一种基于深度学习与语义图描述的子图匹配方法

本发明提出了一种基于深度学习与语义图描述的子图匹配方法，涉及图像处理技术领域，包括：S1、通过深度学习模型获取图像中的语义对象，并对图像中的语义对象进行语义分割；S2、对语义分割后的图像进行重叠区域检测并筛选得到满足相似度要求的目标图像；S3、利用视觉里程计技术将目标图像的语义信息映射到三维环境中以构建语义图；S4、基于语义图采用Random Walk随机游走算法生成图节点的矩阵特征，并根据图节点的矩阵特征进行语义图匹配；S5、根据语义图的匹配结果进行全局位姿优化，得到最终的子图匹配结果；本发明能够显著提升子图匹配精度，准确地关联不同子图中的相同对象或区域，减少几何特征匹配方法中的误匹配现象。