导读:本文包含了盲道识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:盲道图像定位,视角变换,图像识别,图像分割
盲道识别论文文献综述
魏彤,周银鹤[1]（2019）在《基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位》一文中研究指出视觉导盲仪是一种旨在解决盲人出行困难的导盲设备,为了实现视觉导盲仪诱导盲人找到盲道并沿盲道行走,提出了一种基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位算法,通过离线训练与在线的识别、分割来定位盲道区域。首先对盲道图像进行视角变换的预处理,根据盲道的地面方程将变化的倾斜视角转换为固定的俯视视角,消除射影变换带来的失真;然后利用局部二进制模式描述子提取鸟瞰图的纹理特征,以自适应增强学习算法离线训练盲道识别分类器;进而利用分类器对鸟瞰图像进行在线识别,粗略确定盲道区域;最后将识别结果进行形态学处理后作为标记,利用标记分水岭算法得到精确分割的盲道区域并定位盲道中心线。在研制的视觉导盲仪上进行验证,结果表明盲道定位准确率达到了95.44%,速度平均每秒8帧,具有高准确率的同时达到实时性要求,为盲道的准确叁维定位提供了必要条件。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年01期）
李林,李小舜,吴少智[2]（2018）在《基于迁移学习和显着性检测的盲道识别》一文中研究指出为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景,提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法,实现实时盲道场景识别。首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显着性特征描述子,并进行特征融合,然后训练新的盲道特征表示,用Softmax函数实现盲道场景识别。实验中,对成都不同区域盲道周围障碍物采样,分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型,最后在实际应用场景,实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警,实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年11期）
杨新宇,杨继华,于翔深[3]（2015）在《试析图像处理的盲道识别算法》一文中研究指出此文中提出的盲道识别算法基于图像处理。根据所采集到的盲道的图像,结合直线检测的算法,再综合利用阈值分割以及彩色连续性空间分割和纹理分割,来分析各种各样的盲道的特征,从而区分正常的人行道与盲道。实践证明这种计算方法可以有效地分割出大多数的盲道图像,同时可以检测出图片中的盲道行逆方向以及忙到所在区域。也可以自主选择适用于实时导盲系统的最快且最有效的分割方法。(本文来源于《商》期刊2015年15期）
靖固,任晓宇,纪颖[4]（2014）在《盲道识别系统算法设计及FPGA实现》一文中研究指出将FPGA并行处理技术与数字图像处理技术相结合,采用自顶向下分块设计原则提出一种适于FPGA实现的盲道识别算法.整个算法设计根据盲道与人行道有无色差分成2大模块并行处理,其中对有色差部分提出了基于H色相值的盲道识别算法,对无色差的部分提出了形态学优化的边缘检测算法.本设计提出的基于形态学优化的边缘检测包括sobel算子边缘检测,优化的形态学膨胀处理及hough直线检测出盲道边界线叁部分.仿真结果表明本系统对盲道线识别具有良好的实时性与精确的识别精度.(本文来源于《哈尔滨理工大学学报》期刊2014年06期）
彭玉青,薛杰,郭永芳[5]（2014）在《基于颜色纹理信息的盲道识别算法》一文中研究指出针对现有盲道识别率低,处理方式单一,且容易受光照、阴影的影响等问题,提出一种改进的盲道识别算法。该方法针对盲道颜色、纹理特性,分别利用颜色直方图特征的阈值分割结合改进的区域生长分割,灰度共生矩阵特征的模糊C均值聚类分割,结合Canny边缘检测和Hough变换算法,使得盲道区域与周围人行区域分开,确定出盲道的偏移方向。实验结果表明,该算法能够更加精准地分割多种类型盲道,检测出盲道区域的边界与行进方向,而且解决了部分光照和阴影问题,能够自适应选择速度最快而且高效的分割方法,可以应用在电子导盲等多种设备中。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年12期）
