基于轻量级网络的实时人体关键点检测算法

为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性,提出一种改进的人体关键点检测算法。通过将MobileNetV2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程,使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测,并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终人体关键点检测结果。实验结果表明,与传统CPM算法相比,该算法在网络模型参数量和浮点运算量明显减少的情况下PCKh@0.5仅下降0.1个百分点,具有较高的检测精度和较好的实时性。     

面向嵌入式平台的单目ORB-SLAM稠密化建图实现

针对现有方法在机器人室内定位中无法同时满足高精度定位、快速处理及稠密地图重建的问题,在拥有跟踪、地图构建和回环检测三线程的ORB-SLAM3系统基础上设计了三维稠密地图构建算法,分别在跟踪阶段、局部光束法平差阶段（bundle adjustment,BA）和全局BA阶段,对满足需求的关键帧进行二次采样和位姿更新,然后通过关键帧和对应位姿计算得到三维点云,最终获得稠密地图。实验结果表明,所提方法在Jetson AGX Xavier嵌入式平台上对TUM数据集的定位速度达到了10.8?frame/s,均方根误差仅有0.213%,验证了该系统的高精度与快速性,可以满足机器人室内定位与建图需求。