一种基于机器视觉的盲人导航方法

人工智能

本成果基于多模态数据融合与深度学习技术，提出一种盲人导航方法及系统。采用混合群智能优化（CPO-DBO）与动态窗口法（DWA）的路径规划算法，解决传统A*算法在动态场景中的适应性不足问题。创新点包括轻量化ResNet模型优化嵌入式平台性能、多模态交互设计（触觉震动+语音反馈）提升环境适应性，以及多传感器融合显著降低误检率和硬件成本。

系统可集成于便携式盲杖，支持盲人全天候独立出行；应用于智慧康养机器人、无人仓储物流等领域提供核心导航支持；

原型验证

较传统导航技术，本系统在低光照、动态障碍物场景下检测精度提升，地图构建速度显著优化，具备高实用性和社会价值，助力智能助残设备普及化。成果未涉及非正常专利申请，符合科研诚信规范，技术归属清晰。