1. 項(xiàng)目描述:

1.1. 問(wèn)題陳述

雖然現(xiàn)有的技術(shù)已經(jīng)顯著改善了盲人的導(dǎo)航和障礙物檢測(cè)，但它們主要集中在這些方面。我們的目標(biāo)是擴(kuò)展這項(xiàng)技術(shù)，不僅包括檢測(cè)，還包括物體、人臉和圖像的識(shí)別。人工智能的廣泛應(yīng)用旨在通過(guò)提供有關(guān)其周圍環(huán)境的更詳細(xì)和有意義的信息來(lái)增強(qiáng)視障人士的整體體驗(yàn)。

1.2. 建議的解決方案

我們的項(xiàng)目旨在利用先進(jìn)的人工智能模型來(lái)增強(qiáng)盲人的空間意識(shí)，用于圖像、物體和面部識(shí)別。與目前主要關(guān)注導(dǎo)航的解決方案不同，我們的方法利用人工智能來(lái)解釋和傳達(dá)詳細(xì)的視覺(jué)信息，旨在為用戶提供對(duì)周圍環(huán)境更豐富、更身臨其境的理解。通過(guò)解釋和傳達(dá)詳細(xì)的視覺(jué)信息，我們的目標(biāo)是為用戶提供一種身臨其境的體驗(yàn)，提高他們對(duì)世界的整體感知，解決單純導(dǎo)航之外的關(guān)鍵需求。

2. 項(xiàng)目的特性

計(jì)劃中的項(xiàng)目包括四個(gè)主要功能：圖像識(shí)別、物體識(shí)別、人臉識(shí)別、文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換和GPS跟蹤。

2.1.圖像和對(duì)象識(shí)別：

這些是通過(guò)使用用戶的視頻捕捉設(shè)備分析周圍環(huán)境的圖像到文本轉(zhuǎn)換模型實(shí)現(xiàn)的。該模型生成合適的標(biāo)題來(lái)描述圖像，在單個(gè)實(shí)現(xiàn)中實(shí)現(xiàn)圖像和物體識(shí)別的雙重目的。

2.2.FaceRecognition:

人臉識(shí)別功能可以識(shí)別和區(qū)分用戶周圍環(huán)境中的不同面孔。該功能可以識(shí)別和傳遞關(guān)于已知個(gè)體的信息，增強(qiáng)社會(huì)互動(dòng)和個(gè)人意識(shí)。如果遇到任何未知的個(gè)體，則提示用戶為該個(gè)體指定一個(gè)名稱，并將其面部編碼保存到用戶目錄中。

2.3.語(yǔ)音轉(zhuǎn)換:

為了將信息傳遞給用戶，我們使用文本到語(yǔ)音(TTS)模型。這將生成的文本描述和識(shí)別轉(zhuǎn)換為可聽(tīng)的語(yǔ)音，利用用戶的聲音感知有效地傳達(dá)視覺(jué)信息。

2.4. GPS跟蹤:

輔助GPS可以幫助用戶在街道上導(dǎo)航，并為用戶提供方向提示。該功能支持高效準(zhǔn)確的導(dǎo)航，確保用戶能夠安全有效地到達(dá)目的地。

3. 項(xiàng)目實(shí)施

該項(xiàng)目使用桌面視頻捕獲設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)，該設(shè)備捕獲圖像幀以進(jìn)行圖像字幕。每個(gè)模型都被單獨(dú)實(shí)現(xiàn)，以有效地實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的目標(biāo)。

3.1.圖像和物體識(shí)別模型：

采用《擁抱臉》中的nlpconnect/ vitg -gpt2-image-captioning模型對(duì)捕獲的圖像生成描述性的說(shuō)明文字。以下是對(duì)工作流程的詳細(xì)解釋：

3.1.1.模型選擇和功能

模型選擇：選擇nlpconnect/ viti -gpt2-image-captioning模型是因?yàn)樗軌蛏稍敿?xì)而準(zhǔn)確的描述圖像內(nèi)容的標(biāo)題。它結(jié)合了用于圖像特征提取的視覺(jué)轉(zhuǎn)換器(ViT)和用于生成自然語(yǔ)言描述的GPT-2。

3.1.2.轉(zhuǎn)換為ONNX格式

ONNX格式：開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)是一種人工智能模型的開(kāi)源格式，這使得它們可以在不同的平臺(tái)上移植和互操作。將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式允許在支持ONNX的環(huán)境中部署，從而確保更好的兼容性和性能

