CN110110014A - 目标对象的位置信息的确定方法、服务器及用户客户端 - Google Patents

Abstract

本说明书实施方式公开了一种目标对象的位置信息的确定方法、服务器及用户客户端，所述方法包括：获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。本说明书公开的技术方案，能够在所述业务平台缺少目标对象的位置信息的情况下，确定所述目标对象的位置信息。

Description

目标对象的位置信息的确定方法、服务器及用户客户端

技术领域

本说明书涉及互联网技术领域，特别涉及一种目标对象的位置信息的确定方法、服务器及用户客户端。

背景技术

在O2O(Online To Offline)类业务平台上，如在线旅行社(Online TravelAgent，OTA)、美团、飞猪等，通常都会提供酒店、景点、餐馆等目标对象的位置信息。这样，用户可以根据业务平台提供的位置信息，通过导航的方式到达目标对象处。

当前，所述业务平台通常与负责地图服务的商家合作，由负责地图服务的商家提供目标对象的位置信息。然而，负责地图服务的商家提供的位置信息有时候也会覆盖不全，用户因此无法获得所述目标对象的位置信息。

目前，在确定目标对象的位置信息时，可以通过打电话询问的方式，与目标对象的管理人员取得联系后询问实际的位置。然而，这种方式在对目标对象位置信息的确定方式不是很方便，例如，无联系方式或电话占线等，浪费用户时间，随着目标对象数量的不断增加，这样的方式无疑会导致成本的增加和效率的降低。

发明内容

本说明书实施方式的目的是提供一种目标对象的位置信息的确定方法、服务器及用户客户端，能够提高确定位置信息的效率。

为实现上述目的，本说明书实施方式提供一种目标对象的位置信息的确定方法，所述方法包括：获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

为实现上述目的，本说明书实施方式还提供一种服务器，包括：获取模块，用于获取业务平台中针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；生成模块，用于根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；处理模块，用于针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

为实现上述目的，本说明书实施方式还提供一种服务器，包括：存储器和处理器；所述存储器，存储有针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；所述处理器，用于获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

为实现上述目的，本说明书实施方式还提供一种目标对象的位置信息的确定方法，所述方法包括：拍摄所述目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性；向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

为实现上述目的，本说明书实施方式还提供一种客户端，包括：拍摄模块，拍摄目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性；发送模块，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

为实现上述目的，本说明书实施方式还提供一种客户端，包括：摄像头和网络通信单元；所述摄像头，拍摄目标对象相关的图片，其中，所述图片的属性信息包括位置属性；所述网络通信单元，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

由上可见，本说明书可以获取所述业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息，根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，获得大量的经纬度数据，再利用一定的算法计算确定目标对象的位置信息。上述做法，可以自动采集所述目标对象的位置信息，节省人力，弥补位置信息覆盖率不够的缺陷，提高了位置信息确定的效率，方便用户到达所述目标对象。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施方式中业务平台与客户端的交互示意图；

图2为本说明书实施方式中目标对象的位置信息的确定方法流程图；

图3为本说明书实施方式中目标对象的位置信息的确定的场景示意图；

图4为本说明书实施方式中图片属性信息示意图；

图5为本说明书实施方式中图片的位置记录示意图；

图6为本说明书实施方式中用户或商家的评价场景示意图；

图7为本说明书实施方式中一个生成位置记录的流程图；

图8(a)为本说明书实施方式中规则图形方式确定目标对象位置信息示意图；

图8(b)为本说明书实施方式中不规则图形方式确定目标对象位置信息示意图；

图9为本说明书实施方式中一种服务器模块示意图；

图10为本说明书实施方式中一种服务器示意图；

图11为本说明书另一个实施方式中目标对象的位置信息的确定方法流程图；

图12为本说明书实施方式中一种客户端模块示意图；

图13为本说明书实施方式中一种客户端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施方式中的附图，对本说明书实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本说明书一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本说明书中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都应当属于本说明书保护的范围。

请参阅图1。本说明书实施方式提供一种确定目标对象位置信息的系统。所述确定目标对象位置信息的系统可以包括客户端、业务平台。

在本实施方式中，客户端可以为台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、智能手机、数字助理、智能可穿戴设备等。其中，智能可穿戴设备可以包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头盔等。当然，客户端并不限于上述具有一定实体的电子设备，其还可以为运行于上述电子设备中的软体。具体的，例如，客户端可以是大众点评、美团网等提供给用户的网页页面，也可以为服务商提供给用户的应用。

在本实施方式中，客户端可以与业务平台进行数据交互，使得用户获取目标对象的位置信息。用户可以通过客户端将目标对象的图片发送至所述业务平台，以进行对目标对象的点评等操作。用户还可以在业务平台上查阅商家或其他用户等发布的资源信息。例如，当所述目标对象为某一个实体店时，该实体店可以是酒店、餐厅、电影院等，用户可以通过客户端查询业务平台上发布的关于所述目标对象的数据。具体的，所述目标对象的数据可以是自己或其他用户对该目标对象的文字点评、图像点评等，还可以是所述业务平台提供的导航服务等。例如，用户通过客户端从业务平台获取的导航数据，导航至对应的目标对象。

在本实施方式中，业务平台可以包括一个或多个独立运行的服务器，或者分布式服务器，或者由多个服务器组成的服务器集群。服务器可以包括有网络通信单元、处理器和存储器等等。分布式存储器可以包括多个处理器和多个网络通信单元和多个存储器等。多存储器可以为多个独立的物理存储器，也可以为分布式存储系统。

