[发明专利]可穿戴智能助盲运动肩带及其助盲交互方法

权利要求书

1.一种可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，包括：信息采集模块、处理器模块、语音反馈模块以及振动警示模块；

所述信息采集模块将采集的数据信息发送给处理器模块处理，所述处理器模块将处理后的信息分别发送至振动警示模块和语音反馈模块，所述语音反馈模块将所接收的信息转化为音频实时传输至人耳，所述振动警示模块通过振动向视障人士紧急提醒；

所述信息采集模块、处理器模块、语音反馈模块以及振动警示模块均内置于智能肩带并穿戴在人体上。

2.根据权利要求1所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述信息采集模块用于采集当前环境信息，并将所述环境信息发送至可穿戴智能助盲运动肩带中的信息预处理模块进行预处理；

所述数据信息包括视觉信息和深度信息。

3.根据权利要求2所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述采集当前环境信息包括通过固定在稳定云台上RGB-D相机实时地测量每个像素点的距离，读取RGB图像和深度图像；

所述预处理包括剔除低质量图像信息，所述低质量图像信息包括没有目标的图像以及因抖动画面不清晰的图像。

4.根据权利要求1所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述处理器模块对得到的信息的处理包括障碍物检测和跑道线提取；

所述障碍物检测通过使用MobileNetV3作为特征提取网络对YOLOv5网络模型进行轻量化改进，得到YOLOv5-MobileNetV3网络完成目标检测；

所述跑道线提取通过使用MobileNetV3作为特征提取网络对FCN网络模型进行轻量化改进，得到FCN-MobileNetV3网络完成跑道线提取。

5.根据权利要求4所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，处理器模块将所需处理的信息涉及的大量计算任务均卸载到远程服务器完成，服务器再将处理结果传送至处理器模块。

6.根据权利要求4所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述YOLOv5-MobileNetV3网络包括Backbone网络、Neck网络、Head网络；

所述Backbone网络将MobileNetV3网络作为骨干网络，用于提取输入图像的特征；所述Neck网络包括采用FPN结构，将所述骨干网络提取的特征图进行多尺度融合和上采样，得到不同尺度的特征图；所述Head网络包括多个卷积层和全连接层，将所述不同尺度的特征图转换成预测框的坐标和类别概率；

所述FCN-MobileNetV3网络包括特征提取层、反卷积层、像素分类层、后处理层；

所述特征提取层包括基于MobileNetV3网络的深度可分离卷积层和瓶颈残差块，用于从输入图像中提取特征；所述反卷积层利用反卷积操作，将所述特征映射回原始图像上，得到一个与原始图像大小相同的特征图；所述像素分类层对所述特征图上的每个像素进行分类处理；所述后处理层对分类后的像素进行后处理，进而得到最终的跑道线。

7.根据权利要求1所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述语音反馈模块，将处理后的导航信息转化为音频数据输出至人耳，负责实现视障人士与其所处环境之间的实时交互；

所述传输的方式包括蓝牙通讯，所述音频数据包括请左转弯、请右转弯、注意前方障碍物、完成跑步任务的语音提示。

8.根据权利要求1所述的可穿戴智能助盲运动肩带，其特征在于，所述振动警示模块通过振动向视障人士反馈实时紧急提醒；

所述振动警示模块中包括振动模块，所述振动模块内嵌至左右两只手环中，遇到障碍物时，视障人士可通过不同手环的振动来接收处理器模块传递的信号从而调整自己的位置。