轉(zhuǎn)換過(guò)程：使用hug Face和ONNX提供的工具和庫(kù)將模型從原始格式轉(zhuǎn)換為ONNX。這一步包括將模型的體系結(jié)構(gòu)和權(quán)重導(dǎo)出到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的ONNX文件中，然后可以使用該文件進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和部署。

3.1.3.預(yù)處理優(yōu)化

預(yù)處理：一旦進(jìn)入ONNX格式，模型就會(huì)進(jìn)行預(yù)處理以優(yōu)化其性能。這包括:

輸入歸一化：調(diào)整輸入的圖像數(shù)據(jù)以匹配模型的預(yù)期格式。

調(diào)整大小：確保所有輸入圖像都調(diào)整到適合模型的一致尺寸(例如，224x224像素)。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：應(yīng)用技術(shù)來(lái)提高模型的健壯性和性能，如隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)和顏色調(diào)整

3.1.4. 使用Vitis AI量化器進(jìn)行量化

量化：此過(guò)程涉及將模型的權(quán)重和激活從浮點(diǎn)精度(32位)轉(zhuǎn)換為較低精度(例如，8位整數(shù))。量化顯著地減小了模型的尺寸，提高了推理速度，而精度卻沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的損失

Vitis AI Quantizer: Vitis AI Quantizer是Xilinx提供的一個(gè)工具，用于優(yōu)化部署在硬件加速器上的AI模型。它支持各種量化技術(shù)，確保模型保持高效和準(zhǔn)確。

校準(zhǔn)數(shù)據(jù)：為了保持量化過(guò)程中的準(zhǔn)確性，使用了合適的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)表示模型將處理的典型輸入，確保量化模型在實(shí)際數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。校準(zhǔn)數(shù)據(jù)有助于微調(diào)量化參數(shù)，最大限度地減少對(duì)模型性能的影響。

通過(guò)遵循這一詳細(xì)的工作流程，該項(xiàng)目確保了nlpconnect/ viti -gpt2圖像字幕模型高效準(zhǔn)確地運(yùn)行，為視障用戶提供高質(zhì)量的圖像和物體識(shí)別。

例子

3.2.人臉識(shí)別模型：

face_recognition Python包用于識(shí)別和區(qū)分視頻幀中的人臉。系統(tǒng)通過(guò)名字通知用戶識(shí)別出的個(gè)人，對(duì)于未知的面孔，它會(huì)提示用戶分配一個(gè)名字，并存儲(chǔ)面部編碼以備將來(lái)識(shí)別。該功能增強(qiáng)了用戶的社交互動(dòng)和個(gè)人意識(shí)。

3.3.文本-語(yǔ)音轉(zhuǎn)換模型：

使用來(lái)自hugs Face的microsoft/ speecht5_ts模型將生成的文本標(biāo)題轉(zhuǎn)換為可聽(tīng)的語(yǔ)音。這允許用戶接收周圍環(huán)境的口頭描述，使信息易于訪問(wèn)和理解。

3.4用戶交互與反饋：

該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮了用戶交互。人臉識(shí)別模型提示用戶為未知的面孔分配名字，允許個(gè)性化和不斷提高識(shí)別。文本到語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換確保信息以一種清晰易懂的方式傳遞，利用用戶的聽(tīng)覺(jué)感知。

3.5.桌面視頻采集設(shè)備：

桌面視頻采集設(shè)備持續(xù)記錄用戶周圍環(huán)境，提供實(shí)時(shí)圖像幀進(jìn)行處理。這些幀用作圖像字幕模型的輸入，確保用戶接收到有關(guān)其環(huán)境的最新信息。

3.6. 排除GPS跟蹤

由于硬件的限制，目前版本的項(xiàng)目沒(méi)有實(shí)現(xiàn)GPS跟蹤。這一決定是為了確保將重點(diǎn)放在優(yōu)化圖像、對(duì)象和人臉識(shí)別以及文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換的核心功能上。

通過(guò)結(jié)合這些技術(shù)，該項(xiàng)目提供了一個(gè)全面的解決方案，增強(qiáng)視障用戶的空間意識(shí)，使他們能夠更有效地感知環(huán)境并與之互動(dòng)。

4. 結(jié)論:

