基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備設(shè)計

胡雨霞　胡嘉浩

摘 要： 為了保障盲人行路安全，設(shè)計基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備。介紹了設(shè)備設(shè)計方案，為智能視覺模塊選擇CMOS單片機和OV單片機，周期性地采集盲人行路圖像，通過對比圖像灰度值確定路面是否存在障礙物。采用PFGA控制智能視覺模塊時序，計算障礙物位置，進而提供導(dǎo)航線路，通過串口通信電路將導(dǎo)航線路傳給語音模塊進行播報。通過對比實驗證明，基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備具備較強的實時性和魯棒性。

關(guān)鍵詞： 智能視覺； 導(dǎo)航； PFGA； 盲人指路設(shè)備

中圖分類號： TN964?34； TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）16?0076?03

Abstract： In order to ensure the safety of the blind walking on his way， a way?directing equipment based on intelligent visual navigation was designed for blinds. The design scheme of the equipment is introduced. The single chips CMOS and OV were selected for intelligent visual module to periodically collect blind walking images. The condition whether the obstacles are on the pavement is determined by comparing the image gray values. PFGA is adopted to control the timing sequence of the intelligent vision module， calculate the position of the obstacle， and then provide navigation line which is transmitted to the voice module for broadcast by the serial communication circuit. The comparison experimental results prove that the blind guide device based on intelligent vision navigation has strong real?time performance and robustness.

Keywords： intelligent vision； navigation； PFGA； blind guide device

因人口老齡化所產(chǎn)生的相關(guān)問題日趨嚴重，加上受到環(huán)境污染、病毒迭代等社會條件的影響，全球每分鐘就會產(chǎn)生5名視力障礙人群。我國每年統(tǒng)計出的盲人數(shù)量從2010年的1 000萬人上漲至2015年的3 000萬人，平均每年因各種原因致盲的人群[1]高達1 000萬人。視覺是人類非常重要的感知能力，缺少視覺將意味著人類不能快速、準確地從外界獲取信息，對日常生活尤其是行路安全造成的影響可想而知。近些年來，各國開始針對這類人群設(shè)計盲人指路設(shè)備，代替導(dǎo)盲犬在數(shù)量上的缺失。盲人指路設(shè)備利用了傳感技術(shù)、圖像處理技術(shù)和導(dǎo)航技術(shù)，讓盲人能夠通過聽覺獲取外界信息，為盲人行路安全提供了有力保障。

1 基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備設(shè)計

1.1 設(shè)計方案

基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備設(shè)計方案如圖1所示，設(shè)備應(yīng)用到的技術(shù)包括智能視覺、導(dǎo)航、人機結(jié)合、計算機分析等。智能視覺模塊采集路面圖像，通過兩個攝像頭建立智能視覺坐標系，利用智能視覺導(dǎo)航規(guī)則[2]在坐標系內(nèi)計算障礙物深度，以獲取路面障礙物位置信息。為了避免天氣、季節(jié)和光線的多變性帶來的障礙物與非障礙物之間灰度相近、不易分割的情況，所設(shè)計的盲人指路設(shè)備將對智能視覺技術(shù)進行人機結(jié)合處理，采取FPGA（Field?Programmable Gate Array）建立用于分析和處理智能視覺數(shù)據(jù)的人機交互平臺，通過控制智能視覺模塊采集時序，并與語音模塊進行串口通信，調(diào)取調(diào)試程序，為盲人播報導(dǎo)航線路。

智能視覺模塊采集到的路面圖像包括M×N個像素點，像素點將按照FPGA的時序規(guī)則進行灰度比較，隨后通過FIFO規(guī)則（First Input First Output）輸出[3]。FIFO規(guī)則可以彌補FPGA計算量小的缺點，提供數(shù)據(jù)高速保存、緩慢供給和實時處理。像素點中行、列、場都有必須遵從的時序規(guī)則，根據(jù)時序規(guī)則在障礙物像素點上做標記，可以獲取障礙物的中點位置[4]。為了能夠進行無差異的盲人導(dǎo)航，F(xiàn)PGA將提高障礙物灰度權(quán)值，進而減少障礙物與非障礙物的分割難度。

1.2 智能視覺模塊設(shè)計

攝像頭相當于基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備的視覺傳感器，承擔著智能視覺技術(shù)以及導(dǎo)航技術(shù)，因此攝像頭的選取非常重要。設(shè)計的盲人指路設(shè)備采用數(shù)字攝像頭輸出數(shù)字信號，其比模擬攝像頭輸出的模擬格式能更好地表現(xiàn)出路面圖像灰度情況。數(shù)字攝像頭周期式地采集路面圖像，將圖像灰度保存，在下一次采集圖像時將兩次灰度值進行對比。當兩個數(shù)字攝像頭得出的平均灰度差值大于33點時，設(shè)備則認為這段路面存在障礙物，智能視覺模塊將受到FPGA的時序控制，進行障礙物位置計算。

兩個數(shù)字攝像頭的核心結(jié)構(gòu)分別為互補金屬氧化物半導(dǎo)體（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）單片機與OV單片機。CMOS是一種大規(guī)模的集成電路，具有調(diào)控電壓、可讀寫的作用。圖2是CMOS單片機結(jié)構(gòu)圖。endprint

