другое. Ну что-же давайте поменяем цвет линии на чёрный (по классике). Добавляем в стили теги color (цвет линии), fill-color (цвет точек), opacity (непрозрачность линий):

{{style:
way[highway=primary]{
   color: black;
   fill-color: black;
   opacity: 1;
}
}}

Получаем результат:

Линии стали чёрными. Также можно отображать линии в виде штрихов. Для этого используйте тег dashes: x,x,x,x; (где x какое-то значение), можно поиграться со значениями, я поставил 8,8,4,4, также изменю ширину линии на 2 (width:2;).

Вот, что мы получаем:

Всё довольно аккуратно и понятно.

Я считаю больше вам про стилизацию линий знать и не надо, этого достаточно.

Вот основные теги для стилизации линий:

Вот полная таблица тегов для линий:

Стилизуем полигоны

Давайте опять на примере кафешек поищем объекты, только на выходе пропишем

out geom;

вместо

out center;

потому что нам нужно вывести геометрию объекта.

P.S out center выводит центр всех объектов. Если это точка, то она так точкой и остается, а если это полигон, то показывается его центр как точка. (Получается на выходе мы получаем точки всех центров).

out geom показывает геометрию всех объектов. Если это точка, то она так точкой и остается, а если это полигон, он будет показываться как полигон.

Давайте найдем кафешки с геометрией:

wr["amenity"="cafe"]({{bbox}});
out geom;

wr ищет way и relation сразу, потому что полигон это замкнутая в себя линяя (way), также заведение может быть отмечено как relation. Как отмечаются заведения (почему некоторые отмечают как node, а некоторые как way и relation) я могу рассказать в полном туториале overpass turbo, поэтому поставьте лайк.

Результат:

Теперь давайте давайте добавим стили к полигону.

Окрашу кафешку красным цветом с белой обводкой, непрозрачность заливки 0.5:

{{style:
area[amenity=cafe]{
	fill-color:red;
  	fill-opacity: 0.5;
  	color: white;
}
}}

Прошу заметить, что в MapCSS для полигонов уже используется area, а не way.

Вот, что мы получаем:

Кафешек с геометрией в Москве не очень много отмечено, в основном это точки. Поэтому давайте покажу на примере зданий. Переделаем код, вот так:

wr["building"]({{bbox}});
out geom;

{{style:
area[building]{
	fill-color:red;
  	fill-opacity: 0.5;
  	color: white;
}
}}

На выходе получаем абсолютно все здания:

Теперь посмотрим наглядно сколько из этих зданий квартир, изменим немного стили и окрасим теперь все квартиры в синий. Остальные здания останутся красными.

wr["building"]({{bbox}});
out geom;

{{style:
area[building]{
	fill-color:red;
  	fill-opacity: 0.5;
  	color: white;
}

area[building=apartments]{
	fill-color:blue;
  	fill-opacity: 0.5;
  	color: white;
}
}}

В этом коде сначала все здания перекрашиваются в красный, а потом меняем цвет квартир с красного на синий. Это можно было конечно сделать иначе, но этот способ тоже имеет место быть.

Результат:

Ну грубо говоря, половина из всех этих зданий являются квартирами.

Стилистика полигонов от точек ничем не отличается. Поэтому не будем заострять на них внимание.

Давайте я покажу несколько примеров как можно использовать стилистику в GEOINT. На самом деле примеров использования гораздо больше, их просто бесконечное множество, поэтому я уверен вы тоже сможете найти в этом применение.

Примеры использования.

1. Находим кафе, в котором был человек.

Допустим мы хотим найти кафе, в котором был человек (фото в кофе он выложил в социальной сети, определить по фото нам никак не удается). Посмотрев предыдущее выложенное фото, там он был в Cбербанке определенного района в городе Санкт-Петербург. Промежуток между постами 15 минут. Нам нужна наглядная информация обо всех кафешках в местности рядом со сбербанком, чтобы мы начали конкретный поиск.

Для этого найдём и выведем сбербанки, также выведем все кафе в этом районе, чтобы начать смотреть самые близжайшие к нему.

Код:

nwr["brand"="Сбербанк"]({{bbox}}) -> .bank;
nwr["amenity"="cafe"]({{bbox}}) -> .cafe;

.bank out geom;
.cafe out geom;

{{style: 
node[brand=Сбербанк], area[brand=Сбербанк] {
	fill-color: blue;
    color:blue;
}

node[amenity=cafe], area[amenity=cafe] {
	fill-color: red;
    color:red;  
}
}}

Кафе окрасили в красный, а сбербанки в синий.

Теперь нам наглядно видно и мы можем предположить в какое кафе пошел человек:

Тут можно решить таким способом: можно посмотреть и найти нужный нам сбербанк, а потом рядом с ним брутфорсить нужное кафе (от самых ближних до дальних). Давайте посмотрим следующий случай, в котором может пригодится стилистика.

2. Наглядно показываем различие первых двух цифр в ID автобусных остановках в Южной Корее.

Кто не в курсе, то в Сеуле у автобусных остановок есть ID. Первые две цифры ID это район. Можете почитать мой райтап, если не видели. Давайте теперь найдем все автобусные остановки начинающиеся с цифр 18,19,20,21,22,23,24,25. Расскрасим их разными цветами и посмотрим на карте, что у нас получится.

Код:

nwr["highway"="bus_stop"]["ref"~"^18|^19|^20|^21|^22|^23|^24|^25"]({{bbox}});

out geom;

{{style:

node[ref=~/^18/] {
	fill-color: blue;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^19/] {
	fill-color: red;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^20/] {
	fill-color: green;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^21/] {
	fill-color: purple;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^22/] {
	fill-color: black;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^23/] {
	fill-color: white;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^24/] {
	fill-color: grey;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

node[ref=~/^25/] {
	fill-color: orange;
    color:white;
  	fill-opacity:1;
}

}}

Уууух, код конечно не очень маленький. Но он лёгкий. В стилистике мы можем использовать regex, для этого после равно пишется ~/regex/ (вместо regex пишете свое. Знак ^ означает, что мы ищем все айдишники которые начинаются с этих цифр).

Вот, что мы получаем:

Таким образом мы наглядно увидели сколько остановок в районах 18-25.

3. Котик вместо точек.

Окей, я не против.

В duckduckgo пишем "cat head" и указываем, что мы хотим искать transparent картинки (с прозрачным фоном).

А теперь я найду все ветеринарные клинки в центре Москвы и вместо точек у меня будет этот котик!

Мой код:

nwr["amenity"="veterinary"]({{bbox}});
out center;

{{style:
node[amenity=veterinary]{
  icon-image: url("https://img2.teletype.in/files/1e/05/1e05fa06-3ae8-4e94-ad04-e8014f4e2420.png");
  icon-width: 40;
}
}}

Получаем такую красоту:

4. Дурка

А теперь к нашим котикам добавим психиатрические больницы с такой иконкой:

Вот наш код с котиками и с дурками:

(
  nwr["amenity"="veterinary"]({{bbox}});
  nwr["name"~"Психиатрическая"]({{bbox}});
);

out center;

{{style:
node[amenity=veterinary]{
  icon-image: url("https://img2.teletype.in/files/1e/05/1e05fa06-3ae8-4e94-ad04-e8014f4e2420.png");
  icon-width: 40;
}

node[amenity=hospital], node[amenity=clinic]{
  icon-image: url("https://img1.teletype.in/files/06/41/0641e831-31c6-442e-b6ae-9f6b9c323cb8.png");
  icon-width: 40;

}
}}

И вот что мы получаем:

На основе этих данных, можно вычислить лучшую дурку.

Вот она. Она лучшая, потому что там наибольшая концентрация котиков, выше шанс вылечиться.

Заключение

И так мы можем стилизовать данные как хотим и сколько хотим. Менять бесконечное количество цветов, иконок, вывода информации. Всё это помогает в эффективном решении задач и проведении расследований. Я лишь показал малую часть примеров (хоть они прикольные и смешные).

Если вам было полезно, то поставьте лайк. Я старался. Можете задонатить, если хотите. Вот основные источники, которые я использовал, тут можете найти таблицу тегов и другую информацию:

Спецификация MapCSS 0.2

Документация по стилистике Overpass Turbo.

Статья может дополняться и улучшаться, по мере необходимости и желания.

В скором времени хочу написать туториал по всему Overpass Turbo, поэтому поставьте лайк :)

Спасибо!

❤️❤️❤️Угостить автора пельмешками.

Чтобы найти место, давайте сначала проанализируем изображение и выделим ключевые элементы.

Для себя выделил такие элементы как:

1. Автобусная остановка (Там есть название остановки и ещё что-то, мы потом посмотрим что там есть).
2. Магазин, название которого начинается с "Paris".
3. И здание с большими светящиемся иероглифами.

