街景地图的制作涉及多种技术和方法，主要包括以下几个方面：
实地采集
车辆采集：使用装备了多个相机的车辆进行拍摄，通常每3-5圈拍摄一次，生成一系列重叠的照片，最终通过图像拼接形成全景图像。
人工拍摄：对于车辆无法到达的地方，采用人工徒步拍摄。
数据采集设备
GPS和IMU：为了在建筑物密集区域获得准确的地理位置信息，通常会使用高精度GPS和IMU（惯性测量单元）。
全景相机：相机通常安装在车辆顶部，能够拍摄360度全景图像。
本地传输和存储设备：数据在采集过程中实时传输和存储在设备中，如使用USB3.0直连SSD的PC。
数据处理与后处理
图像拼接：将拍摄的多张照片进行拼接，形成完整的全景图像。
图像优化：包括色彩校正、对比度调整等，以提高图像质量。
图像压缩：为了便于存储和传输，需要对图像进行压缩处理。
图像匹配和切割：将拼接后的图像进行匹配和切割，确保图像的准确性和完整性。
图像处理技术
特征提取：使用SIFT、SURF和ORB等算法从图像中提取道路、建筑物等地理物体的特征点或特征线。
图像配准：通过特征点匹配、Harris角点检测和RANSAC算法等步骤，将多幅图像进行配准。
三维重建：通过将多幅街景图像进行三维重建，获取道路的高程、建筑物的立体模型等地理信息。
人工智能与深度学习
自动化识别：利用深度学习和卷积神经网络等算法，自动识别道路、建筑物等地理物体，提高测量精度和效率。
存储与计算
云平台存储：街景数据存储在云端，通过云计算平台进行计算和处理。
用户体验优化
图像清晰度：根据不同网络环境提供不同质量的图像，并支持白天与夜景的一键切换。
流畅度提升：优化图像加载速度和流畅度，提升用户体验。
综上所述，街景地图的制作是一个复杂的过程，涉及多种技术和方法的综合应用。通过实地采集、数据采集与处理、图像拼接与优化、三维重建、人工智能与深度学习、存储与计算以及用户体验优化等多个环节，最终为用户提供高质量的街景地图服务。