基于OpenCV技術的智能盲杖設計與實現

摘 要：【目的】以提升視障人士的生活質量和獨立性，基于OpenCV技術開發一種創新的視障人士輔助裝置——智能盲杖。【方法】通過攝像頭實時采集環境圖像，借助OpenCV技術進行圖像處理和分析，并且融合了語音提示和導航功能，幫助視障人士更加準確地定位和導航。【結果】研究結果表明，該裝置可以成功輔助視障人士感知周圍環境，并提供準確而及時的視覺信息。使用該裝置后，視障人士展現出更高的獨立性和安全性。【結論】基于OpenCV技術的視障人士輔助裝置是一種創新、實用的設計，顯著提高了視障人士的生活質量和日常行動能力。未來的研究方向包括優化硬件設計，提高系統的穩定性和耐用性，以及擴展語音提示和導航功能，以適應更多日常場景，從而為視障人士群體帶來更廣泛、更深遠的益處。該設計對提升社會包容性和促進科技助力殘障人士生活品質方面具有積極意義。

關鍵詞：圖像處理；語音提示；導航功能；定位與導航

中圖分類號：TP391.4" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2024）14-0027-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.14.005

Design and Implementation of Intelligent Blind Cane Based on OpenCV Technology

Abstract：[Purposes] The purpose of this study is to develop an innovative assistive device， intelligent blind cane， for the blind based on OpenCV technology， aiming to enhance the quality of life and independence of visually impaired individuals.[Methods] Real-time environmental image capture is achieved through a camera， and OpenCV is utilized for image processing and analysis. The device goes beyond image recognition， incorporating voice prompts and navigation functions to assist blind individuals in more accurate positioning and navigation.[Findings] Research findings indicate that the device effectively aids blind individuals in perceiving their surrounding environment， providing accurate and timely visual information. After using the device， individuals with visual impairments demonstrate increased independence and safety.[Conclusions] This study emphasizes the assistive device based on OpenCV technology as an innovative and practical solution， significantly improving the quality of life and daily mobility of blind individuals. Future research directions may involve optimizing hardware design to enhance system stability and durability， as well as expanding voice prompts and navigation functions to adapt to a wider range of daily scenarios. This research contribution not only propels advancements in the technological field but also holds positive implications for enhancing societal inclusivity and leveraging technology to improve the quality of life for individuals with disabilities.

Keywords： image processing; voice prompts; navigation functionality; positioning and navigation

0 引言

視障人士作為社會中的特殊群體，因缺乏視覺能力而在日常生活中面臨比常人更多的困難與挑戰。為提高視障人士的生活質量和獨立性，許多研究專注于開發各類視障人士的輔助裝置。在這些裝置中，基于計算機視覺技術的視障人士輔助裝置成為研究的熱點之一。OpenCV①（Open Source Computer Vision Library）作為廣泛應用于計算機視覺領域的開源庫，具備強大的圖像處理和分析功能進行圖像標定［1］，已廣泛應用于各種圖像識別和分析任務中。

本研究旨在基于OpenCV技術開發一種視障人士輔助裝置，通過圖像處理和分析為視障人士提供必要的視覺信息。該裝置通過攝像頭實時采集圖像，利用OpenCV進行物體識別、人臉檢測和障礙物識別等處理，從而幫助視障人士感知周圍環境。同時，該裝置還具備語音提示和導航功能，有助于視障人士更準確地定位和導航。本研究將通過試驗，評估該裝置的效果，以驗證其在提高視障人士生活質量和獨立性方面的潛力。預計該研究的結果將為視障人士輔助技術的發展提供有益的參考和借鑒。這一創新性的視障人士輔助裝置有望成為促進社會包容性和改善視障人士生活的有效工具。

1 智能盲杖工作原理分析

首先，智能盲杖的攝像頭負責捕獲周圍環境的圖像。經過初步處理，圖像被轉化為計算機可理解的矩陣數值形式，從而完成圖像的傳輸；其次，通過圖像處理算法對傳入的圖像矩陣數據進行預處理，識別出障礙物、交通信號燈和標志等關鍵元素；最后，將分類后的數據及其相關的距離信息等傳輸到樹莓派主控中。同時，傳感器模塊負責檢測前方的障礙物。一旦發現障礙物，傳感器模塊將觸發信號，將該信號傳送至樹莓派主控進行處理。樹莓派主控始終接收搭載在盲杖上的模塊所發來的數據，特別是圖像視覺數據。樹莓派主控通過綜合處理這些數據，利用內置的路徑規劃算法為用戶規劃路徑，并通過語音實時播報給用戶。

