1.一种智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

(1)采集景区全景图像：将景区划分为多个导览片区，通过全景相机沿着景区导览路线实时采集导览片区中的导览路径观测点实时图像信息，全景相机高精度定位模块负责获取拍摄时相机所处的空间位置坐标，进行全景图像定位与图像编号；

(2)判别障碍区域：判断全景图像中是否有景区临时停放的车辆或者临时搭建的建筑等障碍物，若有则重新获取全景图像，直到去除障碍物，得到的信息可以制作包含所有观测点的无障碍语义地图；

(3)建立景区实景语义地图数据库；

(4)提取观测点图像特征，形成多维特征向量；

(5)对图像进行语义描述和分类识别标记，标记结果与同一编号实景图像一同存入实景语义地图数据库；

(6)生成语义地图：将景区中采集到的全部全景图像进行语义描述和分类识别标记，按编号和精确位置存入语义地图数据库；

(7)定期更新景区语义地图：根据景区景点的开发周期，采用(1)-(6)步骤采集景区变化部分全景地图，并将新识别的图像语义信息与旧的语义信息进行精确位置匹配融合，更新语义地图数据库中的实景图像及其语义信息；

(8)用户移动端粗定位，提取缓冲区范围内局部语义特征地图：通过用户智能手机中GPS、基站和wifi等实时定位信号获得用户位置粗坐标，并确定误差分布，以粗坐标为中心，构建误差半径内的圆形缓冲区，以圆形缓冲区作为真实位置的统计范围，提取缓冲区范围内局部语义特征地图；

(9)采集当前位置景物立体像对：沿着导览路径，用户利用智能手机相机从两个不同角度拍摄两张有一定重叠度的同一景物像片，形成视差大于6度的立体影像对；

(10)获取所摄景物的准确位置：在每张像片上，进行纹理、拓扑、形状、颜色特征提取和分类得到像片语义信息，在局部语义地图中进行检索匹配，确定与拍摄景物场景最接近的特征语义环境图像，提取语义地图中标记的景物图像空间位置；

(11)计算用户摄影的精确位置：获取相机焦距等摄影参数，建立像平面坐标系，以像片中心点作为像主点，采用立体像对的内、外方位元素结合共线方程解算出用户摄影位置的准确坐标；

(12)将当前用户摄影位置坐标在景区电子地图上显示，同时将实景语义信息标记在对应位置电子地图上显示。

2.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于，步骤(4)所述提取观测点图像特征，其中对于观测点图像纹理特征提取，采用LBP算子描述实景图像纹理特征，在单色图像的基础上，获得彩色图像的三通道LBP纹理特征向量；对于观测点图像的拓扑特征提取，选择通过滑动窗的形式进行图像拓扑特征提取，滑动过程可以产生图像子区域之间的联系，将图像转换为具有时序性的一维特征序列，构造出空间拓扑关系，提取图像中对象的拓扑特征由两个空间对象关系可以形成维的拓扑特征向量；对于观测点图像形状特征提取，通过区域颜色的形状重心来描述图像的形状特征；对于观测点图像颜色向量的形成，提取像素的图像色彩三分量值形成颜色向量。

3.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：步骤(5)所述的对图像进行语义描述和分类识别标记，采用支持向量机中Gauss径向基核函数进行分类，将特征向量映射到高维线性特征空间，对图像进行语义分类识别标记，分类结束后，将语义标记结果与同一编号实景图像一同存入实景语义地图数据库。

4.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：步骤(6)所述生成语义地图，对于采集到的景区每张像片，进行图像纹理、拓扑、形状、颜色特征提取，采用步骤(5)进行语义分类描述，将各种特征、语义分类描述按编号和对应景区精确位置一同存入步骤(3)中的景区语义地图数据库中。

5.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：步骤(7)所述定期更新景区语义地图，根据景区景点的开发周期，在景区内特征语义信息变化大时定期更新景区语义地图，采用步骤(1)-(6)采集景区变化部分全景地图并提取图像特征、生成特征语义信息，根据精确定位查询需要替换的图像编号，替换对应编号的图像及语义信息，更新语义地图数据库中的实景图像及其语义信息。

