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人工智能和激光扫描帮助失明者避开路面障碍:1ZPLAY

本文摘要:科学研究工作人员和每个公司很多年来依然期待发明人各种各样设备,帮助视力障碍人员防止路面上的阻碍,比如桌子椅子。很多类似可利用率超音波感应器来检测阻碍物。悬架在脖子上的Pathsounder新项目早就中止,此外也有轻便的NavBelt是系由在腰上用于,及其具备车轮子的GuideCane,全是类似的事例。 但是,也有另一种身后在脚底的阻碍路面上这些细微的坑洼、阶梯、路沿线或是断块,都很有可能会让步行者跌倒,或是让残疾轮椅突然灌进。

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科学研究工作人员和每个公司很多年来依然期待发明人各种各样设备,帮助视力障碍人员防止路面上的阻碍,比如桌子椅子。很多类似可利用率超音波感应器来检测阻碍物。悬架在脖子上的Pathsounder新项目早就中止,此外也有轻便的NavBelt是系由在腰上用于,及其具备车轮子的GuideCane,全是类似的事例。

  但是,也有另一种身后在脚底的阻碍路面上这些细微的坑洼、阶梯、路沿线或是断块,都很有可能会让步行者跌倒,或是让残疾轮椅突然灌进。针对这种细微的路面阻碍,绝大多数新科技检测系统都没有什么方法。  针对这种不向外引人注意的阻碍物,大家还不告知有哪些监测设备比较功能强大。

ElaineWong说道,她是加拿大墨尔本大学的电子工程师。  在俩家非营利协作组织及其IanPotter股票基金的帮助下,Wong生产制造了一个检测系统原形,运用了一个监控摄像头和激光来检测路面的坑洼等别的路面阻碍。该系统软件结合了图象处理与深度学习,来剖析客户周边的自然环境,在客户歇息全过程中获得响声提醒。Wong上星期在新加坡举行的IEEE国际性通讯交流会上展现出了她的著作。

新项目仍在进行中。现阶段,她的原形历经了3项中小型检测,总共用于了15个坑洼,原形必须精确识别至少90%的坑洼。

  为了更好地让系统软件的确充分发挥,她还务必在更强的检测中确认原形的工作能力,更进一步提升 系统软件精密度。她期待调节深度学习优化算法的主要参数或是调节激光清晰度。她还务必开创一个动态性版本的系统软件,由于现阶段检测中的图象处理是线下顺利完成的。最终,她用于的激光不可以在黑喑自然环境中用于,因而她还期待在接下去的版本中用于别的的激光。

  Wong各自检测了二种激光方式做为检测方法,一种是磁感应一个激光网格图,另一种以十字的样子磁感应。激光扫描仪客户眼前的路面并返回机器设备时,系统软件不容易纪录激光的抗压强度。假如路面平整,激光不容易以初始的抗压强度值返回,对他说客户这是一个平整的路面,比如人行横道。可是假如激光因为路面孔洞必不可少传送太远的间距,方式中的这一一部分就不容易比较暗淡。

  系统软件中的数码相机(现阶段是一个HD方式的GoPro数码相机)以15帧每秒钟纪录激光方式。为了更好地了解这种图象,Wong用于了深度学习与图象处理。她产品研发了能够寻找激光方式中异常现象的优化算法,并将激光光斑标识为一个坑洼。

这时,系统软件不容易说道寻找坑洼。(她考虑到过用于振动来提示客户,可是强调让系统软件高声说道出去是最便捷的方法。)十字方式的剖析比网格图方式更为能带来高精密的結果。

  Wong的总体目标是最终产品研发一个方便快捷、价格低的路面阻碍检测系统。你期待系统软件能够慢、能够小、而且复杂性较低。

她说道。  她的第一个版本设计方案是被捆绑在步行者的身上,或是被捆绑在残疾轮椅上,由于很多视力障碍人员依靠这种机器设备,而要用于导盲犬或拐棍寻找阻碍是比较何以的。  在她显而易见,类似机器设备的潜在性销售市场非常大世卫组织(WHO)称作,全世界视力障碍人员约有二亿八千五百万人。但是,Wong内心最关注的是一个相近客户她的大儿子难能可贵以后耳朵失聪。

她说道:期待此项商品的确搭建的情况下,他不容易为我倍感引以为豪。


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