Стоит еще учитывать паттерн тратуарной плитки. Ну давайте собирать информацию дальше, узнаем поподробнее об автобусной остановке.

Автобусная остановка.

Поищем похожие изображения в Google. Можно сразу выставить корейский язык в гугле, потому что если есть опыт решения азиатских тасок можно сразу отличить китайский, японский и корейский между собой. Меняем язык (Я меняю с помощью своего расширения GoogleSwitch), таким образом будут находится больше корейских результатов.

Вот что мы получили, давайте откроем самый похожий и посмотрим какая информация есть на автобусных остановках. Давайте сравним остановки, а потом я покажу, какая на них есть информация.

Давайте посмотрим какую информацию пишут на автобусных остановках.

Эти похожие остановки находятся в Сеуле, у каждой из них есть собственный Айди и название.

Пока не перешли к основному решению, давайте я расскажу, что я узнал про остальные элементы на фотографии.

Другая полезная информация на фотографии.

Во первых, что касается магазина с названием Paris. Немного гуглинга и узнаём, что это магазин Paris Baguette.

На OSM их отмечено совсем немного, посмотрев все, я не нашел нашего. Можно посмотреть все адреса их пекарен на их официальном сайте https://www.paris.co.kr/. Но там всё сделано очень неудобно, нельзя выгрузить все адреса (Если только написать скрипт какой-нибудь), и точек просто сотни. Поэтому я решил отложить этот вариант решения (До момента когда я совсем отчаюсь).

Во вторых здание на заднем плане с иероглифами. Так как я не владею корейским, а автоматические системы ни в какую не хотели определять текст на фотографии (слишком плохого качества). Я решил спросить у людей на реддите.

Вот мой пост:

ответили мне буквально на минуту. Вот ответ:

Это оказался банк 새마을금고. (Как у нас Сбербанк, их дофига). Я тогда подумал, что это полезная информация, т.к этот банк может быть отмечен на OSM, поэтому сделал для себя заметочку.

Вернемся к автобусной остановке.

Так, мы выяснили, что на автобусной остановке пишут название самой остановки и ID. Если погуглить (Можно еще спросить у DeepSeek в режиме Web Search), то можно узнать, что:

ID (или Ref No.) — это уникальный идентификационный номер, присвоенный каждой остановке.

Что означает ID на автобусных остановках?

• ID остановки обычно состоит из пяти цифр (например, XX-XXX) и может варьироваться в зависимости от региона. В Сеуле используется пятизначный формат, где первые две цифры обозначают район, а последние три — конкретную остановку.

Значит первые две цифры будут являться ключевыми для нашего расследования. Если поймём, какие это цифры, то с легкостью можем забрутфорсить район и найти место (Должно занять минут 5-10).

Пытаемся определить цифры на фотографии.

Тут есть проблемка, точнее большая проблема. Качество.

Вот, определить что-то очень сложно. Но опять же, нам нужны первые две цифры айдишника. Если смотреть на это мыло и пытаться смотреть издалека и прищурить глаза, первая цифра будет напоминать 2, вторая цифра отличается от первой, значит это не два. Ближайшая похожая цифра, которая подходила под это мыло это 3. (Откройте оригинал фотографии, там должно видно лучше, нежели на скриншоте, что я скинул). Итак, у нас есть предположительные первые 2 цифры айди, мы знаем, что рядом есть банк. Что дальше?

Overpass Turbo

Немного сделав ресёрч, я обнаружил, что в оверпасе тоже отмечены айди остановки, но он обозначен тегом ref (что не было очевидно для меня).

Мы не знаем точного айди, но мы предположительно знаем первые две цифры, как же найти все остановки, которые начинаются на определенные две цифры? Для этого можно составить такой запрос:

nwr["highway"="bus_stop"]["ref"~"^23"]({{bbox}}) -> .bus_stop;
.bus_stop out center;

Мы пишем, что это автобусная остановка (highway=bus_stop), а после этого пишем дополнительные свойства этой остановки, они обычно отмечены в Сеуле (ID точно должен быть отмечен), дальше прописываем, что айди (ref) должен начинаться с цифры 23. Прошу заметить, что символ после "ref" должен быть именно ~, а не =, потому что мы ищем не точное совпадение. символ ^ означает, что название начинается с таких то символов, цифр.

А ну и не забываем про банк, он тоже может быть отмечен, давайте его тоже сюда добавим.

nwr["highway"="bus_stop"]["ref"~"^23"]({{bbox}}) -> .bus_stop;
nwr["name"="새마을금고"]({{bbox}}) -> .bank;

.bus_stop out center;
.bank out center;

А чтобы не путаться где банк, а где остановка, давайте раскрасим точки разными цветами. Остановку красным, а банк синим.

Добавим к концу кода следующее:

{{style:
node[highway]{
  color:red;
  fill-color:red;
}
node[amenity]{
  color:blue;
  fill-color:blue;
}
}}

все highway теперь у нас красные, а все amenity синие.

Вот что у нас получается:

Очень большая концентрация красных точек в центре города это как раз все остановки, у которых ID начинается на 23. 23 - это именно этот опреденный район. (Если мы правильно определили айди нашей остановки, то наша остановка именно в этом районе). Теперь просто "садимся в гугл тачку" и начинаем объезжать все эти районы в Google Maps. Я начал с дороги, где была синяя точка, но это оказался не наш банк. Поэтому я начал проверять все дороги по очереди. Сначала слева направо, а если не найдем, то сверху вниз.

Главное не путайтесь и запоминайте, что вы проверили, чтобы не проверять одну и ту же дорогу по несколько раз. Где-то на 5-6 дороге натыкаемся на это место.

Справа видите Paris Baguette. Слева от него Food Cafe. Ну как на нашем фото. Это наше место!

Ответ: 37.491661, 127.038699.

А теперь давайте посмотрим на остановку.

Айди остановки: 23-314. То есть первые две цифры я определил правильно.
Скажу честно, сначала я решил, что первые цифры это 22. Поэтому искал по этому айди, потратил час, ничего не найдя. Потом обратил внимание на то, что первая и вторая цифра отличаются друг от друга. Поэтому и предположил, что это 23.

Если хотите, чтобы я рассказал поподробнее про стилистику в Overpass Turbo, поставьте лайк. Расскажу про цвета, значки и многое другое :)

Еще немного про надписи

Я сначала пытался сам определить, что написано на том здании, даже пытался определить иероглифы на остановке. В фотошоп добавил таблицу гласных и согласных и начал составлять с ними иероглифы. Получилось не очень удачно.

Также пытался определить первый иероглиф названия остановки, чтобы отсеить в оверпасе лишние. Почти получилось, но иероглиф оказался не таким.

Спасибо!

Поддержать Блэка

Я решил воспользоваться методом поиска Похожие -> Похожие -> Искомая. Очень много тасок так решается. Ну в общем, когда на фото не очень понятен объект или его сложно залинзить, то достаточно одной похожей фотографии, чтобы уже с помощью похожей фотографии найти еще больше похожих фотографий. Давайте покажу схему.

То есть мы ищем искомый объект реверсивным поиском, находим хотя-бы одну похожую и производим дальнейший реверсивный поиск уже с этой фотографией, чтобы найти еще больше похожих или искомое место. Я думаю много кто так делал, но не все понимают силу такого поиска.

Давайте это применим с гаражами. Сначала я сделаю апскейл фотографии на сайте tost.ai. Получится отличный результат. И теперь линзим в Яндекс картинках вот этот участок.

Тут мы видим куча ненужных гаражей*, но получили одну похожую фотографию. Этого достаточно, чтобы найти больше похожих. Линзим теперь уже эту фотографию.

Тут мы получаем уже намного больше фотографий.

Теперь из этого результата выбираем наиболее похожие на наши гаражи и будем производить уже с ними реверсивный поиск или посмотрим и удостоверимся, что это наше место.

Для себя я выделил вот эту фотографию:

Давайте я покажу, почему я выбрал именно её.

Здесь я увидел гаражи той же высоты, белые гаражи с розовыми воротами и такие же трубы. Ну и плюс меня зацепило строение сзади, уж больно оно напоминало вот это серое и красное здание, которое мы видим на нашем изображении. Ну в общем решил я проверить этот гаражный кооператив. И не зря, место-то оказалось то.

В итоге нам понадобилось всего один раз найти похожее изображение, потом с помощью похожего найти еще больше похожих, среди которого было искомое место. Иногда нужно больше итераций, чтобы найти нужное место, если вообще получится. Поэтому если у вас при плохом качестве или неполном объекте не нашло ваше место, то не расстраивайтесь, если вам попалось хотя-бы одно похожее, то вы уже можете дальше с этим изображением работать и искать еще больше похожих. Вот этот метод мне помог решить достаточно много задач, особенно когда изображение было плохого качества.