薛杰[6]（2014）在《基于颜色纹理信息的盲道识别算法研究》一文中研究指出近几年来,中国成为全球盲人数量最多的国家。由于视觉障碍的限制,出行成为盲人的巨大难题。现在,城市中都修建了盲道,帮助盲人出行。本文以各种现有盲道作为处理对象,提出盲道识别的各种算法,识别出盲道区域。该研究成果不仅可以应用在电子导盲设备上,也可以应用到其他领域。针对现有盲道识别率低,处理方式比较单一,而且容易受到光照、阴影等环境影响的问题,如果利用单一的图像分割算法,难以分割出多类型的盲道,识别率应该很低。为了能够充分利用现有盲道,本文研究内容主要有以下几点:一、对颜色盲道和纹理盲道进行了盲道识别算法的研究。在颜色盲道识别中,实现了基本的阈值分割算法、区域生长分割算法,针对分割效果不佳,且易受光照、阴影的环境影响,本文提出了一种基于颜色直方图和改进的区域生长分割算法,该算法能够准确的分割出盲道区域,同时有效避免了环境的干扰。采用了基本的K-means分割算法、Ncut分割算法,实现了纹理盲道的识别并提出了Ncut联合区域生长分割算法,解决Ncut过分割和区域生长分割效果差的问题。为了能够快速高效的识别纹理盲道,本文又提出了一种基于GLCM与改进的FCM分割算法,它能准确分割出盲道区域,同时避免环境影响。二、进行了盲道边界线的检测算法研究,采用Canny边缘检测算子实现图像的检测分析,利用Hough变换提取盲道2条边界线,计算得到盲道偏移矢量的角度值。叁、为了提高应用的完整性和鲁棒性,研究了盲道拐角检测算法,利用Harris角点检测的基本原理标定出盲道拐弯处的位置,完成了拐弯盲道的识别。实验结果表明,本文提出的盲道识别算法,针对不同种类的盲道图像,都能准确的分割出盲道区域及检测出盲道的边界和相应角度值,而且消除了光照、杂质、阴影等环境因素的影响,准确的指导盲人出行,改善了盲人生活质量。(本文来源于《河北工业大学》期刊2014-11-01）
张延涛[7]（2014）在《基于FPGA的盲道识别系统的设计与实现》一文中研究指出当今,几乎所有城市的大街小巷中都有修建盲道,它们大大方便了盲人的日常出行。但是现实中也有一些不如人意的地方。一部分盲道建造本身没有一定的标准或是年代久远,不方便盲人的辨识。还有一部分盲道遭到人为破坏,这些盲道不仅不能帮助盲人的日常出行,更可能带来危险。因此设计一个盲道识别系统,对于盲人的出行有重要的现实意义。基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的系统设计,可以充分利用FPGA并行性的特点。同时使用SOPC(System On a Programmable Chip,可编程片上系统)技术可以使设计更为灵活。本文设计了一个基于FPGA的盲道识别系统,以Altera公司的DE2开发板作为硬件平台,并配合CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补氧化金属半导体)图像传感器对道路环境进行采集,VGA(Video Graphic Array,显示绘图阵列)显示器对采集图像和处理结果进行显示以方便调试以及后期维护,并且当盲道方向发生较大变动或者前方出现障碍物时,系统将通过音响输出提示信息。整个系统共分为图像采集、图像缓存、图像处理和图像显示四个模块。系统采用软硬件协同设计方式进行实现,其中图像采集、图像缓存和图像显示叁个模块用Verilog硬件描述语言进行编写,图像处理模块通过搭建SOPC,在Nios Ⅱ IDE环境下采用C语言编程处理实现。本文讨论并分析了各部分算法的选取,其中,图像处理模块实现了本系统的主要算法。首先采用中值滤波得到一幅平滑图像,之后采用一种基于Sobel算法的二值化过程,得到一幅二值图像。然后采用Hough变换识别出盲道直线,因而得到方向数据。并通过对Sobel算法二值化过程后的图像进行一种求和运算得出“危险系数”,由此判断前方是否有障碍物。经过反复的调试和改进,最终取得该功能下的相对简单算法,该系统可以实现盲道方向辨别以及障碍物识别功能。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
王小伟[8]（2009）在《基于RFID的盲道识别系统设计》一文中研究指出我国是世界3大盲人高发区之一,约有盲人500～900万,占全世界盲人总数的18%。年均失明人数约45万人,即几乎每分钟便会出现一例新盲人,而低视力总人数约为盲人的3倍。据初步预测,至2020年,全球盲人数量将上升至7500万人。由于视力障碍,盲人出行遇到了极大的麻烦,为此许多国家在盲人行走较多的道路上专设了盲人易于识别的专用盲道。自2002年起,北京、天津、上海等12个城市被国务院命名为全国无障碍设施建设示范城市。基于此,本研究以四川省教育厅自然科学类重点项目基金(082A102)“基于RFID的盲道识别系统设计”为研究内容,利用所学知识,将射频识别技术与数字信号处理技术相结合,旨在为盲人出行提供一种更加安全方便的辅助设备。文中结合现代盲道识别技术发展的特点和识别系统的实际需求,详细阐述了盲道识别系统硬件设计的主要设计思想,经过分析研究和选型,设计了盲道识别系统的总体方案和硬件电路。本系统设计采用DSP+MCU的双CPU体系结构方案,DSP主要负责语音数据的处理和播放,单片机主要负责GPS信号采集和系统的输入输出控制,两者结合实现优势互补,充分发挥各自的特长。DSP和单片机及其他外设的逻辑译码通过大规模可编程逻辑器件(CPLD)实现。软件设计上采用基于DSP/BIOS的软件系统方案。DSP/BIOS是一个简易的实时操作系统,与传统开发的DSP程序有所不同,用户不需要自己完全控制DSP,与硬件有关的操作都可以借助DSP/BIOS提供的芯片支持库完成,用户的应用程序建立在DSP/BIOS基础之上,在其调度下,按任务、中断的优先级排队等待执行。在语音压缩方面,本系统利用DSP在语音压缩与编解码算法的快速与实时性,在比较了波形编码、参数编码以及混合编码即CELP编码的基础上,采用混合编码,比较得到语音资源与音质的最佳优化方案。在MCU与GSM模块以及GPS模块控制接口程序部分,本文采用了嵌入式实时操作系统uC/OS-II,完全满足盲人需要紧急救援的快速与实时性,符合产品市场化的需求。在与DSP硬件接口部分,本系统采用HPI接口,方便MCU将采集到的GPS数据传递给DSP进行播报。结果表明,该系统在识别到RFID和GPS数据后,能正确地进行语音播报,证明了系统设计的正确性。(本文来源于《成都理工大学》期刊2009-05-01）
