TWI751719B - 導盲輔助方法及導盲輔助系統 - Google Patents

導盲輔助方法及導盲輔助系統 Download PDF

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一種導盲輔助系統，包含一影像擷取模組、一測距模組，及一處理模組。該處理模組根據該影像擷取模組所擷取的一擷取圖像，獲得一包含一已辨識物件及一對應該已辨識物件種類的物件名稱的物件辨識結果，該處理模組根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中且用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域內，當判定出位於該預設區域內時，該處理模組根據該物件辨識結果及該測距模組所測得的一物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至一聲音播放模組播放，該第一提示資訊包括一指示該已辨識物件之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離，進而達到提示並避免使用者與對應之實體物件發生碰撞的功效。

Description

導盲輔助方法及導盲輔助系統
本發明是有關於一種輔助方法及輔助系統，特別是指一種導盲輔助方法及導盲輔助系統。
目前視障朋友在路上行走時，需藉由導盲杖杖頭進行觸碰，來偵測行走的路徑上是否在身體周遭存在會影響行進的障礙物，但是由於障礙物一般為不規則形狀，或是導盲杖觸碰位置的誤差，而易造成視障朋友無法精確的偵測到障礙物的存在而發生碰撞的危險。
因此，本發明的目的之一，即在提供一種可自動偵測使用者前方物件並提示物件存在的導盲輔助方法。
本發明的目的之二，即在提供一種可自動偵測使用者前方物件並提示物件存在導盲輔助系統。
於是，本發明導盲輔助方法，藉由一訊號連接一聲音播放模組且供一使用者穿戴的導盲輔助系統執行，該導盲輔助系統包含一用於獲取連續圖像的影像擷取模組、一測距模組，及一電連接該影像擷取模組及該測距模組的處理模組，該導盲輔助方法包含以下步驟。
(A) 藉由該處理模組，根據該影像擷取模組所擷取的一擷取圖像，利用一用於辨識道路實體物件的物件辨識模型，獲得一對應該擷取圖像且包含一已辨識物件及一對應該已辨識物件的種類的物件名稱的物件辨識結果。
(B) 藉由該處理模組，根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中且用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域內。
(C) 當判定出該已辨識物件位於該預設區域內時，藉由該處理模組，根據該物件辨識結果，及該測距模組所測得的一物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第一提示資訊，該第一提示資訊包括一指示出位於該預設區域內之該已辨識物件所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離。
於是，本發明導盲輔助系統，適用於訊號連接一聲音播放模組且供一使用者穿戴，該導盲輔助系統包含一用於獲取連續圖像影的影像擷取模組、一測距模組，及一電連接該影像擷取模組及該測距模組的處理模組。
其中，該處理模組根據該影像擷取模組所擷取的一擷取圖像，利用一用於辨識道路實體物件的物件辨識模型，獲得一對應該擷取圖像且包含一已辨識物件及一對應該已辨識物件的種類的物件名稱的物件辨識結果，該處理模組根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中且用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域內，當判定出該已辨識物件位於該預設區域內時，該處理模組根據該物件辨識結果及該測距模組所測得的一物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第一提示資訊，該第一提示資訊包括一指示出位於該預設區域內之該已辨識物件所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離。
本發明的功效在於：藉由該處理模組電連接該影像擷取模組以及該測距模組，並透過該處理模組來對該影像擷取模組所擷取的該擷取圖像，對一物件辨識以獲得該物件相對於使用者的方位以及該物件的名稱，並配合測距模組回傳的該物件距離，將一包括該物件的方位、名稱及距離的第一提示資訊傳送到該播放單元，以達到提示並避免使用者與對應之實體物件發生碰撞危險的功效。
