一种盲人辅助视觉处理方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113409446A(43)申请公布日2021.09.17(21)申请号202110642244.X(22)申请日2021.06.09(71)申请人武汉工程大学地址430000湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号(72)发明人周润敏程莉陈渊朴柯泽康林淑贤伍飞燕(74)专利代理机构北京轻创知识产权代理有限公司11212代理人尉保芳(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书13页附图1页(54)发明名称一种盲人辅助视觉处理方法及装置(57)摘要本发明提供一种盲人辅助视觉处理方法及装置，方法包括：从预设激光雷达中获得多个待测物体的原始点云数据，并集合所有的原始点云数据得到原始点云数据集；对原始点云数据集进行三维重建得到点云图，点云图包括多个障碍物距离；当任一障碍物距离小于预设距离值时，则生成语音提示指令，并根据语音提示指令进行语音提示。本发明能够解决因穿透性不强的天气或者黑夜环境所造成的测距精度不高的问题，提高了障碍物的识别程度，也提高了导盲的精度，保障了盲人的安全，且设计较为简单，普及面较广，也能让盲人出行不会受到限制。CN113409446ACN113409446A权利要求书1/4页1.一种盲人辅助视觉处理方法，其特征在于，包括如下步骤：从预设激光雷达中获得多个待测物体的原始点云数据，并集合所有的原始点云数据得到原始点云数据集；对所述原始点云数据集进行三维重建，得到点云图，所述点云图包括多个障碍物距离；当任一所述障碍物距离小于预设距离值时，则生成语音提示指令，并根据所述语音提示指令进行语音提示。2.根据权利要求1所述的盲人辅助视觉处理方法，其特征在于，所述对所述原始点云数据集进行三维重建，得到点云图的过程包括：S1：对所述原始点云数据集进行离群点的去除，得到目标点云数据集；S2：对所述目标点云数据集进行数据的精简处理，得到点云数据重心；S3：对所述点云数据重心进行平滑处理，得到多个平滑后的点云数据；S4：对多个所述平滑后的点云数据进行特征提取，得到多个点云特征点；S5：对多个所述点云特征点进行配准处理，得到多个配准后的点云数据，并集合所有配准后的点云数据得到待处理点云数据集；S6：若未达到预设迭代次数m则返回步骤S1，直至达到预设迭代次数m，从而得到多个待处理点云数据集，并根据前m‑1次得到的多个待处理点云数据集对第m次得到的待处理点云数据集进行点云补偿处理，得到最终点云数据集；S7：利用欧几里德算法对所述最终点云数据集进行点云分割，得到多个最终点云数据子集；S8：对多个所述最终点云数据子集进行表面重建，得到重建曲面，并将所述重建曲面作为点云图。3.根据权利要求2所述的盲人辅助视觉处理方法，其特征在于，所述步骤S1的过程包括：通过第一式对所述原始点云数据集进行离群点的去除，得到目标点云数据集，所述第一式为：其中，其中，其中，Ωc为原始点云数据集Pc的邻域区域，Pc为原始点云数据集，k1为邻域区域Ωc内点2云数据的个数，P0的空间坐标为(0，0)，Pi为原始点云数据集Pc的邻域点，M1为均值，S为方差，为目标点云数据集。4.根据权利要求2所述的盲人辅助视觉处理方法，其特征在于，所述目标点云数据集包括多个目标点云数据，所述步骤S2的过程包括：将每个所述目标点云数据分别映射至x坐标轴、y坐标轴和z坐标轴上，得到与各个所述目标点云数据对应的x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标；分别对多个所述目标点云数据对应的x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标进行最大值的筛选，2CN113409446A权利要求书2/4页经筛选后得到最大x轴坐标、最大y轴坐标和最大z轴坐标；分别对多个所述目标点云数据对应的x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标进行最小值的筛选，经筛选后得到最小x轴坐标、最小y轴坐标和最小z轴坐标；通过第二式对所述最大x轴坐标、所述最大y轴坐标、所述最大z轴坐标、所述最小x轴坐标、所述最小y轴坐标和所述最小z轴坐标进行最小划分边长的计算，得到最小划分边长，所述第二式为：其中，xmax为最大x轴坐标，xmin为最小x轴坐标，ymax为最大y轴坐标，ymin为最小y轴坐标，zmax为最大z轴坐标，zmin为最小z轴坐标，K为比例系数，ρ为点云数据密度，N为目标点云数据的个数，L为最小划分边长；根据所述最小划分边长对所有的所述目标点云数据进行筛选，经筛选后得到多个筛选后点云数据；对多个所述筛选后点云数据进行计数，得到筛选后点云数据数量；通过第三式计算多个所述目标点云数据和所述筛选后点云数据数量的重心，得到点云数据重心，所述第三式为：其中，O为点云数据重心，Nindex为筛选后点云数据数量，pi为目标点云数据。5.根据