6.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：步骤(9)所述采集当前位置景物立体像对，用户采用智能手机相机在当前位置采集景物像片和立体像对，在导览片区的导览路径上，利用手机相机从两个不同角度拍摄两张具有一定重叠度的同一景物像片，重叠度大于60％，形成视差大于6度的立体像对。

7.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：步骤(10)所述获取所摄景物的准确位置，包括以下子步骤：a)对于立体像对中的第一张像片进行图像特征匹配；

b)对于立体像对中的第一张像片进行图像上层语义信息匹配；

c)对于立体像对中的第一张像片进行图像下层语义信息匹配；

d)第二张像片再匹配：若对立体像对的第一张像片检索匹配后，检索结果不具有唯一图像时，则采用立体像对中的第二张像片进行同第一张像片的a)～c)子步，进行检索匹配操作；

e)像片的准确位置计算：若检索匹配结果具有唯一图像时，通过局部语义特征地图中的图像编号和坐标位置作为景物准确位置坐标，若检索匹配立体像对的两张像片后，检索匹配后仍不具有唯一图像时，则判断其为邻接图像，通过局部语义特征地图中的邻接图像编号和坐标位置，对邻接图像求景中心坐标平均值，获得景物准确位置坐标。

8.如权利要求7所述的步骤(10)获取所摄景物的准确位置，其特征在于：子步a)中对于立体像对中的第一张像片进行图像特征匹配，图像匹配中由步骤(4)提取的图像颜色、纹理特征形成图像的多维特征向量，利用欧式距离对特征向量进行距离计算，根据距离大小进行排序用于衡量用户采集图像与局部语义特征地图中的特征相似性大小，根据景区的实景地图图像环境确定距离判定阈值，若距离小于等于判定阈值且检索匹配图像结果唯一时，获得匹配图像的位置坐标；子步b)对于立体像对中的第一张像片进行图像上层语义信息匹配，在图像多维特征的基础上，进行SVM分类，采用语义模糊隶属度函数，把语义模糊关系应用到图像语义匹配中，使用两图像之间的模糊关系来表示它们之间的相似度，选取四种图像特征：颜色，纹理，形状和拓扑特征，依据步骤(5)，在语义层分类的最佳高斯核函数的参数设为σ＝0.5，上层语义特征通过步骤(4)和步骤(5)完成提取。

9.如权利要求7所述的步骤(10)获取所摄景物的准确位置，其特征在于：子步骤c)对于立体像对中的第一张像片进行图像下层语义信息匹配，在上层语义的基础上，进行SVM分类，训练图像集合如桂花，玫瑰花，垃圾桶，长椅，桂花树，针叶松树，水泥路，茂密草地，桂花树包含桂花，水泥路与长椅相接，水泥路与垃圾桶相接，茂密草地包含玫瑰花等进一步具体描述语义类别的图像，构成景区图像下层语义样本集，同样选取了四种图像特征：颜色，纹理，形状和拓扑特征，在语义层分类的最佳高斯核函数的参数设为σ＝0.6，利用语义模糊隶属度函数进行下层语义向量匹配。

10.如权利要求1所述的智慧景区实景语义地图的生成与辅助定位方法，其特征在于：

步骤(11)所述计算用户摄影位置，获取相机焦距等摄影参数，建立像平面坐标系，以像片中心点作为像主点，采用立体像对的内、外方位元素结合共线方程解算出用户的准确坐标；其中，采用立体像对解算用户具体位置，对步骤(9)中构建的立体像对结合手机加速度传感器获取到在手机传感器坐标系下的加速度值，以及手机磁场传感器采集的在手机传感器坐标系下的磁通量值，完成姿态角元素解算，计算获得的角元素可计算出方向余弦值，结合量测的像点平面坐标、焦距，将步骤(10)中计算的景物准确位置坐标赋值给像主点对应的物方空间坐标，利用空间前方交会原理及共线方程的计算公式解算出的用户的具体位置。