[发明专利]一种基于大规模街景数据的图片地理定位方法和系统

权利要求书

1.一种基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：从查询图片中提取局部特征点作为查询特征点，生成查询特征集；在索引结构中对每个查询特征点检索K个最近邻特征点，生成最近邻特征分布表；通过所述最近邻特征分布表得到候选图片的最近邻特征集；选择最近邻特征集中的最优特征集对应的候选图片作为最佳匹配图片，该匹配图片对应的地理位置即视为查询图片的地理位置；其中K为整数；

具体步骤包括：

B1：从查询图片中提取局部特征点作为查询特征点q_i，生成查询特征集Q＝{q_i|i＝1,2,···,n}；

B2：对所述查询特征集Q中每个查询特征点q_i，在所述索引结构中返回K个到查询特征点距离递增的最近邻特征点，生成最近邻分布表V_T；

B3：对所述最近邻分布表V_T中每个最近邻点v_ij，按照最近邻点与街景图片的映射表，返回最近邻分布表V_T对应的街景图片，去除重复的街景图片，得到候选匹配图片集I_c＝{I₁,I₂,I₃···,I_s}；

B4：对所述候选匹配图片集I_c中每个候选匹配图片I_s，遍历Q中的每个查询特征点，判断该查询特征点在最近邻分布表V_T中对应的最近邻行中是否有最近邻特征点属于I_s；若特征点个数大于1或等于1，则选择一个距离查询特征点最近的特征点；若无，则跳过该特征点的选择；所有选择的特征点组成候选图片特征集NNFS；

B5：将所述候选匹配图片集I_c中的每个候选匹配图片I_s去除所述候选图片最近邻特征集中重复的特征点；

B6：对所述候选匹配图片集I_c中每个候选匹配图片I_s，计算所述候选图片最近邻特征集NNFS_Is的相似度；

B7：对所述候选匹配图片集I_c中每个候选匹配图片，选择所述候选图片最近邻特征集NNFS_Is特征点个数最多的候选图片作为匹配图片；将匹配图片的地理位置作为查询图片的地理位置。

2.根据权利要求1所述的基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：步骤B6中所述候选图片最近邻特征集NNFS_Is的相似度为：

3.根据权利要求1所述的基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：步骤B6中，所述查询特征点q_i与所述最近邻特征点v_ij间的相似度为：式中，ξ(q_i)表示返回q_i的特征向量；ξ(v_ij)表示返回v_ij的特征性向量；||ξ(q_i)-ξ(v_ij)||表示计算两个所述特征向量的范数。

4.根据权利要求1所述的基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：步骤B7中，若存在两个或两个以上候选图片特征集NNFS特征点个数相同且数值最大时，则在其中选择相似度最大值对应的候选图片作为匹配图片。

5.根据权利要求1所述的基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：还包括预处理过程，用于提取街景图片的局部特征点作为参考特征集，建立局部特征点与其所提取街景图片的映射表，将所述参考特征集建立成索引结构；预处理过程具体步骤包括：

A1：将街景图片进行压缩；

A2：对街景图片提取局部特征点，将其作为参考特征集，同时建立每个局部特征点和所提取街景图片的映射表；

A3：将所述参考特征集建立成索引结构。

6.根据权利要求5所述的基于大规模街景数据的图片地理定位方法，其特征在于：步骤A2中，所述特征点是SIFT或SURF特征点。