Pal Patel · Shreyansh Pampaniya · Ananya Ghosh · Ritu Raj 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

机器学习驱动的辅助技术正在变革感官障碍的解决方式。本文全面综述为听觉和视觉障碍群体设计的机器学习算法。针对听觉障碍，分析SVM、随机森林RF和多层感知器MLP等先进模型在听觉辅助应用中的有效性。针对视觉障碍，评估YOLO、SSD和RetinaNet等最先进目标检测框架实现实时物体识别和导航辅助的能力。研究还综述生成式AI在视觉和听觉障碍场景中的应用，强调深度学习模型在推进辅助技术、提升感官障碍者生活质量方面的变革潜力。

解读: 该机器学习辅助技术对阳光电源智慧运维和人机交互系统有启发意义。阳光iSolarCloud平台可借鉴目标检测技术实现光伏组件缺陷自动识别和无人机巡检。YOLO等实时检测算法可应用于阳光储能电站安全监控和异常检测。语音识别和自然语言处理技术可优化阳光智能运维系统的人机交互界面，提升现场运维人员操作便利性...