yolo ORB-SLAM

YOLO (You Only Look Once) 和 ORB-SLAM 是计算机视觉领域中的两个重要技术，分别用于目标检测和同步定位与地图构建（SLAM）。

### YOLO (You Only Look Once)
YOLO 是一种实时目标检测算法，由 Joseph Redmon 等人提出。它通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了高效的目标检测。YOLO 的主要特点包括：

1. **实时性能**：YOLO 能够在高帧率下运行，适用于实时应用场景。
2. **全局处理**：YOLO 一次性处理整个图像，而不是像其他算法那样分区域处理，因此能够更好地捕捉全局信息。
3. **高准确率**：尽管速度快，YOLO 的检测准确率也非常高，尤其是在处理小目标时。

YOLO 的工作原理是通过一个单一的神经网络直接预测边界框和类别概率。网络的输出是一个三维张量，其中包含了边界框的位置、尺寸、置信度和类别信息。

### ORB-SLAM
ORB-SLAM 是一种基于特征点的同步定位与地图构建（SLAM）系统，使用 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征进行图像匹配和地图构建。ORB-SLAM 的主要特点包括：

1. **高精度**：ORB-SLAM 能够提供高精度的定位和地图构建结果，适用于各种复杂的室内外环境。
2. **鲁棒性**：该系统对光照变化、动态物体和运动模糊等具有较强的鲁棒性。
3. **模块化设计**：ORB-SLAM 的模块化设计使其易于扩展和优化，可以根据具体需求进行调整。

ORB-SLAM 的工作流程包括以下几个步骤：
1. **特征提取**：从输入图像中提取 ORB 特征点。
2. **特征匹配**：将当前帧的特征点与地图中的特征点进行匹配。
3. **位姿估计**：通过匹配的特征点估计相机的位姿。
4. **地图更新**：根据新的位姿信息更新地图，包括添加新的特征点和优化现有地图。