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你是我的眼:人工智能帮助失明者避开路面障碍

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你是我的眼:人工智能帮助失明者避开路面障碍

图片来源: Twitter

研究人员和各个企业多年来一直努力发明各种装置,帮助视力障碍人士避开路面上的障碍,例如桌子椅子。许多类似设备利用超声波传感器来监测障碍物。挂在脖子上的Pathsounder项目已经停止,另外还有笨重的NavBelt是系在腰上使用,以及带有轮子的GuideCane,都是类似的例子。

不过,还有另一种暗藏在脚下的障碍——路面上那些微小的坑洼、台阶、路缘线或者断层,都可能会让步行者绊倒,或者让轮椅突然倾倒。对于这些细微的路面障碍,大部分高科技监测系统都没什么办法。

“对于这些不向外突出的障碍物,我们还不知道有什么监测设备比较好用。”Elaine Wong说,她是澳大利亚墨尔本大学的电子工程师。

在两家非盈利合作机构以及Ian Potter基金的帮助下,Wong制造了一个监测系统原型,利用了一个摄像头和激光来监测地面的坑洼等其他路面障碍。该系统结合了图像处理与机器学习,来分析用户周围的环境,在用户走动过程中提供声音指引。Wong上周在马来西亚举行的IEEE国际通信大会上呈现了她的作品。项目仍在进行中。目前,她的原型经过了3项小型测试,共使用了15个坑洼,原型能够正确识别至少90%的坑洼。

为了让系统真正发挥作用,她还需要在更多的测试中确认原型的能力,进一步提升系统精度。她希望调试机器学习算法的参数或者调整激光像素。她还需要创建一个实时版本的系统,因为目前测试中的图像处理是离线完成的。最后,她使用的激光只能在黑暗环境中使用,因此她还希望在接下来的版本中使用其他的激光。

Wong分别测试了两种激光模式作为监测方式,一种是投射一个激光网格,另一种以十字的形状投射。激光扫描用户面前的路面并返回设备时,系统会记录激光的强度。如果路面平整,激光会以完整的强度值返回,告诉用户这是一个平整的路面,例如人行道。但是如果激光由于路面坑洞必须传输更远的距离,模式中的这个部分就会比较微弱。

系统中的相机(目前是一个HD模式的GoPro相机)以15帧每秒记录激光模式。为了解读这些图像,Wong使用了机器学习与图像处理。她开发了可以发现激光模式中异常情况的算法,并将激光光点标记为一个坑洼。此时,系统会说“发现坑洼”。(她考虑过使用震动来提示用户,但是认为让系统大声说出来是最方便的办法。)十字模式的分析比网格模式更能带来高精度的结果。

Wong的目标是最终开发一个方便使用、价格便宜的路面障碍监测系统。“你希望系统可以快、可以小、并且复杂度低。”她说。

她的第一个版本设计是绑在步行者身上,或者绑在轮椅上,因为许多视力障碍人士依靠这些设备,而要使用导盲犬或拐杖发现障碍是比较难的。

在她看来,类似设备的潜在市场很大——世界卫生组织(WHO)称,全球视力障碍人士大约有二亿八千五百万人。不过,Wong心里最关心的是一个特殊用户——她的儿子生来便失明。她说:“希望这项产品真正实现的时候,他会为我感到骄傲。”

Via IEEE Spectrum

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