通过检测障碍来帮助盲人自己导航

研究定向移动装置的专家们在继续探索各种抉助伤残人独自行进的装置。这些助行装置之一的激光手杖，是几年前研制的。这种手杖使用了向三个方向发射红外脉冲的三台低功率激光器。当检测到一物体或一骤然下降的台阶时，就通过声音信息或触觉刺激来警告使用人。

行业分类-电信-一种基于交通信号灯的盲人用颜色触觉转换装置.rar

20210430-头豹研究院-2021年中国盲人智能助视器行业概览.pdf

基于STM32的智能盲人拐杖设计.pdf

该文设计了一种基于STM32的智能盲人斑马线系统,系统由主控制器、语音播报、人体感应、称重传感器与盲人斑马线等模块组成。以STM32微控制器为主控器,通过串口控制语音播报模块用于提示过马路的行人,提高行人过马路的效率;通过人体感应和称重传感器模块检测斑马线上行人情况,并指令智能盲人斑马线进行升降。该产品将语音播报、人体感应、称重传感器等模块综合,形成完善的盲人斑马线体系。测试结果表明,该智能盲人斑马线系统不仅实现了盲人高效安全过马路,还解决了车轮与盲人斑马线碰撞制造噪音扰民的问题,具有较强的实用性和市场化前景。

传统意义上的盲人拐杖只是一根长棍，这样存在许多的缺陷，比如不能探测较长的距离、不能较快反应快速接近的物体且功能单一。因此在以上问题的基础上我们团队设计开发了全新的多功能智能拐杖，它从根本上解决以上不足并在功能上有所扩展，在实际应用中得到满意的效果。

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深度之路 这个项目是对盲人的帮助。 迄今为止，盲人导航的方式尚无技术进步。 因此，我使用了深度学习（特别是卷积神经网络），以便它们可以在街道上导航。 观看 我的方法 收集培训数据 我的项目是CNN的实现，我们都知道它们需要大量的培训数据。 因此，我遇到的第一个障碍是带有正确标记的图像数据集。 所以我到了大学，录制了很多视频（各种类型的道路和越野），然后我写了一个基本的python脚本来保存视频中的图像（我每5帧保存了1幅图像，因为连续框架几乎相同）。 我为每个班级（即左，右和中）收集了近10000个这样的图像，几乎是3300。 左图： 右图： 中心图片： 训练模型 我收集了CNN架构并对其进行了训练。 然后，我评估了所有模型的性能，并选择了精度最高的模型。 我的训练准确率约为97％。 我对所有训练后的模型都获得了大致相同的准确性，但是我意识到在测试集中实施正则化的模型表现更好 与Arduino的接口 下一个问题是如何告诉盲人朝哪个方向移动。 所以我将python程序连接到Arduino。 我将伺服电机连接到arduino，并将伺服电机固定到眼镜的侧面。 通过串行通讯，我可以告诉ar

眼睛 为盲人和视障用户描述使用音频的照片。 aiEyes是一个开源应用程序，它可以借助帮助盲人和视障用户看到世界。 使用， 和它能够向用户描述图片。 受@adrielcafe 启发。 :red_heart_selector: 觉得这个项目有用吗？ 如果您发现此项目有用，请考虑给它一个 :white_medium_star: 在Github上，并通过社交媒体与您的朋友分享。 示范影片 入门 获取API密钥 在此处创建您的计算机视觉API密钥： : 使用API​​密钥的值修改文件src/utils/keys.ts 安装 首先，安装依赖项以运行此应用程序： $ npm install -g cordova ionic 安装依赖项： $ npm install 在手机上运行应用 $ ionic cordova platform add android $ ionic cordova run android 要么 $ ionic cordova platform add ios $ ionic cordova run ios 技术领域 科技类 描述 Ionic是美观，免费和开源