室内泛在物标是指一般或特定室内场景中普遍存在的非地标性对象。这类物体具有泛在性（即普遍存在于室内场景中）、非地标功能性（该类物体不是专门为地标功能设置）、视觉显著性（在移动过程中很容易被行人视觉捕捉）和长期固定性等特点。典型的泛在物标包括门、窗、楼梯、商场中的店铺商标及文字等等。室内泛在物标背后蕴含着丰富的地理位置信息,可以挖掘并应用于室内位置服务。空间认知学的研究也表明室内行人在移动过程中,这类目标也更容易被行人捕捉,更适合作为引导行人移动的对象参照。泛在物标的这些特点使得其成为室内定位的良好视觉参照。基于此,本文研究和设计了基于大型室内场景泛在物标的视觉定位和导航方法,主要研究内容包括:1.提出了基于一般性泛在物标的大型室内场景视觉定位的方法。该方法利用相机拍摄场景中的泛在物标,并结合泛在物标的地理信息二维图像库,得到泛在物标有关控制点的测试图像像方坐标和物方坐标,进而求算出用户的室内精确位置。具体环节包括基于深度学习的泛在物标检测与识别、控制点反算和位置解算等。由于该方法避免了对室内环境的全局数字建模,并且无需对室内场景做任何基础设施的建设或室内环境的改变,因此降低了数据采集、处理和存储的要求。在武汉大学万林艺术博物馆的实验结果表明该方法在40米范围的室内环境能实现1米的定位精度。2.针对商场这一典型室内场景中的一类特殊泛在物标——店铺名称等场景文字,本文提出了基于场景文字的大型商场行人视觉导航方法。该方法无需建立二维图像库或场景的三维模型,而是通过检测和识别用户拍摄的商店名等场景文字,关联商场平面图对行人进行位置估计,进而根据目的地搜索出最短路径并显示,引导行人移动。相较于传统视觉定位方法,该方案仅需建立室内平面矢量图数据库,极大地减小了数据采集和存储的时间和空间成本。由于店铺名称等文字与平面图的强相关性,以及场景文字检测和识别算法的鲁棒性,使得该方法对于商场环境的改变具有较强的适应性。在武汉银泰创意城商场进行的实验结果证明了该方案的可行性。