基于双目视觉的电动轮椅行人识别与跟随方法

为了增强电动轮椅的自主能力,提出了一种基于双目视觉的电动轮椅行人识别与跟随方法。首先介绍了智能轮椅系统的结构;其次采用基于深度神经网络的行人骨骼关键点检测方法,通过部署行人属性识别模型实现对跟踪目标的重识别并获取位置;最后结合双目视觉实现对行人在相机坐标系下的局部状态跟踪,让轮椅在复杂多变的场景中完成行人跟随任务。实验结果表明,该方法能够有效地识别和跟随行人,并且在不同环境下具有较好的鲁棒性和实用性,为电动轮椅智能化提供了一种有效的解决方案。