公开(公告)号：CN115880498A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211692980.7

申请日：2022-12-28

Applicant: 北京工业大学 ,  北京诚星科技有限公司

Inventor： 何坚 ,  宋雪娜 ,  苏予涵 ,  熊哲波

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06V10/24 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

Abstract: 基于3D场景点云的视障人士出行障碍物检测技术属于电子信息领域。为了向视障人士反馈行走过程中障碍物的准确信息，为视障人士的日常出行提供保障，降低视障人士在日常活动中出现意外的风险。本发明对视障人士出行场景建模，建立点云数据对象与物理空间对象的映射关系，并研发基于场景点云的障碍物快速检测网络，实现视障人士日常出行中可能遇到的障碍物的快速准确识别。最后本发明设计了基于3D场景点云、融合SSD和注意力机制的视障人士出行障碍物检测网络，并将训练后的障碍物检测模型移植到障碍物检测设备上，为视障人士日常出行提供了实时准确的障碍物检测技术方案。

公开(公告)号：CN114187268A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111516010.7

申请日：2021-12-04

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何坚 ,  魏鑫 ,  宋雪娜 ,  吕孟飞

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 基于目标检测和语义分割融合的障碍物检测方法属于电子信息领域。该方法参考了卷积神经网络中优秀的轻量级网络框架和优秀的网络设计思路，设计了可在移动智能设备上实现实时目标检测和语义分割的端到端卷积神经网络DeSeNet，通过统一的数据标注格式和对优秀网络模块的合理利用，加强了DeSeNet网络的特征提取能力，成功将目标检测和语义分割任务结合起来，大大扩充了障碍物识别的范围，在保证正确率的情况下减少了网络参数，使得网络在移动智能设备上实时运行成为了可能，为诸如视障人士出行辅助设备的制造提供了技术支持。