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本发明公开提出一种基于深度全局特征的街景图片检索方法，该方法使用深度卷积神经网络的方法对街景图片特征进行编码，通过单个长特征向量对街景图片进行表达，并通过欧氏距离的相似度对比实现初次图片排序，最后通过SIFT特征对初次排序结果进行重排序。本发明解决了传统特征无法有效表达图像的问题，通过特定街景地标数据集的训练增强了网络对建筑特征的敏感性，增强了网络在街景图像检索的适应性并更容易对街景图像进行有效的特征抽象和表达，而且单特征向量的图像表达方式能够提升检索的速度，降低特征的数据量。通过SIFT特征对深度全局特征的排序初次排序结果进行重排序，将正确的检索图片排到较为靠前的位置，从而提升整体的检索效果。