1. 項目描述:

1.1. 問題陳述

雖然現有的技術已經顯著改善了盲人的導航和障礙物檢測，但它們主要集中在這些方面。我們的目標是擴展這項技術，不僅包括檢測，還包括物體、人臉和圖像的識別。人工智能的廣泛應用旨在通過提供有關其周圍環(huán)境的更詳細和有意義的信息來增強視障人士的整體體驗。

1.2. 建議的解決方案

我們的項目旨在利用先進的人工智能模型來增強盲人的空間意識，用于圖像、物體和面部識別。與目前主要關注導航的解決方案不同，我們的方法利用人工智能來解釋和傳達詳細的視覺信息，旨在為用戶提供對周圍環(huán)境更豐富、更身臨其境的理解。通過解釋和傳達詳細的視覺信息，我們的目標是為用戶提供一種身臨其境的體驗，提高他們對世界的整體感知，解決單純導航之外的關鍵需求。

2. 項目的特性

計劃中的項目包括四個主要功能：圖像識別、物體識別、人臉識別、文本到語音轉換和GPS跟蹤。

2.1.圖像和對象識別：

這些是通過使用用戶的視頻捕捉設備分析周圍環(huán)境的圖像到文本轉換模型實現的。該模型生成合適的標題來描述圖像，在單個實現中實現圖像和物體識別的雙重目的。

2.2.FaceRecognition:

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

2.3.語音轉換:

為了將信息傳遞給用戶，我們使用文本到語音(TTS)模型。這將生成的文本描述和識別轉換為可聽的語音，利用用戶的聲音感知有效地傳達視覺信息。

2.4. GPS跟蹤:

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

3. 項目實施

該項目使用桌面視頻捕獲設備來實現，該設備捕獲圖像幀以進行圖像字幕。每個模型都被單獨實現，以有效地實現項目的目標。

3.1.圖像和物體識別模型：

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

3.1.1.模型選擇和功能

模型選擇：選擇nlpconnect/ viti -gpt2-image-captioning模型是因為它能夠生成詳細而準確的描述圖像內容的標題。它結合了用于圖像特征提取的視覺轉換器(ViT)和用于生成自然語言描述的GPT-2。

3.1.2.轉換為ONNX格式

ONNX格式：開放神經網絡交換(ONNX)是一種人工智能模型的開源格式，這使得它們可以在不同的平臺上移植和互操作。將模型轉換為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

轉換過程：使用hug Face和ONNX提供的工具和庫將模型從原始格式轉換為ONNX。這一步包括將模型的體系結構和權重導出到一個標準化的ONNX文件中，然后可以使用該文件進行進一步的優(yōu)化和部署。

3.1.3.預處理優(yōu)化

預處理：一旦進入ONNX格式，模型就會進行預處理以優(yōu)化其性能。這包括:

輸入歸一化：調整輸入的圖像數據以匹配模型的預期格式。

調整大?。捍_保所有輸入圖像都調整到適合模型的一致尺寸(例如，224x224像素)。

數據增強：應用技術來提高模型的健壯性和性能，如隨機裁剪、翻轉和顏色調整

3.1.4. 使用Vitis AI量化器進行量化

量化：此過程涉及將模型的權重和激活從浮點精度(32位)轉換為較低精度(例如，8位整數)。量化顯著地減小了模型的尺寸，提高了推理速度，而精度卻沒有實質性的損失

Vitis AI Quantizer: Vitis AI Quantizer是Xilinx提供的一個工具，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，確保模型保持高效和準確。

校準數據：為了保持量化過程中的準確性，使用了合適的校準數據。該數據表示模型將處理的典型輸入，確保量化模型在實際數據上表現良好。校準數據有助于微調量化參數，最大限度地減少對模型性能的影響。

通過遵循這一詳細的工作流程，該項目確保了nlpconnect/ viti -gpt2圖像字幕模型高效準確地運行，為視障用戶提供高質量的圖像和物體識別。

例子

3.2.人臉識別模型：

face_recognition Python包用于識別和區(qū)分視頻幀中的人臉。系統(tǒng)通過名字通知用戶識別出的個人，對于未知的面孔，它會提示用戶分配一個名字，并存儲面部編碼以備將來識別。該功能增強了用戶的社交互動和個人意識。

3.3.文本-語音轉換模型：

使用來自hugs Face的microsoft/ speecht5_ts模型將生成的文本標題轉換為可聽的語音。這允許用戶接收周圍環(huán)境的口頭描述，使信息易于訪問和理解。

3.4用戶交互與反饋：

該系統(tǒng)的設計考慮了用戶交互。人臉識別模型提示用戶為未知的面孔分配名字，允許個性化和不斷提高識別。文本到語音的轉換確保信息以一種清晰易懂的方式傳遞，利用用戶的聽覺感知。

3.5.桌面視頻采集設備：

桌面視頻采集設備持續(xù)記錄用戶周圍環(huán)境，提供實時圖像幀進行處理。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，目前版本的項目沒有實現GPS跟蹤。這一決定是為了確保將重點放在優(yōu)化圖像、對象和人臉識別以及文本到語音轉換的核心功能上。

通過結合這些技術，該項目提供了一個全面的解決方案，增強視障用戶的空間意識，使他們能夠更有效地感知環(huán)境并與之互動。

4. 結論:

通過整合先進的人工智能技術，我們的項目顯著提高了視障人士的空間意識。通過結合使用圖像和物體識別，人臉識別和文本到語音的轉換，我們提供了一個全面的解決方案，超越了傳統(tǒng)的導航輔助。該項目使用戶能夠更深入地了解周圍環(huán)境，培養(yǎng)更大的獨立性和社交互動。通過專注于改善感知和與環(huán)境的互動，我們的目標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。

5. 未來的范圍

這個項目未來的范圍是巨大的，有許多改進和擴展的機會：

5.1.用戶交互:

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

5.2.增強的空間意識

目前，空間意識主要是通過項目的圖像和物體識別功能來提供的。為了進一步增強這種能力，我們計劃實現一個配備振動電機的可穿戴腕帶。這款手環(huán)將通過振動電機提供方向提示，以對應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方向是北，那么只有與該方向對齊的電機才會振動，從而向用戶提供有關其方向的觸覺反饋。

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

5.3. 用于視頻捕捉的智能眼鏡

在未來，將視頻捕捉集成到智能眼鏡中將是這個項目的理想選擇。智能眼鏡可以提供一種更加無縫和謹慎的方式來持續(xù)捕獲和分析視覺信息，增強我們空間感知技術的整體有效性。這種可穿戴解決方案將為用戶提供實時、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.擴展識別功能：

擴展識別功能以包含更多類別，例如地標、文本和動物，從而為用戶提供更豐富的信息集。實現實時對象跟蹤，提供關于用戶環(huán)境中移動對象的持續(xù)更新。

5.5.與無障礙組織合作：

與支持視障人士的組織合作，以確保項目符合社區(qū)的需求和標準。參與用戶測試和社區(qū)研討會，以收集見解并驗證系統(tǒng)的有效性。

5.5.健全的安全和隱私措施：

開發(fā)安全的方法來存儲和處理個人數據，如面部編碼，以確保用戶隱私。實施加密和安全訪問協(xié)議，以保護系統(tǒng)免受未經授權的訪問和數據泄露。

通過追求這些未來的發(fā)展，該項目可以繼續(xù)發(fā)展，為視障人士提供更大的好處，最終提高他們的獨立性和生活質量。

本文編譯自hackster.io