开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0073]图1是本公开各个实施例所涉及的一种实施环境的示意图。该实施环境可以包括:终端120和服务器140。
[0074]终端120设置有摄像头，该终端120具备图像采集功能。终端120可以是诸如手机、平板电脑、智能相机或者便携式计算机等移动终端设备。
[0075]终端120通过无线网络与服务器140之间建立通信连接。
[0076]服务器140可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。
[0077]需要说明的一点是:本公开实施例提供的建筑物识别方法，可以由终端120单独执行，也可以由终端120与服务器140交互配合执行，本公开实施例对此不作限定。
[0078]图2是根据一示例性实施例示出的一种建筑物识别方法的流程图。该方法可以包括如下几个步骤:
[0079]在步骤201中，采集包含有目标建筑物的图像，并获取图像的采集点的方位信息，该方位信息至少包括图像的采集点的地理位置。
[0080]在步骤202中，根据方位信息获取至少一个候选建筑物。
[0081]在步骤203中，从上述至少一个候选建筑物中选取与目标建筑物相匹配的候选建筑物。
[0082]在步骤204中，获取与目标建筑物相匹配的候选建筑物的相关信息，作为目标建筑物的相关信息。
[0083]在步骤205中，在图像中标注目标建筑物的相关信息。
[0084]综上所述，本实施例提供的方法，通过采集包含有目标建筑物的图像，从该图像中识别出目标建筑物，并将该目标建筑物的相关信息标注于上述图像中；解决了相关技术中提供的方式操作复杂，效率较低的问题；当用户需要了解周围环境中的某一建筑物的相关信息时，仅需使用终端采集包含有该建筑物的图像，终端便自动将该建筑物的相关信息标注于图像中，充分简化了用户操作，提高操作效率。
[0085]图3A是根据另一示例性实施例示出的一种建筑物识别方法的流程图。本实施例以该方法应用于图1所示实施环境中进行举例说明，该方法可以包括如下几个步骤:
[0086]在步骤301中，采集包含有目标建筑物的图像，并获取图像的采集点的方位信息。
[0087]终端采集包含有目标建筑物的图像，并获取图像的采集点的方位信息。当用户需要了解周围环境中的某一目标建筑物的相关信息时，用户通过摄像头对着该目标建筑物进行取景；相应地，终端采集包含有该目标建筑物的图像。其中，终端采集的图像可以是一张图像，也可以是多张图像，或者是一段短视频，本实施例对此不作限定。另外，用户可无需通过诸如按键之类操作进行拍照或录像，以获取目标建筑物的图像，用户仅需将摄像头对着目标建筑物进行取景即可，在取景过程中，终端自动获取包含目标建筑物的图像。
[0088]另外，采集点的方位信息至少包括图像的采集点的地理位置。其中，采集点的地理位置通常米用GPS (Global Posit1ning System，全球定位系统)技术获取。GPS技术可获取较高精度的地理位置。例如，常规GPS技术的定位精度通常在3米到10米之间，而基于网络RTK(Real-time Kinematic，实时动态控制)技术建立的CORS (ContinuouslyOperating Reference Stat1ns，连续运行卫星定位服务综合系统)的定位精度能够达到亚米级以上。当然，在其它可能的实施方式中，采集点的地理位置也可采用基站定位技术或W1-Fi (Wireless Fidelity，无线保真)定位技术获取。
[0089]可选地，采集点的方位信息还包括图像的采集方向。图像的采集方向是指用户采集上述包含有目标建筑物的图像时的拍摄方向。其中，图像的采集方向可通过终端中设置的指南针、陀螺仪等传感器获取。
[0090]在一个例子中，假设图像的采集点的方位信息包括图像的采集点的地理位置和图像的采集方向。其中，图像的采集点的地理位置为东经116.418174，北玮39.922351 ;图像的采集方向为正东方向。
[0091]在步骤302中，根据方位信息获取至少一个候选建筑物。
[0092]在一种可能的实施方式中，终端将上述包含有目标建筑物的图像和该图像的采集点的方位信息发送给服务器。相应地，服务器接收包含有目标建筑物的图像和该图像的采集点的方位信息。之后，服务器根据该方位信息获取至少一个候选建筑物。
