[发明专利]一种基于深度学习目标检测的盲人辅助行走方法和系统在审
| 申请号： | 202110662939.4 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113298029A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 吴振荣;邱卫根 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘思言 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习目标检测的盲人辅助行走方法和系统，构建基于YoLov2模型优化的DarkNet‑19的目标检测模型，利用训练集训练DarkNet‑19目标检测网络，利用开发集测试训练出来的模型，并根据测试结果优化来不断优化模型；根据训练优化后的DarkNet‑19目标检测网络获得模型权重文件，将模型权重文件读取至融合非极大值抑制算法的ImageAI库中，得到辅助盲人行走检测模型，利用测试集验证辅助盲人行走检测模型至达到收敛条件；获取待检测监控视频，采用辅助盲人行走检测模型检测该监控视频中每一实时监控图片中的路面情况，将盲人路上遇到的各种障碍物、交通情况，和路面信息反馈给盲人，解决了现有的盲人辅助行走工具智能化程度低，不能安全、准确地辅助盲人行走的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 检测 盲人 辅助 行走 方法 系统 | ||
【主权项】：
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