随着现在网络的发展以及可穿戴设备的普及,使得人们对自身位置信息的需求日益提升,因此基于位置服务的发展愈发迅速。目前人类每天约有80%左右的时间在室内活动,因此室内定位凭借其独特的优势正逐渐获得研究人员的广泛关注。室内视觉定位技术更是凭借其内置传感器的独特优势,适用性远超其他诸多需要部署开销的定位系统。此外,以视觉信息进行定位的方式与人类自身通过眼睛确定位置过程近似,更值得进行深入研究。本文将机器学习中的语义分割与定位算法相结合,首先研究了视觉定位技术与语义信息应用的国内外研究现状,并对机器学习的发展与视觉定位的结合进行了分析。其次,本文研究了机器学习分割出的语义成分在视觉定位系统中的应用。此外,本文针对传统算法系统中的不足针对性地做了以下研究:(1)针对传统视觉定位系统离线阶段建立的数据库中数据量较大、图像检索耗时过长的问题,提出一种基于语义的离线数据库分类方法,该方法利用机器学习的方式对数据库中图像进行了语义提取并分类为语义子数据库,能够有效消除随着数据库容量增大,在线阶段检索时间延长的线性增长关系;(2)针对在大型数据库中,检索效率与准确率不高的问题,提出了一种基于语义与内容的快速图像检索方法,该方法先在离线数据库中进行检索区域定位,再在已分类的语义数据库进行高精度检索,提高了在线阶段检索匹配的检索效率与准确率。并针对传统视觉定位系统中定位阶段对全局进行特征提取导致时间开销较大的问题,提出了一种基于语义约束的特征点定位算法,该算法有效地减少了定位匹配阶段提取特征点的区域与提取特征点的个数,降低了特征提取的复杂度及时间开销。此外,由于语义限制,该方法可以剔除大量的误匹配特征点,兼顾特征提取算法的速度与定位算法的精度,提高了系统的实时性。综上,本文就论述的算法进行了仿真。仿真结果表明本文提出的基于语义与内容的快速图像检索方法能够在保证检索匹配图像精度的情况下,有效地减少了在线检索阶段寻找匹配图像的时间开销;基于语义约束的特征点定位算法可以减少特征提取所需时间,提高整体系统的实时性表现。