An Embedded Real-time Object Alert System for Visually Impaired: A Monocular Depth Estimation based Approach through Computer Vision
作者: Jareen Anjom, Rashik Iram Chowdhury, Tarbia Hasan, Md. Ishan Arefin Hossain
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-07-10
💡 一句话要点
提出一种基于单目深度估计的嵌入式实时盲人辅助系统，解决城市复杂环境下视障人士的出行安全问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 单目深度估计 目标检测 嵌入式系统 视障辅助 实时系统
📋 核心要点
- 视障人士在城市通勤中面临诸多障碍，现有方法难以有效应对复杂环境下的安全问题。
- 该研究提出一种基于单目深度估计的实时警报系统，通过深度估计和目标检测融合，提前预警近距离障碍物。
- 通过模型量化，该系统实现了轻量化和高效性，能够在嵌入式系统上实时运行，目标检测mAP50达到0.801。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的警报系统，旨在帮助视障人士在繁忙的街道上安全通行，避免与障碍物碰撞。该系统通过迁移学习训练深度估计和目标检测模型，并结合两者构建而成。为了便于在嵌入式系统上部署，模型通过量化技术进行了优化，使其轻量化且高效。该解决方案实现了轻量级的实时深度估计和目标检测模型，mAP50达到了0.801。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视障人士在城市环境中出行时，由于道路上的各种障碍物而面临的安全问题。现有方法可能无法提供足够的实时性和准确性，或者难以部署在轻量级的嵌入式设备上，从而限制了其在实际应用中的效果。
核心思路：论文的核心思路是利用单目深度估计来感知周围环境的深度信息，并结合目标检测来识别潜在的障碍物。通过融合深度信息和目标检测结果，系统可以判断障碍物与视障人士的距离，并在发生碰撞风险时发出警报。这种方法可以在不需要昂贵或复杂的传感器的情况下，提供有效的环境感知能力。
技术框架：该系统主要包含两个核心模块：单目深度估计模块和目标检测模块。首先，单目深度估计模块利用图像信息估计场景的深度图。然后，目标检测模块识别图像中的物体，并确定其位置。最后，系统将深度信息和目标检测结果融合，计算障碍物与视障人士的距离，并在距离过近时发出警报。整个系统被设计为轻量级和实时运行，以便在嵌入式设备上部署。
关键创新：该研究的关键创新在于将单目深度估计和目标检测相结合，构建了一个适用于视障人士的实时警报系统。此外，通过模型量化等优化技术，该系统实现了在嵌入式设备上的高效部署。这种结合和优化使得该系统能够在资源受限的环境下提供有效的安全保障。
关键设计：论文使用了迁移学习来训练深度估计和目标检测模型，具体使用的网络结构和损失函数未知。为了实现实时性，模型通过量化技术进行了优化，降低了模型的计算复杂度和内存占用。具体的量化方法和参数设置未知。系统使用mAP50作为目标检测性能的评价指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究提出的系统实现了轻量级的实时深度估计和目标检测，目标检测的mAP50达到了0.801。通过模型量化，该系统能够在嵌入式设备上高效运行，为视障人士提供实时的安全保障。具体的对比基线和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发智能盲杖、智能眼镜等辅助设备，帮助视障人士更安全、更独立地出行。此外，该技术还可以扩展到其他需要环境感知的应用场景，例如机器人导航、自动驾驶等，具有广阔的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Visually impaired people face significant challenges in their day-to-day commutes in the urban cities of Bangladesh due to the vast number of obstructions on every path. With many injuries taking place through road accidents on a daily basis, it is paramount for a system to be developed that can alert the visually impaired of objects at close distance beforehand. To overcome this issue, a novel alert system is proposed in this research to assist the visually impaired in commuting through these busy streets without colliding with any objects. The proposed system can alert the individual to objects that are present at a close distance. It utilizes transfer learning to train models for depth estimation and object detection, and combines both models to introduce a novel system. The models are optimized through the utilization of quantization techniques to make them lightweight and efficient, allowing them to be easily deployed on embedded systems. The proposed solution achieved a lightweight real-time depth estimation and object detection model with an mAP50 of 0.801.