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基于物联网传感器的视障人士障碍物检测与警告系统
Obstacle Detection and Warning System for Visually Impaired Using IoT Sensors
Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Amna Ikram · Isabel de la Torre Díez 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
视障人士的安全独立移动需要高效障碍物检测系统。本研究提出创新智能膝盖手套,集成机器学习技术实现实时障碍物检测和警报。系统配备超声波传感器、PIR传感器和蜂鸣器,Arduino Uno微控制器管理数据处理。为增强检测准确性,利用决策树DT、支持向量机SVM、K近邻KNN、随机森林RF和高斯朴素贝叶斯GNB等多种机器学习算法。提出新型投票分类器集成方法,有效结合这些分类器优势最大化性能。严格交叉验证确保不同条件下鲁棒评估。实验结果表明系统在4米范围内实现98.34%检测准确率,具有高精度、召回率和F...
解读: 该障碍物检测技术对阳光电源智能运维系统有借鉴意义。阳光iSolarCloud平台可借鉴集成多传感器和机器学习算法的思路,实现光伏电站设备异常检测和巡检机器人障碍物识别。投票分类器集成方法可应用于阳光故障诊断系统,提高检测准确性和鲁棒性。Arduino微控制器的边缘处理架构与阳光分布式智能设备理念一致...
基于DETR的视障人士辅助技术目标检测增强方法
Enhancing Object Detection in Assistive Technology for the Visually Impaired: A DETR-Based Approach
Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Sujan Gyawali · Amna Ikram 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
本文提出实时障碍物检测识别系统，通过辅助技术增强视障人士导航。系统集成配备微型相机的移动应用实现实时图像采集，采用深度学习技术进行目标检测分类。对YOLOv8、Faster R-CNN和DETR进行比较评估。DETR表现最优，达到99%置信度、98%精度和40毫秒/帧处理速度。系统遵循结构化工作流程，包括实时采集、预处理、创新数据增强和TensorFlow Lite边缘设备优化。可分类80种障碍物类型如行人、车辆和交通信号，提供即时音频反馈确保安全导航。模型训练20轮达到98%准确率。该研究引入...
解读: 该目标检测技术可应用于阳光电源智能光伏电站巡检系统。阳光大型地面电站采用无人机和机器人巡检，需要高精度实时目标检测能力。该DETR方法的99%置信度和40毫秒处理速度可集成到阳光巡检设备，实现组件缺陷、热斑、遮挡物的自动识别。结合阳光SG逆变器的AI边缘计算能力和iSolarCloud云平台，该技术...