CN105267013A - 一种头戴式智能视障辅助系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种头戴式智能视障辅助系统,它包括眼镜端组件和功能端组件,眼镜端组件包括摄像头、图像驱动单元和音频处理器,摄像头与图像驱动单元连接;功能端组件包括通讯模块、电池及充电管理模块、中央处理模块和按键,图像驱动单元、音频处理器、通讯模块、电池及充电管理模块和按键分别与中央处理模块连接;中央处理模块包括指尖检测模块、敏感信息检测模块、识别模块和语音处理模块。该系统为轻量化设计的穿戴式硬件系统,功耗低,携带方便,基于嵌入式平台实现各个核心服务模块,包括人脸识别、物体识别、货币识别等,交互设计简单、自然、智能、简单易操作。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉和人机交互领域,是一种头戴式智能视障辅助系统。
背景技术
视觉障碍者简称视障者,广义而言,如果个人需透过辅助器具如眼镜、放大镜等才能看清楚东西,就称为视障者。视障又可分为为全盲及弱视,其中又以弱视居多,据世界卫生组织估计,全球视障人群达到1.3亿以上,我国弱视群体人群达到700万人,如何帮助弱视群体更好地适应生活成为社会关注的焦点。
弱视顾名思义是指视觉功能受到损伤或障碍,那么如何通过现有的科学技术辅助性增强视障者的视觉能力是解决这个问题的关键。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种头戴式智能视障辅助系统,该系统为轻量化设计的穿戴式硬件系统,功耗低,携带方便,基于嵌入式平台实现各个核心服务模块,包括人脸识别、物体识别、货币识别等,交互设计简单、自然、智能,简单易操作。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种头戴式智能视障辅助系统,它包括眼镜端组件和功能端组件,所述的眼镜端组件包括摄像头、图像驱动单元和音频处理器,摄像头与图像驱动单元连接;所述的功能端组件包括通讯模块、电池及充电管理模块、中央处理模块和按键,图像驱动单元、音频处理器、通讯模块、电池及充电管理模块和按键分别与中央处理模块连接;所述的中央处理模块包括指尖检测模块、敏感信息检测模块、识别模块和语音处理模块;
所述的指尖检测模块检测用户是否使用指尖指向某个物体;所述的敏感信息检测模块检测指尖周围是否存在物体、人脸、文字、货币等敏感信息,并分割出敏感信息所在区域;所述的识别模块在敏感区域进行信息识别;所述的语音处理模块对信息进行处理并进行语音播报。
所述的眼镜端组件还包括耳机扬声器和麦克风,耳机扬声器和麦克风分别与音频处理器连接。
所述的敏感信息检测模块包括物体检测模块、文字检测模块、人脸检测模块和标示、标志检测模块,所述的物体检测模块检测视障人员日常家居生活常见的物体,所述的文字检测模块检测敏感信息区域内的文字,人脸检测模块检测敏感区域内的人脸,标示、标志检测模块检测敏感区域内的标志。
所述的识别模块包括物体识别模块、货币识别模块、文字识别模块、人脸识别模块和标示识别模块,所述的货币识别模块对使用的货币进行识别,所述的标示识别模块对标示进行识别。
所述的摄像头采用小型CMOS高分辨率摄像头,所述的通讯模块为4G、5G通讯模块。
一种头戴式智能视障辅助系统实现辅助的方法,它包括如下子步骤:
S1:图像采集,摄像头采集人视野中的图像;
S2:指尖检测,检测视野图像中是否有用户使用指尖指向某个特定物体;
S3:敏感信息检测,检测到指尖后,在指尖周围区域进行敏感信息检测,检测是否存在包括物体、人脸、文字、货币的敏感信息,并分割出敏感信息所在的区域;
S4:信息识别,识别模块在敏感区域进行识别任务,不同的敏感信息进入相应的识别模块,得到具体的信息;
S5:语音处理,将识别出来的信息通过语音播报出来;
