[01614208]面向智能手机平台基于视觉的盲人导盲技术研究与开发

本项目采用智能手机自带的摄像头作为传感器,获取道路信息,以手机CPU作为信息处理单元,开发完成了面向智能手机平台基于视觉的盲人导盲系统。在盲道检测、盲道跟踪、障碍物检测、人行横道红绿灯检测以及人行横道检测等方面进行了较深入研究,提出了相关关键算法,完成了相关APP应用系统的开发,经第三方测试,实现了预期技术指标。同时,已公开发表论文5篇,其中,在国际权威期刊TCSVT上发表论文1篇。申请发明专利3项,获得软件著作权2项,培养研究生5人。在主要关键技术上取得了一定的研究进展,主要代表性研究进展和创新之处包括：1)红绿灯检测与识别。针对现有红绿灯检测算法的不足,面向雾霾天气条件提出一种识别交通信号灯的新方法。首先,用引导滤波对图像进行预处理,增强图片对比度;其次,用Harris角点检测算法定位图中角点,去除识别到的干扰角点,设置矩形识别参数连接成矩形,去除识别到的干扰矩形。最后,用HSV色彩空间的H分量对定位完成的红黄绿三色灯进行状态识别;2)盲道检测与跟踪。拟根据盲道砖与普通人行道砖的特征差异,综合利用纹理特征和灰度特征来检测盲道,研究提出了一种盲道检测新方法; 3)障碍物检测。研究提出了盲道检测的关键算法。根据同一道路特征点在相邻两帧摄像头坐标系下的坐标估计行进过程中摄像头自运动参数,利用道路面上的点和障碍物上的点在道路面上的投影位移矢量与摄像头位移矢量的关系实现对障碍物的检测。首先估计摄像头运动参数。采用SURF特征点提取方法提取路面的特征点,其中一部分特征点在相邻两帧中共同出现,通过特征点匹配确定各特征点的对应关系。由逆透视投影变换和道路平坦假设,当摄像头高度已知时,对于图像上的点可以求得其在摄像头坐标系下的道路平面点坐标。结合道路平面同一特征点在相邻两帧中的成像位置,可以建立道路面同一特征点在相邻两个摄像头坐标系下坐标的对应关系确定摄像头运动参数。 确定摄像头运动参数以后,接下来确定道路平面点以及障碍物上点在道路面上的投影平移与摄像头平移的关系。可以得到道路面上的点、静止障碍物上的点及运动障碍物上的点的道路投影平移与摄像头光心平移关系。然后根据道路面上的点和障碍物上的点在道路面上的投影位移矢量与摄像头位移矢量的关系实现对障碍物的检测;4)人行横道检测。研究提出了基于颜色与特征的斑马线识别方法。包括对图片的灰度化、提取目标区域、形态学处理和中值滤波处理等关键步骤,然后将图片进行边缘提取,接着重建人行横道。再然后,将重建好的图片求其梯度投影曲线和投影曲线的峰点,作为人行横道识别的特征量。最后,将这些特征量作为判断依据提取斑马线。