一种智能导盲头盔系统技术方案

本发明专利技术提供一种智能导盲头盔系统，头盔包括：摄像头、雷达、超声波传感器、图像传感器、惯性测量单元、卫星信号接收单元GPS、控制板、输出模块，控制板包含Orange Pi开发板及控制电路；输出模块包含扬声器和振动反馈装置；控制板作为处理单元，用于数据处理。EITYOLO_V8模型在YOLO_V8基础上通过重构卷积层、采用深度可分离卷积和动态卷积核技术，提高了特征提取效率，并结合ResNet和MobileNet主干网络，增强了模型辨识度和泛化能力；通过引入MaskFusion语义和动态RGB‑D SLAM系统，结合无迹卡尔曼滤波优化SLAM算法，实现多传感器数据融合，提高导航精准度和安全性，助力盲人日常出行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种智能导盲头盔系统。

技术介绍

1、近年来，学者们开发了各种智能导盲杖设备，通常在传统导盲杖上加入传感器提供路面信息。然而，这些设备功能单一，处理复杂环境时有限。虽然价格便宜、携带方便，但稳定性和适用场景有限。穿戴式导盲设备集成导航系统，但对实时场景处理不足，如斑马线判断、车辆距离和行人避让。总体而言，导盲设备研究仍局限于安全避障，对目标检测与测距结合算法研究不足。随着科技发展，应在保证盲人安全的前提下，利用科技实现导盲设备替代视觉功能的愿望。

2、现有技术中采用的物品识别技术：摄像头安装在头盔正前方，完成图像采集工作，采集不同角度的物体图片，视频流输入yolo目标检测模型，对图片进行缩放、归一化、特征提取、识别输出，将原始像图像转化为黑白图像。通过阈值分割设定不同的阈值，通过“腐蚀操作”将图像中与盲道颜色相似的颜色“腐蚀”，保留需要的物品信息，根据代码进行运算，将画面中提取的图样特征与训练出的模型特征匹配，最后输出结果，检测出目标物体。但是在yolo上运行darknet目标检测模型，darknet是一个比本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能导盲头盔系统，其特征在于：所述系统包括：摄像头(1)、雷达(2)、超声波传感器(3)、图像传感器(4)、惯性测量单元(5)、卫星信号接收单元(6)、移动网络信号收发单元(7)、控制板(8)和输出模块(9)；

2.根据权利要求1所述的一种智能导盲头盔系统，其特征在于：所述将雷达传感器(2)和超声波传感器(3)通过加权融合策略得到障碍识别结果的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的一种智能导盲头盔系统，其特征在于：所述将S1和S4的结果输入以Orange Pi作为开发板的控制板(8)进行分析，最终得到带有障碍物信息的地图；

【技术特征摘要】

1.一种智能导盲头盔系统，其特征在于：所述系统包括：摄像头(1)、雷达(2)、超声波传感器(3)、图像传感器(4)、惯性测量单元(5)、卫星信号接收单元(6)、移动网络信号收发单元(7)、控制板(8)和输出模块(9)；

2.根据权利要求1所述的一种智能导盲头盔系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞，马琨，陈庆雷，李博雄，王国豪，朱兴吕，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：