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반종희 (대구대학교) 이택민 (VADAS) 유준혁 (대구대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
565 - 571 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0033

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This paper describes the hardware and software co-design of deep-learning-based smart glasses that enable blind people to recognize dangerous obstacles in real time to allow them to walk safely and independently. We use a DNN(Deep Neural Network) model to detect objects and estimate distances, which autonomously alerts blind pedestrians to emergency situations. The proposed Safe2Walk4Blind(Safe to Walk for the Blind) system adopts a server-client architecture to overcome the restricted computing resource of the embedded glasses. The system processes the streaming video, captured by the smart glasses with a monocular camera, and sends the classification and distance estimates of the encountered obstacle to the blind by voice in real time. Our experiments show that the Safe2Walk4Blind system can recognize objects with an accuracy of 82.2% and estimate distances with an accuracy of 89.6% while processing data at 30 frames per second.
#deep learning #convolutional neural networks #real-time #embedded smart glasses

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. Safe2Walk4Blind 시스템의 HW/SW
IV. 실험 결과
V. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (24)

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K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016. google schola G. Huang, Z. Liu, L. Maaten, and K. Q. Weinberger, “Densely connected convolutional networks,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2261-2269, 2017. google schola J. Min, J. Park, and D. Kang, “Traffic light color detection method using convolution neural network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 6, pp. 474-481, 2017. google schola K. Ko and K. Sim, “Real-Time object detection-based affordance feature extraction system using deep learning model,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 8, pp. 619-624, 2017. google schola Y. Park and J. Yoo, “Analyzing requirements of improving safety and convenience for the visually impaired to walk,” Proc. of the Institute of Embedded Engineering of Korea, pp. 397-399, Nov. 2017. google schola

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