Visionary Guidance: Wearable Navigation System for Blind
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a wearable navigational device intended for use by individuals with vision impairments as they move about outdoors independently and safely. The intent is to enable individuals by increasing both their confidence and mobility so they are able to explore their environment with greater freedom and independence. The system incorporates multiple high-tech approaches including ultrasonic and infrared sensors for real-time obstacle/proximity detection while a camera-based system provides a broad situational awareness. At the system’s core is a convolutional neural network (CNN) designed to classify and robustly perceive various elements of outdoor environments—pedestrians, vehicles and rough terrain. Sensor fusion with GPS enables it to track and map locations with accurate spatial information and construct a dense model of the environment, even in the presence of unexplored territory. User gesture recognition, real-time obstacle avoidance, and precise navigational mapping are all within its capabilities. It implements terrain and obstacle avoidance via tactile and auditory means, offering directional voice prompts and vibration cues regarding potential threats. The convenient hands free operation can be done using voice commands because of the streamlined design of the device. This device is most useful for users who are fully blind or otherwise visually impaired. The device’s ability to retain and enhance on-the-go navigation is also its distinctive functionality. The device utilizes algorithms in machine learning to refine its navigation accuracy continuously based on user behavior and environmental stimuli. Reliability and effectiveness were demonstrated in field tests conducted in various outdoor settings. These tests showed the system promotes independent travel for people with visual impairments. This work is aligned with other contemporary research in assistive technology and serves as a strong basis for future research in autonomous mobility aids.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».