设计了一种智能盲人物体识别和避障仪,由STM32单片机、摄像头、语音播报模块、电子罗盘定位模块4个部分构成.单片机在摄像头采集的图像中通过算法可以对物体进行识别,准确知道物体的方位.以STM32为主芯片,在图像识别上运用神经网络的数据集来识别物体并采用特征点检测实现避障.采用电子罗盘定位模块确认物体方位的效果和对盲人的运动方向进行实时测量.要帮助盲人"看到"环境信息,分为3个流程:信息获取、信息处理及声音映射.首先辅助仪通过单个摄像头镜头获取周围环境图像,Elman神经网络算法对获取到的图像进行处理,其次STM32单片机通过语音播报模块进行语音播报,将图像信息转化为声音传递给盲人.盲人通过声音判断所处环境,并且做出避障和识别物体的行为,从而达到对日常出行的导盲作用.
STM32单片机 神经网络 物体识别 图像处理