智能盲杖系統通過圖像處理和傳感器技術的協同作用，能夠實時感知用戶周圍環境，并在檢測到障礙物時及時提供語音導航，為視障人士提供更安全、更便捷的出行體驗。

2 智能盲杖模塊架構

2.1 樹莓派4B主控制器

樹莓派（Raspberry Pi）是一款卡片式電腦，擁有全面的基本功能，廣泛應用于各種項目中。樹莓派4B以其強大的性能，成為導盲杖系統的主控制器，負責圖像傳輸和圖像處理［2］等相關需求。

2.1.1 性能卓越。樹莓派4B在性能方面表現卓越，搭載了更快的處理器和更大的內存，能夠處理復雜的圖像數據。

2.1.2 圖像傳輸。作為主控制器，樹莓派4B負責與攝像頭模塊進行連接，實時捕獲環境圖像。通過CSI排線，將圖像傳輸至樹莓派，為后續的圖像處理提供數據源［3］。

2.1.3 圖像處理。樹莓派4B搭載了強大的圖像處理庫，例如OpenCV，用于對捕獲的圖像進行實時處理。其中包括物體識別、人臉檢測及障礙物識別等關鍵任務，為視障人士提供必要的視覺信息。

2.1.4 可擴展性。樹莓派4B支持各種外部設備的連接，具有良好的可擴展性。使得導盲杖系統可以集成多種傳感器和模塊以滿足不同的功能需求。

2.1.5 低功耗設計。樹莓派4B采用低功耗設計，適合移動設備的應用。這確保了導盲杖系統在使用過程中能夠保持較長的續航時間［4］。

2.2 Air780e通信模組

Air780e模組是基于LTE Cat.1蜂窩移動通信技術的物聯網通信模組。基于EC618芯片平臺低功耗特性加上合宙在低功耗方面的深度開發，極大降低聯網待機功耗，顯著提高在表計、物流、低功耗安防等應用場景設備的待機時間。首先，通過串口或SPI接口向模塊發送AT指令，配置模塊工作模式、頻率、功能等參數；其次，編寫發送的程序，并通過Arduino或其他開發板進行程序發送，將數據發送給Air780e模塊；接著，調用模塊，并將數據通過串口或SPI發送出去。模塊接收到數據后發送給開發板；最后，開發板接收數據并通過解析處理，將數據轉換為可讀模式。

2.3 定位模塊

Air780e 模塊正常聯網后搜索附近的信息并上報給后臺，后臺可以查詢當前的定位，并結合信息強度等因素進行計算，最后將計算出的經緯度返回給模塊。緊急按鈕允許用戶將當前數據發送到智能手機以獲得幫助。當老人遇到突發情況時，按下按鈕就會將目前的數據傳輸到手機上，通過手機就可以看到使用者當前的位置。

2.4 MPU6050姿態傳感器

MPU6050姿態傳感器由三軸加速度計和三軸陀螺儀組成，可以測量物體在x、y、z三個方向上的加速度和角速度。加速度計可以檢測物體的線性加速度，而陀螺儀可以檢測物體的角速度。通過將加速度計和陀螺儀的測量結果進行組合，可以計算出物體的方向和角度。工作方式采用MPU6050，通過I2C總線通信協議，可以直接連接到微控制器或單片機上。MPU6050工作時，會不斷地讀取加速度計和陀螺儀的數據，并進行數據處理和濾波。處理后的數據可以通過I2C總線發送給微控制器或單片機，以供后續處理和應用。

3 智能盲杖系統工作原理

3.1 樹莓派系統配置與圖像識別算法開發

為實現智能盲杖的圖像識別功能，首先，應在樹莓派中插入基于Ubuntu的系統鏡像文件；其次，搭建必要的操作系統環境，并下載安裝深度學習及科學運算庫，包括Opencv、Tensorflow②、pandas③、numpy等。圖像識別算法［5］的開發涵蓋數據獲取、圖像預處理、特征提取、分類器選擇與決策。樹莓派4B作為主處理器，確保系統具備足夠的性能來滿足圖像處理的需求。

3.2 攝像頭模塊驅動與圖像傳輸

攝像頭模塊的驅動與圖像傳輸是智能盲杖中至關重要的部分。通過CSI排線將樹莓派與攝像頭連接，使用OpenCV庫捕獲實時視頻。這一步驟還包括對圖像進行編碼，以便于傳輸至后端服務器，確保攝像頭模塊的正常工作和圖像傳輸的流暢、可靠。