參閱圖1，本發明導盲輔助系統100的一實施例，適用於訊號連接一聲音播放模組200，其訊號連接的方式可藉由通訊網路或藍牙等方式達成，此外，該導盲輔助系統100用於供一使用者穿戴，例如呈可供該使用者穿戴的背心形式。該導盲輔助系統100包含一影像擷取模組1、一測距模組2、一處理模組3，及一儲存模組4。其中該處理模組3分別與該影像擷取模組1、該測距模組2及該儲存模組4電連接。
該影像擷取模組1，用於獲取連續圖像。於本實施例中該影像擷取模組1是使用單鏡頭，且影像大小為640×480像素，但不以此為限。
於本實施例中，該測距模組2是使用紅外線測距儀，並用於測量相對於該使用者之正前方的一物件的一物件距離，而由於紅外線測距儀僅偵測鏡頭正前方物件的距離，因此與該影像擷取模組1校正後，回傳的物件有效距離為100~550cm，但不以此為限。
該處理模組3包括一單晶片電腦31，及一用於輔助該單晶片電腦31並提升運算速度的張量處理器32TPU(Tensor Processing Unit)，該張量處理器32可進行大量低精度計算。於本實施例中該單晶片電腦31是使用Raspberry PI，而該張量處理器32則可使用google設計的可進行大量低精度計算的人工智慧加速棒(Coral Accelerator)，但不以此為限。
該儲存模組4儲存有一用於辨識道路實體物件的物件辨識模型，該物件辨識模組用於辨識出位於圖像中的物件的種類，以及對應該種類的物件名稱，例如人、樹、郵筒、路燈、垃圾桶…等。該物件辨識模型是根據人工所標記的多個訓練圖像，利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network）執行量化訓練而產生，舉例來說，每一訓練圖像包含人工所標記出的例如人、樹、郵筒、路燈、垃圾桶…等位置區域，其中該物件辨識模型中的每一神經元之權重參數(Weight)與偏移參數(Bias)皆以8位元儲存藉以降低運算量。
參閱圖2至圖5，以下將藉由一導盲輔助方法來說明該導盲輔助系統100各元件的運作細節，該導盲輔助方法包含步驟51~步驟65。
在步驟51中，該影像擷取模組1將所獲得之一擷取圖像P傳送至該處理模組3。
在步驟52中，該處理模組3根據該影像擷取模組1所擷取的該擷取圖像P，利用用於辨識道路實體物件的該物件辨識模型，獲得一對應該擷取圖像P且包含一已辨識物件O及一對應該已辨識物件O的種類的物件名稱的物件辨識結果。
在步驟53中，該處理模組3根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件O是否位於該擷取圖像P中且用於指示出該已辨識物件O所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域A內。在本實施例中，該預設區域A用於指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於相對於該使用者之正前方。
值得特別說明的是，於本實施例中，該處理模組3是根據該已辨識物件O是否完全涵蓋於該擷取圖像P中的該預設區域A(如圖4及圖5所示由一預設邊線L 1與一預設邊線L 2所界定)內，以判定該已辨識物件O是否位於該擷取圖像P中的該預設區域A。當該已辨識物件O完全涵蓋於該擷取影像中的該預設區域A內(如圖4所示)，即判定該已辨識物件O位於該預設區域A，當該已辨識物件O不完全涵蓋於該擷取影像中的該預設區域A內(如圖5所示)，即判定該已辨識物件O不位於該預設區域A，但不以此為限。
在步驟54中，該測距模組2將所獲得之指示出相對於該使用者正前方之物件的該物件距離傳送至該處理模組3。
在步驟55中，當判定出該已辨識物件O位於該預設區域A內並指示出該已辨識物件O位於相對於該使用者之正前方時，該處理模組3根據該物件辨識結果及該測距模組2所測得的該物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至該聲音播放模組200。其中，該第一提示資訊包括一指示出位於該預設區域A內之該已辨識物件O所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離，於本實施例中，該第一物件方位為正前方。
在步驟56中，該聲音播放模組200播放該第一提示資訊。舉例來說，當該第一物件方位為”正前方”、 該物件名稱為”人”，及 該物件距離為”100公分”時，則該第一提示資訊為「正前方100公分有人」，但不以此例為限。
