CN109543680B - 兴趣点的位置确定方法、装置设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种兴趣点的位置确定方法、装置、设备和介质,涉及电子地图领域。该方法包括:获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。本发明实施例提供了一种兴趣点的位置确定方法、装置、设备和介质,实现了对兴趣点位置的自动准确确定。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电子地图领域,尤其涉及一种兴趣点的位置确定方法、装置、设备和介质。
背景技术
当前,开发者会根据兴趣点的实际位置将兴趣点显示在电子地图中。用户通过电子地图可以查看兴趣点的实际位置。
现有技术中对兴趣点实际位置的确定方法包括:商家自行上传兴趣点位置,或人工基于GPS(Global Positioning System,全球定位系统)采集兴趣点实际位置。
发明人在实现本发明的过程中发现,由于GPS本身的误差,以及采集者未至兴趣点的指定位置就将当前位置作为兴趣点位置提交,从而导致兴趣点在电子地图中的显示位置不准确的问题。此外还存在人工采集成本高的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种兴趣点的位置确定方法、装置、设备和介质,以实现对兴趣点位置的自动准确确定。
第一方面,本发明实施例提供了一种兴趣点的位置确定方法,该方法包括:
获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;
根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;
根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
第二方面,本发明实施例还提供了一种兴趣点的位置确定装置,该装置包括:
信息获取模块,用于获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
位置关系确定模块,用于根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;
位置信息修正模块,用于根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;
位置信息确定模块,用于根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
第三方面,本发明实施例还提供了一种设备,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的兴趣点的位置确定方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的兴趣点的位置确定方法。
本发明实施例通过首先根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;然后根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。从而提高采集位置信息的准确率。进而基于修正的采集位置信息确定的目标兴趣点的位置信息,实现对兴趣点位置的自动准确确定。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图;
图3是本发明实施例三提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图;
图4是本发明实施例四提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图;
图5是本发明实施例四提供的兴趣点的位置确定方法的层级结构图;
图6是本发明实施例五提高的一种兴趣点的位置确定装置的结构示意图;
图7为本发明实施例六提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图。本实施例可适用于确定兴趣点位置信息的情况。该方法可以由一种兴趣点的位置确定装置来执行,该装置可以由软件/或硬件的方式实现。参见图1,本发明实施例一提供的一种兴趣点的位置确定方法包括:
S110、获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息。
其中,目标兴趣点是需要确定位置信息的兴趣点。目标兴趣点的数量可以是一个、两个或多个。目标场景是包括目标兴趣点的场景。
原始图像是由用户或采集车沿街利用图像采集设备采集的包括目标场景的图像。
可选地,原始图像也可以是由用户或采集车沿街利用视频采集设备采集的目标场景视频中的各帧图像。
采集位置信息是采集原始图像时图像采集设备所属终端的定位相关信息。具体采集位置信息包括定位信息,可选的采集位置信息还可以包括陀螺仪信息。
其中,陀螺仪信息用于在定位信号突然停止或定位信号较弱时,对定位信息进行预测。
具体地,定位信息可以是GPS信息,也可以是北斗卫星定位信息。
S120、根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系。
其中,原始图像的场景特征是指原始图像包括的目标场景的场景特征。
具体地,因为各原始图像包括目标场景的不同部分,所以可以依据目标场景的位置关系,确定采集各原始图像的采集位置关系。
S130、根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。
具体地,可以根据所述原始图像的采集位置关系,遍历各采集位置点,确定当前采集位置点的相邻采集位置点;根据相邻采集位置点的采集位置信息,对目标采集位置点的采集位置信息进行修正。
典型地,所述根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正,包括:
根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行排序,得到采集点序列;
对所述采集点序列进行曲线拟合,并根据拟合结果对采集点序列中的采集位置信息进行修正。
所述原始图像的采集位置关系可以是各原始图像的采集位置顺序。
S140、根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
具体地,可以根据目标兴趣点所在图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。
本发明实施例的技术方案,通过首先根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;然后根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。从而提高采集位置信息的准确率。进而基于修正的采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息,实现对兴趣点位置的自动准确确定。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图2,本实施例提供的兴趣点的位置确定方法包括:
S210、获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息。
S220、对获取的所述至少两张原始图像进行拼接,生成目标场景图像。
