可通过四种方式利用Gemini识别Google Maps街景中的未知建筑或设施：一、在Google Earth中使用Gemini对话界面结合街景图块识别；二、调用Street View元数据API获取参数后交由Gemini推理；三、上传自定义街景截图并配合KML空间锚定识别；四、在自定义街景查看器中集成Gemini提示工程实现自动化识别。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在 Google Maps 街景中看到某处建筑、标识、车辆或特殊设施，但无法确认其名称、类型或属性，则可借助 Gemini 的地理空间理解能力进行识别。以下是实现该目标的多种可行方式：
一、通过 Google Earth 中的 Gemini 对话界面识别街景特征
Google Earth 内置的 Gemini 功能支持自然语言空间查询，可结合已加载的街景图块或 KML 数据进行上下文识别。该方法依赖于用户主动导入或定位到对应街景位置，并提供足够描述性提示。
1、在电脑上打开 Chrome 或 Edge 浏览器，访问 https://earth.google.com 并登录您的 Google 账号。
2、点击左上角菜单栏中的「询问 Google 地球」按钮，启动 Gemini 聊天窗口。
3、使用鼠标在 3D 视图中导航至目标街景区域，或输入地址精确定位到该街景起始点。
4、在聊天框中输入类似以下格式的提示：“请识别当前街景画面中左侧红砖墙建筑的名称和用途”。
5、等待 Gemini 返回结果，其将调用 Grounding with Google Maps 数据，匹配图像中可见元素与超过 2.5 亿地点数据库中的结构化信息。
二、利用街景元数据 API 配合 Gemini 进行特征解析
街景图块本身不包含语义标签，但可通过 Street View Static API 或 Metadata API 获取拍摄时间、朝向、GPS 坐标及版权归属等元数据；再将这些结构化参数输入 Gemini，触发其空间推理能力进行特征推断。
1、调用 Street View Metadata API，传入目标经纬度与半径参数，获取 panoid 和拍摄时间戳。
2、从响应中提取 panoid、location.lat、location.lng、date、copyright 等字段值。
3、在 Google Earth 的 Gemini 聊天界面中粘贴该元数据，并附加提问：“根据此街景元数据，判断该位置最可能存在的商户类型及周边典型设施”。
使用 `gw` CLI 与 Google Workspace（Drive、Docs、Sheets）交互。当需要浏览、读取、创建、搜索或管理 Google Drive 中的文件时使用。
4、Gemini 将结合地图 POI 数据、街景图像纹理特征（如招牌文字、门面样式）及邻近设施密度进行交叉验证输出。
三、上传自定义街景截图并启用空间锚定识别
当目标街景未被 Google 官方收录，或需识别非标准视角（如倾斜、遮挡严重）画面时，可借助 KML 导入+Gemini 空间锚定机制完成特征识别。此方法要求用户提供地理坐标与图像上下文关联。
1、使用手机或相机拍摄目标街景画面，保存为 JPG/PNG 格式。
2、在 Google Earth 中新建地图，点击「文件」→「将文件导入『{地图名}』」，上传含地理坐标的 KML 文件（需预先标注拍摄点经纬度）。
3、在地图中选中该 KML 标记点，在 Gemini 聊天框中输入：“我已标记一个街景拍摄点，请分析该位置周围 50 米内可能存在的交通标志、店铺门头或公共设施类型”。
4、Gemini 将依据标记点坐标，实时检索 Google Maps 中该半径范围内的最新 POI、道路标线图层及商户类别标签，生成特征识别结论。
四、结合 Street View Custom Viewer 与 Gemini 提示工程识别
若已部署自定义街景查看器（如基于 WebGL 的全景拼接应用），可通过前端注入坐标与视野参数，构造结构化提示交由 Gemini 解析。该路径适用于开发者集成场景，无需人工交互。
1、在自定义查看器中监听用户当前 pan/tilt/zoom 及 center coordinate 参数变化。
2、捕获当前帧 URL 或 base64 编码截图，并提取对应 street view URL 中的 panoid 和 heading 参数。
3、构造如下 JSON 格式请求体发送至 Gemini API：{"location":{"lat":xx.xxxx,"lng":yy.yyyy},"panoid":"XXXX","heading":120,"prompt":"识别画面正前方可见的独立建筑结构及其功能属性"}。
4、接收 Gemini 响应，其中将包含基于 Grounding with Google Maps 的结构化识别结果，例如「便利店（7-Eleven）、带遮阳棚、临街单层砖混结构」。