在本实施方式中，服务器可以为具有运算和网络交互功能的电子设备；也可以为运行于该电子设备中，为数据处理和网络交互提供业务逻辑的软体。

在本实施方式中，所述业务平台可以包括管理端服务器，当然还可以包括第三方服务器。例如，第三方服务器为地图导航服务器，管理端服务器将运算获得的所述目标对象位置信息发送至地图导航服务器。根据所述目标对象位置信息，地图导航服务器进行计算并获得路线规划，用户通过导航服务，获取路线规划信息。

在本实施方式中，业务平台可以展示接收的所述客户端的数据并对其进行处理。具体的，所述业务平台可以展示文字、图片等信息，还能提供目标对象的位置信息以及通过GPS导航服务指引用户到达目标对象。

请参阅图2。本说明书实施方式提供一种目标对象的位置信息的确定方法，所述方法可以包括以下步骤。

步骤S10：获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性。

在本实施方式中，所述目标对象可以表示实体店。具体的，例如，所述目标对象可以是酒店、餐厅、景点、电影院等。所述目标对象的信息可以包括位置信息，路程信息，评价信息，营业信息等。所述目标对象的信息可以来自于多个维度，如用户侧、商家侧等。例如，所述评价信息可以来自于一个或多个用户，所述基础信息可以是该目标对象商家自己提供给该业务平台服务器的信息。在一个实施方式中，所述目标对象可以包括餐馆、酒店、景点、电影院、商场等。

在本实施方式中，所述评价信息中的图片可以是关于目标对象的拍摄图片。具体的，所述图片可以是商家自己提供，也可以是用户点评、投诉时的图片。例如，商家为了宣传作用，给自己的点拍了一些照片，可以是店内设备、环境等，也可以是店内产品，如菜、糕点等美食。再例如，用户在一家餐厅就餐，通过客户端拍摄了就餐时的照片，上传至该业务平台，对该餐厅进行点评；当然还可以是，用户回到了家，然后通过客户端选取客户端中当时拍摄的照片，上传至该业务平台，对该餐厅进行点评。

在本实施方式中，所述图片满足该图片属性信息中含有位置属性。所述位置属性可以包含在Exif(Exchangeable image file format)信息中。所述图片可以是拍摄的原始图片，还可以是经过处理的仍然包含位置属性的图片。在EXIF信息中，位置属性可以以经纬度表示。例如，拍摄图像时经纬度分别为116；41；0.4599和40；39；44.5559。116；41；0.4599分别对应的是度；分；秒)。当然，所述位置属性的属性值还可以包括海拔高度等。

在本实施方式中，获取所述业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息，以用于得到拍摄该图片时的相关信息来分析目标对象的位置。具体的，获取方式可以是读取服务器存储的所述图片以及所述图片的属性信息；也可以是向相关存储图片的电子设备发送图片获取请求，接收相关电子设备的反馈，以得到所述图片及所述图片的属性信息。例如，图片处理服务器向图片存储服务器发送图片获取请求以获取所述图片。再例如，获取的方式还可以是通过邀请用户拍摄关于所述目标对象的图片，获得用户客户端反馈的图片及图片的属性信息。

在本实施方式中，获取所述业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息。具体的，可以是服务器遵循特定的协议接收所述图片的信息。可以是通过互联网或者局域网络接收，遵循已有网络协议接收所述图片的信息。例如通过TCP/IP协议(传输控制协议/网际协议Transmission Control Protocol/Internet Protocol)以及超文本传输协议(HTTP，HyperText Transfer Protocol)等协议进行传输。在采集所述图片的信息时，可以是通过Java语言、C语言等或其对应的软件程序等采集图片信息。例如，通过Java获取图片的EXIF信息，从EXIF信息中选取位置属性的属性值，得到拍摄该图片时的位置属性的属性值。

步骤S12：根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集。

在本实施方式中，所述位置记录用于分析所述目标对象的位置信息，所述位置记录集是所述位置记录的集合。具体的，所述业务平台可以从每张图片获取该图片的位置属性的属性值，多张图片对应多个位置属性的属性值，多个位置属性的属性值可以以一定的方式保存起来。例如，一张图片的经纬度信息分别为116；41；0.4599和40；39；44.5559，另一张图片的经纬度信息分别为116；41；32.5666和40；38；44.5559，所述位置记录可以是每条信息的经纬度单独分开存储在存储器中，如，一个集合中只包含经度(116；41；0.4599)，(116；41；32.5666)…另一个集合中只包含纬度；还可以是每条信息为一个数据组，如在集合中以经纬度为一组数据存储，(116；41；0.4599，40；39；44.5559)、(116；41；32.5666，40；38；44.5559)…。当然，所述位置属性的属性值的经纬度还可以以小数形式保存，如经度116；41；0000对应经度116.6833。

