摘要
本发明涉及导航技术领域,具体为一种盲人导航方法及设备。首先,本发明提出了一种基于混合网络的图像深度预测模型,将摄像头实时捕获的图像数据输入至模型,通过采取特征融合的策略,提高深度信息的输出质量;其次,提出一种基于深度引导的图像检测模型,该模型将深度预测模型的输出特征嵌入到传统检测模型中,通过使用深度信息引导的方案准确得到物体的类别和位置信息;最后,整合深度信息、类别和位置信息后转换为真实三维坐标信息用于判别行径路线和障碍物。本发明通过一种盲人导航方法及设备能够提供给盲人准确的避障信息且应对复杂场景的适应性强。
技术关键词
盲人导航方法
深度预测模型
传感器特征
混合网络
图像检测模型
融合特征
摄像头位姿
盲人导航设备
地图构建算法
图像类别
加权特征
多帧图像数据
语义特征
障碍物
信息处理模块
上采样
ORB特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
传感器组合
农药用量
综合控制方法
图像采集设备
虫害图像
统一调度平台
异构机器人
交通管制方法
检测机器人系统
统一通信协议
智能预测方法
融合卷积神经网络
搜索优化系统
混合网络模型
三维场景数据
局部纹理特征
图像识别方法
人工智能交叉技术
多模态特征
关键点检测算法
混合网络模型
卷积特征
图像处理方法
嵌入特征
拼接模块