定位已经是现代人们生活中不可或缺的一项技术。定位服务根据使用场景主要分为室内定位和室外定位,两者使用的技术也不相同。室外定位技术主要使用GPS信号,相较于室内定位技术更为成熟。室内定位技术目前虽然也有各种解决方案,但仍在着成本昂贵,铺设比较复杂,信号阻挡等问题。计算机视觉定位也是室内定位的一种技术解决方案,这种方案利用传感器采集到的图像数据进行定位。相较于其他室内定位技术,计算机视觉定位技术无需外置信源,所以铺设成本低,同时也能保证较高的定位准确度和速度。本文设计并实现了一套基于三维重建的计算机视觉定位系统,支持用户通过图像数据来进行室内场景的离线和在线定位,旨在帮助移动App方便快捷的接入计算机视觉定位功能。视觉定位系统整体主要由服务端,Android SDK(包括地图SDK和视觉定位SDK),三维重建工具和地图校准工具组成。在开发过程中,本文同时对服务端和客户端进行设计和实现,进而提高代码的复用性和可读性,减少冗余,便于后期维护。在架构方面,系统分别采用了Mysql和Sqlite作为服务端和移动端的数据库。三维重建部分主要利用Colmap开源工具。为了更好的传输效率,完成即时定位功能,系统使用了Netty作为服务端和客户端的网络框架,并设计了一套自定义传输协议。算法和图像处理方面主要使用到了Open CV提供的接口,并在此基础上实现了一种2D到3D点匹配的算法。视觉定位系统通过特征提取算法提取图像中的特征点,然后寻找到特征点和三维重建中点云的四组映射关系,最后利用P3P方法计算图像拍摄时的实际位置来完成定位功能。最后,本文在实际的大型商场环境使用和测试本套系统,对定位的准确度和速度,系统的稳定性和性能参数等作出统计,结果显示系统基本满足了App室内定位的需要,验证了系统的可行性和设计的合理性。