在本实施方式中，生成位置记录以便于对所述位置属性的属性值处理以及查询等。所述生成位置记录还可以预先去除位置属性的属性值中数据格式无效的、或者信息不全的。例如，位置记录中一条位置属性的属性值的经纬度是乱码，或者一条经纬度信息中只包含了经度或纬度等明显错误的数据，在生成位置记录时可以预先去除。所述生成位置记录，可以是通过Java语言、C语言等或其对应的软件程序等进行生成位置记录，将位置记录存储在存储空间中或者以一定格式进行输出，例如一定的格式可以是TXT、EXCEL等。所述生成位置记录可以是一条一条生成，或者批量生成。例如，一个所述目标对象的评论照片有多张，给予该目标对象的一个位置记录集，生成所述位置记录时，可以是逐条将位置属性的属性值录入对应的位置记录集，当有新的位置属性的属性值时，对该位置记录集进行更新；也可以是将该目标对象对应到所有位置属性的属性值批量处理，形成对应所述目标对象的位置记录集。当然，通过人工将所述位置属性的属性值整理获得所述位置记录也包括在本说明书实施方式中。

步骤S14：针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，可以通过多种方式对所述位置信息集中的位置记录进行处理。具体的，例如，将所述位置记录中所有经纬度求平均，得到平均的经度和纬度，将所述经度和纬度表征所述目标对象的位置信息；再例如，将每张图片对应的经度、纬度信息通过聚类方式获取一个表征的经度、纬度组合；再例如，可以通过在经度、纬度的坐标系中，求取一个经度、纬度，该经度、纬度代表的坐标点至其他所有有效坐标点距离的标准差最小等。

当然，若所述目标对象的位置信息已经所述业务平台上的导航服务中已存在时，可以根据上述方法得到的位置信息与其对比分析。

本实施方式可以获取所述业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片，根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，获得经纬度数据，再利用一定的算法计算确定目标对象的位置信息。上述做法，可以自动采集所述目标对象的位置信息，节省人力，弥补位置信息覆盖率不够的缺陷，提高了位置信息确定的效率，方便用户到达所述目标对象。

请参阅图3，在一个具体的场景示例中，用户可以使用客户端在业务平台上发送信息、拍照或接收所述业务平台提供的服务等操作。服务器根据接收的信息以及其他数据，处理获得所述目标对象的位置信息。该目标对象的位置信息的确定方法可以在一定程度上弥补地图服务提供商的数据不能完全覆盖区域的地理位置信息的不足。

在本场景示例中，所述业务平台可以是一个提供酒店、餐厅、电影院等信息的服务性平台。例如，所述业务平台可以是在线旅行社、点评平台等。所述平台可以包括商家管理端，商家可以通过商家管理端在所述业务平台上进行注册或上传信息等操作。所述业务平台还可以包括多个服务器。例如，多个服务器可以包括业务平台管理服务器和第三方服务器。所述业务平台管理服务器用于管理该业务平台。例如，所述业务平台可以给商家提供线上商铺，对商家进行评分，还可以向用户服务端提供资源信息等操作；第三方服务器可以是地图服务商服务器，如高德地图、百度地图等，所述业务平台提供接口给第三方服务器，以用于为用户提供导航服务。

在本场景示例中，用户或商家等在所述目标对象处拍摄照片。所述目标对象可以是在所述业务平台上有相关链接。例如，用户在一家餐厅用餐，当然也可以是密室逃脱、电影院、景区等地方游玩。此时，餐厅、电影院、景区等就是目标对象。用户在一个目标对象处拍照，可以是通过手机、相机等进行拍照，拍摄的照片可以是关于所述目标对象，也可以是无关所述目标对象，例如自拍照等，只要满足拍摄地点在目标对象附近。如拍照地点在目标对象内或附近20米。如，一个目标地是一家餐厅，可以在该餐厅内拍照，或者也可以在该餐厅门口及附近拍照等。

在本场景示例中，用户或商家等可以通过客户端上传拍摄照片至所述业务平台上对应的目标对象下。例如一家餐厅的商家对餐厅的环境和门面进行了拍照，上传至业务平台用于介绍该餐厅；或用户通过客户端，在所述业务平台上的该餐厅的点评处上传照片并进行点评。

在本场景示例中，所述业务平台的服务器可以获取所述目标对象的图片信息。请参阅图4，所述图片信息可以是图片本身的文件信息。例如，拍摄图片获得的图片本身的文件信息包括GPS信息，也可以包括焦距、亮度、相机型号等。具体的，图片本身的文件信息是可以获取的，比如利用Java或C语言等提取图片的文件大小、路径、尺寸、拍摄地点和拍摄日期等。当然，所述提取方式还可以包括是利用Java或C语言等其他语言编写的程序或插件等，也可以是专门提取图片本身的文件信息的工具。当然，还可以通过人工，将所述图片的文件信息从图片详细信息中摘录出来，尤其是其中的GPS信息。

在本场景示例中，所述业务平台的服务器可以获取所述目标对象的图片信息后将所述图片信息生成对应的记录，即记录集。具体的，可以是将所述目标对象对应的图片以每张图片单独为一个数据组，进行排列。请参阅表1。当然表1所述排列方式并非唯一排列方式，只代表其中的一种思路。

表1

图片序号

图片尺寸

拍摄时间

经度

纬度

高度

…

1

…

…

116.234

40.345

…

2

…

…

116.235

40.356

…

…

…

…

…

…

…

…

当然，信息组还可以是(116.234，40.345)，(116.235，40.356)…每个括号内表示每张图片的经纬度；再例如，可以将所有图片的经度和维度进行区分，例如(116.234，116.235，…)，(40.345，40.356，…)等。当然，在生成所述对应的记录时，可以以多种形式进行存储或输出，例如文本格式、EXCEL格式、页面格式等等。