Так, ну теперь просто находим точное место, откуда был сделан снимок и получаем ответ:

Ответ: 55.10520, 82.93779.

Поставьте лайк, если было полезно :)

Поддержать Блэка

*В этот раз мне выдало еще и похожую фотографию с искомого места, в день когда я решал, мне такого не выдавало.

Начнем с реверсивного поиска. Оказывается это фотография с интернета, и источников просто куча.

Полистав немного я особо первоисточника не увидел, поэтому пошел в яндекс картинки и выделил столбы ЛЭП.

Тут увидел похожую погоду, похожий туман, похожую местность. Ну в общем заинтересовала меня эта картинка и на нее нажал. Это оказалось фотография из того же альбома, что и наша фотография.

https://foto-tula.ru/picview.php?num=149760

Это страница фотографа Сергея Зимина. Сайт посвящен фотографиям из Тулы.

В описании к этому альбому было написано следующее:

Туманный вечер под селом Архангельское. Так как сайт посвящен фотографиям из Тулы, то значит это село находится в Тульской области. Это подтверждается постом из группы ВК Сергея Зимина:

На сайте с этим альбомом есть фотография из этого села, здесь есть пруд с таким мостиком:

Давайте теперь искать село Архангельское в Тульской области, где есть такой пруд с таким мостиком. Вот это подходит более чем, здесь есть несколько прудов.

Давайте теперь посмотрим есть ли здесь такой мостик.

И мы такой мостик находим. Значит это то село. На сайте написано, что все фотографии были сделано в окрестностях села Архангельское. Значит далеко он уйти не мог. Я нашел где была сделана вторая фотография.

На заднем плане виден двухэтажный красный дом и домики рядом с ним. Место съемки находится тут: 54.293492, 37.6480238

Рядом с этим местом я нашел и похожий перекресток. Совпадает дорога, дерево, ЛЭП.

Вот тут: 54.291964, 37.64165. Также в нескольких метрах от этого места был сделан еще один снимок.

Здесь запечатлен одинокий куст на фоне леса. Такой же одинокий куст мы можем видеть и на нашем месте.

Ну вот и всё. Вроде и еб#ня, но фотография довольно популярная и можно найти первоисточник, поэтому ничего сложного.

Ответ: 54.291964, 37.64165.

Поддержать Блэка

OSINT Exercise #011

Написано, что сложно, даже для экспертов, ну давайте проверим.

Краткое описание задачи:
На фото ниже изображены четыре человека.
Ваша задача — идентифицировать их всех.

С помощью Google Lens определяем какое событие изображено на фотографии.

Высвечивается единственная ссылка, по ней и переходим. (в источниках изображения там много будет ссылок)

К подписи фотографии написано, что най запечатлен процесс подписания соглашения о создании в Ливии правительства национального единства.

Гуглим это и узнаём на странице википедии, что договор был подписан 17 декабря 2015 года.

Теперь гуглим Lybya 17 december 2015 и открываем первый сайт.

На нём мы можем увидеть еще несколько фотографий с этого события.

Тут мы можем получше разглядеть людей с нашей первой фотографии. А именно чернокожего человека, мужчину на переднем плане, человека на заднем плане в очках.

Теперь я предположил, что если событие такое значимое, то должен сохраниться документ в интернете со всеми подписями участников. Поэтому я стал гуглить.

Signatories on UN's Libya agreement и наткнулся на фотографию подписей с этого соглашения. Давайте откроем полную фотографию.

Теперь я вставляю изображение в Google Lens и копирую то, что написано в заголовке, чтобы найти сканы или изображения в лучшем качестве (потому что изначально фотография низкого качества). Нахожу PDF документ этого соглашения.

Переходим на него и листаем вниз до страницы с подписями.

Вот и подписи участников соглашения. Теперь я делаю скрин и начинаю по-тихоньку гуглить каждого в этом списке, чтобы найти людей с нашей фотографии.

Таким образом нахожу соответствия:

Полный ответ:

1. Мустафа Абу Шакур (مصطفى ابوشاقور غيت ابوشاقور)
2. Мухамад Саад (محمد سعد امعزب)
3. Салих Хама Бакдах (صالح همه بكده)
4. Фадил Мухаммад Аль-Амин (فضيل محمد الأمين)

Ну вроде ничего сложного.

OSINT Exercise #012

Краткое описание задания:
На снимке экрана ниже показаны спутниковые снимки прибрежной зоны. Каждый красный пиксель представляет собой 30-метровую центральную точку, содержащую термическую аномалию. Данные за январь.
Пожалуйста, проанализируйте снимок экрана и ответьте на следующие вопросы:

a) Какой веб-сайт использовался для создания изображения ниже?
b) Какая страна изображена на снимке?
c) На снимке экрана показаны данные за определенную дату. Какая это дата?

Отвечаем на первый вопрос. Просто пихаем скриншот в линзу.

Переходим по этой ссылке. и видим вот этот скриншот:

Здесь написано: FIRMS NASA.

Гуглим, переходим на сайт с картой.

Интерфейс тот же. Значит сайт:

https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map

Второй вопрос. Что за страна на снимке? Просто смотрим края материков (извиняюсь, если не так сказал) и смотрим похожий как у нас. Спустя время находим такой же в Чили.b

Отвечаем на третий вопрос. За какую дату был сделан данный снимок.

Спрашиваю у ChatGPT, когда были массовые пожары в чили и получаем даты: Начало 2017 и 2023 годов.

Теперь начинаю с января 2017 смотрю каждый день пока не нахожу наш снимок. 26 января 2017 года.

Полный ответ:

a) https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map

b) Чили

с) 26 января 2017.

OSINT Exercise #013

К сожалению, решить эту задачу больше невозможно из-за изменений в Google Maps. Так написано на странице задачи, поэтому её я пропускаю.

OSINT Exercise #014

Инструктаж по заданию:
Видео ниже было записано во время землетрясения.
Найдите ответ на следующие вопросы:

a) Какова была магнитуда этого землетрясения?
b) Каковы координаты того места, где, вероятно, находилась камера, чтобы записать эту сцену?

Гуглю "24.09.2016 Earthquake" и видим, что землетрясение было в Румынии, Молдове. Меняю язык в гугле (с помощью GoogleSwitch) на румынский и линзим здание вдали. Получаем похожее изображение.

Там и написано, что за место. Теперь находим место съемки.

Координаты: 47.017007, 28.853129.

А что касается магнитуды, то переходим на сайт https://earthquake.usgs.gov/ и выставляем такие параметры поиска:

И получаем землетрясение рядом с Молдовой магнитудой 5.6. Это и будет нашим ответом.

Полный ответ:

a) 5.6

b) 47.017007, 28.853129

OSINT Exercise #015

Краткое описание задачи:
Изображение ниже представляет собой скриншот из рассекреченного документа ЦРУ. На нем изображен отчет с подписью к нераскрытой фотографии, сделанной агентом. В тексте упоминается телескоп « собираемый на заводе ».

Ваша задача — найти:

a) Фотография, которая соответствует описанию в отчете о подписи.
b) Точное место, где был установлен телескоп после завершения.

Узнаем о какой фотографии идет речь. Просто переписываем текст отчета:

Gigantic telescope built in Berlin Factory: For the first time since the war a telescope has been built in the Berlin factory of Askania , for the University of Bonn. The telescope is used to study and take pictures of stars . With this telescope stars of the 23rd since can be seen - with the naked eye stars of the sixth size can only be seen. The field is 20 time bigger than that of the Mount Palomar telescope. he size of the telescope camera is 20 ft. the weight three tons. The cost of construction was 800,000 Deut~~ marks. Photo shows The Gigantic new telescope is assembled at a Berlin factory.

И гуглим, сразу получаем сайт:

На нём и находится наша фотография:

Теперь отвечаем на второй вопрос, где его установили. Так как в отчете написано, что он был сделан для университета Бонн, тогда гуглим: "telescope for the University of Bonn 1953", заходим на первый сайт.

Листаем фотографии, пока не находим наш телескоп.

Здесь написано, что его установили в первую башню Honer List обсерватории. Это и есть ответ.

a) фотография выше

b) Honer List, Tower 1.

OSINT Exercise #016

Краткое описание задачи:
25 ноября 2020 года пользователь Twitter поделился фотографией ниже. На ней был изображен военный самолет, летящий над «нераскрытым местом».
Ваша задача — раскрыть это место.

Решение:

Так, этот таск у меня занял довольно много времени. Часов 5-6 точно. Поэтому я не буду рассказывать, что у меня не получалось или где я застревал, давайте сразу расскажу как можно его решить.

Узнаем источник фото с помощью Google картинок.

Заходим на сайт министерства обороны США с этой картинкой и узнаем следующее:

Фотограф: Staff Sgt. Michael Battles

Aircraft: Air Force A-10 Thunderbolt II

Снято при выполнении задач операции Operation Inherent Resolve.

