导读 随着人工智能技术的发展，视觉定位系统逐渐成为研究热点。传统的视觉定位方法依赖于人工设计特征点或模板匹配，但其精度和鲁棒性受到限制。...
随着人工智能技术的发展，视觉定位系统逐渐成为研究热点。传统的视觉定位方法依赖于人工设计特征点或模板匹配，但其精度和鲁棒性受到限制。近年来，基于深度学习的视觉定位技术因其强大的表征能力而备受关注。
本文介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）与图匹配算法的视觉定位方案。首先，通过高分辨率摄像头采集环境图像，并利用预训练的CNN模型提取特征向量；其次，采用图神经网络对特征进行建模，实现目标物体的空间位置估计；最后，结合多源传感器数据进行融合优化，提升系统的实时性和准确性。实验结果表明，该方法在复杂场景下的定位误差小于5厘米，显著优于传统方法。
本研究不仅为机器人导航、自动驾驶等领域提供了技术支持，还为智能设备的小型化和高效化奠定了基础。未来，我们将进一步探索轻量化模型的设计，以适应更多应用场景的需求。