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基于超声波与图像识别的盲人导航眼镜研究与实现

胡娟  
【摘要】:失去一双健康的眼睛给盲人的日常出行造成了极大的困扰和不便。目前,世界上盲人这一特殊群体的数量非常庞大,据世界卫生组织2010年给出的数据,中国盲人约有824.8万,低视力人数约6727.4万。近几年,随着计算机软件和硬件技术的飞速发展,可穿戴电子产品走进了我们的生活,给人们的日常生活带来了便利和乐趣。使得我们有能力为盲人这一弱势群体的生活带去一些改变,让他们切身享受到科技的进步带来的福音。现有的盲人导航工具为盲人和视力残疾人的出行提供了一定的帮助,但在实际的推广使用过程中都或多或少存在着价格昂贵、体验不好、交互性差、实时性不强等问题。基于此,本论文计划制作出一款人性化、智能化、大众化的智能盲人智能导航眼镜。通过对盲人外出在道路上行走的场景进行模拟分析,设计导盲眼镜系统所需要的功能主要包括安全避障、红绿灯的状态识别、斑马线的识别和定位、语音提示以及人机交互使用等。通过眼镜上安装小型摄像头,拍摄红绿灯和道路上斑马线的图像信息,采用图像识别技术识别图像信息并做出判断,然后将判断结果转换成语音信号通过听筒提示盲人,使盲人也能够通过―看‖来识别物体,从而安全地在路上行走。此外,为了实现紧急情况下的安全避障,设计中还用到了较成熟的超声波技术,为盲人的出行避障加上第二道防线。该盲人智能导航眼镜系统采用的是模块化的结构设计,通过接口调用的方式实现数据间的传输、处理以及各功能模块的调用。红绿灯的状态识别的算法主要是先通过基于Haar特征分类器检测确定图像中的红绿灯的位置,然后在HSV色彩模型上对位置区域进行颜色识别。斑马线的识别和定位的算法是对增强后的图像进行边缘检测然后对边缘图直线提取,根据斑马线的特征设定判定规则,依照该规则对提取的直线进行识别和定位。本文中整个系统的功能实现均在基于Raspbian操作系统的树莓派2代B型开发板上进行。以Open CV和Python作为系统的开发环境,利用OpenCV提供的Python图像处理和识别库函数接口实现系统中图像识别的部分。最后,通过模拟对系统的各功能模块实现的进行功能和系统性能测试,拍摄实际道路交通场景,运用该系统进行识别和检测,从测试结果可以看出,本系统基本满足设定的功能需求,识别速度和准确率均达到预期设定,且系统具有较高的稳定性,可扩展空间很大。


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