其中,目标场景图像是由各原始图像拼接而成的,包括目标场景的大图。
S230、根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系,确定各原始图像采集位置的顺序。
具体地,将各原始图像在所述目标场景图像中的位置顺序,确定为各原始图像采集位置的顺序。
S240、根据所述原始图像的采集位置顺序,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。
S250、根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
为提高目标场景图像的分辨率,所述根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系,确定各原始图像采集位置的顺序之前,还包括:
对所述目标图像进行超分辨率处理。
本发明实施例的技术方案,通过对获取的所述至少两张原始图像进行拼接,生成目标场景图像;根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系确定各原始图像的采集位置关系。从而实现原始图像采集位置关系的确定。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图3,本实施例提供的一种兴趣点的位置确定方法包括:
S310、获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息。
S320、根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系。
S330、根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。
S340、从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像。
具体地,所述从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像,包括:
对所述原始图像进行招牌检测;
对检测到的招牌进行文字识别和/或图像特征识别,基于识别的文字信息和 /或图像特征将检测到的招牌与目标兴趣点进行信息匹配;
若匹配成功,则将所述原始图像作为目标图像。
S350、根据所述目标图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。
本发明实施例的技术方案,通过从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像,然后根据所述目标图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。从而实现目标兴趣点位置信息的确定。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种兴趣点的位置确定方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上,基于众包平台提出的一种可选方案,其中通过众包平台将目标兴趣点分发给多个用户进行目标兴趣点所属目标场景的采集,具体地众包平台描述一种新的商业模式,即企业利用互联网来将工作分配出去、发现创意或解决技术问题。参见图4,本实施例提供的兴趣点的位置确定方法包括:
S410、基于众包模式,将采集目标兴趣点所述目标场景视频的任务分发给多个用户。
S420、对用户采集的视频进行拼接,生成一张包含至少一个目标兴趣点的目标场景图像。
S430、利用超分辨技术,对目标场景图像进行图像质量提升。
S440、利用预先训练的招牌检测模型,对目标场景图像上的招牌进行检测。
S450、对检测到的每一个招牌进行文字信息识别和图像特征识别,根据识别结果将招牌与已知目标兴趣点关联。
S460、根据视频拼接关系对采集视频时的GPS信息和陀螺仪信息进行曲线拟合,并利用拟合曲线对采集中的GPS信息和陀螺仪信息进行修正。
为提高GPS信息的准确率,在利用拟合曲线对采集中的GPS信息和陀螺仪信息进行修正之后,还包括:
利用拟合的陀螺仪数据对GPS信号暂停或GPS信号弱的GPS信息进行预测,根据预测结果对修正的GPS信息进行填补或进一步修正。
S470、将采集招牌所在视频帧图像的,且经过修正的GPS信息作为目标兴趣点的位置信息。
本发明实施例对上述方法的执行顺序不做限定。可选地,S460可以先于 S430执行。
图5是本发明实施例四提供的兴趣点的位置确定方法的层级结构图。参见图5,本发明实施例提供的兴趣点的位置确定方法包括平台层、数据层、数据转换层、拓扑关系构建层和输出层。
其中,平台层包括众包平台。数据层包括用户采集的短视频,以及采集短视频的GPS信息和陀螺仪信息。数据转换层包括对采集的短视频进行视频拼接,对拼接的图像进行超分辨率处理,生成高分辨率的目标场景图像。拓扑关系构建层包括对目标场景进行招牌检测;对检测到的招牌进行OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)处理,将识别结果与目标兴趣点进行文本信息匹配,并对检测到的招牌进行图图检索,其中图图检索是指,将检测到的招牌的图像特征与目标兴趣点的图像特征进行匹配;对匹配结果信息进行融合,确定招牌关联的目标兴趣点;并且根据识别的多个目标兴趣点确定目标兴趣点之间的拓扑关系。输出层用于将目标兴趣点的坐标位置和拓扑关系输出。
本发明实施例的技术方案,通过首先基于视频拼接技术,将视频转化成一张大图,其中视频拍摄有周围的兴趣点招牌信息;然后对大图进行招牌检测,定位出图像上兴趣点招牌的相对位置关系。并基于采集视频过程中收集到的GPS 信息和陀螺仪信息,准确地还原每一个招牌在现实世界中的相对位置关系。通过对GPS信息的拟合修正生成兴趣点的高精度地理位置。
需要说明的是,经过本实施例的技术教导,本领域技术人员有动机将上述实施例中描述的任一种实施方式进行方案的组合,以实现对兴趣点位置的准确确定。
实施例五
图6是本发明实施例五提高的一种兴趣点的位置确定装置的结构示意图。参见图6,本发明实施例提供的兴趣点的位置确定装置包括:信息获取模块10、位置关系确定模块20、位置信息修正模块30和位置信息确定模块40。
其中,信息获取模块10,用于获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
位置关系确定模块20,用于根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;
位置信息修正模块30,用于根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;
位置信息确定模块40,用于根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
本发明实施例的技术方案,通过首先根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;然后根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正。从而提高采集位置信息的准确率。进而基于修正的采集位置信息确定的目标兴趣点的位置信息,实现对兴趣点位置的自动准确确定。
进一步地,所述位置关系确定模块,包括:图像拼接单元和顺序确定单元。
其中,图像拼接单元,用于对获取的所述至少两张原始图像进行拼接,生成目标场景图像;
