随着Internet技术的快速发展,众包服务作为一种灵活、有效的解决方式,开始受到人们越来越多的关注。最近几年,众包领域的各方面研究都取得了很大的进展,出现了许多采用众包手段的新型应用,也提出了不少具体的处理方法,取得了不错的工作效果。由于众包应用产生在复杂的在线网络交易平台的背景中,因此不可避免地会出现众包应用的质量控制等问题。研究如何有效地提高任务完成的质量,并识别众包工作者的工作质量,就成为了目前众包研究工作中一个急需解决的问题,同时众包平台中工作者具有匿名的特性,导致它和传统外包任务的处理方式有很大的不同。因此,准确并高效解决众包质量问题具有重要意义。众包工作者因其分布范围广泛的特点,吸引地图厂商推出了基于移动智能设备的地理数据众包采集形式,但地理信息采集众包平台仍存在许多不足,如收集到的兴趣点信息图片质量没有保障等。本文针对兴趣点信息图片众包采集结果的质量问题进行深入研究,提出兴趣点信息图片众包审核策略和工作者时间信誉模型,最后将众包审核策略和工作者时间信誉模型应用于实际项目并进行一系列的测试与分析。本文完成的工作如下:1)对比各种不同的众包模式和不同众包模式产生的结果,对比现有各种众包质量控制策略,并分析其存在的问题;2)介绍地理信息采集众包平台,提出兴趣点信息图片众包审核策略,并详细设计了众包审核任务、审核工作者选择和审核结果分析三个方面;3)分析根据平均信誉选择众包审核工作者的不足,提出众包工作者时间信誉模型,并分析时间信誉模型中参数取值;4)设计并实现兴趣点信息图片众包审核系统;5)在不同数量的兴趣点信息图片审核工作中对众包审核策略及工作者时间信誉模型进行实验测试,以验证众包审核策略和工作者时间信誉模型的有效性。本文提出的兴趣点信息图片众包审核策略及工作者时间信誉模型,经过测试表明,能够有效的审核兴趣点信息图片质量及组织优质众包工作者。