在本场景示例中，生成对应的记录后还可以包括对所述记录集进行初步筛选，去除明显错误的数据以便于后续对所述记录集进行处理。具体的，在获取所述图片信息时，可能存在一些乱码或数据不全的现象。例如，用户在上传图片时，JPG格式转成了TIF格式，或将TIF格式转成了JPG格式，或将多张图进行了合成等操作，导致所述图片的位置信息丢失或乱码。当出现图片信息的数据出现明显错误时，将所述对应的数据进行去除，以用于获得较为纯净的记录集。

在本场景示例中，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理用于将所述图片的位置记录表征所述目标对象的位置信息。例如，可以利用一定的聚类算法进行处理，如k-means聚类算法、层次聚类算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法。其中，所述k-means聚类算法是将把n个/组数据分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，具有运算效率较高等特点。具体的，例如，某一个目标对象的所述图片信息记录集中，有n条图片信息，如，(116.234，40.345)，(116.235，40.356)…随机地从中随机选择k个数据/数据组，每个数据/数据组初始地代表了一个簇的平均值或中心；对剩余的每个数据/数据组，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇；然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到目标函数收敛。所述目标函数可以采用平方误差准则函数。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量可以是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。k-means聚类算法的算法流程大致可以是：任意选择k个对象作为初始的簇中心；根据簇中对象的平均值，将每个数据/数据组赋予最类似的簇；更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；将所述数据/数据组重新赋予最类似的簇直至目标函数对应的表征值的变化量在一定的范围内或所述表征值不再发生变化。当然，在k-means聚类算法时可以单独计算经度和维度，也可以将所述经度和维度同时进行计算，此时不再是经度或纬度数据的单独处理，一组经纬度可以表示一个坐标，其中的距离可以是两个坐标点的距离。其中k的确定可以是基于原始数据或者数据进行简单分析能得到；所述k的确定还可以基于变化的算法即定义一个函数，随着k的改变，认为在正确的k时会产生极值等方法对k进行确定。将拥有数据/数据组最多的簇对应的平均值(平均经度和平均纬度)作为所述目标对象的经纬度。

在本场景示例中，还可以包括设置图片张数的阈值。具体的，当所述图片张数较少时，例如只有一张或几张图片，从图片中获取图片的位置属性值后，可以根据情况直接指定一张作为所述目标对象的位置信息。在所述图片的张数超过阈值时，如，10张、20张等，可以利用均值发、权重法、聚合算法、图形法等进行计算获得所述目标对象的位置信息。

在本场景示例中，在得到所述目标对象对应的位置信息后还包括利用所述位置信息，展示给所述用户以及指引所述用户达到所述目标对象。具体的，例如，可以通过TCP/IP协议(传输控制协议/网际协议Transmission Control Protocol/Internet Protocol)以及超文本传输协议(HTTP，HyperText Transfer Protocol)等协议进行传输，将所述位置信息发送给地图服务商，由地图服务商更新地图信息，将更新后的地图信息通过与业务平台的接口展示给用户客户端，对用户提供服务，如展示目标对象地点或提供路线规划等。

在另一个具体场景示例中，可以利用其他方法对所述位置记录集进行处理，以获得所述目标对象的位置信息。例如，将所述记录集中的经度求平均作为目标对象的表征经度，将所述记录集中的纬度求平均作为目标对象的表征纬度；所述表征经度和表征纬度用来表示所述目标对象的位置信息。再例如，将所述记录集中的每个经纬度作为坐标点，先进行筛选，请参阅图5，矩形方框中的数据点明显不同于其他所述位置记录，去除所述明显区别点后将剩余所述位置记录进行求平均等操作，获得对应的所述目标对象的位置信息。再例如，统计所述位置记录集中相同的经度数据的数量，和相同的纬度数据的数量，将数量最多的经度数据和纬度数据作为所述位置信息。具体的，可以是将所述经度数据的前几位数值相同时看成所述经度数据相同，比如，116.234567,116.234678，小数点后前三位相同可以看成对应的经度数据相同。所述数据的相同是不单单指数据完全相同，所述数据的高位数值相同，只要满足精度要求，则可以将所述经度数据看成相同；所述纬度数据可以进行相同操作。当然，还可以将位置记录的经纬度通过一定的算法转化至指定坐标系进行预算。例如将所述经度数据都除以所述目标对象的城市的中心点经度，将所述纬度数据都除以所述目标对象的城市的中心点纬度，得到另一个对应的数据体，然后处理所述数据体，得到表征经度的第一数据和表征纬度的第二数据，最后将所述第一数据和第二数据映射回经纬度坐标系等。

