基于多模态AI的视障人士智能导航系统设计

演讲人：日期：基于多模态AI的视障人士智能导航系统设计未找到bdjson目录CONTENTS01研究背景与意义02系统架构设计03关键技术突破04实验验证与性能评估05应用前景与展望06团队与研究成果01研究背景与意义视障人群出行现状与痛点出行困难由于视觉障碍，视障人士在行走、过马路、上下楼梯等日常出行活动中面临诸多困难，限制了其活动范围和独立性。信息获取受限社交障碍视障人士无法通过视觉获取周围环境中的信息，如路标、障碍物、交通工具等，导致出行时缺乏安全感。由于出行不便和信息获取受限，视障人士在社交方面也存在诸多障碍，难以融入社会。123现有辅助技术的局限性传统导盲工具传统导盲工具如导盲杖、导盲犬等，虽然能提供一定的辅助，但存在感知范围有限、无法识别复杂环境等问题。030201导航软件现有的导航软件虽然可以提供路线规划和导航服务，但无法实时感知和识别环境中的障碍物和危险，无法为视障人士提供准确的导航信息。公共交通设施公共交通设施虽然为视障人士提供了一定的便利，但依然存在标识不明确、信息不全面等问题，使得视障人士在使用时存在诸多困难。人工智能技术可以通过视觉识别、语音识别等技术，为视障人士提供更为准确和全面的环境感知信息，帮助其更好地感知和识别周围环境。人工智能技术带来的革新机遇感知技术基于人工智能的导航算法可以根据视障人士的出行需求和特点，为其规划更为合理和安全的路线，并提供实时的导航服务。导航算法人工智能技术可以实现与视障人士的智能化交互，通过语音、触摸等方式与其进行沟通和互动，提供更加贴心和人性化的服务。智能交互技术02系统架构设计视觉感知通过麦克风收集环境声音，利用语音识别技术将声音转化为文字，并进行分析和处理。听觉感知触觉感知通过触觉传感器获取环境信息，如温度、湿度、压力等，以及障碍物形状、大小等信息。通过摄像头捕捉环境图像，利用计算机视觉技术进行目标检测、识别和跟踪。多模态感知模块（视觉/听觉/触觉）AI环境理解算法核心深度学习算法利用卷积神经网络等深度学习算法对视觉和听觉感知数据进行处理和分析，实现目标的识别、分类和跟踪。语义理解算法将感知数据转化为语义信息，如识别道路、建筑物、交通标志等，以便进行更高级别的决策。融合算法将不同模态的数据进行融合，提高系统的感知精度和鲁棒性，实现更加准确和可靠的环境理解。语音交互通过语音指令和反馈，实现与系统的交互和操作，方便用户控制和使用。人机交互反馈机制设计触觉反馈通过震动、触感等触觉反馈方式，告知用户当前环境信息、系统状态和导航提示等。虚拟现实交互通过虚拟现实技术，将导航信息以三维形式呈现给用户，提高用户的感知和理解能力。可穿戴硬件集成方案眼镜式设备集成摄像头、显示器、麦克风等传感器，实现视觉、听觉和语音交互。头盔式设备手表式设备将眼镜式设备升级为头盔式，增加用户舒适度和稳定性，提高感知精度和交互效果。将核心功能集成在手表上，实现便携和随时使用，方便用户随时随地进行导航和交互。12303关键技术突破实时立体视觉分析算法深度神经网络架构采用深度神经网络进行图像处理和场景解析，提高立体视觉分析的精度和鲁棒性。030201实时物体检测与跟踪实现实时物体检测、识别和跟踪，为导航提供准确的空间位置和运动轨迹信息。复杂场景解析与三维建模针对复杂场景进行快速解析和三维建模，为导航提供精确的地图和定位信息。骨传导音频空间编码技术骨传导原理通过头骨传导音频信号，实现声音的空间定位和定向传输，避免环境噪声干扰。高效音频编码采用高效的音频编码技术，提高音频信号的传输效率和识别率，实现准确的指令传输。空间音频感知通过骨传导音频信号感知周围空间的声音分布，为导航提供环境声音信息。基于柔性电子皮肤的触觉感知技术，能够感知物体的形状、质地和温度等信息，为导航提供触觉反馈。