Google Maps: la Visualizzazione Immersiva arriva in alcune città italiane

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Google ha annunciato la disponibilità della “Visualizzazione Immersiva” in Google Maps per alcune città italiane, offrendo agli utenti la possibilità di esplorare alcuni luoghi in 3D direttamente dall’applicazione per Android ed iOS.

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La Visualizzazione Immersiva, presentata per la prima volta nel 2021, si è gradualmente estesa a diverse città come Barcellona, Atene, Londra, New York, San Francisco e Tokyo. Recentemente, Google ha ampliato ulteriormente questa funzionalità, includendo altre quattro città: Amsterdam, Dublino, Firenze e Venezia, oltre ad alcuni importanti monumenti di Milano, Roma e Pisa.

Gli utenti di Google Maps possono ora esplorare i seguenti luoghi in Italia tramite l’app:

Firenze: Ponte Vecchio, Basilica di Santa Croce, Basilica di Santa Maria Novella, Cattedrale di Santa Maria del Fiore, Campanile di Giotto, Piazza della Signoria, Palazzo Pitti.
Milano: Duomo di Milano, Galleria Vittorio Emanuele II, Castello Sforzesco, Teatro alla Scala, Santa Maria delle Grazie, Pinacoteca di Brera, Palazzo Reale, Basilica di Sant’Ambrogio, Arco della Pace, Basilica di San Lorenzo Maggiore.
Pisa: Torre di Pisa
Roma: Basilica Papale di Santa Maria Maggiore, Campidoglio, Castel Sant’Angelo, Colosseo, Pantheon, Piazza Navona, Fori Romani, Fontana di Trevi
Venezia: Basilica di San Marco, Ponte di Rialto, Basilica di Santa Maria della Salute, Basilica di Santa Maria Gloriosa dei Frari, Ca’ Pesaro, Palazzo Ducale.

Per attivare la Visualizzazione Immersiva in questi luoghi, gli utenti devono prima cercarli nell’app e poi toccare la prima foto nella sezione inferiore dell’interfaccia, dove compare l’etichetta “Immersive View”.

Una volta aperta la vista immersiva, è possibile esplorare i punti di interesse in diverse ore del giorno, corrispondenti alle previsioni meteo attuali.

Google afferma che per alcuni luoghi è possibile visualizzare anche l’affluenza in determinati orari.

La Visualizzazione Immersiva di Google Maps combina miliardi di immagini provenienti da Street View e fotografie aeree, utilizzando il machine learning per creare un ambiente tridimensionale che gli utenti possono esplorare come se stessero sorvolando quell’area per poi scendere a livello stradale per osservare da vicino le aree di interesse.

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