龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的盲人出行辅助设备，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法主要包括：数据采集、数据预处理、道路分割与障碍物检测模型搭建、实验结果可视化、盲人出行辅助设备控制系统搭建。其中数据预处理采用OpenCV图像处理技术，实验结果可视化对卷积神经网络在视觉上进行了具象化理解，另外对YOLOv8n、YOLOv8n‑seg检测与分割网络进行轻量化改进，以确保模型在边缘算力设备上能够具有良好的实时性。通过深度相机采集图像，经过模型推理并结合数学运算，将方向偏移信号和障碍物距离信号转化为Arduino电信号，控制舵机进行振动反馈，引导与警示盲人，从而提高盲人出行的安全。
主权项：1.一种基于深度学习的盲人出行辅助设备，其特征在于，包括以下几个步骤：S1：通过Kaggle、HuggingFace、Roboflow等各大网站以及网络爬虫技术收集数据集，包括用于道路分割的盲道、人行横道、普通道路3类别数据集和用于障碍物检测的行人、自行车、摩托车、汽车、公交车、垃圾桶、石墩、消防栓、锥形桶、水坑、人行路口绿灯、人行路口红灯12类别数据集，并对数据集进行扩充处理，以及对扩充后的数据做过采样数据增强处理；S2：对YOLOv8n、YOLOv8n-seg网络模型进行改进，首先采用改进的状态空间模型SSM作为主干特征提取网络，小幅增加参数量的同时提高了模型精度，其次使用可变性卷积第四代DCNv4改进颈部的C2f模块，在减少近13模型参数的同时保持模型精度不变。最后在3个检测头和分割头后融入结合Mamba架构的线性注意力机制，为模型训练提供必要的位置信息，提高了推理速度和模型性能；S3：在改进YOLOv8n、YOLOv8n-seg网络模型基础上，将网络模型部署到边缘计算设备，同时与智能辅助设备相结合，更好的辅助盲人出行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于深度学习的盲人出行辅助设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号