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(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CN113029154A(43)申请公布日2021.06.25(21)申请号202110355669.2G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.04.01(71)申请人北京深睿博联科技有限责任公司地址102209北京市昌平区北七家镇七北路42号院4号楼3层3单元309申请人杭州深睿博联科技有限公司(72)发明人高坤伦刘小青俞益洲李一鸣乔昕(74)专利代理机构北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙)11719代理人路远(51)Int.Cl.G01C21/20(2006.01)G01S19/45(2010.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种盲人导航方法及装置(57)摘要本发明提供一种盲人导航方法及装置。所述方法包括:根据当前手持终端的视频模块拍摄的视频图像进行障碍物检测;根据当前手持终端的GPS模块输出的当前位置信息、历史位置信息和其它手持终端的历史位置信息,对当前手持终端的行进方向进行预测;融合障碍物检测结果和基于位置信息的预测结果,对当前手持终端的行进方向进行预测。本发明基于多模态融合进行导航预测;基于位置信息的预测方法,不但利用当前手持终端的历史数据,还融合了其它手持终端在与当前手持终端相同路段的历史数据,明显提高了模型的精度,从而提高了导航精度。CN113029154ACN113029154A权利要求书1/2页1.一种盲人导航方法,其特征在于,包括以下步骤:根据当前手持终端的视频模块拍摄的视频图像进行障碍物检测;根据当前手持终端的GPS模块输出的当前位置信息、历史位置信息和其它手持终端的历史位置信息,对当前手持终端的行进方向进行预测;融合障碍物检测结果和基于位置信息的预测结果,对当前手持终端的行进方向进行预测。2.根据权利要求1所述的盲人导航方法,其特征在于,所述障碍物检测的方法包括:将所述视频图像输入到卷积神经网络ResNet‑50进行特征提取,基于YOLO‑V4算法进行障碍物检测。3.根据权利要求1所述的盲人导航方法,其特征在于,基于位置信息的预测方法包括:在当前手持终端行走的起始点与当前点之间的路径上选取多个关键位置作为顶点,以顶点之间的连线作为边,以两个顶点之间行走时间的倒数作为边的权重,并增加其它手持终端位于所述起始点与当前点之间的行走数据,得到所有路径组成的图;利用图神经网络对所述图进行学习,实现对当前手持终端行进方向的预测。4.根据权利要求1所述的盲人导航方法,其特征在于,所述方法还包括:根据当前手持终端的红外模块的发射信号和接收信号进行障碍物检测;障碍物检测结果用于与基于图像的障碍物检测结果和基于位置信息的预测结果融合,实现当前手持终端行进方向的预测。5.根据权利要求4所述的盲人导航方法,其特征在于,通过将所述发射信号和接收信号输入到一个长短时记忆神经网络进行特征提取,实现障碍物检测。6.一种盲人导航装置,其特征在于,包括:图像检测模块,用于根据当前手持终端的视频模块拍摄的视频图像进行障碍物检测;位置预测模块,用于根据当前手持终端的GPS模块输出的当前位置信息、历史位置信息和其它手持终端的历史位置信息,对当前手持终端的行进方向进行预测;融合预测模块,用于通过融合障碍物检测结果和基于位置信息的预测结果,对当前手持终端的行进方向进行预测。7.根据权利要求6所述的盲人导航装置,其特征在于,所述图像检测模块进行障碍物检测的方法包括:将所述视频图像输入到卷积神经网络ResNet‑50进行特征提取,基于YOLO‑V4算法进行障碍物检测。8.根据权利要求6所述的盲人导航装置,其特征在于,所述位置预测模块基于位置信息的预测方法包括:在当前手持终端行走的起始点与当前点之间的路径上选取多个关键位置作为顶点,以顶点之间的连线作为边,以两个顶点之间行走时间的倒数作为边的权重,并增加其它手持终端位于所述起始点与当前点之间的行走数据,得到所有路径组成的图;利用图神经网络对所述图进行学习,实现对当前手持终端行进方向的预测。9.根据权利要求6所述的盲人导航装置,其特征在于,所述装置还包括红外检测模块,用于根据当前手持终端的红外模块的发射信号和接收信号进行障碍物检测;障碍物检测结果用于与基于图像的障碍物检测结果和基于位置信息的预测结果融合,实现当前手持终端行进方向的预测。2CN113029154A权利要求书2/2页10.根据权利要求9所述的盲人导航装置,其特征在于,所述红外检测模块通过将所述发射信号和接收信号输入到一个长短时记忆神经网络进行特征提取,实现障碍物检测。3CN113029154A说明书1/6页一种盲人导航方法及装置技术领域[0001]本发明涉及大数据、互联网和人工智能技术领域,具