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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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基于双重目标导航帮助盲人和视力受损

阿卡纳R Priyadarshini
二世nd年m .科技部门的CSE, NMAMIT Nitte,卡纳塔克邦,印度
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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

文摘

视障和盲人过一个具有挑战性的生活。埃塔的扮演着至关重要的角色在他们的导航在这篇文章中,精明的边缘检测、形态学操作和边界框进行障碍检测技术。后来深度地图创建过程就完成了。估计的偏差深度地图与参考深度地图可以用来获取空间信息的环境可以给视力受损。本文提供了户外(即。通过GPS调制解调器)以及室内(通过机器视觉)等两个目标导航援助的声音以及声音可以检测任意数量的障碍。室内导航使用图像处理方法和室外导航是通过使用全球定位系统(GPS)调制解调器。

关键字
埃塔,形态学操作,边界框,空间信息、深度地图

介绍
根据世界卫生组织(WHO)的统计数据,在2013年,据估计,大约有2.85亿的人口是视力受损。这中间,其中3900万是瞎眼的,246有低视力。几乎世界上多数的视力受损的人生活在发展中国家,即90%左右。失明的人的百分比50岁以上的人大约是82%。大约80%的视力障碍被认为是可避免的。盲和低视力的主要原因是视网膜黄斑变性、糖尿病视网膜病变、白内障和青光眼。图1描述了失明和比例的流行的原因这些疾病在发展中国家。
视觉障碍的患病率随着年龄的增加即大约15%的人在45 - 64年,17%的人在65年到74年,26%的75岁以上的人。此外,视觉功能是由许多其他组件。色彩感知,这些包括视野立体敏锐度,眩光复苏,暗适应,对比敏感度函数。这些视觉质量不是一般在人口基础视力障碍患病率的研究评估。水平的视觉功能包括:
•1。——正常的视力
•2。——中度视力损害
•3。——严重的视力损害
•4。——失明
一个斯内伦视力表上面给出的图2可以用来测量视力。图3显示了盲人,在世卫组织六个区域的分布。
90%的失明不能单独旅行。7%使用手杖而3%可以使用导盲犬,但只有一半的人选择使用导盲犬。也许最广泛使用的设备是一个激光甘蔗普通长手杖内置激光测距系统。即便有了这些设备,然而盲人旅客缺乏旅行自由没有援助,通过陌生的环境依赖于高效的导航信息,超越这些设备的传感范围。然而有几个埃塔的如NavBelt、RFID、GPS导航艾滋病、通用导航艾滋病、立体视觉系统,讨论系统迹象,基于Zigbee的助航设备,智能视觉系统等开发协助视障导航路径。本文的主要目的是:首先,协助视障导航路径。其次,检测环境的障碍在环境空间中最重要的一个主要任务是设计一个碰撞自由自主导航系统。第三个目标是,图像中的边缘检测的第一步,必须为了执行捕获图像的最重要的特性。第四个目标是关于深度的看法从一个特定的环境,它的目的是预测或估计来自用户的各种对象的距离。因此深度评估中起着非常重要的作用在这样的自主导航系统。 The goal of the work is an application to assist the visually impaired and blind in indoor as well as in outdoor environments.

相关工作
在[14],作者模仿旅行援助视障根据蝙蝠的回声定位系统。他们使用两个超声波传感器在传统眼玻璃框架和空间信息给用户通过通过耳机声音的音调。在[13],系统使用一种移动机器人的避障系统,在指导模式以及在图像模式。沿着注定的用户引导路径与重复哔哔的声音。在[11],提出了一个基于图像处理系统的相对距离信息从用户是通过立体差异。在[10]中,提出了一个基于RFID的盲人导航援助系统,RFID阅读器成立于甘蔗和RFID标签导航路径。在[9]中,作者提出了一个名叫“智能视觉”的导航系统主要基于计算机视觉模块。他们用了几个模块,但是它只检测环境中的特定地标使用霍夫变换。空间信息的障碍和距离用户设计的一个重要方面是防撞视障导航援助系统。在[2]中,作者部署立体视差估计算法以获取空间信息的环境考虑偏差的估计差异捕捉的图像从一个理想的系统没有障碍。 In [4], authors proposed an application to assist the visually impaired based on depth hypothesis which was based on vanishing points.