在步驟57至步驟65中，大體而言，當判定出該已辨識物件O不位於該預設區域A內並指示出該已辨識物件O不位於相對於該使用者之正前方時，該處理模組3根據該物件辨識結果與一對應於該擷取圖像P中的預設中線L，獲得一指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之一者的方位分析結果。其中，該處理模組3是根據該已辨識物件O以該預設中線L為基準的一左部分面積與一右部分面積，獲得該方位分析結果。接著該處理模組3根據該物件名稱與該方位分析結果，產生並傳送一第二提示資訊至該聲音播放模組200，以使該聲音播放模組200播放該第二提示資訊，該第二提示資訊包括該物件名稱及一指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之該者的第二物件方位。而各步驟詳細說明如下：
在步驟57中，當判定出該已辨識物件O不位於該預設區域A內並指示出該已辨識物件O不位於相對於該使用者之正前方時，該處理模組3，根據對應於該擷取圖像P中的一預設中線L，將該已辨識物件O劃分為一左部分已辨識物件
Figure 02_image001
及一右部分已辨識物件
Figure 02_image003
。
在步驟58中，該處理模組3分別根據該左部分已辨識物件
Figure 02_image001
及該右部分已辨識物件
Figure 02_image003
，獲得對應該左部分已辨識物件
Figure 02_image001
的該左部分面積及對應該右部分已辨識物件
Figure 02_image003
的該右部分面積。值得特別說明的是，該左部分面積可由該左部分已辨識物件
Figure 02_image001
所涵蓋之像素所計算出，而該右部分面積可由該左部分已辨識物件
Figure 02_image003
所涵蓋之像素所計算出。
在步驟59中，該處理模組3判定該左部分面積是否大於該右部分面積。
在步驟60中，當判定出該左部分面積大於該右部分面積時，該處理模組3獲得指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者左前方的該方位分析結果。
在步驟61中，該處理模組3根據指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者左前方的該方位分析結果，產生並傳送一第二提示資訊，該第二提示資訊包括一指示出位於該預設區域A內之該已辨識物件O所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第二物件方位及該物件名稱，於本實施例中，該第二物件方位為左前方。
在步驟62中，該聲音播放模組200播放該第二提示資訊。舉例來說，當該第二物件方位為”左前方”，及該物件名稱為”樹”時，則該第二提示資訊為「左前方有樹」，但不以此例為限。
在步驟63中，當判定出該左部分面積不大於該右部分面積時，獲得指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者右前方的該方位分析結果。
在步驟64中，該處理模組3根據指示出該已辨識物件O所對應之實體物件位於該使用者右前方的該方位分析結果，產生並傳送一第三提示資訊，該第三提示資訊包括一指示出位於該預設區域A內之該已辨識物件O所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第三物件方位及該物件名稱，於本實施例中，該第三物件方位為右前方。
在步驟65中，該聲音播放模組200播放該第三提示資訊。舉例來說，當該第三物件方位為”右前方”，及該物件名稱為”垃圾桶”時，則該第三提示資訊為「右前方有垃圾桶」，但不以此例為限。
而在其他實施態樣中，在步驟59中，該處理模組3也可以是判定右部分面積是否大於左部分面積。而當步驟60中所述的該方位分析結果為指示出已辨識物件O所對應之實體物件位於使用者右前方時，在步驟63中所述的該方位分析結果則為指示出已辨識物件O所對應之實體物件位於使用者左前方，而不以本實施例為限。
綜上所述，本發明導盲輔助系統100及導盲輔助方法，藉由該處理模組3電連接該影像擷取模組1以及該測距模組2，並透過該處理模組3來對該影像擷取模組1所擷取的該擷取圖像P，對一物件辨識以獲得該物件相對於使用者的方位以及該物件的名稱，並配合測距模組2回傳的該物件距離，將一包括該物件的方位、名稱及距離的第一提示資訊傳送到該播放單元，即時提供視障朋友行進路徑上障礙物的資訊，以便提前迴避障礙物，以避免使用者碰撞、受傷。此外，本發明導盲輔助系統100可供使用者穿戴，並且使用體積小的該單晶片電腦31，以及可進行大量低精度計算的張量處理器32，並透過事先訓練好的該物件辨識模型，可避免在傳統影像識別所需要的龐大運算資源，大大提高整體的可應用性，故確實能達成本發明的目的。
