基于深度学习的穿戴式助视系统

ICCVAug, 2019

Deep Learning based Wearable Assistive System for Visually Impaired People

Yimin Lin, Kai Wang, Wanxin Yi, Shiguo Lian

TL;DR本文提出了一种基于深度学习的辅助系统，旨在提高视障人士的环境感知体验，通过 RGBD 数据和建立的语义地图预测行走指令、进行障碍物避让，在多种情境下得到了很好的实验效果并有效提高了视障人士的环境感知体验。

Abstract

In this paper, we propose a deep learning based assistive system to improve the environment perception experience of visually impaired (VI

visually impaired deep learning rgbd data obstacle avoidance environment perception experience

发现论文，激发创造

盲人环境感知和导航的可穿戴旅行辅助设备

该研究提出了一种可穿戴辅助设备，可以帮助视障人士在陌生环境中安全快速地导航，并通过消音信号为用户提供正确的行走方向，同时通过深度学习技术对周围环境中的障碍进行分类和识别，有效地提高了用户的感知能力。

Apr, 2019

视障人士导航中的地面提取与门检测

建议利用传感器和算法的组合，建立一个适用于视障人士的导航系统，该系统基于传统的 RGB-D 相机，结合鱼眼相机的信息，提供了对环境的鲁棒性与可靠性，使用户能够规划路径并避开障碍物。

Jan, 2024

基于可穿戴式设备的虚拟盲人路线跟随导航

本文提出一种基于可穿戴导航设备的室内导航方案，使用动态子目标选择策略，辅助用户规避障碍，并在佩戴者使用方便的光学透视眼镜上使用。该导航设备采用低成本、体积小、易于集成的传感器，通过测试，被证明在室内导航任务中具有高效性。

Apr, 2019

Newvision：基于深度学习的盲人助手应用

我们正在开发专有的头戴设备，帮助视觉障碍的人们在日常生活中导航、识别物体与人员、阅读文本和避开障碍物。该头戴设备将结合计算机视觉、超声波传感器的距离估计、语音识别和语音助手等技术，实时提供用户所处环境的信息。用户可以通过语音指令与头戴设备交互，例如 “那是什么？” 识别物体，或者 “导航到前门” 寻找方向。然后，头戴设备会口述物体的描述或给出语音导航指示。我们相信，这款头戴设备有潜力为视觉障碍的人们带来巨大改变，让他们能更独立地生活并更全面地参与社会活动。

Nov, 2023

面向盲人和视障人士的实时自我的运动段落字幕生成在 RGB-D 影院图像中的研究

通过图像字幕和分割，本研究提出了一种帮助盲人和视觉受损人士了解和重建环境的方法，该方法提供了与他们相关的区域和对象的位置描述（左、右、前），以及区域之间的位置关系，通过将解决方案应用于 TS-RGBD 数据集，旨在帮助他们访问戏剧表演。

Aug, 2023

基于深度学习和光流的视力障碍人士导航系统

一个方法用于指导视障人士在繁忙的街道上行走，通过使用视觉图像、物体检测和光流估计等技术，提供必要的信息和警告。

Oct, 2023

利用机器学习和计算机视觉提高低视力和盲人的可访问性

利用机器学习和计算机视觉技术改善视障人士的使用便利性的移动应用程序的研究。

Mar, 2024

盲人触觉设备上的物体识别系统

本文旨在开发一种设备，将视觉信息转换为听觉反馈，以协助视障者更好地了解他们的环境，该设备的选择基于准确性和成本方面的考虑，包括时间和功耗等因数，经测试，其在场景理解，包括静态或动态的对象，以及屏幕内容如电视、电脑和手机等方面具有显著的效果。

Jul, 2023

个性化动态模型的自适应辅助导航系统

提出了一种基于强化学习的个性化导航系统，根据不同视力障碍者的个人特点和行动能力，通过权重专家模型逐步调整系统用户交互体验，实现更精准的长期行为预测和快速适应性学习。

Apr, 2018

Drishtikon: 面向视障人士的先进导航辅助系统

本文提出了一种使用物体检测和深度感知的辅助系统，可以帮助视障人士在不熟悉的环境中避免撞到物体并导航到目的地。该系统可以检测 90 种不同类型的物体并计算与用户的距离。同时，我们还通过使用 Google Directions API 实现了导航功能，可以轻松地引导视力受损的人到达目的地。

Apr, 2019