基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统

本发明涉及导航定位技术领域，提出了一种基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统，包括：获取视觉图像后，基于当前帧特征点分布及与前一帧匹配数量，自适应确定阈值并提取特征点；利用深度学习模型检测动态目标，提取候选框内特征点深度信息并通过高斯混合模型聚类划定动态区域，生成动态物体分割掩码；在掩码外提取特征点并计算基于动态概率的权重，将特征点权重引入非线性优化目标函数，进行帧间跟踪以估计相机位姿，并构建高精度SLAM地图。本发明通过引入自适应特征提取阈值、结合深度聚类生成动态掩码并引入特征点权重优化机制，有效提升了系统在动态场景中的鲁棒性与精度。