在本场景示例中，对所述位置记录集进行处理还可以赋予位置记录不同的权重。具体的，考虑到不同的图片的属性信息，其表征所述目标对象的位置信息的准确程度也通常是不同的。例如，所述图片的属性信息中的时间属性距所述指定期限较近或者处于指定期限中的用户位置信息，其表征的目标对象位置信息的准确度往往较高。如，指定期限可以是当前时间，也可以是当前时间的前一个月至当前时间的时间段；而生成/拍摄图片时间处于所述指定期限之外，并且与所述指定期限相距较长时间的所述图片的位置属性，其表征的所述目标对象的准确度就往往较低。为了进一步提高所述目标对象的位置信息的精度，可以基于对比结果，从多个所述图片的位置属性值中筛选出至少一个置信位置属性值，并对筛选出的置信位置属性值进行分析得出目标对象的位置信息。筛选所述置信位置信息的方式可以是将生成时间距所述指定期限较近或者处于指定期限中的图片的位置属性值作为所述置信位置信息。具体地，对于生成时间处于所述指定期限内的图片的位置属性值而言，可以统一设置一个相对较高的权重值。而对于生成时间处于所述指定期限之外的图片的位置属性值而言，可以根据生成时间与指定起始时间之间的差值，为各个所述图片的位置属性值分配不同的权重值。例如，对于目标餐厅，近3个月的图片的位置属性值权重值设置为1，近1年至3个月的图片的位置属性值权重值设置为0.5，更早的图片权重值设置为0。获得所述目标对象的位置信息时，可以是所述目标对象经度＝[∑(近1年图片位置属性的经度值*1)+∑(近1年至近3个月图片位置属性的经度值*0.5)+∑(更早图片位置属性的经度值*0)]/(1*近1年图片张数+0.5*近1年至近3个月图片张数+0*更早图片张数)，所述目标对象纬度的获取方式同理，此处不再复述。当然所述权重值还可以是根据不同侧来设定，例如，商家提供的图片的权重值可以设置成1，用户提供的图片的权重值可以设置为0.7等。

在一个实施方式中，所述方法还包括：所述业务平台接收客户端发送的针对目标对象的评价信息；所述评价信息中附带有关于所述目标对象的图片。

在本实施方式中，所述业务平台接收所述评价信息用于获取所述评价信息中关于所述目标对象的图片信息。具体的，客户端可以是用户客户端也可以是所述目标对象的商家管理端，评价信息可以是用户客户端对所述目标对象的评价信息，也可以是商家管理端对目标对象的介绍宣传等。所述业务平台可以通过特定的网络协议接收所述评价信息，例如可以通过TCP/IP协议(传输控制协议/网际协议Transmission Control Protocol/Internet Protocol)以及超文本传输协议(HTTP，HyperText Transfer Protocol)等接收所述评价信息。

请参阅图6，从用户客户端观察到所述业务平台接收的评价信息可以是，一个实体店提供的介绍图片，也可以是一个用户提供的点评照片，如图中的酸菜鱼图片；其中，图片可以是单张或多张。当然，图6展示的只是用户客户端处观察到的信息，从商家管理端或业务平台侧的信息展示此处不再复述。

通过上述方法，以获取与所述目标对象相关的图片。

请参阅图7，在一个实施方式中，在生成位置记录的步骤中可以包括以下步骤。

步骤S20：获取所述图片的属性信息中位置属性的位置属性值。

在本实施方式中，图片的属性信息中位置属性的位置属性值表征拍摄图片时拍摄点的位置信息，因拍摄的图片与所述目标对象相关，因此可以用对应的图片的位置信息分析所述目标对象的位置信息。所述图片的格式不局限于JPG格式，还可以是TIF格式等，只要该图片含有位置属性。

在本实施方式中，所述图片的属性信息中位置属性是图片本身固有属性。所述图片的位置属性在图片进行简单处理、如裁剪、调整亮度等操作下不会丢失。当所述图片因其他原因丢失所述位置属性时，去除该图片。例如，其中一张图片经过了合成，在获取图片的属性信息时，该图片的位置属性时空白或乱码，此时在分析数据时，把该图片排除在外。

步骤S22：将所述位置属性值单独作为一个数据记录形成位置记录，使得针对所述目标对象形成有一个位置记录集。

在本实施方式中，所述目标对象的位置记录集包含了对应图片的位置属性值。具体的，所述图片的位置属性值可以包括经度、纬度、高度。一张图片对应该图片的一组位置属性值，所述目标对象对应的图片可以是一张或多张，根据这一张或多张图片的一组或多组位置属性值形成一个集合，该集合用于表征所述目标对象的位置属性。

在本实施方式中，在所述位置记录集中可以按照图片的不同将所述图片的位置属性值进行分类；也可以按照经度、维度、高度等，将所述位置属性值进行分类。所述形成位置记录集的方式可以是通过程序采集，根据一定的指令将位置记录中的图片位置属性值进行排序；还可以是人工抄录所述图片的位置属性值，然后根据指定规则进行排序。

通过上述方式，得到关于目标对象的位置记录集，以分析所述目标对象的位置信息。

在一个实施方式中，在生成位置记录形成位置记录集的步骤中还可以包括：去除所述位置记录集中不符合指定规则的位置记录；其中，所述指定规则包括但不限于：数据格式无效；位置记录中仅有经度数据或者仅有纬度数据。

在本实施方式中，所述图片的位置属性不一定都能读取到，通过去除不符合指定规则的位置记录可以获取较为纯净的位置记录集，以便于分析所述目标对象的位置信息。具体的，所述指定规则可以包括所述图片的位置记录格式无效、位置记录中仅有经度数据或者仅有纬度数据。例如，请参阅图4，图4中方框内的GPS数据时正常的，但是在某些情况下，GPS数据会丢失，如格式转化，或者图片上传者通过工具删除或修改位置属性等，此时图4中的GPS数据可能显示“？？？”等，或者只显示了经度数据，纬度数据丢失；或者只显示了纬度数据，经度数据丢失了。

