1月8日，重庆日报记者从重庆邮电大学获悉，该校大数据与网络安全联合实验室历时3年时间研究的图像特征检索匹配定位技术获得成功。该技术可实现低成本、快速图像地理定位，其中的球聚类快速算法理论成果属重大突破，发表于人工智能领域的顶级期刊《模式分析与机器智能汇刊》上。

重邮大数据与网络安全联合实验室成立于2014年，目前研发了多套智能安全领域的实战系统，在多粒度智能安全领域实现了多项技术突破。”联合实验室常务副主任夏书银博士介绍，实验室利用大数据和人工智能技术发明了多项基础研究成果，比如可实现基于图像内容的地理位置定位系统。

不同于以前IP、GPS、Wifi等定位方式，该技术通过计算机使用神经网络模型和稀疏特征匹配等方法，可通过图片进行地理定位，获得所在位置的经纬度信息。

此前，也有基于3D点云的图像匹配定位技术。但这需要使用大量的图片信息和分析数据，代价高昂。重邮研发的这套图像特征检索匹配定位技术，运用图像语义分割信息和图像的边缘信息处理等方式将海量卫星图片转化为街景图像，并可实现响应更快、代价更低的图像识别和定位，“有的图像定位技术对于某一个地点需要大量数据对其建模，一方面计算代价高;另外数据获取难度高。但我们这套技术不需要，通过卫星图像转换扩充海量数据，抓取图片典型的特征或缺陷，并进行信息转换分析，从而快速获得结果。”夏书银说。

值得一提的是，该技术还运用了一种球聚类快速算法。这套算法对图像特征检索匹配定位技术有“加速度作用”。该算法建立于实验室主任王国胤教授和夏书银等人提出的粒球计算理论。这种理论可实现一种非常快速精确的聚类算法，对不同类别的信息特征进行快速聚类以方便进一步的转换、匹配，从而提高系统响应能力，可领先目前世界上的其他同类算法几十倍速度。是人工智能领域基础理论的重大突破，成果于今年7月发表于人工智能领域最顶级的期刊《模式分析与机器智能汇刊》上。

据悉，随着社交网络技术的快速发展，图像特征检索匹配定位技术的应用场景越来越广泛。目前，该技术已实现世界上多个重要城市的图像定位能力。通过对百万张地理图片的定位对比分析测试，该技术的识别准确率比其它同类技术高出3-4个百分点。

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