Дата: 31.05.2017

Давайте узнаем подробнее про фотографа. Вот, что написано на его странице с фотографиями. https://www.dvidshub.net/portfolio/1094284/michael-battles

Майкл Баттлс фотожурналист ВВС США. В 2017 году был направлен в поддержку операции Inherent Resolve, где и делал эти фотоснимки.

Давайте теперь погуглим может есть еще фотографии от этого фотографа 31 мая 2017 года. Гуглим следующее: "31 may" "Michael Battles". На второй странице гугла нашел этот сайт: https://www.dvidshub.net/image/3441679/joint-task-force-operation-inherent-resolve

Там все фотографии из этой даты Майкла Баттлса.

На скрине можете видеть эту и другие фотографии с этой даты. Смотрим другие фотографии и видим эту.

Находим фотографию в лучшем разрешении (можно взять с сайта Travis Base) и приближаем участок на фото.

Меняем в GoogleSwitch язык на турецкий (Потому что это не может быть в Сирии или Ираке, потому что там пустошь, полей нет).

И видим вот это:

Ну вобщем там написано место. Убеждаемся.

Дальше я нашел другие 5 фотографий (Одно похожее место выдало Google Lens, оно было рядом, а другие я искал сам, изучая местность). Вобщем вот:

Ну и финалочка, ставим метки наших мест, и представляем примерный маршрут полета.

Теперь смотрим рядом предполагаемой линии полета и ищем наше место. И НАХОДИМ ТУТ:

Вот верификация:

Ответ: 37°39'49.53"N, 38° 5'28.75"E.

Ну как-то так. Выглядит просто, но к этому логическому заключению еще прийти надо, заняло около 5-6 часов. Вот это пока самый интересный таск, мне понравился.

OSINT Exercise #017

Краткое описание задачи:
Большинство стран мира используют григорианский календарь. Однако существуют и другие системы измерения и организации времени. Ниже вы найдете три новостные статьи из стран, которые не приняли григорианский календарь.

Ваша задача — выяснить, когда статьи были опубликованы по григорианскому календарю.

1. “ኢትዮጵያዊው አትሌት የቶኪዮ ማራቶን ባለድል ሆኗል !” – Link to article
2. “प्रहरीमा ५ हजार ४४४ जनाका लागि भर्ना खुल्यो” – Link to article
3. “در پنجمین شب جشنواره موسیقی فجر کدام گروه‌ها پا به صحنه می‌گذارند؟” – Link to article

Определяем дату первой статьи. Просто гуглим название и сразу получаем дату:

Открываем вторую статью и смотрим дату, там непонятно, что написано, ну в общем спрашиваем у чат гпт какая это дата по нашему календарю и не ***** мозги.

31 января 2016 года.

Так, третья статья.

21 февраля 2023.

Полный ответ:

a) 1 марта 2020

b) 31 января 2016 года.

c) 21 февраля 2023.

OSINT Exercise #018

Краткое описание задачи:
В мае 2023 года мир стал свидетелем коронации короля Карла III в Вестминстерском аббатстве в Лондоне. После церемонии, как и предыдущий регент, монарх проехал по городу в роскошной карете. Маршрут королевской процессии 2023 года отличался от маршрута 1953 года.

Ваша задача:
а) Определить, через какую именно дверь королева Елизавета II покинула Вестминстерское аббатство после своей коронации.
б) Измерить расстояние, пройденное каретой королевы после коронации 1953 года.
в) Оценить среднюю скорость, с которой двигалась карета королевы.

Решение:

Начнем с первого вопроса.

Ответ: West Door.

Ответ: 8.2 километров

Отвечаем на третий вопрос. Тут уже физика. Делим расстояние на время и получаем: 8.2/2 часа = 4.1 километров в час.

Полный ответ:

a) West Door

b) 8.2 километра

c) 4.1 километров в час.

OSINT Exercise #019

Краткое описание задания:
текст ниже представляет собой частичную расшифровку телефонного звонка, в котором вы можете прочитать только одну сторону разговора. Несмотря на то, что текст полностью сфабрикован для этого упражнения, описанное местоположение является реальным. Ваша задача — геолоцировать, где находился человек во время этого фиктивного телефонного звонка.

Занесем в линзу и скопируем текст. Получим:

[???]
[July 22, 2023]
Yes, they dropped me off earlier. It was a very long day but I made it in
time.
It looks different than you described. When were you last here?
[???]
Ah yes, the carpet is new then, completely different colour. Makes me feel I should have brought my swimming shorts!
[???]
Sorry, you are right, I will be more respectful.
[???]
Yes, I have seen him already. We had a quick chat before the prayers.
[???]
I'll go home in a bit. It looks like a safe city, don't worry. There's a train station and buses nearby. I'll manage.
[???]
Yes, it's all good. My German is handy after all.
[???]
I know but people still speak it here anyway. I told you it was one of the languages.
[???]
I can also learn it whilst living here. For now German is fine.
[???]
Would cousin have the time to teach me? Where does he live?
[???]
That's an hour and a half from here. I can go there next weekend to say hi, but I'm not going there regularly just for lessons.
[???]
I'm not that interested in seeing the sea. Water is water. There's a river or something here anyway.
[???]
They are both connected. Literally the same water. I promise I'll go there next weekend and give him your regards.
I need to go now. I will message you when I get home.

Пихаем это в ChatGPT, чтобы он разобрал все по кусочкам и просим его предположить страну.

1. "Yes, they dropped me off earlier. It was a very long day but I made it in time."

• "They dropped me off earlier":
  Указывает на то, что рассказчик приехал с помощью кого-то, вероятно, на машине. Возможно, его привезли друзья, родственники или такси.
• "It was a very long day":
  Намекает, что поездка или дела, предшествующие текущему моменту, были утомительными. Он, скорее всего, проделал долгий путь или весь день занимался делами.
• "But I made it in time":
  Рассказывает, что он прибыл к месту вовремя для какого-то события. Это могло быть что-то важное, например, религиозное мероприятие, встреча или работа.

2. "It looks different than you described. When were you last here?"

• "It looks different than you described":
  Говорит о том, что рассказчик раньше не бывал здесь, но ему описывали это место. Возможно, изменения произошли недавно.
• "When were you last here?":
  Вопрос к собеседнику, который, вероятно, был в этом месте раньше. Возможно, это их общее знакомое место, но с изменившимся интерьером или окружением.

3. "Ah yes, the carpet is new then, completely different colour. Makes me feel I should have brought my swimming shorts!"

• "The carpet is new then":
  Указывает на недавние изменения в интерьере, что подтвердил собеседник. Возможно, речь идёт о здании с общественным или официальным использованием.
• "Completely different colour":
  Это заметное изменение, которое бросается в глаза, и рассказчик явно обратил внимание на детали.
• "Makes me feel I should have brought my swimming shorts!":
  Шутка. Возможно, ковёр напоминает воду (например, синий или бирюзовый цвет). Это также создаёт лёгкую, непринуждённую атмосферу разговора.

4. "Sorry, you are right, I will be more respectful."

• "Sorry, you are right":
  Указывает на то, что собеседник сделал замечание, вероятно, о недопустимости шутки или неформального тона.
• "I will be more respectful":
  Говорящий осознаёт, что нужно вести себя уважительно. Это место, связанное с серьёзным или торжественным событием, возможно, религиозным.

5. "Yes, I have seen him already. We had a quick chat before the prayers."

• "I have seen him already":
  Упоминается человек, с которым он уже встретился. Этот человек мог быть важным для мероприятия (например, религиозный лидер или родственник).
• "We had a quick chat before the prayers":
  Говорит о молитве, что указывает на религиозный контекст. Место может быть церковью, мечетью, синагогой или другим религиозным объектом.

6. "I'll go home in a bit. It looks like a safe city, don't worry. There's a train station and buses nearby. I'll manage."

• "I'll go home in a bit":
  Рассказчик планирует скоро уехать.
• "It looks like a safe city, don't worry":
  Собеседник, возможно, беспокоился о безопасности. Этот город воспринимается как безопасный, возможно, европейский или развитый.
• "There's a train station and buses nearby. I'll manage":
  Указывает на наличие удобной транспортной инфраструктуры. Город, скорее всего, имеет развитую сеть общественного транспорта.

7. "Yes, it's all good. My German is handy after all."

• "My German is handy after all":
  Немецкий язык оказался полезным. Это может быть страна, где немецкий не основной язык, но его понимают (например, Нидерланды, Бельгия или Восточная Европа).

8. "I know but people still speak it here anyway. I told you it was one of the languages."

• "People still speak it here anyway":
  Указывает, что в этом месте немецкий язык всё ещё используется, возможно, как второй язык или среди старшего поколения.
• "I told you it was one of the languages":
  Это место многокультурное или многоязычное, где немецкий язык является частью исторического или культурного наследия.