惟以上所述者，僅為本發明的實施例而已，當不能以此限定本發明實施的範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋的範圍內。
100:導盲輔助系統 1:影像擷取模組 2:測距模組 3:處理模組 31:單晶片電腦 32:張量處理器 4:儲存模組 200:聲音播放模組 51~65:步驟 P:擷取圖像 A:預設區域 L:預設中線 L 1:預設邊線 L 2:預設邊線 O:已辨識物件
Figure 02_image001
:左部分已辨識物件
Figure 02_image003
:右部分已辨識物件
本發明的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是一方塊圖，說明本發明導盲輔助系統的一實施例； 圖2是一流程圖，說明該實施例所執行的一導盲輔助方法； 圖3是一流程圖，為接續圖2說明該導盲輔助方法； 圖4是一示意圖，說明該導盲輔助方法中的一擷取圖像、該擷取圖像中的一預設區域及一預設中線，及一已辨識物件，其中該已辨識物件位於該預設區域；及 圖5是一示意圖，說明該導盲輔助方法中的另一擷取圖像、該擷取圖像中的一預設區域及一預設中線，及一已辨識物件，其中該已辨識物件不位於該預設區域，並界定出一左部分已辨識物件及一右部分已辨識物件，且左部分面積大於右部分面積。
100:導盲輔助系統
1:影像擷取模組
2:測距模組
3:處理模組
31:單晶片電腦
32:張量處理器
4:儲存模組
200:聲音播放模組

Claims (8)

  1. 一種導盲輔助方法，藉由一訊號連接一聲音播放模組且供一使用者穿戴的導盲輔助系統執行，該導盲輔助系統包含一用於獲取連續圖像的影像擷取模組、一測距模組，及一電連接該影像擷取模組及該測距模組的處理模組，該導盲輔助方法包含以下步驟：(A)藉由該處理模組，根據該影像擷取模組所擷取的一擷取圖像，利用一用於辨識道路實體物件的物件辨識模型，獲得一對應該擷取圖像且包含一已辨識物件及一對應該已辨識物件的種類的物件名稱的物件辨識結果；(B)藉由該處理模組，根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中且用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域內；及(C)當判定出該已辨識物件位於該預設區域內時，藉由該處理模組，根據該物件辨識結果，及該測距模組所測得的一物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第一提示資訊，該第一提示資訊包括一指示出位於該預設區域內之該已辨識物件所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離；(D)當判定出該已辨識物件不位於該預設區域內並指示出該已辨識物件不位於相對於該使用者之正前方時，藉由該處理模組，根據該物件辨識結果與一對應於該 擷取圖像中的預設中線，獲得一指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之一者的方位分析結果；及(E)藉由該處理模組，根據該物件名稱與該方位分析結果，產生並傳送一第二提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第二提示資訊，該第二提示資訊包括該物件名稱及一指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之該者的第二物件方位。
  2. 如請求項1所述的導盲輔助方法，該測距模組用於測量相對於該使用者之正前方的一物件的該物件距離，其中，在步驟(B)中，該預設區域用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於相對於該使用者之正前方；及在步驟(C)中，當判定出該已辨識物件位於該預設區域內並指示出該已辨識物件位於相對於該使用者之正前方時，該處理模組產生並傳送該第一提示資訊至該聲音播放模組。
