基于深度学习的同步定位与建图方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的同步定位与建图方法，包括：利用深度学习模型提取图像特征，获得特征点概率张量和描述符张量；根据帧间特征关系以及帧内特征关系自适应地筛选特征点概率张量中的特征点，生成筛选后的特征点集合；利用筛选后的特征点集合和描述符张量构建图神经网络模型；根据图神经网络的输出结果，获得特征点匹配关系；将浮点数的深度特征描述子进行二值化处理，并利用二值化处理后的特征描述子训练视觉词袋；利用训练好的视觉词袋进行闭环检测，检索相似的关键帧；利用检索到的相似关键帧和特征匹配结果进行位姿优化和地图构建。通过本发明实现了更精确的场景识别效果，还实现混合SLAM系统实时、鲁棒、精确的位姿估计和地图构建。