9. "I can also learn it whilst living here. For now German is fine."

• "I can also learn it whilst living here":
  Рассказчик планирует выучить основной язык страны.
• "For now German is fine":
  На данный момент ему хватает знания немецкого.

10. "Would cousin have the time to teach me? Where does he live?"

• "Would cousin have the time to teach me?":
  Рассказчик думает, что кузен может помочь с изучением языка.
• "Where does he live?":
  Кузен живёт не в этом городе, но достаточно близко.

11. "That's an hour and a half from here. I can go there next weekend to say hi, but I'm not going there regularly just for lessons."

• "That's an hour and a half from here":
  Расстояние между городом рассказчика и местом жительства кузена составляет около полутора часов. Это может быть соседний город или деревня.

12. "I'm not that interested in seeing the sea. Water is water. There's a river or something here anyway."

• "I'm not that interested in seeing the sea":
  Море близко, но оно не вызывает интереса.
• "There's a river or something here anyway":
  В городе есть река или канал, который соединяется с морем.

13. "They are both connected. Literally the same water. I promise I'll go there next weekend and give him your regards."

• "They are both connected. Literally the same water.":
  Указывает на географическое соединение реки и моря.
• "I'll go there next weekend and give him your regards":
  Рассказчик обещает посетить кузена в следующую поездку.

Итог:

Основываясь на этих деталях, место, скорее всего:

• Многоязычное (немецкий понимают, но не основной язык).
• Город с рекой, соединённой с морем (например, порт или прибрежный город).
• Безопасный, с развитой транспортной инфраструктурой.

Кандидаты: Амстердам, Роттердам, Антверпен.

На основе данного текста я могу предположить, что собеседник находится в стране, где немецкий язык распространен, но не является основным. Видимо человек прибыл в город или на место ради какого-то религиозной церемонии или просто ради молитвы. Упоминание о ковре тому подтверждает, ведь в мечети вся площадь покрыта ковром. Разговор про изменение цвета ковра означает, что ковер в мечети поменяли и он стал похожим на море (то есть синего или бирюзового цвета). Рядом находятся железнодорожная станция и автобусные остановки. Страна идеально подходит Нидерланды, там люди хорошо владеют немецким языком, хорошо развита железнодорожная и автобусная инфраструктура и есть мечети.

Погуглив разные мечети я стал проверять где сначала ковер был одного цвета, а потом его поменяли на другой синего или бирюзового цвета. И я наткнулся на мечеть Islamic Foundation Netherlands Sultanahmet Zaandam. Тут как минимум в 2019 был цвет ковра красный, а потом его поменяли на бирюзовый. В отзывах Google и на их странице в инстаграме это прекрасно видно.

Вот фотография изнутри мечети 2019 года:

Далее мы видим пост из мечети уже с другим ковром (бирюзовым), это значит ковер поменяли.

То есть ковер поменяли после марта 2019 года. В мае 2019 ковер уже стал бирюзового цвета (цвета моря).

Также изменения можно заметить на их страничке в Facebook*.

Поэтому я дал свой предположительный ответ, что разговаривающий находится в этой мечети.

Ответ оказался неправильным :) Правильный ответ можете поискать в других райтапах к этой задачи. Немного упустил некоторые детали, поэтому сделал неправильные выводы :)

OSINT Exercise #020

Ссылка на страничку с этим таском была некликабельна, а на самой обложке задачи было написано, то, что его еще надо найти.

Примерно понимаем паттерн URL, по которым эти задачи находятся. Допустим предыдущая задача была по адресу.

https://gralhix.com/list-of-osint-exercises/osint-exercise-019/

Значит 20-ая задача находится по адресу:

https://gralhix.com/list-of-osint-exercises/osint-exercise-020/

А тут вы видим следующее:

Страничка не найдена, но говорится, что эту выполнить эту задачу (найти этот таск) все еще возможно. Давайте зайдем на wayback machine и посмотрим первый снапшот этой страницы. И тут мы находим этот таск!

Краткое описание задачи:
Интернет — это цифровая экосистема, находящаяся в состоянии постоянной трансформации. Веб-сайты меняют внешний вид, домены меняют владельцев, компании открываются и закрываются, а учетные записи создаются и удаляются.
В июле 2023 года x.com превратился из почти пустой страницы в перенаправление на twitter.com.
Ваша задача — вернуться назад во времени, до 2000 года, и найти следующую информацию на веб-сайте x.com:

б) Страница «Часто задаваемые вопросы».
в) Список членов управленческой команды в июле.

Действуем по такой же схеме, заходим на Wayback machine и выставляем 2000 год.

Вот как эта страница выглядела 1 марта 2000 года:

страница FAQ имела следующий адрес: http://www.x.com/help_faq.asp

Теперь перемещаемся в март 2000 года и кликаем на About x.com, там есть ссылка со списком всех топ менеджеров компании.

Кликаем на нее и перемещаемся в июль 2000. и копируем все имена оттуда, это и будет наш ответ.

X.com Management

Elon Musk - President and Chief Executive Officer, Founder of X.com

Peter Thiel - Chairman and Co-founder of PayPal.com

John T. Story - Executive Vice President

Dave Johnson - Chief Financial Officer

Kathy Donovan - Chief Credit Officer

Sanjay Bhargava - Vice President, ePayments

Mark Sullivan - Vice President, Operations

Ну вот и все. 20 тасков решены. На самом деле 18, т.к один был недоступен, а второй я решил неправильно. Но я уже сделал работу над ошибками, спасибо!

P.S вот этим десять тасков мне понравились намного больше, чем первая десятка. Тут и посложнее и поинтереснее. Ну в общем класс! :)

Поддержать Блэка

*Принадлежит компании Meta (запрещенная на территории РФ)

Решил для себя пройти OSINT задачки, которые предлагает София Сантос. Вот райтап к ним. В этот раз решу первые 10 задач, остальные части выпущу позже.

OSINT Exercise #001

Задача:

Ниже вы можете увидеть скриншот из твита, содержащего фотографию. Он содержит всю необходимую информацию, которая поможет вам найти точное местоположение.
Пожалуйста, укажите координаты места, где была сделана фотография.

Решение:

Читаем текст твита и понимаем, что фото было сделано в городе Кифа, Маврикия.

Линза не поможет (кроме того там есть спойлеры). Давайте скачаем полное изображение, чтобы дальше с ним работать.

Так, давайте разметим для себя детали, которые помогут нам решить задачу.

Отметил кислотным цветом детали.

Фиолетовый - форма дороги (немного меняет направление).

Синий - Здания.

Зеленый - Столбы.

Теперь давайте посмотрим на карту города Kiffa.

Город не самый маленький, но внутри города смотреть не будем, потому что мы видим, что вдали там просто деревья и растительность, построек нет. Соответственно делаем вывод, что фото было сделано на выезде из города.

Здесь нет панорам (только несколько частных), фотографий, поэтому будем делать все, полагаясь на спутниковые снимки.

Давайте пометим все дороги, которые выезжают из этого города.

Получается 4 дороги. Теперь давайте посмотрим, какие дороги имеют на выезде такую же форму как и у нас (немного меняет направление, не прямая). Дороги, которые нам не подходят ставим метку "NO". Таким образом находим похожее место.

Вот, на заднем плане растительность, дорога немного поворачивает направо (как на нашем фото). Теперь давайте проведем верификацию. Нужно соотнести здания, столбы, дорогу.

Всё сходится.

Ответ: 16.609432839883155, -11.397788001333236

OSINT Exercise #002

Краткое описание задания:
Фотография ниже была опубликована в социальных сетях. На ней четко изображена железнодорожная станция.

Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:

a) Как называется железнодорожная станция, изображенная на фотографии?
b) Каково название и высота самого высокого сооружения, изображенного на фотографии?

Решение:

Ну тут конечно же сразу понятно, что это линза таск, поэтому линзим фотку (здания на заднем плане)

Получаем название здания: IBM Australia centre. Вводим в гугле, чтобы понять в каком городе он находится.

Получаем город Melbourne. Теперь вводим на гугл картах IBM australia centre melbourne) находим вокзал рядом с ним и сразу же отвечаем на первый вопрос.

a) Flinders Street Station.

Теперь отвечаем на второй вопрос: высота самого высокого сооружения на карте.

На фотографии видно два самых высоких сооружения.

Это Arts Centre Melbourne. Его высота 162 метра.

И второе здание. FOCUS Apartments by central equity. Его высота 166 метров.

Второе выше. Поэтому имеем ответ на задачу.

a) Flinders Street Station.

б) FOCUS Apartments by central equity 166 метров.

OSINT Exercise #003

Краткое описание задания:
В апреле 2017 года Мохамед Абдуллахи Фармааджо, тогдашний президент Сомали, посетил Турцию. Новостное агентство опубликовало фотографию, на которой он пожимает руку Реджепу Тайипу Эрдогану, президенту страны. В статье не раскрывается, где была сделана фотография. Ваша задача — узнать название и координаты места, показанного ниже.