  3. 如請求項1所述的導盲輔助方法，其中，步驟(D)包括以下步驟：(D-1)當判定出該已辨識物件不位於該預設區域內並指示出該已辨識物件不位於相對於該使用者之正前方時，藉由該處理模組，根據對應於該擷取圖像中的該預設中線，將該已辨識物件劃分為一左部分已辨識物件及一右部分已辨識物件； (D-2)藉由該處理模組，根據該左部分已辨識物件及該右部分已辨識物件，獲得一對應該左部分已辨識物件左部分面積，以及一對應該右部分已辨識物件右部分面積；及(D-3)藉由該處理模組，根據該左部分面積與該右部分面積，獲得該方位分析結果。
  4. 如請求項3所述的導盲輔助方法，其中，在步驟(B)中，藉由該處理模組，係根據判定該已辨識物件是否完全涵蓋於該擷取圖像中的該預設區域內，以判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中的該預設區域；步驟(D-3)包含以下步驟：(D-3-1)藉由該處理模組，判定該左部分面積及該右部分面積其中一者是否大於該左部分面積及該右部分面積其中另一者；(D-3-2)當判定出該左部分面積及該右部分面積其中該者大於該左部分面積及該右部分其中另一者面積時，藉由該處理模組，獲得指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於該使用者左前方及該右前方其中對應該左部分面積及該右部分面積其中之該者的該方位分析結果；及(D-3-3)當判定出該左部分面積及該右部分面積其中該者不大於該左部分面積及該右部分面積其中另一者時，獲得指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於 該使用者左前方及右前方其中該左部分面積及該右部分面積其中另一者的該方位分析結果。
  5. 一種導盲輔助系統，適用於訊號連接一聲音播放模組且供一使用者穿戴，該導盲輔助系統包含：一影像擷取模組，用於獲取連續圖像；一測距模組；及一處理模組，電連接該影像擷取模組及該測距模組；其中，該處理模組根據該影像擷取模組所擷取的一擷取圖像，利用一用於辨識道路實體物件的物件辨識模型，獲得一對應該擷取圖像且包含一已辨識物件及一對應該已辨識物件的種類的物件名稱的物件辨識結果，該處理模組根據該物件辨識結果，判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中且用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件與該使用者之相對方位的一預設區域內，當判定出該已辨識物件位於該預設區域內時，該處理模組根據該物件辨識結果及該測距模組所測得的一物件距離，產生並傳送一第一提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第一提示資訊，該第一提示資訊包括一指示出位於該預設區域內之該已辨識物件所對應之實體物件相對於該使用者之方位的第一物件方位、該物件名稱及該物件距離；當該處理單元判定出該已辨識物件不位於該預設區域內並指示出該已辨識物件不位於相對於該使用者之正前方時，藉由該處理模組，根據該物件辨識結果與一對應於該擷取圖像中的預設中線，獲得一指示出該已辨識物件 所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之一者的方位分析結果，該處理模組根據該物件名稱與該方位分析結果，產生並傳送一第二提示資訊至該聲音播放模組，以使該聲音播放模組播放該第二提示資訊，該第二提示資訊包括該物件名稱及一指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於該使用者左前方及右前方中之該者的第二物件方位。
  6. 如請求項5所述的導盲輔助系統，其中，該測距模組用於測量相對於該使用者之正前方的一物件的該物件距離，當該處理模組判定該已辨識物件是否位於該擷取圖像中時，該預設區域用於指示出該已辨識物件所對應之實體物件位於相對於該使用者之正前方，當該處理模組判定出該已辨識物件位於該預設區域內並指示出該已辨識物件位於相對於該使用者之正前方時，該處理模組產生並傳送該第一提示資訊至該聲音播放模組。
  7. 如請求項5所述的導盲輔助系統，其中，該處理模組包括一單晶片電腦及一用於輔助該單晶片電腦並提升運算速度的張量處理器。
  8. 如請求項5所述的導盲輔助系統，其中，該物件辨識模型係為卷積神經網路，其中該物件辨識模型中的每一神經元之權重參數與偏移參數皆以8位元儲存。
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