本发明公开了一种基于在线深度学习SLAM的图像云计算方法，包括以下步骤：采集图像数据并存储；提取关键帧上传；将图像数据构建数据集并进行训练，得到最优卷积神经网络参数；提取实时图像特征点进行识别，对相邻帧图像进行特征点匹配；图像特征点通过迭代，得出最佳匹配变换矩阵，利用位置姿态信息纠正，得到相机位姿变换；通过点云数据的配准和位置姿态信息，得到最优位姿估计；通过矩阵变换将位姿信息变换到一个坐标系，得到地图信息；精度不够的区域重复前面步骤；客户端显示结果，同时进行在线调整；本发明将图像处理、深度学习训练和SLAM利用云计算技术并行化，提高图像处理、定位与建图的效率及准确率。