[0093]在方位信息仅包括图像的采集点的地理位置的情况下，服务器将以图像的采集点的地理位置为中心的预定区域内的建筑物作为候选建筑物。例如，以采集点的地理位置为中心，半径为200米的圆形区域内的建筑物作为候选建筑物。
[0094]在方位信息包括图像的采集点的地理位置和图像的采集方向的情况下，服务器获取以图像的采集点的地理位置为中心的预定区域内的建筑物，并从该预定区域内的建筑物中选取采集方向所对应的部分预定区域内的建筑物作为候选建筑物。例如，图像的采集点的地理位置为东经116.418174，北玮39.922351 ;图像的采集方向为正东方向。服务器首先获取以东经116.418174，北玮39.922351为中心，半径为200米的圆形区域内的建筑物，然后选取正东方向偏北45°至正东方向偏南45°的扇形区域内的建筑物作为候选建筑物。通过借助图像的采集方向缩小候选建筑物的范围，有助于减少后续匹配时的处理量，提高目标建筑物的识别速度。
[0095]当然，上述举例仅是示例性的，在实际应用中，预定区域的大小和形状可以由技术人员根据实际需求自主设定，本公开实施例对此不作限定。
[0096]之后，服务器从获取的上述至少一个候选建筑物中选取与目标建筑物相匹配的候选建筑物，该过程可包括如下步骤303至步骤306。
[0097]在步骤303中，从图像中提取目标建筑物的特征信息。
[0098]服务器从图像中提取目标建筑物的特征信息。在本实施例中，特征信息包括但不限于下列信息中的至少一项:颜色特征信息、高度特征信息、轮廓特征信息、亮度特征信息、对比度特征信息等。
[0099]其中，相关的特征提取算法包括但不限于颜色直方图、颜色矩、主颜色提取、基于二值模式提取纹理特征、SIFT (Scale-1nvariant Feature Transform，尺度不变特征转换)算法、SURF (Speeded Up Robust Features，快速鲁棒特征)算法等。
[0100]在步骤304中，从预存的特征信息库中分别获取每个候选建筑物的特征信息。
[0101]服务器从预存的特征信息库中分别获取每个候选建筑物的特征信息。服务器的数据库中包含各个建筑物的地理位置、特征信息以及相关信息之间的对应关系。服务器获取候选建筑物之后，根据上述对应关系从数据库中查找获取每个候选建筑物的特征信息。
[0102]需要说明的是，上述步骤304可以在步骤303之后执行，也可以在步骤303之前执行，或者与步骤303同时执行。本实施例仅以步骤304在步骤303之后执行为例，但对此不构成限定。
[0103]在步骤305中，分别计算目标建筑物的特征信息与每个候选建筑物的特征信息之间的相似度。
[0104]服务器分别计算目标建筑物的特征信息与每个候选建筑物的特征信息之间的相似度。在特征信息仅包括一项特征信息时，如仅包括轮廓特征信息时，对于每一个候选建筑物，服务器计算目标建筑物与候选建筑物的该项特征信息之间的相似度。在特征信息包括两项或者两项以上特征信息时，如包括颜色特征信息、轮廓特征信息和亮度特征信息时，对于每一个候选建筑物，服务器分别计算目标建筑物与候选建筑物的每一项特征信息之间的相似度，之后根据每一项特征信息之间的相似度计算整体相似度。
[0105]在一种可能的实施方式中，计算整体相似度的方式可以是求平均值的方式。例如，目标建筑物与候选建筑物的颜色特征信息之间的相似度为80%、轮廓特征信息之间的相似度为90%、亮度特征信息之间的相似度为85%，则整体相似度为(80% +90% +85% )/3 =85%。在另一种可能的实施方式中，计算整体相似度的方式也可以是求加权平均值的方式。预先为每一项特征信息设置对应的权重，如颜色特征信息对应的权重为0.3、轮廓特征信息对应的权重为0.4且亮度特征信息对应的权重为0.3。假设目标建筑物与候选建筑物的颜色特征信息之间的相似度为80%、轮廓特征信息之间的相似度为90%、亮度特征信息之间的相似度为85%，则整体相似度为80% X0.3+90% X0.4+85% X0.3 = 85.5%0
[0106]在步骤306中，从至少一个候选建筑物中选取相似度最高的候选建筑物，作为与目标建筑物相匹配的候选建筑物。
[0107]服务器将上述得到的相似度计算结果进行比较，从至少一个候选建筑物中选取相似度最高的候选建筑物，作为与目标建筑物相匹配的候选建筑物。
[0108]在步骤307中，获取与目标建筑物相匹配的候选建筑物的相关信息，作为目标建筑物的相关信息。
[0109]服务器获取与目标建筑物相匹配的候选建筑物的相关信息，作为目标建筑物的相关信息。在