Решение:

Линзим. Переходим по этой ссылке.

Здесь написано, что встреча происходила в президентском дворце в Анкаре.

Ищем на гугл картах: "Президентский дворец в Анкаре"

Видим такие же двери как у нас. Просто даём координаты возле входа. Получаем ответ.

a) Президентский дворец в Анкаре.

б) 39.93113271898897, 32.799662367325496

OSINT Exercise #004

Краткое описание задания:
Это фотография курорта, расположенного на острове.
a) Как называется курорт?
b) Каковы координаты острова?
c) В каком направлении была направлена ​​камера, когда была сделана фотография?

Опять линзим. Видим тот же остров на страничке в Facebook*.

С названием Oan resort, это и есть ответ на первый вопрос.

Теперь вводим в гугл земле Oan Resort и копируем координаты.

7.364362470111654, 151.75619037273435

Теперь узнаем направление съемки, для этого включаем компас в гугл земле и направляем камеру как у нас. Получаем ответ на этотм вопрос: Северо-Запад.

Полный ответ:

a) Oan resort

b) 7.364362470111654, 151.75619037273435

c) Северо-Запад

OSINT Exercise #005

Краткое описание задания:
Изображение ниже — это скриншот с камеры в зоопарке. Он был сделан 15 января 2023 года около 14:00 по местному времени.
Пожалуйста, ответьте на вопросы ниже:

a) В каком зоопарке находятся эти белые медведи?
b) Какая была температура во время скриншота?
c) Каковы точные координаты того места, где лежали медведи?

Решение:

Опять линзим. Видим видео в тик токе с теми же полярными медведями и похожим камнем (или как это назвать) на заднем плане.

Переходим на это тик ток видео и в хэштегах видим зоопарк.

Вводим San Diego Zoo polar bear в гугл карте и смотрим место и убеждаемся в его достоверности.

Место то. Теперь узнаем температуру в San Diego 15 января 2023. Простой запрос гугл приводит нас на сайт с историей температур. В 14:00 температура была такой:

Полный ответ:

a) San Diego Zoo

b) 15 градусов по цельсию. Облачно.

c) 32.734455370115064, -117.15459281297429

OSINT Exercise #006

Краткое описание задачи:
19 января 2023 года журналист с почти 140 тыс. подписчиков в Twitter поделился фотографией уничтоженного автомобиля среди большого облака дыма и огня. В твите говорилось: « СРОЧНО: TTP осуществила атаку смертника на полицейский пост в городе Хайбер в Пакистане, в результате которой погибли три пакистанских полицейских » .

Фотография не является фотографией события, описанного журналистом.
а) Проверьте утверждение выше.

Решение:

Загружаем фото в гугл и смотрим источники фотографии.

Видим страничку в википедии с этой фотографией.

Переходим на страницу и узнаём, что эту тачку взорвали в Ираке.

Делаем вывод, что журналист распространяет фейк.

Ответ: Журналист врёт.

OSINT Exercise #007

Краткое описание задания:
Фотография ниже была сделана несколько лет назад в прекрасном городе.

Ваша задача — найти ответы на следующие вопросы:
a) Где была сделана фотография?
b) В каком году была сделана фотография?
c) Большой плакат справа содержал ссылку на веб-сайт. Что это была за ссылка?

Решение:

Google Lens. Выделяем скульптуру на заднем плане.

Видим название места: Park of the Nations. Вводим это в Google maps и получаем координаты. 38.767607, -9.095924

Теперь отвечаем на вопрос в каком году была сделана фотография. Переходим в street view и играемся с датами, обращаем внимание на баннер сзади, находим его.

Этот баннер появляется только в 2019 году. Делаем вывод, что это и есть год съемки.

Теперь отвечаем на третий вопрос, куда ведёт ссылка на баннере.

Подходим к баннеру поближе и видим ссылку: www.tutankamon.pt

Полный ответ:

a) 38.767607, -9.095924. Lisabon, Portugal

b) 2019

c) www.tutankamon.pt

OSINT Exercise #008

Краткое описание задания:
Большая фотография ниже была взята со страницы Epoch Times, китайской газеты.

Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:
a) Чему аплодировала публика?
b) Когда была сделана фотография?
c) Как называется место проведения?

Засовываем это в Google Lens, определяем язык и переводим.

Shen Yun – ведущая в мире труппа классического
китайского танца. Она возрождает утраченную культуру
посредством прекрасного искусства. Их выступлению и аплодировали.

Отвечаем на второй вопрос. Когда была сделана фотография. Линзим фотку, переходим на официальный сайт Shen Yun.

Тут написано, что выступление проходило 7 января 2023.

Отвечаем на третий вопрос: Место проведения. Ответ находим на этом же сайте.

Гуглим это место и убеждаемся, то, что это оно.

Оно.

Полный ответ:

a) Выступление Shen Yun

b) 7 января 2023

c) Chrysler Hall

OSINT Exercise #009

Краткое описание задания:
Видео ниже было опубликовано в Twitter-аккаунте Visit Tirana 16 февраля 2023 года.

Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:
а) Насколько вам известно, в какое время было записано видео?
б) Найдите координаты места, где находился человек во время записи.

В этот раз линзить не буду, просто идем на гугл карты и смотрим большое коричневое здание. Находим за секунду.

Теперь прыгаем в street view и убеждаемся, что это место то.

Место то. Определяем время съемки. Идем в suncalc и смотрим, когда там был закат.

Вводим наше место, выставляем 16 февраля 2023. И смотрим когда солнце почти село за горизонт. Получаем время 16:47-16:50

Полный ответ:

a) 16:48

b) 41.32689, 19.8071010

OSINT Exercise #010

Краткое описание задания:
Пользователь Twitter поделился тремя фотографиями события.
Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:

a) Какое событие отмечается на фотографиях?
b) Какие две фотографии сделаны одним и тем же человеком?
c) Две фотографии, упомянутые выше, были сделаны в одном и том же городе. Фотограф ранее был в другом городе. Узнайте название этого города.

Google lens. Выделяем вторую фотографию и видим, что это фестиваль Voodoo в Бенине.

Теперь смотрим источники первой фотографии.

Видим китайский сайт, аж с 2013 года. Переходим на него.

Две фотографии были загружены Дэном Китвудом на фотосток Gettyimages

Находим его на gettyimages и убеждаемся, что фото его.

Значит первая и третья фотография были сделаны одним и тем же человеком в городе OUIDAH, BENIN.

Полный ответ:

a) Фестиваль Вуду.

b) Первая и третья.

c) OUIDAH, BENIN

Ну вот и всё. Первые десять задачек решены. Этот райтап я сделал для себя. Мне понравились только первая и девятая задачка, остальные решаются в 2 клика. Скоро выпущу решения остальных 20 задач. Спасибочки.

Поддержать Блэка

*Принадлежит компании Meta (Запрещенная в РФ)

Решаем GEOINT #181 с форума @mindset_forum. Да, да, админы тоже решают.

1. Определяем страну.

Смотрим на номер машины, видим букву I, что означает Italy.

Страна: Италия.

2. Определяем провинцию.

Давайте разберем по деталям, что мы видим на изображении.

1. Мусорка
2. Пиния (Итальянская сосна)
3. Синяя разметка на дороге
4. Дома
5. Игровая площадка.

Давайте сразу разберемся с Пинией. Встречается много где в Италии, но не везде. Поэтому можно сузить немного место поиска.

Дома. Я встречал такие дома по всей Италии, ничего особенного про них не могу сказать.

Площадка. Это отлично, что она есть, потому что может помочь с Overpass Turbo.

Мусорка. Пока непонятно.

Давайте посмотрим, что думает линза.

Сразу выставляю итальянский язык в GoogleSwitch и смотрим результаты. В результатах прям очень много выдачи с города Firenze (Флоренция).

Ну что-же, давайте тогда начнём изучение с Флоренции.

Погуляв немного по Флоренции я встретил мусорный бак как у нас. Он специально для стекла.

Рассмотрим наклейку на баке детальнее, чтобы посмотреть, что за фирма.

Реверсивный поиск по логотипу выдаёт, что это Alia Servizi Ambientali S.p.A.

Посмотрим в каких регионах оперирует это компания. Вот что написано во вкладке "О нас":

В 58 муниципалитетах. Давайте узнаем подробнее, что за муниципалитеты.

Переходим на вкладку "Тариф", чтобы узнать тарифы на их услуги в зависимости от муниципалитета. На этой странице высвечивается доступный список.

Давайте посмотрим исходный код страницы и вытащим оттуда список всех муниципалитетов. В исходном коде получаем длинную строку со всеми опциями.

