智能头部安装的避障工具,可用于盲人和视力受损者
Peijie Xu1, Andy Song1, Ke Wang1
1School of Computing Technologies, Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) University, Melbourne, VIC 3000, Australia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 9, 2023
概括
这项研究介绍了一种智能头戴设备,帮助盲人和视障人士检测障碍物. 可穿戴技术提供实时警告,增强BVI用户的安全性和独立性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 盲人和视障人士 (BVI) 面临着由于障碍物而在环境中导航的重大风险.
- 现有的辅助技术可能缺乏实时障碍物检测或可穿戴集成.
研究的目的:
- 开发一个计算效率高,紧,可靠的智能头戴设备,用于实时障碍物检测.
- 为了确保设备可以准确地运行,尽管头部的自然运动.
- 通过先进的辅助技术,增强BVI个人安全和独立.
主要方法:
- 探索和比较30多个具有不同超参数的机器学习模型.
- 评估关键性能指标,以平衡精度和实时处理能力.
- 将选择的模型集成到一个紧的,可穿戴的头戴设备原型中.
主要成果:
- 确定一个高效的模型,适合在可穿戴设备上实时性能.
- 展示精确的障碍物检测能力,即使是自然的头部转动.
- 验证该设备的潜力,以显著提高BVI用户的障碍回避.
结论:
- 一个计算效率高的可穿戴设备用于实时障碍物检测是可行的.
- 开发的系统可以有效地帮助盲人和视障人士安全地在环境中导航.
- 这项技术有望提高BVI人的自主性和生活质量.
