基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，包括目标识别模块，用于根据摄像头所采集的画面判断是否有行人；障碍物距离检测模块，用于检测盲人的前方、左方、右方4米内是否有障碍物；语音播报模块，用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向。本发明专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统不仅可以检测盲人前方、左方、右方障碍物的距离，还能识别出盲人前方是否有其他行人，及时语音播报给盲人，让盲人进行避障或向行人请求帮助，实现了目标识别、障碍物距离检测和即时语音播报这些预期功能，可以准确识别场景中的行人和障碍物，检测障碍物的距离并及时向盲人播报避障方向或提示前方有人，提高盲人出行安全系数。

【技术实现步骤摘要】
基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统
本专利技术涉及智能辅助装置的
，尤其涉及一种基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统。
技术介绍
中国是世界上盲人最多的国家，据世界卫生组织给的数据，2010年，中国盲人824.8万，低视力人群6727.4万，视力残疾是两者的总和7551.2万。按照这个势头，目前的盲人，估计可能超过1300万，也就是，每一百个人里面，就有一个盲人。可是我们在现实中却看不到几个盲人，为什么呢？盲道被随意占用，出现断层，上方横亘障碍物的事情屡见不鲜，几乎所有的盲道，都没有从盲人的角度来规划、设计、建设、管理，只照着图纸办事，不理会周边环境和使用者需要。而盲人赖以出行的导盲犬也被大多地方以不允许宠物入内而拒之门外。盲人出行智能辅助系统的出现就显得尤为重要，它可以帮助盲人独立出行，尽可能的考虑盲人的安全，同时不被会被场所限制，在未来社会一定会发挥其巨大的作用。可是如今的盲人辅助出行设备大多昂贵且功能单一，不能识别盲人前方障碍物的类别为行人或其他固定静止的障碍物，也不能使盲人对障碍物有一个空间位置的感知，因而不能给盲人带来很好的帮助，让他们有很好的出行体验。
技术实现思路
基于以上现有技术的不足，本专利技术所解决的技术问题在于提供一种基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，可以准确识别场景中的行人和障碍物，从而保证盲人出行的安全。为了解决上述技术问题，本专利技术通过以下技术方案来实现：本专利技术提供一种基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，包括目标识别模块，安装在盲人身上，用于根据摄像头所采集的画面判断是否有行人；障碍物距离检测模块，安装在盲人身上，用于检测盲人的前方、左方、右方4米内是否有障碍物；语音播报模块，安装在盲人身上，用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向；控制中心，与所述目标识别模块、障碍物距离检测模块、语音播报模块连接，用于将所述目标识别模块和障碍物距离检测模块得到的信息进行融合，并根据融合后的数据控制所述语音播报模块执行相应的播报。作为上述技术方案的优选实施方式，本专利技术实施例提供的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统进一步包括下列技术特征的部分或全部：作为上述技术方案的改进，所述障碍物距离检测模块包括分别设置在盲人身上的前方、左方和右方的三个超声波测距模块。作为上述技术方案的改进，在本专利技术的一个实施例中，所述根据摄像头所采集的画面判断是否有行人的步骤包括：S1、灰度化，将图像看作一个x，y，z的三维图像；S2、采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化；S3、计算图像每个像素的梯度；S4、将图像划分成小cells；S5、统计每个cell的梯度直方图；S6、将每几个cell组成一个block；S7、将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该图像的HOG特征。在本专利技术的一个实施例中，所述控制中心包括型号为Cortex-A8的处理器。与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有如下有益效果：本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统采用分布式结构，不仅可以检测盲人前方、左方、右方障碍物的距离，还能识别出盲人前方是否有其他行人，及时语音播报给盲人，让盲人进行避障或向行人请求帮助，实现了目标识别、障碍物距离检测和即时语音播报这些预期功能，可以准确识别场景中的行人和障碍物，检测障碍物的距离并及时向盲人播报避障方向或提示前方有人，提高盲人出行安全系数。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下结合优选实施例，并配合附图，详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍。图1是本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统的结构示意图；图2是本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统的目标识别模块的检测流程图；图3是本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统的超声波测距与语音播报的流程图；图4是本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统的整体流程图。具体实施方式下面结合附图详细说明本专利技术的具体实施方式，其作为本说明书的一部分，通过实施例来说明本专利技术的原理，本专利技术的其他方面、特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。在所参照的附图中，不同的图中相同或相似的部件使用相同的附图标号来表示。如图1-4所示，本专利技术的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统包括安装在盲人身上的目标识别模块10、障碍物距离检测模块20和语音播报模块30，其中，目标识别模块10用于根据摄像头所采集的画面判断是否有行人，障碍物距离检测模块20用于检测盲人的前方、左方、右方4米内是否有障碍物，语音播报模块30用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向。本专利技术还包括与所述目标识别模块10、障碍物距离检测模块20、语音播报模块30连接的控制中心40，用于将所述目标识别模块10和障碍物距离检测模块20得到的信息进行融合，并根据融合后的数据控制所述语音播报模块30执行相应的播报。目标识别模块10通过行人检测算法HOG，方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient，HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符，它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。本专利技术不仅在嵌入式平台上实现了HOG行人检测算法，还将其进行了优化，提高了识别行人的准确度和速度。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，能识别出盲人面前的交通场景中的人和其他障碍物，准确地提醒盲人在前方出现的障碍物类别，以便盲人能够寻求帮助或避让，提高盲人出行质量和安全系数。本专利技术的目标识别模块10首先将图像分成小的连通区域，也叫细胞单元，然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图，最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。目标识别模块中根据摄像头所采集的画面判断是否有行人的步骤包括：1)灰度化(将图像看作一个x，y，z(灰度)的三维图像)；2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化)；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3)计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向)；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰；4)将图像划分成小cells(例如6*6像素/cell)；5)统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数)，即可形成每个cell的d本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，包括：目标识别模块，安装在盲人身上，用于根据摄像头所采集的画面判断是否有行人；障碍物距离检测模块，安装在盲人身上，用于检测盲人的前方、左方、右方4米内是否有障碍物；语音播报模块，安装在盲人身上，用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向；控制中心，与所述目标识别模块、障碍物距离检测模块、语音播报模块连接，用于将所述目标识别模块和障碍物距离检测模块得到的信息进行融合，并根据融合后的数据控制所述语音播报模块执行相应的播报。

【技术特征摘要】
1.基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，包括：目标识别模块，安装在盲人身上，用于根据摄像头所采集的画面判断是否有行人；障碍物距离检测模块，安装在盲人身上，用于检测盲人的前方、左方、右方4米内是否有障碍物；语音播报模块，安装在盲人身上，用于通知盲人前方有行人或者提示避障方向；控制中心，与所述目标识别模块、障碍物距离检测模块、语音播报模块连接，用于将所述目标识别模块和障碍物距离检测模块得到的信息进行融合，并根据融合后的数据控制所述语音播报模块执行相应的播报。2.如权利要求1所述的基于交通场景目标识别的盲人出行智能辅助系统，其特征在于：所述障碍物距离检测模块包括分别设置在盲人身上的前方、左方和右方的三个超声波测距...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐建宇，叶雪军，
申请(专利权)人：湖北经济学院，
类型：发明
国别省市：湖北,42