基于深度学习的视障人士可穿戴辅助系统
机器人学
2019-08-12 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在本文中，我们提出了一种基于深度学习的辅助系统，以改善视障（VI）人士的环境感知体验。该系统由配备 RGBD 相机和耳机的可穿戴终端、主要用于深度学习推理的强大处理器以及用于基于触摸交互的智能手机组成。提出了一种数据驱动的学习方法，利用 RGBD 数据和已建立的语义地图来预测安全可靠的步行指令。该地图也用于通过精心设计的触摸屏交互帮助视障人士理解其三维周围物体与布局。定量与定性实验结果表明，我们基于学习的避障方法在具有低矮障碍物的室内和室外数据集上均取得了优异的结果。同时，用户研究也在多种场景中开展，并显示了我们的系统对视障人士环境感知体验的改善。
引用
@article{arxiv.1908.03364,
title = {Deep Learning based Wearable Assistive System for Visually Impaired People},
author = {Yimin Lin and Kai Wang and Wanxin Yi and Shiguo Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.03364},
year = {2019}
}
备注
Accepted by ICCV/ACVR2019