CN211382552U - 一种基于机器学习的智能导盲杖 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及导盲仗技术领域，尤其为一种基于机器学习的智能导盲杖，包括导盲杖机械实体和单片机主控系统，所述导盲杖机械实体包括握手、拐杖上杆和拐杖下杆，所述握手位于拐杖上杆的上侧设置，所述拐杖上杆的下侧套接有拐杖下杆，所述拐杖上杆的正面下侧开设有定位孔，所述拐杖下杆的正面上侧与定位孔对应设置有调节按钮，所述拐杖上杆通过锁紧螺箍与拐杖下杆连接，所述拐杖下杆的下侧设置有拐杖脚架，所述握手的左侧设置有监测探头，所述握手的左上侧设置有按键开关，所述握手的正面左下侧设置有控制面板，通过定位孔和调节按钮能够调节拐杖下杆进行伸缩，适应不同身高的人使用，通过人体工程学握手，长握不累，使用舒适。
Description
技术领域
本实用新型涉及导盲仗技术领域，具体为一种基于机器学习的智能导盲杖。
背景技术
目前国内市面上已有的电子导盲装置种类繁多。而它们主要功能都是支撑身体给使用者带来便利，区别在于辅助功能不同，根据使用方式不同分有手杖式、腰带式、手套式、挂坠式、手电筒式、眼镜式。根据产品的传感器类型可将其分为超声波式系统、红外探测系统、激光导盲系统、声纳导盲装置。根据产品的功能可将其分为城市公交导盲系统、遇水报警导盲器、汉字识别导盲器等。
导盲市场上存在很多导盲杖产品，但便捷性，实用性，耐用性都有待提高，并且功能相对单一。此外全国大学生创业服务网等创业平台中也存在导盲杖项目，但普遍采用超声波、红外漫反射等单一避障方式；图像处理方法不完善，红绿灯颜色等不能够准确识别，安全性不高；此外，城市路况错综复杂，没有相对合理的路线规划手段。
本项目来源于日常生活实际问题，为视力残疾人士的出行提供了便利。在我国的现有交通出行中，存在着很多问题，例如：有些城市的盲道建设不规范，视力残疾人依赖的设施比较少，而我国的导盲犬培训周期长、培训基地少，致使我国的导盲犬的资源稀缺，再加上我国对这类群体的关注不够，致使我国他们的出行率不高，生活质量得不到保证，因此需要一种基于机器学习的智能导盲杖对上述问题做出改善。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于机器学习的智能导盲杖，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
一种基于机器学习的智能导盲杖，包括导盲杖机械实体和单片机主控系统，所述导盲杖机械实体包括握手、拐杖上杆和拐杖下杆，所述握手位于拐杖上杆的上侧设置，所述拐杖上杆的下侧套接有拐杖下杆，所述拐杖上杆的正面下侧开设有定位孔，所述拐杖下杆的正面上侧与定位孔对应设置有调节按钮，所述拐杖上杆通过锁紧螺箍与拐杖下杆连接，所述拐杖下杆的下侧设置有拐杖脚架，所述握手的左侧设置有监测探头，所述握手的左上侧设置有按键开关，所述握手的正面左下侧设置有控制面板，所述控制面板的正面上侧设置有音量调大键，所述控制面板位于音量调大键的下侧设置有下一曲按键，所述控制面板的中间处设置有电源开关键，所述控制面板位于电源开关键的下侧设置有上一曲按键，所述控制面板的正面下侧设置有音量调小键，所述握手的右侧中间处设置有播放喇叭，所述单片机主控系统包括主控模块、GPS模块、测距模块、通信模块和图像处理模块、语音播放模块(24)。
优选的，所述拐杖上杆的下端两侧开设有缩径槽，并且所述拐杖上杆的下侧外壁开设有螺纹。
优选的，所述单片机主控系统采用单片机选用MiniSTM32F103型号。
优选的，所述GPS模块兼容北斗定位模块。
优选的，所述测距模块包括红外测距传感器模块、激光雷达测距传感器模块。
优选的，所述图像处理模块选择ImageNet的预训练模型，用 GoogLeNet搭建架构。
优选的，所述单片机主控系统位于握手的内部设置，并且单片机主控系统通过电源线与调节按钮、监测探头、控制面板与播放喇叭连接。
与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
1、本实用新型中，通过设置的GPS模块兼容北斗定位模块，GPS- 北斗双定位系统主要用来精准定位盲人位置，通过测距模块主要针对与盲人周围近距离障碍物进行检测，而激光雷达测距模块主要对于盲人远距离障碍物进行精准检测，检测后通过图像处理模块对处理所得图片进行分析，得到用户与静障碍物(坑洼，道牙等)距离，并进行预报，通信模块以WiFi模块为主，与北斗卫星、百度地图API等进行数据通讯。
2、本实用新型中，通过设置的锁紧螺箍能够对拐杖上杆和拐杖下杆进行紧固锁定，通过定位孔和调节按钮能够调节拐杖下杆进行伸缩，适应不同身高的人使用，通过人体工程学握手，长握不累，使用舒适。
附图说明
图1为本实用新型整体主视图；
图2为本实用新型握手结构图；
图3为本实用新型系统模块图。
图中：1-导盲杖机械实体、2-单片机主控系统、3-握手、4-拐杖上杆、5-拐杖下杆、6-定位孔、7-调节按钮、8-锁紧螺箍、9-拐杖脚架、10-监测探头、11-按键开关、12-控制面板、13-音量调大键、14- 下一曲按键、15-电源开关键、16-上一曲按键、17-音量调小键、18-播放喇叭、19-主控模块、20-GPS模块、21-测距模块、22-通信模块、 23-图像处理模块、24-语音播放模块。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例,基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
