CN113350132A - 一种融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法 - Google Patents

一种融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法，属于人工智能技术领域。本发明的融合人工智能的新型导盲手表在硬件层面将手表本体、摄像头、蓝牙设备进行整合，包括学习训练模型、存储模块、图像采集模块、中央处理模块、控制模块和语音模块，摄像头和蓝牙设备设置在手表本体上，学习训练模型设置在存储模块内，存储模块、图像采集模块与中央处理模块输入端相连接，中央处理模块输出端与控制模块相连接，控制模块连接语音模块；所述摄像头设置在外壳外，与图像采集模块相连接。该发明的融合人工智能的新型导盲手表携带方便，并能够通过语音播报及时向用户提供道路实况，及时反馈给用户，具有很好的推广应用价值。

Description

一种融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法。
背景技术
2020年我国盲人数量已经1700多万，相当于80多人中就有一个是盲人。但是城市中的盲道却常常被占用，共享单车、自行车、机动车常常出现在之上，更可气的是人行道整个被占用，这些都严重影响了盲人的出行。对于盲人来说人行道的盲道是他们出行的必要选择。目前这些情况的出现，传统的导盲杖已经满足不了他们日常的需求。本方案定义的新型导盲手表是为用户及时提示前方障碍物信息，更为用户提供穿行马路时红绿灯等路况信息，为盲人导航提供更多便利。能为用户及时提示前方障碍物信息，更为用户提供穿行马路时红绿灯等路况信息，同时能为盲人导航提供更多便利的人工智能导盲设备成为必需。
发明内容
本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种携带方便，并能够通过语音播报及时向用户提供道路实况，及时反馈给用户的融合人工智能的新型导盲手表。
本发明进一步的技术任务是提供一融合人工智能的新型导盲手表的使用方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种融合人工智能的新型导盲手表，在硬件层面将手表本体、摄像头、蓝牙设备进行整合，包括学习训练模型、存储模块、图像采集模块、中央处理模块、控制模块和语音模块，摄像头和蓝牙设备设置在手表本体上，学习训练模型设置在存储模块内，存储模块、图像采集模块与中央处理模块输入端相连接，中央处理模块输出端与控制模块相连接，控制模块连接语音模块；所述摄像头设置在外壳外，与图像采集模块相连接。
该融合人工智能的新型导盲手表使用过程中，使用佩戴导盲手表，摄像头采集路况信息并发送至图像采集模块，图像采集模块将路况信息转换成图像发送至中央处理模块，中央处理模块将图像进行处理，并将处理结果发送至控制模块，控制模块根据处理结果发送至语音模块，提示用户行走路线。
作为优选，所述蓝牙设备为蓝牙耳机，所述蓝牙耳机与语音模块相连接，用于接收语音模块发出的指令。
作为优选，所述学习训练模型设置在存储模块中，并电性连接中央处理模块。
作为优选，所述学习训练模型采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型，存储在存储模块中。
作为优选，所述控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
一种融合人工智能的新型导盲手表的使用方法，该使用方法通过权利要求1-5任意一项所述融合人工智能的新型导盲手表来实现，使用者通过佩戴导盲手表，摄像头采集路况信息并发送至图像采集模块，图像采集模块将路况信息转换成图像发送至中央处理模块，中央处理模块将图像进行处理，并将处理结果发送至控制模块，控制模块根据处理结果发送至语音模块，提示用户行走路线。
作为优选，所述存储模块中存储学习训练模块采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型。
作为优选，所述控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
与现有技术相比，本发明的融合人工智能的新型导盲手表具有以下突出的有益效果：
(一)该融合人工智能的新型导盲手表，方便佩戴，通过蓝牙耳机获取信息，方便快捷；
(二)通过摄像头采集到更多导盲杖无法获取的信息，及时将这些信息反馈给用户；
(三)可以分析人行道上的静态的物体、自行车、机动车等一切非盲道的物体，更能够分析动态的人或动物，并及时反馈给用户；
(四)可以分析过路口红绿灯、是否偏离斑马线等情况，并及时为用户提供信息；
(五)可以外接单耳蓝牙耳机，通过语音播报，及时为用户提供实况有效信息；