通过上述实施方式，去除位置记录中不符合要求的位置记录，有利于计算得到所述目标对象的位置信息，以及提高其准确性。

在一个实施方式中，位置记录包括经度数据和纬度数据；在针对位置记录进行处理的步骤中可以包括：针对位置记录集中的位置记录，分别求取经度数据的均值和纬度数据的均值，以将所述经度数据的均值和所述纬度数据的均值作为所述位置信息。

在本实施方式中，处理所述位置记录集时可以通过均值来表征所述目标对象的位置信息。具体的，例如，多张图片的经度数据为(116.2345，116.2347，116.2347，116.2349，1162538…)，通过求平均值获取平均经度数据。求均值的方式可以是算数平均值、集合平均值、平方平均数等。求取纬度数据均值时，同求取经度数据均值，此处不再复述。当然，在通过均值来获取目标对象的位置信息时，经度数据的个数和纬度数据的个数可以不相等。例如，当某些位置记录中只存在经度数据，缺少纬度数据。当然所述求均值时，还可以包括简单的预处理，预先去除误差较大的数据组。请参阅图5，其中矩形中点明显区别于其他数据组对应的坐标点，可以预先去除。

通过上述实施方式，提供一种处理所述位置记录集，以获得目标对象的位置信息的方法。

在一个实施方式中，在针对位置记录进行处理的步骤中可以包括：将所述位置记录集中的位置记录映射于指定坐标系中，将趋于所述位置记录形成图形的中心的坐标作为所述位置信息。

在本实施方式中，将所述位置记录集中的位置记录映射于指定坐标系中以便于处理位置记录集，获取所述目标的位置信息。具体的，可以将经纬度的球面坐标转化至X-Y的笛卡尔平面坐标。例如，利用地图学、地图投影学或者测绘学中的投影公式(如高斯投影或墨卡托投影)等，建立基准点，将所述经纬度数据映射至X-Y的笛卡尔坐标系中。具体的，请参阅图8(a)和图8(b)，所述目标对象的位置记录映射至笛卡尔坐标系中对应的数据点，正方形点是图形的中心，正方形点对应的坐标表征所述目标对象的位置信息。请参阅图8(a)，所述图形可以是规则图形将由数据组对应的坐标点包围起来的最小图形，其规则图形中心点即为所述目标对象的位置信息。请参阅图8(b)，所述图形还可以是不规则图形，所述位置信息可以是不规则图形的中心点坐标。当然，所述中心点不一定是几何中心，还可以由下述方式确定，通过图形内一点与所述图形边界顶点相连，将所述图形分成若干部分，其中，每部分包含的数据组数量相同，此时该点也可以作为图形的中心点。当然求中心时，还可以包括简单的预处理，预先去除误差较大的数据组。

在一个实施方式中，在针对位置记录进行处理的步骤中包括：统计所述位置记录集中相同的经度数据的数量，和相同的纬度数据的数量，将数量最多的经度数据和纬度数据作为所述位置信息。

在本实施方式中，用数量最多的经度数据和纬度数据作为所述目标对象的位置信息。在所述图片的位置属性值可能存在系统误差或人为误差的情况下，将数量最多的经度数据和纬度数据作为所述目标对象的位置信息。具体的，在所述位置记录中，可以包括图片的位置属性值，所述位置属性值可以是经纬度的小数形式，也可以度分秒形式。当所述位置属性值相同时且相同的个数最多，将所述位置属性值作为所述目标对象的位置信息。当然，此处的相同也不一定完全相同。例如要获得某一个餐厅的位置信息，在经度和维度中，只需精确至小数点后第N位，则此处的相同只需在第N位前的数据相同。所述数字N可以是根据实际情况变化。例如，在赤道上，经度变化对应的距离变化较大，此时精度值需求要高，数字N要较大，当高纬度时，经度变化对应的距离变化较小，数字N可以取较小。再例如，当目标对象占地面积较大时，精度要求不是特别高，此时N可以取相对较小值。例如占地较大的文化广场和街头小巷的一家小餐厅，前者精度要求低，后者精度要求高。

在一个实施方式中，在针对位置记录进行处理的步骤中包括：将所述位置记录集中的位置记录进行聚合处理得到所述位置信息。

在本实施方式中，所述聚合处理可以排除一些误差，用于获取所述位置信息，所述聚合处理可以通过程序、软件等实现自动化。具体的，所述聚合处理可以基于k-means聚类算法、层次聚类算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法等一种或多种算法进行聚合处理。所述聚合处理可以通过Java、Matlab等运算，并通过程序、插件、软件等载体实现自动化。

在本实施方式中，经过聚类计算可以得到一系列的聚类中心点。这些聚类中心点可以是图片位置信息较为集中的地方。在此基础上，可以计算各个聚类中心点对应的评价系数。所述评价系数可以用于表示聚类中心点表征的位置信息与用户客户端上传的用户位置信息之间的关联性。关联性越大，评价系数就越大。在本实施方式中，所述评价系数例如可以是Jaccard系数。在本实施方式中，可以通过欧氏距离表示所述Jaccard系数。这样，可以计算所述聚类中心点表征的位置信息与各个图片拍摄地点的位置信息之间的欧氏距离，并将计算得到的各个欧氏距离的均值的倒数作为所述聚类中心点对应的评价系数。

