[发明专利]一种智能探路方法和系统

说明书

本发明公开了一种智能探路方法和系统，可以通过摄像头检测和识别物体，进行优化筛选后，通过声音的方式提示出来，实现让有视力障碍人士或儿童进行智能探路的功能。其方法包含以下步骤：摄像头进行拍摄，得到视频数据；对视频帧进行自动物体定位和识别，得到视频帧内每个物体的像素集合和类别；对每个物体进行排序，得到每个物体的优先顺序；根据物体优先顺序，对物体进行声音提示。其系统包含以下模块：摄像头拍摄模块，自动物体识别模块，物体优先顺序排序模块，物体的声音提示模块。

技术领域

本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种智能探路方法和系统。

背景技术

随着人工智能技术的发展，通过摄像头自动地定位和识别物体的技术已经十分成熟。如何将这些技术应用到有视力障碍的人士或者儿童认知上，是本发明所提出来的解决方案，具体解决问题举例如下：

1）视力障碍人士外出的时候，无法看清路上的物体，设计有一套方法和系统，可以识别并报出前面视频中的物体和位置，则可以帮助他们进行智能探路；

2）儿童对新世界的物体的认知还不熟悉的时候，设计有一套方法和系统，可以识别并报出视频中的物体和位置，则可以帮助他们学习这些物体的名称和相关知识。

随着人工智能技术的发展，采用智能摄像头进行自动物体定位和识别的精度越来越高，本发明正是在此类技术的基础之上研发出来的一种智能探路方法和系统。常见的自动物体定位和识别可采用公开的深度学习方法进行定位和识别。例如：2014年RossGirshick，Jeff Donahue等人公开发表的《用于精确物体检测和分割的丰富特征层次》（Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation），公开了一种能够进行200种常见物体的图像物体检测（即定位）和识别方法，可以达到很好的效果。2016年Joseph Redmon, Ali Farhadi等人公开发表的文章《YOLO9000：更好，更快，更强》（YOLO9000: Better, Faster, Stronger），描述了一种深度学习网络结构，可以快速地、精确地定位和识别出人们生活中常见的超过9000种物体，例如汽车、道路、行人、垃圾桶、椅子等等。

发明内容

本发明设计一种智能探路方法和系统，通过摄像头定位和识别物体后，再进行优化筛选，然后通过声音的方式提示出来，实现让有视力障碍人士进行智能探路的功能，可以达到帮助有视力障碍的人士或者儿童识别眼前物体的功能，从而帮助他们识路或认知物体。

一种智能探路方法和系统，其方法包含以下步骤：S01，摄像头进行拍摄，得到视频数据，即视频帧；S02，对视频帧进行自动物体定位和识别，得到视频帧内每个物体的像素集合和类别；S03，对每个物体进行排序，得到每个物体的优先顺序；S04，根据物体优先顺序，对物体进行声音提示。

所述步骤S02中，可选地，自动物体定位和识别，采用《YOLO9000：更好，更快，更强》公开的方法进行自动物体定位和识别。

所述步骤中，对物体进行排序的方法如下：设一个视频帧中有n个物体被定位出来,记为c1,c2,…,cn，每个物体根据该物体包含的所有像素点坐标值(xi,yi)，计算平均值得到每个物体的重心点p1,p2,…,pn；以视频帧的中心点p0为中心，计算每个目标的重心点到视频帧的中心点p0的距离，记为di=||pi-p0||, i=1,2,…,n；根据di的值由小到大排序。

所述的一种智能探路方法，可选地，根据物体优先顺序，对物体进行声音提示，是指对排序后的第一个物体进行声音提示。可选地，也可以设定为提示多个物体。

所述的一种智能探路方法，可选地，所述声音提示是报出物体的名称和坐标位置信息。