Прошу Claude Ai, чтобы дал мне из этой длинной строки полный список муниципалитетов.

Получаем список ровно из 58 муниципалитетов!

1. Abetone Cutigliano
2. Agliana
3. Bagno a Ripoli
4. Barberino di Mugello
5. Barberino Tavarnelle
6. Borgo San Lorenzo
7. Buggiano
8. Calenzano
9. Campi Bisenzio
10. Cantagallo
11. Capraia e Limite
12. Carmignano
13. Castelfiorentino
14. Cerreto Guidi
15. Certaldo
16. Chiesina Uzzanese
17. Empoli
18. Fiesole
19. Figline e Incisa Valdarno
20. Firenze
21. Fucecchio
22. Gambassi Terme
23. Greve in Chianti
24. Impruneta
25. Lamporecchio
26. Larciano
27. Lastra a Signa
28. Marliana
29. Massa e Cozzile
30. Monsummano Terme
31. Montaione
32. Montale
33. Montecatini Terme
34. Montelupo Fiorentino
35. Montemurlo
36. Montespertoli
37. Pescia
38. Pieve a Nievole
39. Pistoia
40. Poggio a Caiano
41. Ponte Buggianese
42. Prato
43. Quarrata
44. Rignano sull'Arno
45. Sambuca Pistoiese
46. San Casciano in Val di Pesa
47. San Marcello Piteglio
48. Scandicci
49. Scarperia e San Piero
50. Serravalle Pistoiese
51. Sesto Fiorentino
52. Signa
53. Uzzano
54. Vaglia
55. Vaiano
56. Vernio
57. Vicchio
58. Vinci

Так, теперь давайте составим Overpass запрос на поиск всех игровых площадок в этих муниципалитетах. Переписывать мне это всё было лень, поэтому я попросил ChatGPT составить Overpass Turbo запрос. Не рекомендую это делать, но в этом случае, я думаю это допустимо (код всё равно получился некрасивый, но рабочий).

Ищем все игровые площадки в этих 58 районах.

Я даже не знаю, стоит ли тут показывать этот код. Ну ладно, вот. Даже не пытайтесь его листать :)

[out:json][timeout:25]; // Создаём области для каждого муниципалитета {{geocodeArea:"Abetone Cutigliano"}}->.area_abetone_cutigliano; {{geocodeArea:"Agliana"}}->.area_agliana; {{geocodeArea:"Bagno a Ripoli"}}->.area_bagno_a_ripoli; {{geocodeArea:"Barberino di Mugello"}}->.area_barberino_di_mugello; {{geocodeArea:"Barberino Tavarnelle"}}->.area_barberino_tavarnelle; {{geocodeArea:"Borgo San Lorenzo"}}->.area_borgo_san_lorenzo; {{geocodeArea:"Buggiano"}}->.area_buggiano; {{geocodeArea:"Calenzano"}}->.area_calenzano; {{geocodeArea:"Campi Bisenzio"}}->.area_campi_bisenzio; {{geocodeArea:"Cantagallo"}}->.area_cantagallo; {{geocodeArea:"Capraia e Limite"}}->.area_capraia_e_limite; {{geocodeArea:"Carmignano"}}->.area_carmignano; {{geocodeArea:"Castelfiorentino"}}->.area_castelfiorentino; {{geocodeArea:"Cerreto Guidi"}}->.area_cerreto_guidi; {{geocodeArea:"Certaldo"}}->.area_certaldo; {{geocodeArea:"Chiesina Uzzanese"}}->.area_chiesina_uzzanese; {{geocodeArea:"Empoli"}}->.area_empoli; {{geocodeArea:"Fiesole"}}->.area_fiesole; {{geocodeArea:"Figline e Incisa Valdarno"}}->.area_figline_e_incisa_valdarno; {{geocodeArea:"Firenze"}}->.area_firenze; {{geocodeArea:"Fucecchio"}}->.area_fucecchio; {{geocodeArea:"Gambassi Terme"}}->.area_gambassi_terme; {{geocodeArea:"Greve in Chianti"}}->.area_greve_in_chianti; {{geocodeArea:"Impruneta"}}->.area_impruneta; {{geocodeArea:"Lamporecchio"}}->.area_lamporecchio; {{geocodeArea:"Larciano"}}->.area_larciano; {{geocodeArea:"Lastra a Signa"}}->.area_lastra_a_signa; {{geocodeArea:"Marliana"}}->.area_marliana; {{geocodeArea:"Massa e Cozzile"}}->.area_massa_e_cozzile; {{geocodeArea:"Monsummano Terme"}}->.area_monsummano_terme; {{geocodeArea:"Montaione"}}->.area_montaione; {{geocodeArea:"Montale"}}->.area_montale; {{geocodeArea:"Montecatini Terme"}}->.area_montecatini_terme; {{geocodeArea:"Montelupo Fiorentino"}}->.area_montelupo_fiorentino; {{geocodeArea:"Montemurlo"}}->.area_montemurlo; {{geocodeArea:"Montespertoli"}}->.area_montespertoli; {{geocodeArea:"Pescia"}}->.area_pescia; {{geocodeArea:"Pieve a Nievole"}}->.area_pieve_a_nievole; {{geocodeArea:"Pistoia"}}->.area_pistoia; {{geocodeArea:"Poggio a Caiano"}}->.area_poggio_a_caiano; {{geocodeArea:"Ponte Buggianese"}}->.area_ponte_buggianese; {{geocodeArea:"Prato"}}->.area_prato; {{geocodeArea:"Quarrata"}}->.area_quarrata; {{geocodeArea:"Rignano sull'Arno"}}->.area_rignano_sull_arno; {{geocodeArea:"Sambuca Pistoiese"}}->.area_sambuca_pistoiese; {{geocodeArea:"San Casciano in Val di Pesa"}}->.area_san_casciano_in_val_di_pesa; {{geocodeArea:"San Marcello Piteglio"}}->.area_san_marcello_piteglio; {{geocodeArea:"Scandicci"}}->.area_scandicci; {{geocodeArea:"Scarperia e San Piero"}}->.area_scarperia_e_san_piero; {{geocodeArea:"Serravalle Pistoiese"}}->.area_serravalle_pistoiese; {{geocodeArea:"Sesto Fiorentino"}}->.area_sesto_fiorentino; {{geocodeArea:"Signa"}}->.area_signa; {{geocodeArea:"Uzzano"}}->.area_uzzano; {{geocodeArea:"Vaglia"}}->.area_vaglia; {{geocodeArea:"Vaiano"}}->.area_vaiano; {{geocodeArea:"Vernio"}}->.area_vernio; {{geocodeArea:"Vicchio"}}->.area_vicchio; {{geocodeArea:"Vinci"}}->.area_vinci; // Объединяем все области ( area.area_abetone_cutigliano; area.area_agliana; area.area_bagno_a_ripoli; area.area_barberino_di_mugello; area.area_barberino_tavarnelle; area.area_borgo_san_lorenzo; area.area_buggiano; area.area_calenzano; area.area_campi_bisenzio; area.area_cantagallo; area.area_capraia_e_limite; area.area_carmignano; area.area_castelfiorentino; area.area_cerreto_guidi; area.area_certaldo; area.area_chiesina_uzzanese; area.area_empoli; area.area_fiesole; area.area_figline_e_incisa_valdarno; area.area_firenze; area.area_fucecchio; area.area_gambassi_terme; area.area_greve_in_chianti; area.area_impruneta; area.area_lamporecchio; area.area_larciano; area.area_lastra_a_signa; area.area_marliana; area.area_massa_e_cozzile; area.area_monsummano_terme; area.area_montaione; area.area_montale; area.area_montecatini_terme; area.area_montelupo_fiorentino; area.area_montemurlo; area.area_montespertoli; area.area_pescia; area.area_pieve_a_nievole; area.area_pistoia; area.area_poggio_a_caiano; area.area_ponte_buggianese; area.area_prato; area.area_quarrata; area.area_rignano_sull_arno; area.area_sambuca_pistoiese; area.area_san_casciano_in_val_di_pesa; area.area_san_marcello_piteglio; area.area_scandicci; area.area_scarperia_e_san_piero; area.area_serravalle_pistoiese; area.area_sesto_fiorentino; area.area_signa; area.area_uzzano; area.area_vaglia; area.area_vaiano; area.area_vernio; area.area_vicchio; area.area_vinci; )->.all_areas; // Поиск элементов в объединённой области nwr["leisure"="playground"](area.all_areas); out center;

Вводим это всё в Overpass и получаем 206 точек.

Точек много, но это почти 100% способ. Экспортируем результат в KML и загружаем в Google Землю. Начинаем брутфорсить.

Все точки включены по умолчанию. Проверяем точку и выключаем её, если место не то. Таким образом мы не будем путаться, что мы проверяли, а что нет. Спустя где-то час находим наше место.

