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使用深度影像分析為視障人士和盲人提供行動輔助應用程

為了解決google pixel 6評價的問題，作者施傑 這樣論述：

導航便利性的增長對社會產生了巨大的影響。 然而,視障人士和盲人 (VIB) 在探索不熟悉的環境時仍然受到限制。最近的研究展示輔助VIB在認知和空間環境的方法和技術,但開發一個既靈活又便攜的系統著實是一項挑戰。因此,本研究開發了一種使用深度圖像分析的移動輔助應用裝置,空間探索和環境識別系統實現了障礙物和物體檢測功能,並具有額外的輔助功能,例如開放街圖和應用程式求助電話作為安全措施。對象檢測是在帶有自定義模型的 TensorFlow Lite 框架上啟動的,能夠檢測 90 多個與 VIB 有關係的對象。此外,障礙物檢測利用智能手機的 3D 深度估計,計算屏幕上每個像素的距離,通過基於校準坐標的引

導音頻反饋檢測 1.6 米外的障礙物。此外,對生成的深度應用圖像過濾解決方案,例如深度引導的快速近似抗鋸齒,以進一步優化深度圖。可用性測試是在蒙住眼睛的測試者身上進行的,每個功能都有一套特定的程序。結果表明,該應用裝置僅依靠可交互特徵就能夠以 83% 的準確度檢測到 5 個常見物體,並且獲取成功率很高,而使用障礙物檢測讓受試者用中等速度行走(平均 5 分鐘走0.2 英里的距離)也以更高的準確度檢測到障礙物。該系統還在參與者的經驗獲得了很高的評價,它被開發為一個開放系統,假設可以增強 VIB 對周圍環境的認知和空間意識,支援安全導航並同時保持裝置的便攜性和靈活性,允許擴增未來開發的附加功能。