在本实施方式中，在计算得到各个聚类中心点的评价系数之后，可以将评价系数最大的聚类中心点表征的位置信息作为所述目标对象的位置信息。

在本实施方式中，所述图片可以是不同用户或商户上传的图片。只不过这些图片都是与所述线下场所，即目标对象，相关联；具体的，只要是在所述目标对象附近拍摄。在本实施方式中，随着时间的推移，所述业务平台上所述目标对象会不断累积相关的图片信息。为了保证所述目标的位置信息的准确性，可以仅对最近一段时间的图片位置信息进行分析。例如，可以对所述目标对象最近一周的用户上传图片信息进行分析。这样处理的目的在于，所述目标对象可能会更改位置，那么只有时间较近的用户位置信息才能更好地反应所述目标对象当前的位置。

在本实施方式中，所述k-means聚类算法是将把n个/组数据分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，具有运算效率较高等特点。具体的，例如，某一个目标对象的所述图片信息记录集中，有n条图片信息，如，(116.234，40.345)，(116.235，40.356)…随机地从中随机选择k个数据/数据组，每个数据/数据组初始地代表了一个簇的平均值或中心；对剩余的每个数据/数据组，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇；然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到目标函数收敛。所述目标函数可以采用平方误差准则函数。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量可以是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。k-means聚类算法的算法流程大致可以是：任意选择k个对象作为初始的簇中心；根据簇中对象的平均值，将每个数据/数据组赋予最类似的簇；更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；将所述数据/数据组重新赋予最类似的簇直至目标函数对应的表征值的变化量在一定的范围内或所述表征值不再发生变化。当然，在k-means聚类算法时可以单独计算经度和维度，也可以将所述经度和维度同时进行计算，此时不再是经度或纬度数据的单独处理，一组经纬度可以表示一个坐标，其中的距离可以是两个坐标点的距离。其中k的确定可以是基于原始数据或者数据进行简单分析能得到；所述k的确定还可以基于变化的算法即定义一个函数，随着k的改变，认为在正确的k时会产生极值等方法对k进行确定。将拥有数据/数据组最多的簇对应的平均值(平均经度和平均纬度)作为所述目标对象的经纬度。，当然也可以是将达到指定条件的簇对应的表征值作为所述目标对象的经纬度。例如，指定条件是K个簇中评价系数最大的簇，所述表征值可以是该簇经纬度的平均值，也可以是该簇中数据组对应组成的图形的中心点。

请参阅图9，本说明书实施方式还提供一种服务器。所述服务器包括获取模块、生成模块处理模块。

所述获取模块，用于获取业务平台中针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；

所述生成模块，用于根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；

所述处理模块，用于针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，接收模块和处理模块均可以由软件实现，也可以由硬件上实现。本实施方式中的相关术语可以参见前述实施方式对照解释。

请参阅图10，本说明书实施方式还提供一种服务器。所述服务器包括：存储器和处理器。

所述存储器，存储有针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；

所述处理器，用于获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，所述存储器可以是用于保存信息。所述存储器包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存

(Cache)、硬盘(Hard Disk Drive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。

在本实施方式中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，所述处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。

在本实施方式中，所述服务器还可以包括网络通信单元。所述网络通信单元用于接收目标对象的评价信息中的图片，与发送所述目标对象对应的位置信息等。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施方式中，所述网络通信单元可以是与不同的通信协议进行绑定，从而可以发送或接收不同数据的虚拟单元。例如，所述网络通信单元可以是负责进行web数据通信的单元，也可以是负责进行FTP数据通信的单元，还可以是负责进行邮件数据通信的单元。此外，所述网络通信单元还可以是实体的通信接口或者通信芯片。例如，其可以为无线移动网络通信芯片，如GSM、CDMA等；其还可以为Wifi芯片、蓝牙芯片等。

本实施方式中的相关术语可以参见前述实施方式对照解释，在此不再赘述。

请参阅图11，本说明书实施方式还提供一种目标对象的位置信息的确定方法，所述方法包括以下步骤。

步骤S30：拍摄所述目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性。

步骤S32：向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，商家或用户可以在所述目标对象的地方拍摄照片，用于将拍摄地点表征所述目标对象的地点。例如，所述目标对象为一家咖啡店，商家或用户可以在咖啡店内拍饮用照片或店内设施、氛围的照片，还可以是在店门口拍摄的外观照片等，只要所述照片的拍摄地点满足指定条件。所述指定条件可以是设定拍摄地点设定在所述目标对象边界20米之内等。

在本实施方式中，商家或用户可以向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息、介绍宣传信息等。例如，用户可以通过用户客户端向所述业务平台发送信息，商家可以通过商家管理端向所述业务平台发送信息。所述发送的信息中包括满足指定条件拍摄的图片，以用于通过所述图片的位置属性值表征所述目标对象的位置信息。每张所述图片的位置属性值生成一条位置记录，所有图片的位置属性值形成位置记录集。对所述位置记录集进行处理，例如求经纬度平均值或聚合处理等，得到所述目标对象对应的位置信息。其中相关术语可以参见前述实施方式对照解释，在此不再赘述。

请参阅图12，本说明书实施方式还提供一种客户端。所述客户端可以包括拍摄模块、发送模块中一个或多个模块。

所述拍摄模块，拍摄目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性。

所述发送模块，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，所述拍摄模块可以是具有拍摄功能的电子设备。目前，一般情况下，手机或相机或其他具有拍摄功能的电子设备拍摄的图片的属性信息中都包括位置属性。例如，用户用手机在咖啡馆拍照，用户也可以用相机在咖啡馆拍照。

