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摘要：本发明公开一种基于高维图像特征向量的大型地下空间导航方法、系统、设备和介质，方法包括：在地下空间内采集高维图像；采用深度学习算法提取高维图像中的关键特征，得到高维图像特征向量；将高维图像特征向量与对应的空间位置信息关联，构建高维图像特征向量库；实时拍摄用户自身当前位置的图像，将拍摄的图像与高维图像特征向量库中的特征向量进行匹配，定位用户当前位置；根据用户当前位置与目的地位置，在高维图像特征向量库中进行路径搜索，利用路径规划算法计算最优导航路径；在导航过程中，实时更新当前位置，根据需要调整路径规划。能够进行大型地下空间（如地铁系统、地下停车场、地下综合体等）高效实时导航。
主权项：1.一种基于高维图像特征向量的大型地下空间导航方法，其特征在于，包括以下步骤：在地下空间内采集高维图像；采用深度学习算法提取高维图像中的关键特征，得到高维图像特征向量；将高维图像特征向量与对应的空间位置信息关联，构建高维图像特征向量库；实时拍摄用户自身当前位置的图像，将拍摄的图像与高维图像特征向量库中的特征向量进行匹配，定位用户当前位置；根据用户当前位置与目的地位置，在高维图像特征向量库中进行路径搜索，利用路径规划算法计算最优导航路径；在导航过程中，实时更新当前位置，根据需要调整路径规划。
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百度查询： 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 基于高维图像特征向量的大型地下空间导航方法、系统、设备和介质
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