柔性电子皮肤触觉反馈触觉感知原理采用先进的信号处理算法，对触觉信号进行解析和处理，实现精准的触觉反馈。触觉信号处理将触觉信息与视觉信息相融合，提高导航的准确性和可靠性。触觉与视觉融合人工智能算法设计自然、高效的人机交互接口，实现人与机器之间的信息交互和协同决策。人机交互接口决策模型优化根据用户反馈和使用数据，不断优化决策模型，提高导航系统的性能和用户满意度。采用人工智能算法进行决策和规划，提高导航的自主性和智能化水平。人机协同决策模型04实验验证与性能评估测试设备采用专业的多模态AI导航设备，包括摄像头、传感器、语音交互设备等。实验室环境测试标准测试场景构建模拟真实场景的实验环境，包括室内和室外环境，测试设备在不同光照、声音等条件下的导航性能。测试指标评估导航系统的定位精度、路径规划能力、避障能力、语音交互效果等关键指标。真实场景用户体验研究用户选择选择不同年龄、性别、视障程度的用户进行测试，以获取更全面的用户体验数据。用户体验评估反馈与改进通过用户满意度调查、实地观察、访谈等方式，评估导航系统的易用性、可靠性、安全性等方面。根据用户体验研究结果，优化系统功能和界面设计，提高系统的实用性和用户满意度。123与传统导盲设备的对比分析比较传统导盲设备与基于多模态AI的导航系统在导航方式、精度、覆盖范围等方面的差异。导航方式对比分析传统导盲设备在障碍物识别、路线规划、语音交互等方面的不足，以及基于多模态AI的导航系统在这些方面的优势。功能对比评估两种导盲设备的成本、效益和可持续性，分析基于多模态AI的导航系统在推广和应用方面的潜力。成本与效益对比05应用前景与展望医疗康复领域的扩展应用辅助诊疗通过多模态AI技术，对病患的视觉、听觉、触觉等多种感官信息进行综合分析，辅助医生进行更准确的诊断。康复训练利用虚拟现实技术，结合多模态AI算法，为病患提供个性化的康复训练方案，帮助他们恢复受损的功能。心理康复通过智能导航系统与病患进行交互，提供心理疏导和情绪支持，改善病患的心理状态和生活质量。通过与智能家居设备的数据交互，实现智能导航系统与家居环境的无缝连接，提高视障人士的居家生活便利性。与其他智能设备的生态融合与智能家居设备联动将智能导航系统集成到可穿戴设备中，如智能手表、智能眼镜等，实现更轻便、更便捷的导航服务。与可穿戴设备融合通过与公共交通系统的数据接口，为视障人士提供更为精准的公共交通出行信息和服务。与公共交通系统对接通过智能导航系统，帮助视障人士更好地融入社会，提高他们的生活质量和幸福感。技术普惠与社会价值体现提高视障人士生活质量智能导航系统可以消除信息障碍，让视障人士能够更便捷地获取和使用各种信息和服务。促进信息无障碍化智能导航系统的研发和应用将推动科技创新和相关产业的发展，同时为社会创造更多的就业机会。推动科技创新与就业06团队与研究成果跨学科研发团队构成负责图像识别、物体检测、场景理解等计算机视觉相关任务，为系统提供视觉感知能力。计算机视觉专家负责语音识别、语音合成、自然语言处理等语音技术相关任务，实现与用户的语音交互。负责用户调研、需求分析、产品设计与评估等任务，确保系统符合视障人士的实际需求。语音识别与合成专家负责导航算法、地图数据处理、路径规划等导航相关任务，确保系统的导航准确性。导航与地图专家01020403用户体验与产品设计专家已发表的核心学术成果学术论文团队成员在相关领域顶级学术会议和期刊上发表多篇学术论文，涉及计算机视觉、语音识别、导航算法等多个方面。技术专利软件著作权团队已申请多项技术专利，包括图像识别算法、语音识别模型、导航路径规划算法等，为系统的技术创新提供有力支持。团队开发的视障人士智能导航系统软件已获得软件著作权，为系统的商业化应用提供法律保障。123国际学术界反馈与认可学术会议邀请团队成员多次受邀在国际学术会议上做主题报告或分组讨论，分享研究成果