这篇论文的范围
检测环境的障碍在环境空间中是主要的一步参与设计一个碰撞自由自主导航系统。对于这个最优边缘检测技术和形态学操作。边界框技术进一步用于创建深度地图。(最大和最小行最小列行,最大列技术)区域边界框的深度地图创建。深度的看法从一个特定的环境是人类的眼睛的一个重要特性,可以帮助识别的用户环境中的各种物体的距离。因此深度估计在自主导航系统中起着举足轻重的作用了解环境中对象之间的关系以及从用户。

提出了基于室内导航方法

答:框图基于室内导航
首先帮助视障沿着他们的导航路径的障碍检测程序执行。这主要包括边缘检测以及确定唯一的重大障碍。边界框技术用于深度估算和确定的偏差估计深度地图与参考深度地图可以转达了视障关于空间信息的障碍。提出了系统的总体设计是图4所示。

b .提出方法

1)障碍检测:
检测环境的障碍在环境空间中是主要的一步参与设计一个碰撞自由自主导航系统。为了帮助视障沿着他们的导航路径,障碍之前,用户必须从背景中检测和隔离。首先进行障碍检测、边缘检测是非常重要的,因为它有助于获得有关边界的结构信息。边缘检测的主要步骤是:
•平滑:抑制尽可能多的噪音,不破坏真正的边缘。
•增强:应用微分增强边缘的质量(即。锐化)。
•阈值:确定哪些边缘像素应该丢弃噪声,哪些应该保留(即。阈值边缘大小)。
•本地化:确定准确的边缘位置。亚像素分辨率对于某些应用程序可能需要估计的位置边比像素之间的间距。
拟议的方法利用最好的边缘探测器命名为精明的边缘检测器以及某些形态学操作膨胀和腐蚀等连接破碎的边缘和噪声去除。虽然有几种边缘检测技术,最佳的边缘检测器噪声是不太可能被愚弄的选择。因为降噪成为其中最重要的挑战方面的障碍检测的整个过程,是非常重要的选择一个最好的边缘检测器。精明的边缘检测器利用高斯滤波器对噪声去除。精明的边缘检测的工作原理:首先精明的方法寻找通过确定边缘梯度的最大值即梯度计算使用高斯滤波器的导数。使用高斯滤波器进一步使平滑过程完成。非极大值抑制梯度级原因薄边缘。精明的方法使用双阈值的概念:一个检测弱边缘和其他强边缘。弱边缘保留只有连接到强大的边缘。因此,精明的边缘方法避免检测的假边缘和噪声欺骗了。

2)形态学操作:
形态学膨胀和侵蚀等操作链接图像边缘以及消除噪音。扩张基本上是一个图像的变换,可以改变图像的大小而不是形状。为此,结构元素形态学可以改变形状。形态学操作探针图像小形状称为结构化元素。结构元素被称为内核,它被指定为数量的离散点的坐标相对于一些起源。这是非常重要的,选择适当的结构元素。因此结构元素形态学操作中起着非常重要的作用。结构元素被归类为扁平结构元素和非结构化元素。大多数时候扁平结构元素对正在使用的实时图像。大多数时候磁盘结构元素仅仅是用于精细调整和方形或菱形结构元素的应用过程变得更快。 The method used for decomposing disk structuring element is based on radial decomposition using periodic lines and the method used for performing diamond structuring element is based on logarithm decomposition technique. In this paper, morphological closing operation is used which is usually denoted as A.B where A and B are two binary images. Closing operation is defined as: A.B=(A⊕B)?B. Closing operations offer the benefits like smoothening counters, fuses narrow breaks, eliminating small holes and further fills gaps in counters. Closing operation (dilation followed by erosion) is basically used to compute the morphological gradient of an image. To avoid insignificant obstacles that may exist due to the presence of small close boundaries, the area within the close boundaries is calculated . Further area opening process is being performed.

