為了進一步提高BuildingView系統對建築外觀3D特徵的識別準確性，可以採取以下幾個策略：
多視角影像收集：目前的系統主要依賴單一街景影像，這可能導致對建築物三維特徵的識別不夠全面。通過整合來自不同角度的街景影像，可以獲得更完整的建築外觀資料，從而提高對建築物形狀、結構和細節的識別準確性。
深度學習技術的應用：利用深度學習模型，特別是卷積神經網絡（CNN），可以進一步提升影像分析的準確性。這些模型能夠自動學習和提取建築外觀的特徵，並在多樣化的影像資料中進行訓練，以提高識別的準確性。
結合專家知識：引入建築學和城市規劃領域的專家進行資料標註和驗證，能夠提供更具專業性的見解，從而改善系統的準確性。專家可以針對特定的建築特徵提供詳細的解釋和分類，幫助系統更好地理解和識別這些特徵。
增強數據集的多樣性：擴大數據集的範圍，涵蓋不同城市、文化和建築風格的建築物，能夠提高模型的泛化能力。這樣可以使系統在面對不同類型的建築外觀時，依然能保持高準確性。