在本实施方式中，所述发送模块用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息。所述发送模块可以是手机、电脑等其他具有指具有指定传输协议的智能设备，可以传输图片等信息。例如，用户在用手机拍完照之后，直接上传至所述业务平台，当然也可以是利用其它只能设备如iPad等上传图片。

在本实施方式中，所述拍摄模块和所述发送模块也可以处于是不同载体。例如，用户通过相机拍摄照片，回家后，通过复制到电脑等智能设备将图片上传至所述业务平台。

本实施方式中的相关术语可以参见前述实施方式对照解释，在此不再赘述。

请参阅图13，本说明书实施方式还提供一种客户端。所述客户端可以包括：摄像头和网络通信单元。

所述摄像头，拍摄目标对象相关的图片，其中，所述图片的属性信息包括位置属性。

所述网络通信单元，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

在本实施方式中，所述摄像头具有视频摄像/传播和静态图像捕捉等基本功能。所述摄像头可以是数字摄像头，也可以是模拟摄像头。数字摄像头可以将视频、图片采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在智能设备存储器中。模拟摄像头捕捉到的视频、图片信号须先将模拟信号转换成数字信号。

本实施方式中的相关术语可以参见前述实施方式对照解释，在此不再赘述。

由上可见，本说明书可以对客户端上传的图片来确定目标对象的位置信息。在本说明书中，客户端上传的图片通常满足指定条件，例如时间和拍摄地点要求等。在说明书中，根据所述目标对象对应的图片的位置属性值确定所述目标对象的位置信息。具体的，可以是聚合处理如利用k-means聚类算法对所述图片的位置属性值进行出来。还可以是均值法、图形发等。在本实施方式中，对所述图片的位置属性值处理前，还可以包括预设处理，以去除误差，例如，有的图片的位置属性值丢失等。对所述图片的位置属性值处理前，还可以包括设定预设位置记录条数。比如说，在位置记录条数只有一条或几条的情况下，可以不利用k-means聚类算法。在数量达到阈值时，用k-means聚类算法，或者多种处理方法相结合。这样，根据图片的位置属性值，确定目标对象的位置信息。本说明书提供的技术方案，可以通过至少对图片的位置属性值进行分析，确定出目标对象的位置信息。这种通过数据分析的方式，无需耗费大量的人力进行电话沟通和实地考察，从而减少了成本并且提高了位置信息确定的效率。

说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。

本说明书实施方式中提及的服务器，可以是具有一定运算处理能力的电子设备。其可以具有网络通信端子、处理器和存储器等。当然，上述服务器也可以是指运行于所述电子设备中的软体。上述服务器还可以为分布式服务器，可以是具有多个处理器、存储器、网络通信模块等协同运作的系统。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现客户端、服务器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得客户端、服务器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种客户端、服务器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。尤其，针对服务器、用户客户端、计算机存储介质的实施方式来说，均可以参照前述方法的实施方式的介绍对照解释。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施方式描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (15)

1.一种目标对象的位置信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；

根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；

针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述业务平台接收客户端发送的针对目标对象的评价信息；所述评价信息中附带有关于所述目标对象的图片。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成位置记录的步骤中包括：

获取所述图片的属性信息中位置属性的位置属性值；

将所述位置属性值单独作为一个数据记录形成位置记录，使得针对所述目标对象形成有一个位置记录集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在生成位置记录形成位置记录集的步骤中还包括：

去除所述位置记录集中不符合指定规则的位置记录；其中，所述指定规则包括但不限于：数据格式无效；位置记录中仅有经度数据或者仅有纬度数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，位置记录包括经度数据和纬度数据；在针对位置记录进行处理的步骤中包括：针对位置记录集中的位置记录，分别求取经度数据的均值和纬度数据的均值，以将所述经度数据的均值和所述纬度数据的均值作为所述位置信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对位置记录进行处理的步骤中包括：将所述位置记录集中的位置记录映射于指定坐标系中，将趋于所述位置记录形成图形的中心的坐标作为所述位置信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对位置记录进行处理的步骤中包括：统计所述位置记录集中相同的经度数据的数量，和相同的纬度数据的数量，将数量最多的经度数据和纬度数据作为所述位置信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对位置记录进行处理的步骤中包括：将所述位置记录集中的位置记录进行聚合处理得到所述位置信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括餐馆、酒店、景点、电影院、商场。

10.一种服务器，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取业务平台中针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；

生成模块，用于根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；

处理模块，用于针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

11.一种服务器，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器，存储有针对目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息；所述图片的属性信息包括位置属性；

所述处理器，用于获取业务平台中针对所述目标对象的评价信息中的图片及所述图片的属性信息，根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集；针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

12.一种目标对象的位置信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

拍摄所述目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性；

向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括餐馆、酒店、景点、电影院、商场。

14.一种客户端，其特征在于，包括：

拍摄模块，拍摄目标对象相关的图片；其中，所述图片的属性信息包括位置属性；

发送模块，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。

15.一种客户端，其特征在于，包括：摄像头和网络通信单元；

所述摄像头，拍摄目标对象相关的图片，其中，所述图片的属性信息包括位置属性；

所述网络通信单元，用于向业务平台发送针对所述目标对象的评价信息；其中，所述评价信息中包括所述图片，以用于所述业务平台根据所述图片的位置属性的属性值生成位置记录，以形成所述目标对象对应的位置记录集，针对所述位置信息集中的位置记录进行处理，得到所述目标对象对应的位置信息。