3)边界框技术:
以前做的工作是基于消失点执行深度假说以及深度地图创建。消失点的问题主要包括:1。三个正交的消失点可能没有2。很难准确地确定消失点3。消失点的准确性影响3 d reconstruction.4的准确性。无限的消失点5。存在噪声由于反射和阴影可能会导致错误的消失点。克服的缺点和困难消失点,边界框技术是用于执行深度假设。因为没有消失点的概念,在本文中,一个默认的假设与下到上深度梯度。边界框是最小的矩形封闭区域。这个最初在计算边界框之前,计算二进制映像的连接组件标签的对象是要做。 This helps to process objects separately. Next measurement of the set of properties for each connected component in a binary image is to done. It helps in computing region descriptors for an image. Bounding Box process: For Bounding Box we need 4 points, one is starting position(x ,y), length and breadth. Minimum value of the row and minimum value of the column – 0.5 gets us the value of the starting position(x, y) of each Box for each obstacle. Maximum value of the column-minimum value of the column+1 is computed to estimate the value of breadth of the box for each obstacle. Further the computation of length of the box is done using: Maximum value of the rowminimum value of the row+1. Bounding Box is applied around each obstacle.
4)深度假说和深度估计:边界框技术进一步用于创建深度地图。
(最大和最小行最小列行,最大列技术)区域的边界框是用于深度地图创建。深度假说是考虑两级阈值即与颜色:白色(障碍附近)和灰色(障碍)。深度假设通常是用灰度表示状态的强度接近对象相比会更遥远的物体。越接近物体充满了大量的白色像素相比更远的对象。较小的深度,更大的强度值。最后深度估计基于当地深度假说和区域的边界框为每个障碍。从用户的角度来看,导航路径可以被认为是一个乐队的像素息差特定的列数捕获的图像。每个乐队跨越8列在捕获的图像的像素。的平均强度值的行计算每个乐队的深度图,使乐队的深度图的偏差从相应的参考深度假设。偏差估计深度地图参考深度地图是用来传达信息空间环境对视障导航路径。 Presence of obstacles results in hike in the intensity values of the depth map in projected 2D space.

室内环境的结果
在如下所示的结果,首先捕获的图像(见图5)转换为灰度图像(如图7所示),以减少计算复杂度。执行下一个精明的边缘检测(如图7所示),必然会发现真正的边缘。执行噪声去除和检测对象紧密相连,某些形态学操作执行Fig.8所示,9和10所示。每个障碍进一步包围边界框(如Fig.11所示)考虑面积标准。进一步深度估计为每个障碍根据特定边界框的坐标和深度地图创建(如Fig.12所示,13、14、15、16、17)。接下来的图描绘了估计的偏差深度地图参考深度地图绘制Fig.18所示。障碍的存在扭曲了参考深度图和结果在2 d提高深度地图。

基于实验设计和设置户外系统
通过这个想法(见Fig.19和Fig.20)障碍检测可以用超声波测距传感器的帮助。这个传感器产生的嘟嘟声时接触到的障碍。雷竞技网页版因此这样的应用程序可以使用一个想法帮助视障导航路径。进一步有两个4 x4键盘,每个键代表的导航路径。有一个开始键,结束这些4中关键路线,4路线对应的仿真环境。因此借助GPS模拟器调制解调器和超声波测距传感器,视觉障碍人士和可以给盲人导航援助和警告,以防他/她遇到一个障碍和偏差。因此该系统可以指导视障导航路径,提供良好的帮助。

结论和未来的工作
该方法利用精明的边缘检测与形态学相结合的操作障碍检测和提取重要的障碍。使用边界框方法进一步深度构造图。估计的偏差深度地图参考深度地图是用来确定障碍的空间信息,可以给视障协助他们导航路径。进一步基于声音以及声音援助可以给视力受损。GPS模拟器调制解调器也旨在指导视障如果他们偏离实际的导航路径和超声波测距传感器感知的存在障碍和警告视障当他们接触障碍。雷竞技网页版本文作为一个未来的工作可以被扩展以适应更深度的水平的深度地图使用激光相机或TOF(飞行时间)相机实时图像处理功能。

数据乍一看
图1 图2 图3 图4 图5
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图6 图7 图8 图9 图10
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图11 图12 图13 图14 图15
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图16 图17 图18 图19 图20

引用