Место найдено!

Ответ: 43.880651, 10.769759.

Теперь что касается парковки. Синяя разметка означает, что парковка платная. Я пытался искать платную парковку в радиусе 15-20 метров от детской площадки (потратил на это часа 2, по разному играясь с запросами), но ничего не получилось. А всё потому, что в OSM парковка не отмечена как платная. Ну что же, грустно, так бы решил намного быстрее. А так я потратил всю ночь на изучение всех деталей и решения задачи.

P.S платность парковки я отметил уже после решения вами таска. Так мир станет лучше. Спасибо!

P.S.S хочу поделиться моей доской расследования. Полное изображение

ОБОЖАЮ ДОСКИ РАССЛЕДОВАНИЙ!

Купить Блэку энергетик

Таск был выложен в начале сентября на форуме @geoint. Как можно увидеть это обычный скриншот из панорамных снимков в Google Maps (Как это частенько бывало на этом форуме). Качество конечно оставляет желать лучшего.

P.S буду рассказывать в той последовательности, в которой решал. Поэтому некоторые моменты можно было сделать побыстрее, но я буду показывать именно мой процесс, с неудачами и удачами.

Давайте начнём по классике, с линзы (Потому что смысл мудрить, если линза может сразу всё выдать). Сразу выставляем испанский язык, потому что понятно по архитектуре и местности, что это Южная Америка (по крайней мере тогда я так думал), я рекомендую моё расширение GoogleSwitch (Скоро выйдет в магазинах для расширений).

Так, ладно, радуемся, что мы хотя бы получили похожие фотографии. По крайней мере поймем что за страна примерно.

Заходим на сайт и видим похожие строения в провинции Córdoba, Аргентина. + страна подтверждается админом форума. (Изначально мне выдался другой сайт, но мне он сейчас не показывается почему-то). Ну ладно, не большое имеет значение, город был такой же.

Как вы поймёте далее, эта провинция просто кишит такими строениями.

Далее я просто пошёл в район города Córdoba и его окраины, чтобы изучить локацию.

Во первых, давайте выделим некоторые детали, которые будем замечать при изучении местности.

1. Строение дома. (Гараж, крыша, окна, соседние дома).
2. Мусорка на улице.

Ну в принципе и всё 😁. Будем искать место по шакальному дому и мусорке. Ну ладно, нам геоинтерам не привыкать.

Выделяем основной город (Córdoba) и ближайшие города, где будем гулять следующие 3-4 часа, параллельно делая себе заметки.

Первое, что замечаем, гуляя по Кордове это мусорки, которые хоть и не точь-в-точь как наша, но всё таки есть что-то похожее. (Как я потом понял эти мусорки есть во всех более менее крупных городов этой провинции)

Далее мы замечаем домики, которые тоже напоминают наши.

Немного похожие мусорки и дома мы нашли, поэтому это может указывать на то, что мы на правильном пути (Так можно подумать). Погуляв где-то пол часика по Кордове, я внёс все похожие дома и найденные мусорки в свою доску расследований в Obisidan и пошёл в города, рядом с Кордовой.

В интернете я находил очень похожие дома (уже не могу найти картинку, т.к прошло уже почти 3 месяца) в городе Oncativo (60 км от главного города).

Дома тут ну очень похожие. После этого, я потратил +- 1 час, чтобы объездить полностью этот город. Но ничего не нашёл. Обрадовавшись очень похожим домам я совсем забыл про мусорки. Их тут тупо не было. Видимо город был слишком маленьким для этого.

Дальше я стал изучать город Альта Грасия, чуть ближе к Кордове. Тут я нашёл еще более похожие мусорки.

Мусорки то похожие, только дома уже не такие похожие как в предыдущих городах. И так я поизучал и побегал еще по нескольким городам вокруг Кордовы. Где-то были очень похожие дома, но не было мусорок. Где-то были мусорки, но дома были не очень похожие. А где-то были и мусорки и дома в принципе похожие, но я просто не находил места. В общем потратил я на изучение часов 10 (или чуть больше) и забросил поиски на целый месяц.

Продолжил поиски я в октябре. У меня уже было некоторое понимание примерной местности, где может быть наше место, но как вы понимаете, брутфорсить всю провинцию это надо быть лютым психом. Поэтому я принял решение изучить похожие дома, застройщиков как у нас на фотографии, чтобы сузить хотя-бы до точного города, чтобы уже его забрутфорсить (это уже будет не так жёстко, город я осилю).

Давайте сначала поработаем с изображением, потому что с такими шакалами работать будет крайне затруднительно.

1. Улучшаем качество с помощью jasperAI ставим Controlnet scale ближе к 1. (Уже не помню точно какое значение я ставил, вроде 0.8 или 0.9).

Получаем:

Далее прогоняю результат уже через Tost Upscaler 2.0.

Получаем (сделал скрин, т.к размер файла слишком большой для teletype):

Ну вот, с этим уже можно работать. Я бы еще добавил бы насыщенности и можно уже приступать к изучению похожих проектов.

Увеличиваем насыщенность:

Давайте поменяем язык и регион в GoogleSwitch на испанский и Аргентину соответственно. И посмотрим, что нам выдаст.

Я сейчас не буду рассказывать про все найденные похожие проекты, т.к у меня просто нет возможности. Все материалы поиска с октября и скриншоты были удалены (было потрачено около 8-10 часов на изучение в октябре, ничего найдено не было (насыщенности я тогда точно не менял и GoogleSwitch не существовало)). Поэтому давайте сразу расскажу как я обнаружил похожие проекты в ноябре. На скриншоте видно, что первая картинка очень похожа на нашу, давайте изучим этот сайт.

На этом сайте жилищного кооператива есть два типа жилья.

A. American Line

B. Euro Line

Euro Line нас не очень интересует, потому что это совсем не то.

А вот уже American Line это то, что нам нужно. Очень похоже.

American Line уже включает в себя три типа жилья.

1. Special (самое дорогое)
2. Standart (обычное)
3. Economic (бюджетное)

Для нашего дома подходит Специальное жилье (потому что у нас есть гараж). Давайте посмотрим теперь реальные проекты на основе этого типа жилья от этого кооператива.

Согласитесь, очень очень похоже. На этом этапе я уже начинал потихоньку заполнять новую доску расследований, уже акцентируя внимание на этот жилищный кооператив (можете увидеть еще фоточки из этого проекта на доске).

Теперь смотрим где они продают эти дома и видим два города в конце страницы.

Первый город Рио-Терсеро (ПРОВИНЦИЯ КОРДОВА!)

Второй город Рио-Куарто, той же провинции. Погуляв по этим городам, вы поймёте, что всё ОЧЕНЬ-ОЧЕНЬ ПОХОЖЕ.

Тут вы найдете и супер похожие дома и похожие мусорки.

Мною было принято решение полностью прошерстить эти города в поисках нашего места. Хотя мысль об этом была очень больной, т.к площадь этих городов, не очень то и маленькая. Я начал с Рио-Терсеро (потому что он был первый упомянут на сайте).

Ну что-же, я начал с окраины города, т.к там был больше шанс встретить строительство домов. Гуляя по городу и офигевая от похожести домов я всё больше убеждался, что место то. Где-то через пол часа (МНЕ ПРЯМ ОЧЕНЬ ПОВЕЗЛО, ну или судьба меня наградила) я нашёл это.

Эйфории не было предела. Я тогда просто не мог поверить своим глазам. Сразу извиняюсь, что не смогу показать некоторые проекты, которые я находил ранее, т.к они щас мне больше не показываются. А рассказывать о проектах, которые я не изучал я не буду, т.к выдумывать своего не хочется. Ну как-то так. Место найдено. Я доволен. Отправил координаты и пошёл отдыхать.

Ответ: -32.18315, -64.11965.

Под конец я хочу сказать, что у меня было много мыслей как-то забросить поиски, т.к результатов это не приносило. Да и нахождение места с каждой неудачей становилось всё более невозможным, но что-то мне не давало так просто выбросить из головы это место. Я возвращался к поискам, даже спустя месяц перерыва. Толи меня так тянуло то, что таск не могут решить такое долгое время, то ли это было дело принципа. В любом случае, хочу сказать, чтобы вы не сдавались, когда у вас что-то не получается. У меня было много расследований, когда просто хотелось всё бросить и заняться чем-то другим. Я искал десять, двадцать, тридцать часов, но в конце концов я всё таки находил то, что искал. Не сдавайтесь, ребятки. Всё найдётся, если вы будете настойчивыми, вы можете быть в шаге от победы 🙏

Если вы хотите поддержать канал (Собираю деньги на выпуск GoogleSwitch в магазин расширений Google Chrome), вот ссылка (Мне будет очень приятно):

https://boosty.to/blackosinter/donate

Спасибо! Скоро кстати выйдут еще более крутые райтапы от меня!