柯剑光,赵群飞,施鹏飞[9]（2009）在《基于图像处理的盲道识别算法》一文中研究指出提出一种基于图像处理的盲道识别算法。根据采集到的盲道图像,综合利用阈值分割、彩色连续性空间分割、纹理分割,结合直线检测算法,分析各种盲道特征以区分盲道与普通人行道。实验结果表明,该算法能有效分割多数盲道图像,检测出图片中的盲道区域和盲道行进方向,可以自适应选择速度最快且有效的分割方法,适用于实时导盲系统。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年01期）
柯剑光[10]（2008）在《基于图像处理的盲道识别系统》一文中研究指出盲道是市政工程中的重要一项,现在几乎各个城市各条人行道上都铺设有相应的盲道。但是现在普遍地盲道并未发挥出其应有的功能,主要的原因是因为各种盲道或者未按标准建设,或者遭到人为的破坏,使得它们对盲人的导向作用大大降低。本文旨在于构造一套完整的基于图像处理的盲道识别系统,它能够实时地采集盲人所在位置的盲道图像,并利用各种图像处理的相关算法,将盲道区域与方向识别出来,并与盲人的行进方向进行比较,最终给出实时的互动调整。由于各种盲道的风格差异非常大,因此如果用单一的图像分割方法是很难正确识别出所有的盲道的。为此,我们提出了一个统一的处理框架,轮流利用几种图像分割->图像边缘检测->盲道边界查找的方法,以便能够检测出盲道的边界及确认盲人的相对位置。因此,本文的主要内容主要包括下面几点:1.介绍整个系统的构成。包括硬件系统,软件系统,然后主要地分析一下系统的核心部分即图像处理这块对于统一识别各种不同盲道的策略。2.介绍我们调查的盲道现状,并对采集到的盲道图像进行分类,制定相应的图像分割策略。主要地,我们将之分成可基于阈值分割,可基于纹理差异分割以及可基于盲道内部几何特征叁类。由于基于纹理差异的分割是识别中的一大难点,因此,我们主要地介绍了纹理分割的方法,包括各种特征矢量提取方法以及聚类方法,并提出了一种基于图论的聚类方法。3.为了提取出盲道的边界,我们首先利用Canny边缘检测算子对图像分割后的结果作分析,然后利用Hough变换查找其中符合条件的直线。为了识别盲道的拐弯处,我们介绍了Freeman链码,并提出了一种基于Freeman链码可以检测边缘检测结果中的盲道拐角点的算法。文章的最后给出本系统对于各种盲道图像的实验结果,结果表明对于大部分的盲道图像它都能快速有效地识别出盲道区域及方向,基本上已经达到实际应用水平。?(本文来源于《上海交通大学》期刊2008-01-01）
盲道识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景,提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法,实现实时盲道场景识别。首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显着性特征描述子,并进行特征融合,然后训练新的盲道特征表示,用Softmax函数实现盲道场景识别。实验中,对成都不同区域盲道周围障碍物采样,分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型,最后在实际应用场景,实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警,实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
盲道识别论文参考文献
[1].魏彤,周银鹤.基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位[J].光学精密工程.2019
[2].李林,李小舜,吴少智.基于迁移学习和显着性检测的盲道识别[J].计算机工程与应用.2018
[3].杨新宇,杨继华,于翔深.试析图像处理的盲道识别算法[J].商.2015
[4].靖固,任晓宇,纪颖.盲道识别系统算法设计及FPGA实现[J].哈尔滨理工大学学报.2014
[5].彭玉青,薛杰,郭永芳.基于颜色纹理信息的盲道识别算法[J].计算机应用.2014
[6].薛杰.基于颜色纹理信息的盲道识别算法研究[D].河北工业大学.2014
[7].张延涛.基于FPGA的盲道识别系统的设计与实现[D].东北大学.2014
[8].王小伟.基于RFID的盲道识别系统设计[D].成都理工大学.2009
[9].柯剑光,赵群飞,施鹏飞.基于图像处理的盲道识别算法[J].计算机工程.2009
[10].柯剑光.基于图像处理的盲道识别系统[D].上海交通大学.2008