(六)通过该融合人工智能的新型导盲手表用户在通过斑马线时，能及时获取红绿灯、斑马线是否偏离路线的情况。这些为用户提供方便出行的选择，具有良好的推广应用价值。
附图说明
图1是本发明所述融合人工智能的新型导盲手表的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例，对本发明的融合人工智能的新型导盲手表及其使用方法作进一步详细说明。
实施例
图1所示，本发明的融合人工智能的新型导盲手表，在硬件层面将手表本体、摄像头、蓝牙设备进行整合，包括学习训练模型、存储模块、图像采集模块、中央处理模块、控制模块和语音模块。
学习训练模型、存储模块、图像采集模块、中央处理模块、控制模块和语音模块均设置在手表本体内，学习训练模型设置在存储模块内，存储模块、图像采集模块与中央处理模块输入端相连接，中央处理模块输出端与控制模块相连接，控制模块连接语音模块。摄像头设置在手表本体上，与图像采集模块相连接。
学习训练模型采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型，存储在存储模块中。学习训练模型设置在存储模块中，并电性连接中央处理模块。
训练模型采用卷积神经网络算法对红绿灯、汽车、斑马线和行人的图像训练获取卷积神经网络模型，并存储在存储模块中。
控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
耳机与语音模块相连接，用于接收语音模块发出的指令，其中耳机为蓝牙耳机。
该该融合人工智能的新型导盲手表使用过程中，使用者佩戴导盲手表，摄像头采集路况信息并发送至图像采集模块，图像采集模块将路况信息转换成图像发送至中央处理模块，中央处理模块将图像进行处理，并将处理结果发送至控制模块，控制模块根据处理结果发送至语音模块，提示用户行走路线。
本发明的融合人工智能的新型导盲手表的使用方法，通过所述融合人工智能的新型导盲手表来实现，使用者佩戴导盲手表，摄像头采集路况信息并发送至图像采集模块，图像采集模块将路况信息转换成图像发送至中央处理模块，中央处理模块将图像进行处理，并将处理结果发送至控制模块，控制模块根据处理结果发送至语音模块，提示用户行走路线。
存储模块中存储学习训练模块采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型。学习训练模型采用卷积神经网络算法对红绿灯、汽车、斑马线和行人的图像训练获取卷积神经网络模型，并存储在存储模块中。控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种融合人工智能的新型导盲手表，其特征在于：在硬件层面将手表本体、摄像头、蓝牙设备进行整合，包括学习训练模型、存储模块、图像采集模块、中央处理模块、控制模块和语音模块，摄像头和蓝牙设备设置在手表本体上，学习训练模型设置在存储模块内，存储模块、图像采集模块与中央处理模块输入端相连接，中央处理模块输出端与控制模块相连接，控制模块连接语音模块；所述摄像头设置在外壳外，与图像采集模块相连接。
2.根据权利要求1所述的融合人工智能的新型导盲手表，其特征在于：所述蓝牙设备为蓝牙耳机，所述蓝牙耳机与语音模块相连接，用于接收语音模块发出的指令。
3.根据权利要求2所述的融合人工智能的新型导盲手表，其特征在于：所述学习训练模型设置在存储模块中，并电性连接中央处理模块。
4.根据权利要求3所述的融合人工智能的新型导盲手表，其特征在于：所述学习训练模型采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型，存储在存储模块中。
5.根据权利要求4所述的融合人工智能的新型导盲手表，其特征在于：所述控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
6.一种融合人工智能的新型导盲手表的使用方法，其特征在于：该使用方法通过权利要求1-5任意一项所述融合人工智能的新型导盲手表来实现，使用者通过佩戴导盲手表，摄像头采集路况信息并发送至图像采集模块，图像采集模块将路况信息转换成图像发送至中央处理模块，中央处理模块将图像进行处理，并将处理结果发送至控制模块，控制模块根据处理结果发送至语音模块，提示用户行走路线。
7.根据权利要求6所述的融合人工智能的新型导盲手表的使用方法，其特征在于：所述存储模块中存储学习训练模块采用卷积神经网络算法对路况上实时图像训练获取卷积神经网络模型。
8.根据权利要求7所述的融合人工智能的新型导盲手表的使用方法，其特征在于：所述控制模块采用海思Hi35XXX芯片、英特尔MyriadX芯片或国科GK7102芯片。
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