智能导盲头盔

技术领域

本发明属于智能穿戴技术领域，具体涉及一种智能导盲头盔。

背景技术

近几年各类盲人出行辅助工具产品的设计不断向着功能更加多样化、设计更加人性化、实现更加智能化的方向。总体来说，盲用导航技术的发展还十分缓慢。因此，需在现有技术上进行丰富与创新。我们针对盲人出行的痛点难点，深度融合盲人需求,旨在设计出安全可靠的穿戴式导盲系统。为盲人出行安全提供更多保障,实现盲人的安全顺利出行，使盲人能够平等的参与社会生活。

根据中国盲人协会的统计数据显示，中国约有1700万盲人，低视力人群约为盲人数量的三倍，穿戴式导盲系统应用前景广泛，可为更多视障人群提供帮助。

现有技术中采用的物品识别技术：摄像头安装在头盔正前方，完成图像采集工作，采集不同角度的物体图片，视频流输入YOLO目标检测模型，对图片进行缩放、归一化、特征提取、识别输出，将原始像图像转化为黑白图像。通过阈值分割设定不同的阈值，通过“腐蚀操作”将图像中与盲道颜色相似的颜色“腐蚀”，保留需要的物品信息，根据代码进行运算，将画面中提取的图样特征与训练出的模型特征匹配，最后输出结果，检测出目标物体。但是在YOLO上运行Darknet目标检测模型，Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要依靠作者团队维护，所以推广较弱，用户量较少，并且由于维护人员有限，使用功能对比SSD模型相对较少，不利于目标检测模型的搭建与使用。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种智能导盲头盔。

智能导盲头盔，包括头盔本体和电脑；头盔本体上安装有第一TOF400F激光测距仪、舵机、无线串口接收器、摄像头、第一超声波测距传感器、第二TOF400F激光测距仪、扬声器、第二超声波测距传感器、5.8g图像传输天线、第三超声波测距传感器、控制板，控制板包含陀螺仪、芯片、降压模块及控制电路；

通过5.8g图像传输天线将电脑和控制板联合成为处理单元，电脑用于数据处理。

第一TOF400F激光测距仪、第二TOF400F激光测距仪分别安装在头盔本体顶部和前端；

摄像头安装在头盔本体前端；

第一超声波测距传感器、第二超声波测距传感器安装在头盔本体两侧，第三超声波测距传感器安装在头盔本体后侧。

该智能导盲头盔采用5.8G射频图传和电脑组成处理单元联合STM32F401单片机实现物品检测、盲道识别、红绿灯检测和语音交互功能，工作半径广，安全性高。YOLO_V5模型通过对视频帧特征值归纳、分类，并通过算法处理得出分类结果。由TOF激光测距、超声波传感器测量环境物品的距离，使用激光雷达辅助测量。在运行过程中陀螺仪可监测盲人的行走状态，若盲人出现倾倒马上做出报警，STM32单片机控制语音模块经扬声器引导盲人做出判断。

目标检测技术：智能导盲头盔的关键技术在于采用在YOLO上运行的Darknet目标检测模型，YOLO采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值，包含24个卷积层和2个全连接层。包含python的接口，通过python函数，能够使用python直接对训练好的.weight格式的模型进行调用；Darknet框架易于移植本地且可使用CPU和GPU，特别是检测识别任务的本地端部署，Darknet会显得异常方便。通过在电脑上运行YOLO目标检测模型处理结果通过正点原子的ATK-LORA无线串口向STM32单片机发送指令，激光测距、超声波和激光雷达辅助判读，通过语音提示盲人避障和寻找盲道等。

图传技术：5.8G的图传设备分为两个标准802.11a或802.11an，速率高达54Mbps，一般来说5.8G无线图传的传输速率高于2.4G无线图传。5.8G无线图传由于频率较大，波长较短，更容易受到障碍物的影响，或被障碍物或者其他金属吸收，所以穿透力不如2.4G的网桥。由于使用2.4G频段的无线图传设备比较多，2.4G无线图传很容易造成频道干扰，而5.8G频段比较干净，干扰也相对较少。传输图像为模拟图像，虽然画质较低，但传输不会卡顿。

