基于深度学习的单智能体三维视觉定位方法及系统

本发明涉及智能体深度学习技术领域，具体公开基于深度学习的单智能体三维视觉定位方法及系统，通过深度学习光流预测模型生成光流场，结合分析过程参数判断预测准确度，确保输入质量，为后续三维视觉定位提供可靠基础；构建并分解本质矩阵，结合约束获取初始三维视觉定位结果，提升定位精度，当初始三维视觉定位结果不可靠时，融合惯性测量单元数据进行时空对齐，通过过程参数验证融合可靠性，增强复杂场景下定位鲁棒性，该方法实现动态适配场景，兼顾精度与稳定性，有效提升单智能体三维视觉定位的准确性与可靠性。