请参阅图1-3，本实用新型提供一种技术方案：
一种基于机器学习的智能导盲杖，包括导盲杖机械实体1和单片机主控系统2，导盲杖机械实体1包括握手3、拐杖上杆4和拐杖下杆5，握手3位于拐杖上杆4的上侧设置，拐杖上杆4的下侧套接有拐杖下杆5，拐杖上杆4的正面下侧开设有定位孔6，拐杖下杆5的正面上侧与定位孔6对应设置有调节按钮7，拐杖上杆4通过锁紧螺箍8与拐杖下杆5连接，拐杖下杆5的下侧设置有拐杖脚架9，握手3的左侧设置有监测探头10，握手3的左上侧设置有按键开关11，握手3的正面左下侧设置有控制面板12，控制面板12的正面上侧设置有音量调大键13，控制面板12位于音量调大键13的下侧设置有下一曲按键14，控制面板12的中间处设置有电源开关键15，控制面板12位于电源开关键15的下侧设置有上一曲按键16，控制面板12的正面下侧设置有音量调小键17，握手3的右侧中间处设置有播放喇叭18，单片机主控系统2包括主控模块19、GPS模块20、测距模块21、通信模块22和图像处理模块23、语音播放模块24。
本实用新型工作流程：使用时，通过定位孔6和调节按钮7能够调节拐杖下杆5进行伸缩，适应不同身高的人使用，通过人体工程学握手3，长握不累，打开电源开关键15使单片机主控系统2运行，通过监测探头10对路况进行监测，通过设置的GPS模块20兼容北斗定位模块，GPS-北斗双定位系统主要用来精准定位盲人位置，通过测距模块21主要针对与盲人周围近距离障碍物进行检测，而激光雷达测距模块主要对于盲人远距离障碍物进行精准检测，检测后通过图像处理模块23对处理所得图片进行分析，得到用户与静障碍物(坑洼，道牙等)距离，并进行预报，通信模块22以WiFi模块为主，与北斗卫星、百度地图API等进行数据通讯，通过语音播放模块24对于障碍物的距离、通行路口情况以及行人与路线偏差情况进行语音播报，通过播放喇叭18进行播放。
尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本实用新型的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种基于机器学习的智能导盲杖，包括导盲杖机械实体(1)和单片机主控系统(2)，其特征在于：所述导盲杖机械实体(1)包括握手(3)、拐杖上杆(4)和拐杖下杆(5)，所述握手(3)位于拐杖上杆(4)的上侧设置，所述拐杖上杆(4)的下侧套接有拐杖下杆(5)，所述拐杖上杆(4)的正面下侧开设有定位孔(6)，所述拐杖下杆(5)的正面上侧与定位孔(6)对应设置有调节按钮(7)，所述拐杖上杆(4)通过锁紧螺箍(8)与拐杖下杆(5)连接，所述拐杖下杆(5)的下侧设置有拐杖脚架(9)，所述握手(3)的左侧设置有监测探头(10)，所述握手(3)的左上侧设置有按键开关(11)，所述握手(3)的正面左下侧设置有控制面板(12)，所述控制面板(12)的正面上侧设置有音量调大键(13)，所述控制面板(12)位于音量调大键(13)的下侧设置有下一曲按键(14)，所述控制面板(12)的中间处设置有电源开关键(15)，所述控制面板(12)位于电源开关键(15)的下侧设置有上一曲按键(16)，所述控制面板(12)的正面下侧设置有音量调小键(17)，所述握手(3)的右侧中间处设置有播放喇叭(18)，所述单片机主控系统(2)包括主控模块(19)、GPS模块(20)、测距模块(21)、通信模块(22)和图像处理模块(23)、语音播放模块(24)。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述拐杖上杆(4)的下端两侧开设有缩径槽，并且所述拐杖上杆(4)的下侧外壁开设有螺纹。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述单片机主控系统(2)采用单片机选用MiniSTM32F103型号。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述GPS模块(20)兼容北斗定位模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述测距模块(21)包括红外测距传感器模块、激光雷达测距传感器模块。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述图像处理模块(23)选择ImageNet的预训练模型，用GoogLeNet搭建架构。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能导盲杖，其特征在于：所述单片机主控系统(2)位于握手(3)的内部设置，并且单片机主控系统(2)通过电源线与调节按钮(7)、监测探头(10)、控制面板(12)与播放喇叭(18)连接。
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2019
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