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英亚体育app下载:人工智能和激光扫描帮助失明者避开路面障碍

更新时间:2021-09-09
本文摘要:研究人员和各个企业多年来仍然希望发明者各种装置,协助视力障碍人士避免路面上的障碍,例如桌子椅子。

研究人员和各个企业多年来仍然希望发明者各种装置,协助视力障碍人士避免路面上的障碍,例如桌子椅子。许多类似于设备利用超声波传感器来监测障碍物。悬挂在脖子上的Pathsounder项目早已暂停,另外还有轻巧的NavBelt是系由在腰上用于,以及具有轮子的GuideCane,都是类似于的例子。  不过,还有另一种背后在脚下的障碍路面上那些微小的坑洼、台阶、路缘线或者断层,都可能会让步行者摔倒,或者让轮椅忽然灌入。

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对于这些微小的路面障碍,大部分高科技监测系统都没什么办法。  对于这些不向外引人注目的障碍物,我们还不告诉有什么监测设备较为好用。ElaineWong说道,她是澳大利亚墨尔本大学的电子工程师。  在两家非盈利合作机构以及IanPotter基金的协助下,Wong生产了一个监测系统原型,利用了一个摄像头和激光来监测地面的坑洼等其他路面障碍。

该系统融合了图像处理与机器学习,来分析用户周围的环境,在用户休息过程中获取声音提示。Wong上周在马来西亚举办的IEEE国际通信大会上呈现出了她的作品。

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项目仍在展开中。目前,她的原型经过了3项小型测试,共计用于了15个坑洼,原型需要准确辨识最少90%的坑洼。  为了让系统确实发挥作用,她还必须在更好的测试中证实原型的能力,更进一步提高系统精度。她期望调试机器学习算法的参数或者调整激光像素。

她还必须创立一个动态版本的系统,因为目前测试中的图像处理是离线已完成的。最后,她用于的激光不能在黑暗环境中用于,因此她还期望在接下来的版本中用于其他的激光。  Wong分别测试了两种激光模式作为监测方式,一种是感应一个激光网格,另一种以十字的形状感应。激光扫描用户面前的路面并回到设备时,系统不会记录激光的强度。

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如果路面平坦,激光不会以原始的强度值回到,告诉他用户这是一个平坦的路面,例如人行道。但是如果激光由于路面坑洞必需传输很远的距离,模式中的这个部分就不会较为黯淡。

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  系统中的照相机(目前是一个HD模式的GoPro照相机)以15帧每秒记录激光模式。为了理解这些图像,Wong用于了机器学习与图像处理。

她研发了可以找到激光模式中异常情况的算法,并将激光光点标记为一个坑洼。此时,系统不会说道找到坑洼。(她考虑过用于震动来提醒用户,但是指出让系统大声说道出来是最便利的办法。)十字模式的分析比网格模式更加能带给高精度的结果。

  Wong的目标是最后研发一个方便使用、价格便宜的路面障碍监测系统。你期望系统可以慢、可以小、并且复杂度较低。她说道。

  她的第一个版本设计是被绑在步行者身上,或者被绑在轮椅上,因为许多视力障碍人士依赖这些设备,而要用于导盲犬或拐杖找到障碍是较为无以的。  在她显然,类似于设备的潜在市场相当大世界卫生组织(WHO)称之为,全球视力障碍人士约有二亿八千五百万人。不过,Wong心里最关心的是一个类似用户她的儿子与生俱来之后失聪。她说道:期望这项产品确实构建的时候,他不会为我深感自豪。


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