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orb-SLAM 这个开源框架做
（ 1 ）基于手机视觉传感器的视觉定位（ VPS ）与图像识别算法，开发适用于复杂室内光照条件与部分遮挡（如人流遮挡书架）下的书架标识牌识别与跟踪算法，构建图书馆场景专用数据集，达到如下指标：在光照变化>50%与标识牌遮挡面积<30%的条件下，支持书架分区标识牌（如“A 区 哲学”、“K2 历史”）的实时识别与跟踪，识别准确率>98%，单次识别耗时<500ms ；
（ 2 ）开发基于视觉 SLAM 实现无需预先扫描建图的端到端定位方案，达到如下指标：在典型图书馆场景下（面积<10000/层），定位精度优于<5cm ，定位数据输出频率≥10Hz ，实现楼层自动切换；
（ 3 ）开发基于识别结果与 SLAM 地图的 AR 渲染，实现虚拟导航元素（路径、箭头、提示牌）与物理世界的高精度、稳定叠加，虚拟物体在屏幕空间的抖动位移方差小于 5 像素；
（ 4 ）完成整套算法在移动端（ iOS/Android ）的部署与优化，在主流机型上实现 AR 导览全程平均帧率≥30fps ，功耗与发热量可控，无频繁卡顿；
（ 5 ）技术栈提供地图管理、POI 管理、用户行为分析看板等功能，支持管理员对全馆导航要素进行可视化配置与更新。
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