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摘要：本申请公开了一种景点图片识别的方法及相关装置，该方法包括：将目标景点图片输入预先根据训练样本采用基于注意力机制的卷积神经网络训练得到的景点局部特征模型，获得包括N个目标特征点的目标景点局部特征；从特征点索引获得对应N个目标特征点的多个相似特征点；基于N个目标特征点的多个相似特征点和特征点索引从景点图片数据库获得候选景点图片；基于候选景点图片对应的景点词条确定目标景点图片的景点识别结果。可见，采用景点局部特征模型获得景点局部特征，能够更好挖掘目标景点图片中景点特征，结合景点图片的特征点索引获得相似的候选景点图片，能够提高搜索速度和准确度，提升用户自行拍摄的景点图片的识别效果显著。

主权项：1.一种景点图片识别的方法，其特征在于，包括：根据目标景点图片和景点局部特征模型获得目标景点局部特征，所述目标景点图片包括用户自行拍摄的景点图片，所述目标景点图片包括非景点区域，所述景点局部特征模型是根据训练样本采用基于注意力机制的卷积神经网络训练得到的，所述目标景点局部特征包括N个目标特征点；计算每个目标特征点与特征点索引中每个特征点的相似度；所述特征点索引是针对所述景点图片数据库中景点图片的景点局部特征包括的特征点以及所述特征点与所述景点图片的对应关系预先构建的；根据所述相似度和相似度阈值，从所述特征点索引中获得对应所述每个目标特征点的多个相似特征点；对于所述N个目标特征点，基于所述每个目标特征点的多个相似特征点间的重合关系过滤所述每个目标特征点的多个相似特征点，综合获得对应所述N个目标特征点的多个相似特征点；所述重合关系是指所述每个目标特征点的多个相似特征点中任意对应同一景点图片中的两个相似特征点存在重合；基于所述N个目标特征点的多个相似特征点和所述特征点索引，搜索所述景点图片数据库获得多个相似景点图片；根据所述目标景点图片、所述多个相似景点图片和抽样一致性验证算法，过滤所述多个相似景点图片获得候选景点图片；基于所述候选景点图片对应的景点词条，确定所述目标景点图片的景点识别结果；若所述候选景点图片为多个候选景点图片，所述基于所述候选景点图片对应的景点词条，确定所述目标景点图片的景点识别结果，包括：根据所述多个候选景点图片对应的景点词条获得候选景点词条；基于所述多个候选景点图片与所述候选景点词条的对应关系，从所述候选景点词条中确定所述景点识别结果。

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