【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及盲文学习，具体涉及一种基于卷积神经网络的盲文学习方法及装置。
技术介绍
1、在据世界卫生组织2010年对视障人数的统计结果显示，全球有不同视力受损情况的人数达到了2.85亿，而中国的盲人数量比例达到了世界总体盲人数量的21％，到2020年的时候，中国的盲人数量高达2700万，这是一个非常庞大的数据，并且还在逐年增长。要促进社会文明的发展进步，就要加大科学文化知识在盲人群体中的传播力度，以达到降低整体的文盲率；而现在我国的盲人受教育情况不太乐观，初等教育的普及率本就不高，到高等教育阶段就只占了1％,我国的盲文书籍平均下来大约150人才有一本，无法大范围普及。
2、由于视力受损，盲人只能通过听觉和触觉获取知识，其中，手指触摸阅读盲文点字是盲人最主要的学习方式，此方式无法将盲文与实际进行结合，导致视障儿童的学习兴趣不高且容易出现语义脱节的现象。
3、因此，如何激发视障儿童的对盲文的学习兴趣并提高学习效率成为当前
工作人员急需解决的问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述预设的卷积神经网络模型为YOLO卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述YOLO卷积神经网络模型的目标损失函数的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述基于预设的卷积神经网络模型对所述图像数据进行目标检测前还包括：
5.根据权利要求1所述基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述根据所述第...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述预设的卷积神经网络模型为yolo卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述yolo卷积神经网络模型的目标损失函数的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述基于预设的卷积神经网络模型对所述图像数据进行目标检测前还包括：
5.根据权利要求1所述基于卷积神经网络的盲文学习方法，其特征在于，所述根据所述第一数据输出与所述目标物体对应的音频数据包括：
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