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[ditikhatun11]

发布者研究中心软件工程师两年前我们宣布了这是和之间的一项合作项目旨在帮助有视觉障碍例如失明和弱视的人独立行走慢跑和跑步。仅使用手机和耳机利用设备上的机器学习引导用户沿着标有画线的户外路径行驶。该技术已在世界各地进行了测试甚至在年东京残奥会开幕式上进行了演示。自最初发布以来我们开始通过嵌入障碍物检测和高级路径规划等新功能来改进项目指南以安全可靠地引导用户通过更复杂的场景例如急转弯和附近的行人。早期版本具有简单的逐帧图像分割功能可检测路径线相对于图像帧的位置。这足以将用户定向到的有限信息。改善导航信号例如障碍物和即将转弯的警报需要更好地理解和绘制用户环境。为了解决这些挑战我们构建了一个平台可用于无障碍空间及其他领域的各种空间感知应用程序。

今天我们宣布推出的开源版本任何人都可以使用它来改进和构建新的辅助功能体验。该版 沙特阿拉伯手机号码列表 本包括核心平台的源代码应用程序预训练的模型和模拟框架。系统设计主要用例是应用程序但我们希望能够以可重现的方式在各种环境中运行测试和调试核心逻辑。这促使我们使用设计和构建系统以便与和其他核心库紧密集成同时仍然能够使用与集成。在幕后使用来估计用户在课程中导航时的位置和方向。基于框架构建的分割模型处理每个相机帧以生成指南的二进制掩码有关更多详细信息请参阅上一篇博客文章。然后使用提供的相机位姿和镜头参数内在参数将分段引导线上的点从图像空间坐标投影到世界空间地平面上。由于每个帧都提供不同的线条视图因此世界空间点会聚合在多个帧上以构建现实世界指南的虚拟映射。该系统对指导世界空间坐标进行分段曲线逼近以构建时空一致的轨迹。当用户沿着路径前进时这允许细化估计的线路。构建指南的地图聚合每帧中检测到的点红色以构建跑步者沿路径前进时的状态表示蓝色。





控制系统根据用户当前的位置速度和方向动态选择前方一定距离线上的目标点。然后向用户提供音频反馈信号以调整其航向以与即将到来的线段一致。通过使用跑步者的速度矢量而不是相机方向来计算导航信号我们消除了跑步过程中常见的不规则相机运动引起的噪声。我们甚至可以在用户不在摄像机视野范围内时将用户导航回线路例如如果用户转弯过头。这是可能的因为继续跟踪相机的姿势可以将其与从先前相机图像推断出的状态线图进行比较。项目指南还包括障碍物检测和规避功能。模型用于估计单个图像的深度。为了训练这个单目深度模型我们使用了这是一个由内部管理的来自城市公园和郊区环境的户外图像的大型数据集。该模型能够检测各种障碍物的深度包括人车辆柱子等。深度图被转换为点云类似于线分割过程用于检测用户路径上是否存在障碍物然后通过音频信号提醒用户。
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