S6:云端同步,将识别出来的信息进行保存,同时同步到云端。
所述的步骤S2指尖检测,首先通过肤色检测获得待选区域,然后通过轮廓匹配的方式检测出指尖。
所述的步骤S3敏感信息检测包括物体检测、文字检测、人脸检测和标示、标志检测。
所述的步骤S4信息识别包括货币识别、物体识别、人脸识别、文字识别、颜色识别和标记识别,货币检测采用ORB特征,物体识别结合特征提取模板匹配和深度学习方法,人脸识别采用基于SVM特征分类方法。
本发明的有益效果是:本发明提供了一种头戴式智能视障辅助系统,该系统为轻量化设计的穿戴式硬件系统,设备轻便,易于携带,基于嵌入式平台实现各个核心服务模块,包括人脸识别、物体识别、货币识别等,通过分离检测识别模块实现资源有效利用,多样、简单的交互操作,提高用户体验,同时充分利用云端存储处理能力。
附图说明
图1为系统结构图;
图2为辅助方法流程图;
图3为货币识别方法。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种头戴式智能视障辅助系统,它包括眼镜端组件和功能端组件,所述的眼镜端组件包括摄像头、图像驱动单元和音频处理器,摄像头与图像驱动单元连接;所述的功能端组件包括通讯模块、电池及充电管理模块、中央处理模块和按键,图像驱动单元、音频处理器、通讯模块、电池及充电管理模块和按键分别与中央处理模块连接;所述的中央处理模块包括指尖检测模块、敏感信息检测模块、识别模块和语音处理模块;
所述的指尖检测模块检测用户是否使用指尖指向某个物体;所述的敏感信息检测模块检测指尖周围是否存在物体、人脸、文字、货币等敏感信息,并分割出敏感信息所在区域;所述的识别模块在敏感区域进行信息识别;所述的语音处理模块对信息进行处理并进行语音播报。
所述的眼镜端组件还包括耳机扬声器和麦克风,耳机扬声器和麦克风分别与音频处理器连接。
所述的敏感信息检测模块包括物体检测模块、文字检测模块、人脸检测模块和标示、标志检测模块,所述的物体检测模块检测视障人员日常家居生活常见的物体,所述的文字检测模块检测敏感信息区域内的文字,人脸检测模块检测敏感区域内的人脸,标示、标志检测模块检测敏感区域内的标志。
所述的识别模块包括物体识别模块、货币识别模块、文字识别模块、人脸识别模块和标示识别模块,所述的货币识别模块对使用的货币进行识别,所述的标示识别模块对标示进行识别。
所述的摄像头采用小型CMOS高分辨率摄像头,所述的通讯模块为4G、5G通讯模块。
如图2所示,一种头戴式智能视障辅助系统实现辅助的方法,它包括如下子步骤:
S1:图像采集,摄像头采集人视野中的图像;
S2:指尖检测,检测视野图像中是否有用户使用指尖指向某个特定物体;
S3:敏感信息检测,检测到指尖后,在指尖周围区域进行敏感信息检测,检测是否存在包括物体、人脸、文字、货币的敏感信息,并分割出敏感信息所在的区域;
S4:信息识别,识别模块在敏感区域进行识别任务,不同的敏感信息进入相应的识别模块,得到具体的信息;
S5:语音处理,将识别出来的信息通过语音播报出来;
S6:云端同步,将识别出来的信息进行保存,同时同步到云端。
所述的步骤S2指尖检测,首先通过肤色检测获得待选区域,然后通过轮廓匹配的方式检测出指尖。自然场景中的环境复杂多变。如光照、角度、遮挡、抖动等不确定因素都会增加分割难度。针对在自然场景中剧烈光照变化导致指尖检测不稳定,采用归一化的颜色空间YCrCb以减少光照变化对检测的影响,因为肤色在这些归一化的颜色空间里具有较好的分离性。
所述的步骤S3敏感信息检测包括物体检测、文字检测、人脸检测和标示、标志检测。
所述的步骤S4信息识别包括货币识别、物体识别、人脸识别、文字识别、颜色识别和标记识别,货币检测采用ORB特征,物体识别结合特征提取模板匹配和深度学习方法,人脸识别采用基于SVM特征分类方法。
如图3所示,货币识别包括如下步骤:
A.获取标准纸币模板;
B.计算纸币ORB特征点,训练特征点(获取区分度较好的点);
