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摘要：本发明公开了一种基于模糊图像的室内视觉定位系统及方法，涉及图像处理技术领域，设置多个参照点，基于参照点位置采集多个图像作为数据库图像；使用SuperPoint算法及NetVLAD算法对数据库图像的特征进行提取作为数据库图像特征信息并保存；基于参照点获取数据库图像的位姿标签并对应数据库图像进行储存得到离线数据库；确定查询图像，基于模糊程度模型BDM判断查询图像是否为模糊图像，基于SuperPoint算法对恢复图像进行特征提取得到恢复图像特征信息，将数据库及查询图像和所有特征提取及匹配信息使用对极几何五点法进行最终定位工作。本发明充分发挥NetVLAD算法快速、检索效率高以及SuperPoint算法准确性高、鲁棒性强的优势，提高了室内定位算法的整体性能。

主权项：1.一种基于模糊图像的室内视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤：设置离线阶段的步骤包括：设置多个参照点，基于参照点位置采集多个图像作为数据库图像；使用SuperPoint算法及NetVLAD算法对数据库图像的特征进行提取作为数据库图像特征信息并保存；基于参照点获取数据库图像的位姿标签并对应数据库图像进行储存得到离线数据库；所述基于参照点获取数据库图像的位姿标签并对应数据库图像进行储存得到离线数据库的步骤，包括：在参照区中将参照点作为原点建立坐标系，将参照区中的数据库图像根据参照点得到图像的位姿；将位姿与对应的图像进行信息绑定，位姿作为图像的位姿标签；将位姿标签与对应的图像以及对应的数据库图像特征信息进行储存作为离线数据库；所述将位姿标签与对应的图像以及对应的数据库图像特征信息进行储存作为离线数据库的步骤，包括：对应参照区的数量设置对应数量的储存仓，对应储存仓设置更新仓；获取参照区之间的位置关系，基于位置关系对储存仓进行联通并建立储存仓的参照区模型进行位置排列，基于视线通道与参照点将参照区对应的储存仓进行空间关联；提取所有参照区中的图像特征，将图像特征与对应的参照区之间进行信息绑定作为第一匹配区；划分具有空间关联的储存仓中的空间得到多个关联空间，将图像特征与关联空间进行信息绑定作为第二匹配区；将第一匹配区与第二匹配区中的图像特征作为匹配标签，第一匹配区、第二匹配区与对应的匹配标签作为数据库图像特征信息；将位姿标签与对应的图像以及对应的数据库图像特征信息进行储存作为离线数据库；设置在线阶段的步骤包括：确定查询图像，基于模糊程度模型BDM判断查询图像是否为模糊图像，若查询图像为模糊图像，则使用图像恢复网络对模糊图像进行恢复得到恢复图像；基于SuperPoint算法对恢复图像进行特征提取得到恢复图像特征信息，基于离线数据库对特征信息使用检索算法进行近邻检索；通过SuperGlue算法、图像对和SuperPoint特征信息进行特征匹配建立查询图像与数据库图像的2D-2D匹配信息；将数据库及查询图像和所有特征提取及匹配信息使用对极几何五点法进行最终定位工作。

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