Research on the design and realization of interactive wearable blindness guidance system based on computer vision
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the problems of single function of navigation aids and limited applicable scenes for visually impaired people traveling at present, this paper proposes an interactive wearable guide system based on computer vision technology. The system integrates a variety of sensors, including infrared rangefinder, ultrasonic sensors and high-definition camera, and is equipped with STM32 microcontroller for efficient data processing, realizing real-time perception of the surrounding environment and accurate identification of obstacles. The system adopts YOLOV7 algorithm to intelligently analyze road conditions and provide accurate and real-time navigation information for visually impaired users through voice and vibration feedback. The system is also equipped with gyroscope and microphone for monitoring the user's movement status and receiving voice commands to realize natural human-computer interaction. The accompanying smartphone APP connects to the system wirelessly via Bluetooth and provides voice and vibration alerts through the headset and built-in motor, providing a convenient user interface. The APP integrates GPS positioning and Baidu map service, which not only records the user's walking route in real time, but also intelligently plans the traveling route and provides voice navigation service. The system is well-designed, integrating advanced technology and humanized interaction, aiming to provide an innovative, reliable and easy-to-use guide solution for the visually impaired.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».