[发明专利]一种相似房源数据检测方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种相似房源数据检测方法，其特征在于，包括：

获取第一房源数据中包含的N张第一图片，以及第二房源数据中包含的M张第二图片，其中，N和M均为正整数；

对所述N张第一图片和所述M张第二图片进行相似度检测，得到所述第一房源数据与所述第二房源数据中包含的相似图片的数量；

基于所述相似图片的数量，判断所述第一房源数据与所述第二房源数据是否为相似房源数据；

所述对所述N张第一图片和所述M张第二图片进行相似度检测，包括：

提取第一图片中包含的第一特征点，筛选出其中的边缘特征点，并基于该边缘特征点进行连线得到对应的第一多边形；

基于所述第一多边形内包含的图片内容，对第二图片进行图片区域匹配，筛选出在所述第二图片中对应的第一图片区域；

提取所述第一图片区域中包含的第二特征点，筛选出其中的边缘特征点，并基于该边缘特征点进行连线得到对应的第二多边形；

计算所述第一多边形内包含的图片内容，与所述第一图片区域的第一相似度，并计算所述第一多边形与所述第二多边形的第二相似度；

若所述第一相似度和所述第二相似度均大于对应的预设阈值，判定所述第一图片与所述第二图片为相似图片。

2.如权利要求1所述的相似房源数据检测方法，其特征在于，所述对所述N张第一图片和所述M张第二图片进行相似度检测，还包括：

若所述第一相似度和所述第二相似度中，存在相似度不大于对应的所述预设阈值，提取所述第二图片中包含的第三特征点，筛选出其中的边缘特征点，并基于该边缘特征点进行连线得到对应的第三多边形；

基于所述第三多边形内包含的图片内容，对所述第一图片进行图片区域匹配，筛选出在所述第一图片中对应的第二图片区域；

提取所述第二图片区域中包含的第四特征点，筛选出其中的边缘特征点，并基于该边缘特征点进行连线得到对应的第四多边形；

计算所述第三多边形内包含的图片内容，与所述第二图片区域的第三相似度，并计算所述第三多边形与所述第四多边形的第四相似度；

若所述第三相似度与所述第四相似度均大于对应的预设阈值，判定所述第一图片与所述第二图片为相似图片。

3.如权利要求1或2所述的相似房源数据检测方法，其特征在于，所述计算所述第一多边形内包含的图片内容，与所述第一图片区域的第一相似度，包括：

获取所述第一特征点的第一像素灰度值以及在所述第一图片中的第一像素坐标，并获取所述第二特征点的第二像素灰度值以及在所述第二图片中的第二像素坐标；

基于所述第一像素灰度值、所述第二像素灰度值、所述第一像素坐标以及所述第二像素坐标，筛选所述第一特征点与所述第二特征点中的相似特征点，并统计所述相似特征点的数量；

基于所述第一像素坐标计算所述第一特征点的第一特征点离散度，并基于所述第二像素坐标计算所述第二特征点的第二特征点离散度；

根据所述相似特征点的数量、所述第一特征点离散度和所述第二特征点离散度，计算所述第一相似度。

4.如权利要求3所述的相似房源数据检测方法，其特征在于，根据所述相似特征点的特征点数量、所述第一特征点离散度和所述第二特征点离散度，计算所述第一相似度，包括：

统计所述第一特征点的数量以及所述第二特征点的数量；

基于所述第一特征点的数量、所述第二特征点的数量以及所述相似特征点的数量，计算所述第一特征点与所述第二特征点的第一匹配度；

基于所述第一特征点离散度和所述第二特征点离散度，计算所述第一特征点与所述第二特征点的第二匹配度；

基于所述第一匹配度和所述第二匹配度，计算所述第一相似度。

5.如权利要求4所述的相似房源数据检测方法，其特征在于，所述基于所述第一匹配度和所述第二匹配度，计算所述第一相似度，包括：

若所述第一匹配度和所述第二匹配度中，存在匹配度小于对应的预设匹配度阈值，将所述第一相似度设置为零。

6.如权利要求1所述的相似房源数据检测方法，其特征在于，计算所述第一多边形与所述第二多边形的第二相似度，包括：

基于所述第一多边形与所述第二多边形分别包含的内角数量，计算所述第二相似度。