视觉SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping）是指基于视觉传感器的场景重构与自主定位技术的融合，是机器视觉领域的研究热点。视觉SLAM通过相机实时抓图识别场景，结合地图先验信息，在没有全局定位的情况下进行场景建模和位置定位，实现机器视觉定位的同时，也为机器人、自动驾驶等领域提供了重要的技术支撑。而深度学习技术是近年来发展起来的一种机器学习的分支，以多层神经网络为基本的计算结构，具有传统机器学习算法无法逼近的优势。深度学习技术和视觉SLAM的融合，可以进一步提高场景建模和定位准确性，开辟了视觉SLAM的新拓展。本文将深入探讨深度学习技术与计算机视觉技术的融合对视觉SLAM技术的新拓展。
一、视觉SLAM技术的发展
视觉SLAM技术在近年来得到快速发展。相比传统SLAM技术，视觉SLAM技术获取场景的关键点或者特征，依赖于摄像头的视频信息进行场景重建。相比于使用激光雷达，它具有低成本、柔性、高精度的特点。同时，近年来深度学习崛起，为视觉SLAM技术的发展提供了新的思路和方法。
二、计算机视觉技术和深度学习技术的融合
1. 计算机视觉技术的应用
计算机视觉技术作为机器视觉领域的研究热点，在视觉SLAM技术中有了广泛的应用。具体来说，它主要应用于如下三个方面：
1）图像特征提取：计算机视觉技术主要通过提取图像中的特征点，完成对场景中识别物体的定位和判别。
2）三维重建：借助深度或者以摄像头为基础的方法，通过对多帧图像进行立体匹配，对三维建模提供了强有力的支持。
3）姿态估计：通过采集图像数据，计算机视觉技术可以实现对机器人或者自主车辆的姿态估计。
2. 深度学习技术的应用
深度学习技术在图像处理领域中的应用已经得到广泛的应用。在视觉SLAM技术中，通过深度学习技术的应用，可以实现更加准确的场景建模和定位。具体来说，它主要应用于如下两个方面：
1）深度学习技术可以通过卷积神经网络对场景中的物体进行实时检测和跟踪，实现对每一帧数据的快速匹配。
2）深度学习技术还可以对图像进行分割，实现对同一场景不同物体的分离，进一步提高图像的识别和定位效果。
三、深度学习技术与计算机视觉技术融合下的视觉SLAM技术新拓展
1. 场景建模和重建方面的新拓展
通过深度学习技术与计算机视觉技术的融合，能够在场景建模和重建方面得到新的拓展。一方面，深度学习能够通过训练神经网络实现物体的自动检测、定位和跟踪，提高场景建模的精度，同时减少目标的漏检和误检率。另一方面，深度学习技术还可以对图像进行优化，从而更好地反映场景建模的真实环境。
2. 定位和导航方面的新拓展
通过深度学习技术与计算机视觉技术的融合，视觉SLAM技术在定位和导航方面也得到了新的拓展。利用深度学习技术，可以更精确地处理图像信息和图像数据，提高角度变化和位置变化时的定位准确性，同时也能够更好地完成导航任务。
四、结论
本文主要探究了深度学习技术和计算机视觉技术在视觉SLAM领域的融合对建模和定位技术的新拓展。随着深度学习技术的不断成熟和视觉SLAM技术的不断发展，将会有更多的前沿技术被应用于实际生活中，提高了人类对机器的认识和理解，同事也带来了新的发展机遇。