顺序确定单元,用于根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系,确定各原始图像采集位置的顺序。
进一步地,所述位置信息修正模块,包括:排序单元和拟合修正单元。
其中,排序单元,用于根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行排序,得到采集点序列;
拟合修正单元,用于对所述采集点序列进行曲线拟合,并根据拟合结果对采集点序列中的采集位置信息进行修正。
进一步地,所述位置信息确定模块,包括:识别单元和位置信息确定单元。
其中,识别单元,用于从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像;
位置信息确定单元,用于根据所述目标图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。
进一步地,所述识别单元具体用于:
对所述原始图像进行招牌检测;
对检测到的招牌进行文字识别和/或图像特征识别,基于识别的文字信息和 /或图像特征将检测到的招牌与目标兴趣点进行信息匹配;
若匹配成功,则将所述原始图像作为目标图像。
本发明实施例所提供的一种兴趣点的位置确定装置可执行本发明任意实施例所提供的一种兴趣点的位置确定方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
图7为本发明实施例六提供的一种设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图7显示的设备12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA) 总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA) 局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘 (例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM, DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/ 或方法。
设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信,和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22 进行。并且,设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的一种兴趣点的位置确定方法。
实施例七
本发明实施例七还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的兴趣点的位置确定方法,该方法包括:
获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系;
根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;
根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、 Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN) —连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种兴趣点的位置确定方法,其特征在于,包括:
获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系,其中,所述采集位置关系是各原始图像的采集位置顺序;
根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行排序,得到采集点序列,对所述采集点序列进行曲线拟合,并根据拟合结果对采集点序列中的采集位置信息进行修正;
根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各原始图像的场景特征,确定所述原始图像的采集位置关系,包括:
对获取的所述至少两张原始图像进行拼接,生成目标场景图像;
根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系,确定各原始图像采集位置的顺序。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息,包括:
从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像;
根据所述目标图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像,包括:
对所述原始图像进行招牌检测;
对检测到的招牌进行文字识别和/或图像特征识别,基于识别的文字信息和/或图像特征将检测到的招牌与目标兴趣点进行信息匹配;
若匹配成功,则将所述原始图像作为目标图像。
5.一种兴趣点的位置确定装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取对目标兴趣点所属目标场景进行采集得到的至少两张原始图像,以及每张原始图像的采集位置信息;
位置关系确定模块,用于根据各原始图像的场景特征,确定各原始图像的采集位置关系,其中,采集位置关系是各原始图像的采集位置顺序;
位置信息修正模块,用于根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行修正;
位置信息确定模块,用于根据修正的采集位置信息,确定目标兴趣点的位置信息;
其中,所述位置信息修正模块,包括:
排序单元,用于根据所述原始图像的采集位置关系,对所述原始图像的采集位置信息进行排序,得到采集点序列;
拟合修正单元,用于对所述采集点序列进行曲线拟合,并根据拟合结果对采集点序列中的采集位置信息进行修正。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述位置关系确定模块,包括:
图像拼接单元,用于对获取的所述至少两张原始图像进行拼接,生成目标场景图像;
顺序确定单元,用于根据各原始图像在所述目标场景图像中的位置关系,确定各原始图像采集位置的顺序。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述位置信息确定模块,包括:
识别单元,用于从所述原始图像中识别包括目标兴趣点的目标图像;
位置信息确定单元,用于根据所述目标图像的修正采集位置信息确定目标兴趣点的位置信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述识别单元具体用于:
对所述原始图像进行招牌检测;
对检测到的招牌进行文字识别和/或图像特征识别,基于识别的文字信息和/或图像特征将检测到的招牌与目标兴趣点进行信息匹配;
若匹配成功,则将所述原始图像作为目标图像。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的兴趣点的位置确定方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的兴趣点的位置确定方法。
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