通過(guò)整合先進(jìn)的人工智能技術(shù)，我們的項(xiàng)目顯著提高了視障人士的空間意識(shí)。通過(guò)結(jié)合使用圖像和物體識(shí)別，人臉識(shí)別和文本到語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換，我們提供了一個(gè)全面的解決方案，超越了傳統(tǒng)的導(dǎo)航輔助。該項(xiàng)目使用戶能夠更深入地了解周圍環(huán)境，培養(yǎng)更大的獨(dú)立性和社交互動(dòng)。通過(guò)專注于改善感知和與環(huán)境的互動(dòng)，我們的目標(biāo)是豐富視障用戶的生活，為他們提供更加身臨其境和信息豐富的世界體驗(yàn)。

5. 未來(lái)的范圍

這個(gè)項(xiàng)目未來(lái)的范圍是巨大的，有許多改進(jìn)和擴(kuò)展的機(jī)會(huì)：

5.1.用戶交互:

在當(dāng)前的項(xiàng)目中，用戶交互是有限的。這一限制可以通過(guò)探索用戶與系統(tǒng)交互的更多樣化的方式來(lái)解決，例如集成語(yǔ)音命令、觸摸界面和觸覺(jué)反饋。這些增強(qiáng)功能將提供更直觀和更易于訪問(wèn)的用戶體驗(yàn)，使視障用戶能夠更有效和更有效地使用系統(tǒng)

5.2.增強(qiáng)的空間意識(shí)

目前，空間意識(shí)主要是通過(guò)項(xiàng)目的圖像和物體識(shí)別功能來(lái)提供的。為了進(jìn)一步增強(qiáng)這種能力，我們計(jì)劃實(shí)現(xiàn)一個(gè)配備振動(dòng)電機(jī)的可穿戴腕帶。這款手環(huán)將通過(guò)振動(dòng)電機(jī)提供方向提示，以對(duì)應(yīng)用戶需要注意的方向，比如北方。例如，如果用戶需要知道哪個(gè)方向是北，那么只有與該方向?qū)R的電機(jī)才會(huì)振動(dòng)，從而向用戶提供有關(guān)其方向的觸覺(jué)反饋。

這種觸覺(jué)方向感是一種簡(jiǎn)單而有效的解決方案，但它將在未來(lái)的發(fā)展中擴(kuò)展到集成GPS和先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)。有了GPS，該系統(tǒng)將能夠提供更精確的位置和方向信息，幫助用戶導(dǎo)航和識(shí)別周圍的各種地點(diǎn)和物體?；趫D像識(shí)別和GPS定位的綜合分析，這些振動(dòng)將作為信息提示和警告，從而顯著提高用戶的空間意識(shí)和整體導(dǎo)航體驗(yàn)。

5.3. 用于視頻捕捉的智能眼鏡

在未來(lái)，將視頻捕捉集成到智能眼鏡中將是這個(gè)項(xiàng)目的理想選擇。智能眼鏡可以提供一種更加無(wú)縫和謹(jǐn)慎的方式來(lái)持續(xù)捕獲和分析視覺(jué)信息，增強(qiáng)我們空間感知技術(shù)的整體有效性。這種可穿戴解決方案將為用戶提供實(shí)時(shí)、免提的視頻采集，使系統(tǒng)在日常使用中更加方便和直觀。

5.4.擴(kuò)展識(shí)別功能：

擴(kuò)展識(shí)別功能以包含更多類別，例如地標(biāo)、文本和動(dòng)物，從而為用戶提供更豐富的信息集。實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)象跟蹤，提供關(guān)于用戶環(huán)境中移動(dòng)對(duì)象的持續(xù)更新。

5.5.與無(wú)障礙組織合作：

與支持視障人士的組織合作，以確保項(xiàng)目符合社區(qū)的需求和標(biāo)準(zhǔn)。參與用戶測(cè)試和社區(qū)研討會(huì)，以收集見(jiàn)解并驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性。

5.5.健全的安全和隱私措施：

開(kāi)發(fā)安全的方法來(lái)存儲(chǔ)和處理個(gè)人數(shù)據(jù)，如面部編碼，以確保用戶隱私。實(shí)施加密和安全訪問(wèn)協(xié)議，以保護(hù)系統(tǒng)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)泄露。

通過(guò)追求這些未來(lái)的發(fā)展，該項(xiàng)目可以繼續(xù)發(fā)展，為視障人士提供更大的好處，最終提高他們的獨(dú)立性和生活質(zhì)量。

本文編譯自hackster.io