本发明与现有技术相比，具有以下的技术效果：

1、智能导盲头盔体积小巧轻便，易携带，能很好地与其他模块进行通讯；

2、智能导盲头盔整套设备成本较低。

3、可以切实帮助盲人日常出行。

附图说明

图1是本发明立体结构示意图；

图2是本发明剖面结构示意图；

图3是本发明俯视结构示意图。

具体实施方式

结合附图说明本发明的具体技术方案。

如图1到图3所示，智能导盲头盔，包括头盔本体和电脑；头盔本体上安装有第一TOF400F激光测距仪1、舵机2、无线串口接收器3、摄像头4、第一超声波测距传感器5、第二TOF400F激光测距仪6、扬声器7、第二超声波测距传感器8、5.8g图像传输天线10、第三超声波测距传感器9、控制板11，控制板11包含陀螺仪、芯片、降压模块及控制电路；

通过5.8g图像传输天线10将电脑和控制板11联合成为处理单元，电脑用于数据处理。

智能导盲头盔在实际使用情况下，考虑到周围的自然环境和相应频道的使用情况，几乎可以避免干扰源，故仍可以采用5.8G无线图传，并且随着技术的发展，一般环境下，5.8G传输能力差以及损失几乎没有了。

本发明通过5.8g图像传输天线10将电脑和控制板11联合成为处理单元，实现物品检测、盲道识别、红绿灯检测等功能，可升级为WIFI或局域网图传，实现云处理工能，工作半径广，安全性高。在电脑中运行YOLO_V5模型，通过算法处理得出由摄像头4获取的图像的分类结果。由TOF400F激光测距仪6、第一超声波测距传感器5、第二超声波测距传感器8、第三超声波测距传感器9测量环境物品的距离，并在舵机2上装配TOF400F激光测距仪1形成简易激光雷达，辅助测量环境物品的距离。在运行过程中，因控制板11包含陀螺仪，故可监测盲人的行走状态，若盲人出现倾倒会马上做出报警。

第一TOF400F激光测距仪1、第二TOF400F激光测距仪6，采用型号为TOF400F的激光传感器，由TOF激光传感器发射一个激光脉冲，并由计时器记录下出射的时间，回返光经接收器接收，并由计时器记录下回返的时间。经过测试，测量距离精度小于1cm。并且TOF激光传感器自带屏蔽罩，能隔绝电磁干扰，便于进行测距。

舵机2，采用1个L298电机驱动，带动TOF400F激光测距仪1旋转，构成简易激光雷达。

无线串口接收器3，是一款体积小、微功率、低功耗、高性能远距离LORA无线串口模块。采用高效的ISM频段射频SX1278扩频芯片，工作频率在410Mhz～441Mhz,以1Mhz频率为步进信道，共32个信道。可通过AT指令在线修改串口速率发射功率，空中速率，工作模式等各种参数。

摄像头4，安装在头盔正前方，采集不同角度的物体图片，视频流通过5.8g图像传输天线10输入电脑，对数据进行处理，识别出目标物体，并将识别结果通过5.8g图像传输天线10输入控制板11。

第一超声波测距传感器5、第二超声波测距传感器8、第三超声波测距传感器9，都是压电传感器，通过计算ECHO引脚高电平的持续时间就用定时器的计数功能完成，测距范围不超过4米，如果定时器计数溢出，证明测的距离太远，超声波测距传感器安装在头盔四周，辅助监测环境距离。

扬声器7，与控制板11相连，用于播放语音提醒。

5.8g图像传输天线10，采用5.8G图传，分为两个标准802.11a或802.11an，速率高达54Mbps。

控制板11中包含陀螺仪、芯片、降压模块及控制电路。陀螺仪型号为MPU-6050，主要功能是帮助使用者获取准确方向，同时检测是否有摔倒的情况发生，如发生摔倒控制板11会通过扬声器7发出语音求助。降压模块选用LM2596SDC可调降压模块，为除电机以外的其他部件降压，以提供各部件合适的工作电压。芯片采用STM32F103VBT6和STM32F103C8T6双芯片，用于各数据信号控制。

电池采用型号为4200mAH-3S-35C的航模电池，主要功能是为图传设备提供稳定的电源，同时通过降压模块为单片机提供稳定电源，以保证设备运行过程中的稳定性。

本发明具有以下特征：

(1)采用全光学器件导航、识别。采用两个TOF激光传感器与多个超声波模块配合进行实时避障，确保行走过程中的安全性；

(2)采用6轴陀螺仪，实时控制盲人的位置，将身体朝向和水平位置偏移利用反馈控制纠正；

(3)具有更快更精准的图像检测分类处理能力；

(4)导盲头盔从硬件材料选取，结构布局到软件模型训练全部由小组自主完成，产品功能的实现对残疾人提供更加人性化的帮助；

(5)电脑通过ATK-LORA无线串口将识别物品、障碍物种类，传给控制板11，比其他的传输方式更加方便快捷。