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城市記憶 · 建築普查
從一張照片開始，辨識建築、比對記憶，
為澳門留下下一份城市檔案。
選一張清晰的建築照片，讓我們從這裡開始。
使用 Wikimedia Commons 已授權縮圖，未修改照片內容；卡片以 CSS 裁切顯示。示範照片也收錄在參考庫中，用來體驗操作流程。
正在準備模型…
選擇照片並開始辨識，
這裡會呈現建築類型與相似的記憶。
辨識建築外觀，再與記憶庫中的照片比對。
正在載入模型與嵌入庫…
流程：照片 → YOLO（11 類澳門建築 · 768px）標註類別 → DINOv2 ViT-S/14（336px）取 384 維向量
→ 與已記錄的記憶庫查重 → 確認建築位置 → 編號與建檔。
「這是哪一棟」只是查重的手段；這一頁的主結果是標註類別、查重結論與普查建檔。
模型與 WASM 全部放在本機 public/ort/、public/models/（不連 CDN，離線可用）；
嵌入庫 public/data/memory-embeddings.json 由 tools/recognize/build_embeddings.py 產生。
資料庫是 SQLite（sqlite-wasm）：src/recognize/db.js 建 buildings 表
＋ buildings_rtree 空間索引（半徑 50 公尺查重）。資料會自動保存在這個裝置：
優先寫進 OPFS（容量無上限），瀏覽器不支援時退回 localStorage（約 5 MB），
兩者都不能用才會只剩記憶體（此時資料庫面板會出現紅色警示）。每次新增／改狀態都會存檔，
重新整理後自動還原；仍可用「③ 普查資料庫」的匯出 JSON／.sqlite額外備份。
目前用哪一種儲存、最後儲存時間與錯誤，都顯示在「③ 普查資料庫」與下方診斷區塊。
裝置定位會多次取樣並顯示設備估計範圍；取樣次數不代表實際精度提升。
拍攝位置與建築位置分開保存。建築位置由你點選輪廓或手動確認，舊照片不自動套用現在的裝置座標。