用物联网驱动的可穿戴辅助设备用于视力受损者
Lokesh S1, Sukesh P1, Tejaswini S1
1Department of Electronics and Communication Engineering, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Chengalpattu, Tamilnadu, India.
Disability and rehabilitation. Assistive technology
|November 3, 2025
概括
本研究介绍了一款支持物联网 (IoT) 的可穿戴设备,以提高视力受损人士的移动性和环境意识. 辅助技术使用先进的AI进行实时障碍物检测和导航,提高独立性.
科学领域:
- 辅助技术 辅助技术 辅助技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
背景情况:
- 视力障碍显著影响移动性和环境相互作用.
- 现有的辅助设备往往缺乏实时环境感知和自适应导航能力.
- 需要智能,可穿戴的解决方案来增强视力障碍者的独立性.
研究的目的:
- 开发和评估一个物联网 (IoT) 支持的可穿戴辅助设备,以改善视力障碍者的障碍物感知,移动性和环境交互.
- 创建一个统一的框架,整合实时物体检测,人脸识别和障碍物传感,用于自主导航.
- 评估设备在促进安全和独立导航方面的有效性.
主要方法:
- 使用ESP32-CAM模块,Arduino微控制器,超声波传感器和文本到语音反,开发了一个原型.
- 采用深度学习 (ResNet-50 CNN,YOLOv4) 和机器学习 (SVM) 算法进行面部和物体检测.
- 在各种环境条件下使用准确度,精度,回忆率和F1分数来评估系统性能.
主要成果:
- 该系统实现了90%以上的识别精度,计算延迟最小,适合实时使用.
- 混合SVM-YOLOv4模型在各种照明和环境条件下展示了强大的多对象识别.
- 定量结果验证了可穿戴设备的有效性和适应性,用于辅助目的.
结论:
- 这款支持物联网的可穿戴设备显示出显著的潜力,可以改善视力受损者的移动性,意识和独立性.
- 计算机视觉和物联网的整合增强了实际的康复应用.
- 未来的工作包括用户验证以优化可用性和舒适性,并有可能用于更广泛的辅助技术应用.