3.3 微信公眾號集成與實時通知

將智能盲杖與微信公眾號集成，用于通信、更新和實時通知。通過微信公眾號的消息推送功能，向用戶發送設備狀態、位置信息等重要信息。結合微信提醒功能，確保用戶能夠及時收到重要的提醒，如低電量、系統故障等。在設計中要注重用戶隱私，明確數據收集和使用的目的，并提供隱私政策說明。

3.4 樹莓派運行

考慮到導盲杖的結構與便攜性，導盲杖的使用過程中需要“脫機”工作，也即需要將多余的顯示器部分刪除掉。該過程可以依靠樹莓派中的腳本實現程序的自啟動，確保樹莓派開機后便可以運行障礙物識別的相關程序。使用Shell進行腳本的編寫，將運行Python文件的代碼放在testboot.sh中，運行命令sudo nano/etc/rc.local并進入rc.local，把supi-c\"exec/home/pi/testboot.sh\"加在exit 0之前，便可實現開機時執行腳本的效果，至此自啟動腳本部分完成。

4 智能盲杖整體設計

智能盲杖的整體設計如圖1所示。樹莓派4B主控制器作為系統的核心，可以提供強大的性能，實現圖像數據處理和整體系統的控制。攝像頭模塊用于捕獲周圍環境的實時圖像，為圖像識別提供輸入數據。傳感器模塊檢測前方的障礙物［6］，觸發信號并傳輸給主控制器，用于安全導航。Air780e模組基于LTE Cat.1蜂窩移動通信技術，用于聯網和位置信息的獲取。緊急按鈕允許用戶在遇到緊急情況時發送求助信號，提高用戶的安全性。微信公眾號通知用戶相關信息。緊急情況的處理，用戶按下緊急按鈕，觸發緊急求助信號，通過微信通知用戶，并上傳至后臺。

5 結語

本研究旨在借助OpenCV技術開發一種基于圖像處理和分析的視障人士輔助裝備，致力于提升視障人士的生活質量和獨立性。通過對實時圖像的處理和采集，該裝置能夠識別物體、人物和障礙物，并為視障人士提供必要的視覺信息。同時，配備語音提示和導航功能，更好地幫助視障人士進行定位和導航。

通過驗證該設備的實用性和應用效果發現，該裝置能夠有效地輔助視障人士感知周圍環境，提供準確的視覺信息。使用該裝置后，視障人士表現出更高的獨立性和安全性，為其日常行動帶來了明顯的改善。

基于OpenCV的視障人士輔助裝置是一種實用且高效的解決方案，能夠顯著提高視障人士的生活質量。這一技術的應用不僅提供了實時、全面的環境認知，也增強了視障人士的生活自主性。未來期望進一步優化該裝置的設計，推動智能輔助技術在殘障人士生活中發揮更大的作用。通過持續的創新和改進，為社會提供更為人性化、智能化的輔助設備，為視障人士群體創造更加平等、便捷的生活體驗。

注釋：

①OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源計算機視覺和機器學習庫。它提供了豐富的工具和算法。

②TensorFlow（中文名為“張量流”）是由 Google Brain 團隊開發的一個開源機器學習框架。

③Pandas（Python Data Analysis Library）是一個開源的數據分析和數據處理庫，建立在Python編程語言之上。

參考文獻：

［1］ZHANG Z .A Flexible New Technique for Camera Calibration［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2000， 22（11）：1330-1334.

［2］HAO G，MIN L，FENG H.Improved Self-Adaptive Edge Detection Method Based on Canny［C］//International Conference on Intelligent Human-machine Systems amp; Cybernetics.IEEE， 2013.

［3］張學武， 范新南. 視覺檢測技術及智能計算［M］. 北京： 電子工業出版社， 2013.

［4］MEMBREY， PETER，HOWS， et al.樹莓派學習指南：基于Linux［M］.北京：人民郵電出版社，2014.

［5］ ZHANG C C ， ZHANG K ， NI R ，et al.Unleashing the Potential of Machine Learning： An Exploration of State-of-the-Art Algorithms and Real-World Applications in Computer Vision［C］//2023 Congress in Computer Science， Computer Engineering， amp; Applied Computing （CSCE）.IEEE，2023.

［6］WANG H ， LIU C ， YU L ，et al.Research on Target Detection and Recognition Algorithm Based on Deep Learning［C］//2019 Chinese Control Conference （CCC）.IEEE， 2019.