基于深度学习增强的弱光环境下双目视觉定位方法及系统

本发明提出了基于深度学习增强的弱光环境下双目视觉定位方法及系统，计算机视觉技术领域。方法包括：获取双目视觉图像；采用边缘检测模型对图像进行边缘特征增强；使用直线检测算法对边缘特征增强后的图像进行线特征提取，并采用光线擦除逻辑剔除因点光源散射产生的虚假线段；使用图像点特征提取模型提取图像的点特征；基于获取的点特征，采用图像匹配模型进行特征匹配；基于关键帧选择策略，筛选具有位置、角度变化和低特征匹配数的帧进行后端优化，输出最终定位轨迹；后端优化过程包括通过构建点、线特征的重投影残差模型对帧间位姿进行优化。提升了弱光环境下的特征提取稳定性、有效抑制了光线散射干扰，提高了实用性。