一种语言导盲手杖、基于该手杖的深度神经网络优化方法技术

本发明专利技术公开了一种语言导盲手杖、基于该手杖的轻量级深度神经网络优化方法，属于智能导盲技术领域，包括杖体、设置于杖体顶端的手柄以及设置于杖体底端的轮子，该导盲手杖还包括：嵌入杖体的微处理器ARM，和所述微处理器ARM连接的深度神经网络模块、广角摄像头、阵列雷达、定位模块、电机和电源模块，所述电机与轮子连接；本发明专利技术提供一种基于神经网络和阵列雷达的语言导盲手杖，该手杖结合了深度神经网络的图像识别和雷达阵列的障碍识别功能，能够提供多重的避障规划，同时该手杖利用深度神经网络的语言识别功能，对盲人使用者提出的需求进行识别反馈，能够方便的实现手杖与使用者间的交互，使用方便，操作便捷，安全可靠。

An optimization method of depth neural network based on linguistic guided walking stick

The invention discloses a language guide stick, a light-weight depth neural network optimization method based on the stick, belonging to the technical field of intelligent guide, including a stick, a handle at the top of the stick and a wheel at the bottom of the stick. The guide stick also includes a microprocessor ARM embedded in the stick, a depth neural network module connected with the microprocessor ARM, and a wide angle. Camera, array radar, positioning module, motor and power module, the motor is connected with the wheel; The invention provides a language guide stick based on neural network and array radar, which combines image recognition of depth neural network and obstacle recognition function of radar array, and can provide multiple obstacle avoidance planning. At the same time, the stick uses the language of depth neural network. Recognition function, identifying and feedback the needs of blind users, can easily realize the interaction between cane and users, easy to use, easy to operate, safe and reliable.

【技术实现步骤摘要】
一种语言导盲手杖、基于该手杖的深度神经网络优化方法
本专利技术属于智能导盲
，具体涉及一种语言导盲手杖、基于该手杖的轻量级深度神经网络优化方法。
技术介绍
目前，我国是世界上盲人最多的国家之一。由于我国人口众多，人民生活环境较复杂。近些年，随着教育程度的提高，身为残障人群的盲人思想发生了改变，更加趋向于维护自尊，选择独立自主的生活方式。但是，失去视力的盲人在日常生活中面临着无法识别基本生活用品，无法识别红绿灯，盲道等公共区域以及无法避障等问题。现在市场上的导盲设备都是以盲人自身为主导，通过盲人自身的摸索以探知周边环境，由于周边环境日趋复杂并不能给盲人提供有效的反馈。因此建立一套能够捕捉基本生活用品图像并能进行图像分析处理、路障规避、语音交互、运动反馈的导盲系统，对于解决盲人基本生活起居问题具有重要的社会意义和市场前景。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的第一个目的在于提供一种语言导盲手杖，对盲人使用者提出的需求进行识别反馈，能够方便的实现手杖与使用者间的交互，使用方便，操作便捷，安全可靠。本专利技术的第二个目的在于提供基于所述语言导盲手杖的轻量级深度神经网络优化方法，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语言导盲手杖，包括杖体、设置于杖体顶端的手柄以及设置于杖体底端的轮子，其特征在于，该手杖还包括：嵌入杖体的微处理器ARM，和所述微处理器ARM连接的深度神经网络模块、广角摄像头、阵列雷达、定位模块、电机和电源模块，所述电机与轮子连接；所述广角摄像头用于采集手杖前端的路面信息，并将采集的图像数据发送至微处理器ARM；阵列雷达用于障碍物的精确测距；定位模块用于精确定位；电机用于驱动轮子；电源模块用于给整个导盲手杖提供电能；深度神经网络模块用于对广角摄像头采集的图像数据进行分析，识别交通路口的交通灯、人行横道和楼梯等场景，根据图像进行障碍物识别；微处理器ARM用于协调和控制手杖的相关操作，根...

【技术特征摘要】
1.一种语言导盲手杖，包括杖体、设置于杖体顶端的手柄以及设置于杖体底端的轮子，其特征在于，该手杖还包括：嵌入杖体的微处理器ARM，和所述微处理器ARM连接的深度神经网络模块、广角摄像头、阵列雷达、定位模块、电机和电源模块，所述电机与轮子连接；所述广角摄像头用于采集手杖前端的路面信息，并将采集的图像数据发送至微处理器ARM；阵列雷达用于障碍物的精确测距；定位模块用于精确定位；电机用于驱动轮子；电源模块用于给整个导盲手杖提供电能；深度神经网络模块用于对广角摄像头采集的图像数据进行分析，识别交通路口的交通灯、人行横道和楼梯等场景，根据图像进行障碍物识别；微处理器ARM用于协调和控制手杖的相关操作，根据阵列雷达的测距结果、定位模块的位置信息，进行精确的避障规划，然后驱动电机和轮子，实现导盲手杖的自动引路。2.根据权利要求1所述的语言导盲手杖，其特征在于，所述语言导盲手杖还包括和所述微处理器ARM连接的九轴传感器、网络通信模块，九轴传感器用于跌倒检测，网络通信模块用于导盲手杖的数据通信；在发生跌倒时，微处理器ARM结合所述定位模块产生报警信息，通过网络通信模块发送给指定联系人。3.根据权利要求2所述的语言导盲手杖，其特征在于，所述网络通信模块为4G模块。4.根据权利要求1或2所述的语言导盲手杖，其特征在于，所述定位模块为GPS定位模块或者北斗定位模块。5.根据权利要求1或2所述的语言导盲手杖，其特征在于，所述语言导盲手杖还包括和所述微处理器ARM连接的语音模块，语音模块用于和盲人进行语音交互，并采集盲人的语音数据，接收用户对于导盲手杖的操作指令并上传至微处理器ARM。6.根据权利要求5所述的语言导盲手杖，其特征在于，所述语言导盲手杖还包括蓝牙模块，蓝牙模块与语音模块连接，盲人通过佩戴带的蓝牙耳机和导盲手杖的蓝牙模块进行语音交互。7.一种基于权利要求1～6中任一项所述语言导盲手杖的轻量级深度神经网络优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、初始化深度神经网络的结构和网络参数；步骤二、采用不同的Loss函数对深度神经网络进行结构修剪和训练；步骤三、对深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：江沸菠，代建华，罗坚，彭小书，罗诗光，
申请(专利权)人：湖南师范大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43