户外广告媒体作以其独特的地理位置,对企业的产品质量、社会形象、文化内涵宣传等方面起到了积极作用。在新兴的互联网多媒体的冲击下,如何能够重新获取大众的注意成为户外媒体行业的重要关注点。论文基于图像识别算法,以某企业广告牌识别的需求为背景展开研究,设计了广告牌识别算法流程,根据实际应用场景提出样本定位的方法,提高复杂背景下广告牌图像的识别率,并以此算法为基础完成了广告牌识别系统的搭建与测试。论文首先介绍了系统的相关技术和图像识别的基本流程,针对实际项目的用户需求,提出了广告牌识别系统总体设计方案;对比了均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像预处理方法对噪声的处理效果,以选定合适的预处理算法;研究对比了 ORB算法、SIFT算法和SURF算法的性能;采用样本定位的方法,制定了精确识别实际应用场景中广告牌图像的识别策略;最后,在C/S模式的架构下,服务器端部署Spark集群,并基于iPhone手机完成了广告牌识别系统的实现。该识别系统能有效适应实际应用中的复杂场景,并能在规定时间内响应识别请求。