C.对输入图像做相应的处理得到匹配点;
D.进行点匹配判断特征点是都来自相同的物体,计算匹配度;
E.输出结果。
语音处理包括语音输出和语音识别,语音输出是将设备识别出来的结果通过语音播报出来,主要采用通过语音播报出来引擎来实现。
Claims (9)
1.一种头戴式智能视障辅助系统,其特征在于:它包括眼镜端组件和功能端组件,所述的眼镜端组件包括摄像头、图像驱动单元和音频处理器,摄像头与图像驱动单元连接;所述的功能端组件包括通讯模块、电池及充电管理模块、中央处理模块和按键,图像驱动单元、音频处理器、通讯模块、电池及充电管理模块和按键分别与中央处理模块连接;所述的中央处理模块包括指尖检测模块、敏感信息检测模块、识别模块和语音处理模块;
所述的指尖检测模块检测用户是否使用指尖指向某个物体;所述的敏感信息检测模块检测指尖周围是否存在物体、人脸、文字、货币等敏感信息,并分割出敏感信息所在区域;所述的识别模块在敏感区域进行信息识别;所述的语音处理模块对信息进行处理并进行语音播报。
2.根据权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统,其特征在于:所述的眼镜端组件还包括耳机扬声器和麦克风,耳机扬声器和麦克风分别与音频处理器连接。
3.根据权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统,其特征在于:所述的敏感信息检测模块包括物体检测模块、文字检测模块、人脸检测模块和标示、标志检测模块,所述的物体检测模块检测视障人员日常家居生活常见的物体,所述的文字检测模块检测敏感信息区域内的文字,人脸检测模块检测敏感区域内的人脸,标示、标志检测模块检测敏感区域内的标志。
4.根据权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统,其特征在于:所述的识别模块包括物体识别模块、货币识别模块、文字识别模块、人脸识别模块和标示识别模块,所述的货币识别模块对使用的货币进行识别,所述的标示识别模块对标示进行识别。
5.根据权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统,其特征在于:所述的摄像头采用小型CMOS高分辨率摄像头,所述的通讯模块为4G、5G通讯模块。
6.如权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统实现辅助的方法,其特征在于:它包括如下子步骤:
S1:图像采集,摄像头采集人视野中的图像;
S2:指尖检测,检测视野图像中是否有用户使用指尖指向某个特定物体;
S3:敏感信息检测,检测到指尖后,在指尖周围区域进行敏感信息检测,检测是否存在包括物体、人脸、文字、货币的敏感信息,并分割出敏感信息所在的区域;
S4:信息识别,识别模块在敏感区域进行识别任务,不同的敏感信息进入相应的识别模块,得到具体的信息;
S5:语音处理,将识别出来的信息通过语音播报出来;
S6:云端同步,将识别出来的信息进行保存,同时同步到云端。
7.根据权利要求6所述的一种头戴式智能视障辅助系统的辅助方法,其特征在于:所述的步骤S2指尖检测,首先通过肤色检测获得待选区域,然后通过轮廓匹配的方式检测出指尖。
8.根据权利要求6所述的一种头戴式智能视障辅助系统的辅助方法,其特征在于:所述的步骤S3敏感信息检测包括物体检测、文字检测、人脸检测和标示、标志检测。
9.根据权利要求1所述的一种头戴式智能视障辅助系统的辅助方法,其特征在于:所述的步骤S4信息识别包括货币识别、物体识别、人脸识别、文字识别、颜色识别和标记识别,货币检测采用ORB特征,物体识别结合特征提取模板匹配和深度学习方法,人脸识别采用基于SVM特征分类方法。
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