本发明专利技术涉及导航技术领域，具体为一种盲人导航方法及设备。首先，本发明专利技术提出了一种基于混合网络的图像深度预测模型，将摄像头实时捕获的图像数据输入至模型，通过采取特征融合的策略，提高深度信息的输出质量；其次，提出一种基于深度引导的图像检测模型，该模型将深度预测模型的输出特征嵌入到传统检测模型中，通过使用深度信息引导的方案准确得到物体的类别和位置信息；最后，整合深度信息、类别和位置信息后转换为真实三维坐标信息用于判别行径路线和障碍物。本发明专利技术通过一种盲人导航方法及设备能够提供给盲人准确的避障信息且应对复杂场景的适应性强。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导航，具体为一种盲人导航方法及设备。
技术介绍
1、目前，深度学习算法在盲人导航方面可以帮助盲人更轻松地自主导航并增强他们的生活质量。主要体现在以下方面：可以用于实时图像识别、物体检测和场景理解，使导航系统能够帮助盲人识别路面障碍物、交通标志、人行道等，并提供实时导航指引；可以分析历史数据、交通情况和地形信息，帮助盲人规划最佳路径并避开交通拥堵或危险区域。
2、即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，slam)技术是一种结合深度学习算法的典型技术。通过采集传感器数据，slam算法能够同时定位设备的位置并构建周围环境的地图，而无需提前已知地图或位置信息。
3、传统盲人导航方法通常涉及使用传感器(如超声波传感器或红外线传感器)来探测周围环境，并通过声音、触觉或震动等非视觉信息来引导盲人避开障碍物并导航到目的地。由于传感器类型的限制，传统方法的环境感知能力通常有限，对于复杂环境或细节信息的获取能力比较弱，难以应对复杂的交叉口或障碍物布局。
>4、目前，在现有技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种盲人导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述定位与地图构建算法是基于ORB特征提取的算法。
3.根据权利要求2所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述定位与地图算法获得的摄像头位姿信息包括旋转矩阵R和平移向量t。
4.根据权利要求1所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述基于混合网络的图像深度预测模型是基于传感器特征嵌入的混合网络算法，根据所述基于传感器特征嵌入的混合网络算法对输入图像进行预先训练，输出所述图像数据中的像素深度信息。
5.根据权利要求4所述的一种盲人导航方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种盲人导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述定位与地图构建算法是基于orb特征提取的算法。
3.根据权利要求2所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述定位与地图算法获得的摄像头位姿信息包括旋转矩阵r和平移向量t。
4.根据权利要求1所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述基于混合网络的图像深度预测模型是基于传感器特征嵌入的混合网络算法，根据所述基于传感器特征嵌入的混合网络算法对输入图像进行预先训练，输出所述图像数据中的像素深度信息。
5.根据权利要求4所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述基于传感器特征嵌入的混合网络算法包括：卷积层、下采样和上采样、跳跃连接、残差块、transformer块以及特征融合模块；
6.根据权利要求5所述的一种盲人导航方法，其特征在于，所述混合网络算法中的特征融合模块具体实现过程包括：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗卓然，陈玉潘，
申请(专利权)人：罗卓然，
类型：发明
国别省市：
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