由圖2可知，CMOS單片機包括光線感應(yīng)矩陣、數(shù)字處理電路、同步控制電路、時序脈沖電路和模數(shù)轉(zhuǎn)換電路。整體來看結(jié)構(gòu)并不簡單，但因為集成性能強勁，所以CMOS單片機的體積很小。X地址和Y地址是用來標記圖像灰度值以及位置的8位數(shù)據(jù)鏈[5]。光線感應(yīng)矩陣由光敏單元行和光敏單元列組成，將Y地址放大，通過多路模擬信號輸入智能視覺坐標系進行處理得到X地址。CMOS單片機工作原理依照串行攝像機控制總線協(xié)議，模擬電壓管腳的高電平為3.3 V，采用逐行倒相協(xié)議描述兩種作業(yè)隊列[6]，速度為35 f/s，每ms即可拍攝1張路面圖像。

1.3 導(dǎo)航線路串口通信

PFGA的最終目的是為盲人指路，也就是通過語音模塊提供導(dǎo)航線路，為此，PFGA將嚴格控制智能視覺模塊的時序，并提供緩存容量，其高集成度和強通用性可以避免數(shù)據(jù)丟失。基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備采用EP3D5S，其中可編程單元是連接、匹配、驅(qū)動外部電路的輸入/輸出端口，不同的電氣形態(tài)將選取不同的連接策略[7]；邏輯單元是邏輯處理端口，通過顯示查找表以及寄存器進行智能視覺模塊的功能編程。

EP3D5S的功能供給單元負責與語音模塊進行導(dǎo)航線路的串口通信。圖3是串口通信電路圖，串口通信電路還負責簡單的程序調(diào)試任務(wù)。由圖3可知，基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備內(nèi)部擁有一個10 W的蜂鳴器D1，連接在輸入口和負載接口2管腳[8]，PFGA控制蜂鳴器發(fā)聲。串口通信電路所用電源為3.3 V，另一端接地，負載接口1管腳用電3.3 V，三端控制導(dǎo)航線路的傳輸。當PFGA輸出低電平時，串口通信電路報警，語音模塊開始分析導(dǎo)航線路中的障礙物位置，并進行語音播報。

2 實驗結(jié)果與討論

盲人指路設(shè)備的實時性表現(xiàn)在兩個方面：一方面，盲人指路設(shè)備應(yīng)在盲人離障礙物處于安全距離之內(nèi)就進行語音導(dǎo)航，語音延時要短；另一方面，考慮到突發(fā)情況，盲人指路設(shè)備要求導(dǎo)航線路傳輸?shù)秸Z音模塊所用的時間要短。這兩個方面的目的都為了給盲人提供充足的反應(yīng)時間去理解導(dǎo)航內(nèi)容，并及時做出身體行為判斷，保障盲人行路安全。表1是語音延時情況統(tǒng)計表，采集了10次語音延時數(shù)據(jù)，延時最短的是本文設(shè)備。表2是導(dǎo)航線路傳輸情況統(tǒng)計表，導(dǎo)航線路傳輸時間最短的依然是本文設(shè)備，滿足實時性要求。

除此之外，實驗還進行了路面結(jié)構(gòu)分析。路面結(jié)構(gòu)分析是盲人指路設(shè)備最重要的一個環(huán)節(jié)，是導(dǎo)航線路產(chǎn)生的前提條件，其目的是挖掘路面障礙物大致位置，將可行與不可行區(qū)域準確分割[9]。影響路面結(jié)構(gòu)分析的條件主要是某些盲人指路設(shè)備的魯棒性不強，常常將路面陰影、植被、水坑等事物識別成不可行區(qū)域，將樹木微小空隙、警戒線等識別成可行區(qū)域。

本路面結(jié)構(gòu)分析在一條存在大面積樹木陰影遮擋的路面上進行，拍攝到的路面原圖如圖4（a）所示。實驗過程陽光充足，路面陰影和樹木占據(jù)了很大面積。將基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備依附在計算機上對盲人可行、不可行區(qū)域進行分割，同時對比采用SVM技術(shù)以及邊緣檢測技術(shù)設(shè)計的盲人指路設(shè)備的區(qū)域分割結(jié)果，如圖4（b）～圖4（d）所示。圖中白色區(qū)域為盲人可行區(qū)域。由圖4可知，基于SVM導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備存在將路面陰影、樹木微小空隙、警戒線進行錯誤分割的現(xiàn)象，對邊緣切割不平滑，魯棒性最差?；谶吘墮z測的盲人指路設(shè)備基本能夠?qū)⒋篌w區(qū)域分割，存在少量噪聲點，對樹木微小空隙的處理仍需改進。圖4（d）的圖像清晰、明確，無明顯噪聲點，分割結(jié)果與原圖對應(yīng)度高，證明本文設(shè)計的基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備魯棒性強。

3 結(jié) 論

本文設(shè)計基于智能視覺導(dǎo)航的盲人指路設(shè)備，應(yīng)用到智能視覺、導(dǎo)航、人機結(jié)合、計算機分析等處理技術(shù)，采用數(shù)字攝像頭、FPGA和串口通信電路等硬件結(jié)構(gòu)為盲人進行行路導(dǎo)航。實驗通過進行路面結(jié)構(gòu)分析、語音延時分析和導(dǎo)航線路傳輸分析，證明出本文設(shè)備較具魯棒性和實時性，能夠清晰、準確地為盲人行路進行導(dǎo)航。

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