基于视觉感知的智能导盲杖系统应用研究  

作　　者：高顺强 王智文[1] 赵文志 李娜 

机构地区：[1]广西科技大学自动化学院,广西柳州545616

出　　处：《物联网技术》2025年第2期147-150,共4页Internet of things technologies

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62466004);国家自然科学基金资助项目(61962007);国家自然科学基金资助项目(62266009);广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA294001);广西财经大数据重点实验室开放基金项目资助(FEDOP2022A06);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY1697);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目教育信息化专项(2022XXH0019);2023年广西科技大学研究生教育创新计划项目(GKYC202323)。

摘　　要：为了解决传统基于超声波或者红外传感器技术设计的导盲杖难以应用于复杂多变的环境、实用性不强的问题,设计了基于视觉感知技术的智能导盲杖。考虑到使用场景的复杂性,通过采集大量真实场景中各种形态的盲道、红绿灯、斑马线、马路边缘和路面障碍物等图像制作了道路信息图像数据集,并将训练好的YOLO模型部署到边缘计算平台Jetson Xavier NX上,实现多传感器数据融合。实验结果表明:该系统识别精度高,稳定性好,平均实时检测处理速度达到了20.61FPS,能够及时有效地反馈信息,引导盲人正常出行。

关 键 词：深度学习 图像处理 STM32F103 多传感器融合 边缘计算 YOLO模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]