[发明专利]一种智能物联网导盲杖有效
| 申请号: | 201610150142.5 | 申请日: | 2016-03-16 |
| 公开(公告)号: | CN105662797B | 公开(公告)日: | 2017-10-20 |
| 发明(设计)人: | 熊朝阳;陈臻;余善成;黎正熙 | 申请(专利权)人: | 宁波精丰测控技术有限公司 |
| 主分类号: | A61H3/06 | 分类号: | A61H3/06 |
| 代理公司: | 深圳盛德大业知识产权代理事务所(普通合伙)44333 | 代理人: | 贾振勇 |
| 地址: | 315000 浙江省宁波*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 智能 联网 导盲杖 | ||
技术领域
本发明属于智能导盲领域,尤其涉及一种智能物联网导盲杖。
背景技术
盲和视力损伤问题是世界上严重的社会和公共卫生问题之一,世界上视觉障碍者数量众多。目前全世界有盲人近4500万人,视力障碍患者达1.35亿人,中国是全世界盲人最多的国家之一,约有盲人600-700万,占世界盲人总数的18%,另有双眼低视力患者1200万。正常人通过视觉获得的信息占总信息量的70%-80%,黑暗的世界很大程度上限制了盲人信息的获取。目前,辅助盲人日常出行的工具主要是导盲犬和导盲杖。导盲犬培训成本高,需要日常消耗,寿命有限,不具有广泛推广的可能性。导盲杖由撑杆和手柄组成,给予盲人行走支撑。
目前导盲杖主要通过超声波模块来检测路况,提醒盲人躲避障碍物。但存在探测精度低、反馈滞后、功能单一、难于探测较远的或者悬挂的障碍物等缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能物联网导盲杖,旨在解决现有的导盲杖探测精度低、反馈滞后、功能单一的问题。
本发明是这样实现的,一种智能物联网导盲杖包括手型杖柄和杖体;
所述手型杖柄的柄形为手心向上张开的手,手背部集成总开关按键、确定按键、取消按键、导航按键;所述手型杖柄内置有振动模块、蓝牙耳机模块;
所述杖体内置有雷达测距模块、GPS定位模块、LED照明模块、图像识别模块、条形码识别模块、云数据存储模块,杖体的底部安装有充电接口;所述杖体上设有超声波检测装置,超声波检测装置包括为发射器、接收器、提示器、开关、电源,另外设置照明灯;所述发射器安装在手杖杆正面,朝前下方,所述接收器安装在手杖杆正面朝前下方;所述提示器安装在手杖杆正面上方,朝上方;开关安装在手杖杆正面上方,靠近手型杖柄的位置;
所述振动模块、蓝牙耳机模块、雷达测距模块、GPS定位模块、LED照明模块、图像识别模块、条形码识别模块、云数据存储模块、充电接口均与内置在手掌杖柄中的主控制器连接;
所述振动模块包括微处理器、振动等级存储器、振动时间存储器和马达,所述微处理器分别与振动等级存储器、振动时间存储器、主控制器、雷达测距模块连接,用于从主控制器获取基本振动等级和基本振动时间,并根据振动时间和振动强度组合控制马达按照上述振动等级和时间进行振动;
所述蓝牙耳机模块包括蓝牙芯片、与该蓝牙芯片相连接的音频处理芯片、音频发射模块,所述蓝牙芯片上设置有微处理器MCU,以及与该MCU相连接的可编程输入输出PIO接口、I2C接口,所述音频处理芯片中设置有数模DA转换模块、模数AD转换模块、音频增益调整单元和I2C接口;
所述振动模块内置有语音识别模块,所述的图像识别模块与所述的语音识别模块和条形码识别模块连接,该图像识别模块包括盲道图像采集模块、盲道轮廓提取模块、图像结果输出模块;
所述盲道图像采集模块对采集的盲道图像进行预处理,通过图像灰度修正、去噪、锐化和边缘增强,去除干扰、噪声及差异,提高图像中盲道部分的亮度值;
所述盲道轮廓提取模块结合盲道先验知识,识别盲道形状、颜色与边缘,从周围环境中提取盲道的边缘轮廓并对提取出的盲道区域进行图像分割,探测提示盲道内提示图标;
所述图像结果输出模块与所述的振动模块和蓝牙耳机模块连接,用于结合微处理器中存储的盲道先验知识,对图像分割后的盲道进行分类判决,判断盲道上有无障碍,识别盲道提示图标并输出对应提示信息;
所述条形码识别模块与所述的云数据存储模块连接,该条形码识别模块包括摄像单元、条形码识别单元、编码查询单元、数据库、视频处理单元、显示单元、目标表面附着的条形码,摄像单元负责获取目标图像,条形码识别单元负责识别目标条形码的编码,编码查询单元负责以编码检索数据库中编码对应的标识及信息,视频处理单元负责标识及信息的视频插入,显示单元负责显示包含目标标识及信息的视频图像;
所述的云数据存储模块与所述的条形码识别模块进行任务调度的过程中包含数据迭代过程,在数据迭代过程中,每个条形码根据转移公式确定被云数据存储模块选择的概率,该转移公式为:
其中,τi,j和ηi,j分别表示将任务Ti分配给条形码识别模块Mj时的信息素及转移期望程度,n为现有存储的条形码的个数;
α为激发系数,β为期望激发系数;
所述的τi,j和ηi,j均用条形码识别模块的计算能力来表示:
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