智能手机室内定位是基于位置服务（Location Based Services,LBS）的核心技术之一,也是实现手机室内导航与相关位置服务的关键。近年来室内定位技术发展迅速,在综合考虑精度、成本、覆盖范围、复杂性和适用性等关键因素时,现有的室内定位技术都有各自的适用场景,这使得面向手机的普适性室内定位服务更加具有挑战性。视觉特征可作为帮助人们理解环境的主要语义信息,场景识别不仅可以提取建筑物中要素的几何结构、纹理信息和语义信息,而且还能获得对象检测和运动识别等相关视觉任务的上下文信息,融合多源传感器的场景识别技术为解决室内定位问题提供了一个新途径。目前建筑物地图和场景识别应用于移动端定位时仍然具有一定的局限性,以如下三个问题最为关键:（1）建筑物地图语义约束信息不足;（2）建筑物地图定位锚点（Map Location Anchor,MLA）匹配定位技术尚不成熟;（3）手机室内场景识别定位的普适性应用问题。本文针对上述问题,提出一种面向建筑物实景地图的手机室内场景识别定位方法,主要研究内容如下:（1）面向手机室内场景识别的建筑物地图构建方法研究。本研究以BIM模型为基础数据源,在建筑物地图混合模型的基础上研究构建面向建筑物地图多场景下语义和几何信息表达的地图定位锚点（MLA）地理编码实体库,一方面可为用户提供“身临其境”般的实景建筑物地图,另一方面为手机定位提供场景要素语义锚点约束信息。（2）面向建筑物地图的手机室内场景要素识别定位方法研究。在面向建筑物地图混合模型的场景全要素分层分类构建的基础上,利用搭载在移动端改进的YOLOv5s深度学习模型,在行人移动过程中通过手机视频实时识别建筑物场景中定位锚点类型的要素信息,继而基于视频识别获取的场景要素空间位置与建筑物地图定位锚点（MLA）进行空间解算匹配从而实现手机实时定位。（3）面向建筑物实景地图的手机室内场景识别定位方法实证研究。利用本文建筑物地图定位锚点语义约束条件下的手机室内场景识别定位方法,研发手机室内定位导航系统MIPNS 2.0,实际验证面向建筑物实景地图的手机室内场景识别定位方法在普适性场景应用过程中的可行性与实用价值,实证结果表明在MLA要素分布均匀的建筑物场景中本系统可有效地实现较高的定位精度,9类MLA的识别精度分别可以达到97.2%,定位精度在路网节点约束条件下最终可达0.5米左右。本文提出了一种面向建筑物实景地图的手机室内场景识别定位方法与技术流程,通过实证表明所提出的手机室内定位方法具有较好的可用性,可以满足用户手机室内定位导航的基本需求,为手机室内定位服务提供了具有工程化应用价值的例证。