基于人工智能技术的智能盲人眼镜

中国是世界盲人最多的国家,据统计我国目前视力残疾500万人,占全世界盲人总数的18%,低视力者600多万。盲人出行的问题是一个不可忽视的社会问题,现代盲人出行往往依靠盲人手杖、导盲犬、盲道等,这些方式虽然能够为盲人出行带来些许便利,但仍然拥有很多弊端。譬如盲人手杖不便携带并且非智能化,导盲犬难以控制也并非智能,盲道经常被占用。因此本文针对盲人出行问题设计了一款智能盲人眼镜,本产品智能便携,极大的提高了盲人出行的便利,而针对解决盲人出行问题设计的各项功能也极大程度上确保了盲人出行的安全。本产品的特色在于将盲人眼镜与人工智能技术相结合来实现智能语音、智能导航、障碍物检测等功能,使盲人导航更富可用性,更具人性化。

低视力患者和盲人眼镜

一、他们不是瞎子 提起盲人眼镜,一些人认为给盲人配戴眼镜,纯是瞎子点灯——白费。这种人不了解,盲人除配戴有色眼镜,以美化盲眼的缺陷外,还有可能借助特制的眼镜提高视觉、增强视力。 在我国几千万盲人中,其视力状况大致可以分为两种。一种丧失了视力,对外界不产生任何视觉,千紫万红的大千世界,在他们眼内什么也不存在。另一种是低视为患者,他们的视力在0.02至0.05之间。

基于GPS定位系统的盲人智能眼镜技术优化

盲人群体的生存状况是我国政府和社会长期关注的课题。导盲犬、盲道、手杖等辅助方式解决一些盲人的出行问题,随着交通的复杂化,以上的盲人辅助工具已不足以辅助盲人的出行。将GPS定位系统、颜色识别技术和光伏充电技术融于一体,将自动检测系统的交互功能、自动识别系统在智能盲人眼镜上加以应用,为盲人提供一种新的技术,只需进行智能化检测语音提示,解决非先天性失明人群出行、探路等问题,为智能盲人眼镜赋予新的定义。

盲人智能避障眼镜的设计与开发

现今的导盲仪与导盲犬因存在诸多未知的安全因素,仍不被接收。因此,本文设计并开发了一种采用深度学习模型YOLO-v3的盲人智能避障眼镜,利用opencv获取截取图片,利用改进的YOLO-v3模型进行学习和捕捉需要检测的目标,采取3D重构原理将截取图片进行分割处理、重映射、灰度化等一系列操作,并结合双目视觉进行目标测距,以语音告知盲人具体目标和距离。实验结果表明,该方法比最新的目标检测与分类准确率更高,比市面上的盲人避障眼镜更实用于大众。

盲人智能出行眼镜的设计与实现

现如今,智能导盲器械种类繁多,而真正能够解决盲人出行痛点的导盲设备仍然寥寥无几。为此,本文设计了一款改进深度学习模型YOLO v4-Tiny的盲人智能出行眼镜。实验结果表明,相比于市面上其他导盲产品,本产品相较于市面上其他避障产品更具有可靠性和适用性。

基于社会创新理论的盲人导航眼镜设计研究

在盲人导航眼镜的实际应用中,盲人导航眼镜的材料控制对于保障盲人导航眼镜的安全和信息有着重要的意义。本文以社会创新理论为基础,通过阐述盲人导航眼镜应用过程中潜在的一些问题,对于问题产生的原因及影响情况进行分析,提出了有关解决措施,仅供参考。

智能盲人导航眼镜的设计

近年来,物联网和计算机信息技术的不断发展,使人们的生活中出现了各种各样的智能可穿戴设备。但是目前市场上针对盲人群体的可穿戴智能设备较少,无法给盲人提供有效帮助。为了给盲人带来生活便利,保障盲人在日常生活中的安全,本文设计出一种基于物联网的智能盲人导航眼镜的方案。该眼镜的设计涉及语音识别、GPS定位、传感器等技术,能够实现避障、GPS导航、人机交互等功能。设计结果表明,该眼镜能够有效地帮助盲人提高生活便利,使盲人群体不再依赖传统工具,具有较大的实用价值和社会需求。