导盲器_浙江大学_启明星-浙江大学光电系.ppt

以上是静态图像的特征分析，下面让我们来看一下动态的视频。当障碍物从视野外进入视野内时，先后两帧图像之间会产生一定的差异，这个差异部分就是运动的物体。因此我们可以通过两幅图像的做差检测到进入视野的障碍物。检测结果如图所示。 * * 首先介绍一下开发平台：我们使用的手机是NOKIA的C5,他的微处理器型号是ARM11，主频600Mhz,内存128MB。编译环境是symbain S60的集成开发环境，所用的编程语言是C++和C。可见，我们采用的手机是一款低端机,性能一般但经济实用。 * 我们在C5上开发了本次的参赛的导盲程序，软件代号EYE-MAX。右边是我们的程序流程图，加粗的障碍物检测算法是本方案的核心。这里先简单看一下，下面会详细介绍。 * 障碍物检测算法的第一步需要用运动检测算法来对从视野外进入视野内的障碍物进行检测。其做法是对相邻两帧图像的RGB值分别相减，再求绝对值的和。如公式所示。定义这个值W为差异化值。当所求部分的差异化值大于平均差异化值时，那么就认为该部分存在运动物体，可能是一个障碍物。并且随即提取出这个运动物体的图像位置。 * 利用运动检测算法判断得到障碍物以后再用颜色检测算放进行具体位置判断，程序先对图像进行GRB到HSV的颜色空间转换，然后用H,S,V的值做限定条件，把连续的白色区域水平连成直线。当直线超过一定长度的时候则识别为障碍物。直线的两个端点就是障碍物的起至位置。 * 第三步，对于检测当中产生的一些干扰，我们设计了障碍物生命周期算法进行处理。对于每一个新产生的障碍物都会有一个生命值，连续被检测到的障碍物则会提高生命值，偶尔检测到的障碍物则会因为生命值的衰减而被程序清除。只有大于生命阈值的障碍物才会提示报警。 * 获取障碍物的位置信息以后，先将图像水平方向分为6块区域，如果障碍物的右端在最左1/6区间内，或者左端在最右1/6区间内。都说明可以通过，无需报警。如果障碍物出现在中间，则障碍的中点在图像左边1/2区间内，但是没有落在1/6区域内，说明板在正前偏左，提示向“向右”。盲人则向右跨出大步，反之则相反。当中点落在左边1/2区间内，也在1/6区间内，则说明板在侧前方略左位置，语音提示“略右”。盲人向右夸出一小步，向左同理。当图像最左或者最右1/6区间内检测出长条白块，则说明位置已经靠墙提示蜂鸣音“嘟嘟嘟”，盲人需要调整位置。 * 综上所述，我们的参赛作品具有以下创新特点。 * 我们的设计理念是用人工智能和机器视觉结合的概念，光电技术是我们的信号采集的前端技术。系统设计采用手机这种集成化程度高的平台，具有很强的推广性。在用户体验上特别针对盲人的感知特点，添加了震动报警，立体声语音等交互设计。使产品根据人性化。 当然我们也遇到了很多难题，比如环境光噪声、程序实时性等难题。对于环境光噪声甄别、我们是通过多次试验积累参数和添加抗干扰算法来解决的。 而解决在手机这种非实时系统上实现实时控制，难度不小。 * 我们采用的手机为ARM1136处理器.在诺基亚的智能手机中,基本都采用与此类似或更高级的处理器.通过嵌入式编程优化代码，使得硬件的功能发挥到最大，实际运行速度为每秒10帧。 * 那么如何在资源有限的手机上实现实时视频处理呢？在ARM11系列处理器中加入的DSP和SIMD指令集对我们程序的性能提升有很大帮助.关键的程序段我们采用了手工汇编编写来加快执行速度,充分利用ARM11处理器的SIMD指令加速处理.使得程序速度提高了数十倍。同时我们提高了程序在系统中的优先级,使程序能在尽可能段的时间内得到响应最后,我们使用著名的高效率编译器RVCT来编译C++代码,在编译时指定优化代码速度,最大限度发挥程序性能. * * LOGO 基于图像处理技术的智能手机导盲器参赛总结报告 参赛团队_启明星: 张欢（08本）、杨泱（07本）、赵鼎（07本） 指导老师：王晓萍、岑兆丰、李晓彤 所属单位：光电信息工程学系光学工程研究所 目录Contents 方案介绍（Introduction） 1 设计原理（ Theory ） 2 技术路线（Technology） 3 创新特点（Innovation） 4 提问环节（QA） 5 智能手机导盲器简介 手机——性能优良的软件开发平台 体积小、重量轻、能耗低 处理能力强、交互丰富、网络功能强大 本参赛方案是一款手机软件，无硬件开销，经济性好 Nokia Symbain系统的手机均兼容该软件，易于推广 方案实现功能 目录Contents 方案介绍（Introduction） 1 设计原理（ Theory ） 2 技术路线（Technology） 3 创新特点（Innovation） 4 提问环节（QA） 5 障碍物特征分析 静态障碍物特征 灰度梯度 颜色特征 透视现象