机构名称：
¥ 1.0
Coimbatore，泰米尔纳德邦，印度摘要：失明是一种残疾或无法看见的形式。缺乏视力仅是一个需要视线的人进行的活动，这只是一个劣势。盲人可能仅由于无法进入的基础设施和社会挑战而面临麻烦。在地方周围浏览并使用行人访问标志是盲人的最大挑战之一，尤其是视力为零的人。对于一个受到身体挑战的人来说，获得独立性可能最有价值的资产和视觉障碍的人可以在设计有必要适应的环境中过着独立的生活。本文使用Yolo（您只看一次）的实时对象检测系统，基于深度学习算法，以帮助视觉受损的人在日常生活中。cobotic眼镜是专为视障个体设计的剪边产品。使用Yolo算法无缝集成面部运动识别，对象识别和文本检测功能。Yolo使用卷积神经网络（CNN）和单个正向传播通过神经网络进行实时的对象检测。在此提议的系统中，Yolov8是一种在上下文（可可）数据集中对公共对象训练的实时对象检测算法，用于识别在对象识别中产生高准确性的人面前存在的对象。系统通过合成的语音传递输出，从而增强视觉感知。索引术语 - 视觉障碍，对象检测，Yolov8，文本，语音，CNN面部运动识别模块促进了改善的社会互动，而对象识别会提高环境意识。此集成解决方案结合了边缘处理和基于云的分析，以实时处理和计算效率。cobotic奇观使视觉障碍的个体能够提供最先进的智能眼镜系统，从而增强视觉感知，促进独立性并改善其整体生活质量。
人造视觉 - Yolov8算法...
主要关键词
相关文件推荐
