An Obstacle Avoidance System for Visual Impaired People Based on Object Tracking Algorithm and Semantic Segmentation

Xianghao Meng, Wei Shi, Rui Shan, Yoshihiro Okada

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

抄録

Many visually impaired people face safety issues when walking outside. Providing a safe method to guide such individuals in complex road situations is a widely discussed challenge. With the advancement of deep learning, we have proposed an obstacle avoidance system to address this problem. In this system, a 360-degree camera is used as an input device to record the surrounding environment of users. Deep learning technologies, specifically ByteTrack and MMSegmentation, are employed to process the video data. As a result, the system provides multi-modal feedback to users, helping them avoid obstacles.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトル2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia, ICCE-Asia 2024
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN(電子版)9798331530839
DOI
出版ステータス出版済み - 2024
イベント2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia, ICCE-Asia 2024 - Danang, ベトナム
継続期間: 11月 3 202411月 6 2024

出版物シリーズ

名前2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia, ICCE-Asia 2024

会議

会議2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Asia, ICCE-Asia 2024
国/地域ベトナム
CityDanang
Period11/3/2411/6/24

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 人間とコンピュータの相互作用
  • 電子工学および電気工学
  • メディア記述
  • モデリングとシミュレーション
  • 器械工学

フィンガープリント

「An Obstacle Avoidance System for Visual Impaired People Based on Object Tracking Algorithm and Semantic Segmentation」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル