基于深度学习的提高视觉里程计精度的方法及系统

本发明属于计算机视觉和移动机器人视觉里程计技术领域。提出了一种基于深度学习的提高视觉里程计精度的方法，将所述第一深度学习模型提取的特征点与所述先验动态特征点进行一一映射，从第一深度学习模型提取的特征点中去除先验动态特征点，把去除先验动态特征点剩下的特征点所对应的描述符进行处理，输入至第三深度学习模型中进行特征点匹配，解决了现有技术中在动态环境、低纹理区域以及光照变化等复杂条件下基于视觉传感器进行相机位姿估计时出现的提取特征点不足和估计误差大的问题，提升了视觉里程计在复杂环境下的精度。