基于深度学习的交互方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的交互方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括采集连续图像序列并提取特征点，计算特征点的位置变化量与梯度变化量，构建二维特征向量，利用高斯混合模型聚类得到稳定特征类。基于特征权重分布函数对特征点赋权，计算特征相似度并构建匹配关系。结合车辆运动速度计算动态视差阈值，筛选可靠匹配特征对，求解位姿变换参数。通过特征检测网络提取特征变化序列，构建运动特征映射矩阵，并结合深度信息生成补偿深度图。基于补偿深度图和位姿变换参数进行场景重建，计算场景置信度得分，并对位姿参数进行校准，得到高精度的位姿参数序列，能够提高特征匹配的鲁棒性和位姿估计的准确性。