[发明专利]盲人辅助方法、可穿戴式盲人辅助设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种盲人辅助方法、可穿戴式盲人辅助设备及存储介质，其方法包括：采集用户周围环境图像，并对用户周围环境图像进行预处理，得到预处理后的图像；根据训练完备的分类模型对预处理后的图像进行分类识别，得到用户当前环境的场景描述信息，其中，用户当前环境的场景描述信息包括室内场景信息和室外场景信息；根据用户当前的场景描述信息，选取与用户当前的场景描述信息对应的处理方式对用户进行导盲辅助处理。本发明通过精准识别环境的场景描述信息，提供与当前场景对应的处理方式进行导盲处理，极大地保证了用户的安全。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种盲人辅助方法、可穿戴式盲人辅助设备及存储介质。

背景技术

日常生活中，作为社会特殊群体，盲人由于无法识别四周物体与人群，在出行中往往存在被尾随、被偷窃的风险，因此盲人在独自行走时多数使用手杖或者导盲犬辅助行走。

随着科学技术的迅速发展，为方便盲人出行，市场上出现了各种电子导盲设备，例如盲人眼镜、智能盲杖、导盲犬等，但盲杖只能探测1m以内的地面障碍物，导盲犬虽然可以引导盲人行进，但导盲犬训练周期长，且大部分场所为了安全和方便管理，禁止携带动物入内。

因此，现有的电子导盲设备探测范围小、准确性低，且在探测到物体后无法识别物体，对周围人员是否有可疑行为无法做出判断，对盲人的辅助作用具有严重的局限性。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种盲人辅助方法、可穿戴式盲人辅助设备及存储介质，用以解决现有集中电子导盲设备探测范围小、准确性低，且在探测到物体后无法识别物体，对周围人员是否有可疑行为无法做出判断，对盲人的辅助作用具有严重的局限性的问题。

第一方面，本发明提供一种盲人辅助方法，应用于可穿戴式盲人辅助设备，包括：

采集用户周围环境图像，并对所述用户周围环境图像进行预处理，得到预处理后的图像；

根据训练完备的分类模型对所述预处理后的图像进行分类识别，得到用户当前环境的场景描述信息，其中，所述用户当前环境的场景描述信息包括室内场景信息和室外场景信息；

根据用户当前的场景描述信息，选取与用户当前的场景描述信息对应的处理方式对用户进行导盲辅助处理，其中，若用户当前的场景描述信息为室外场景信息，所述与用户当前的场景描述信息对应的处理方式为人员密度检测模式，若用户当前的场景描述信息为室内场景信息，所述与用户当前的场景描述信息对应的处理方式为物品识别模式。

进一步的，所述可穿戴式盲人辅助设备包括单目摄像机和双目摄像机，所述采集用户周围环境图像，包括：

利用所述单目摄像机和所述双目摄像机采集用户三个方位的图像；

所述对所述用户周围环境图像进行预处理，得到预处理后的图像，包括：

利用预设校正算法对每一方位的图像的畸变进行校正，并对所述三个方位的图像进行图像融合，得到融合图像。

进一步的，所述根据训练完备的分类模型对所述预处理后的图像进行分类识别，包括：

采集多张室内、室外场景图片构建模型训练集；

将所述模型训练集通过CNN卷积神经网络进行深度学习，以对不同的场景进行识别分类，得到所述训练完备的分类模型；

根据所述训练完备的分类模型对所述预处理后的图像进行场景的分类识别。

进一步的，所述根据用户当前的场景描述信息，选取与用户当前的场景描述信息对应的处理方式对用户进行导盲辅助处理，包括：

若用户当前的场景描述信息为室外场景信息，选取人员密度检测模式对用户进行导盲辅助处理；