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有关药品包装技术的评论
在没有最佳包装系统的情况下，无法获得治疗或药物分娩的患者的能力是无法实现的，这使制药包装成为制药行业不可或缺的方面。患者对处方的依从性与包装相关，增强了对患者的吸引力。预测表明，到2027年，药品包装市场有望达到2,299亿美元，到2021年，预期的复合年增长率（CAGR）为14.9％。这种增长归因于消费者对医疗保健系统，创新包装技术和尖端药物输送系统的提高，共同推动了高级包装解决方案的开发，以增强患者的便利性和合规性。本文深入研究了为增强患者制药产品的安全性和实用性所采用的多种技术。It encompasses a comprehensive exploration of existing packaging systems, including child-resistant packaging aimed at mitigating the risk of drug abuse by children, anti-counterfeit packaging strategies utilizing various approaches (barcodes, laser codes, invisible painting, holography), packaging designed for visually impaired patients with Braille printing and talk packs, as well as intelligence and calendar packaging catering to the阿尔茨海默氏症患者的需求。
基于Android的视觉产品识别系统...
摘要提出的系统“基于Android的盲人识别”，旨在通过使他们能够使用Android智能手机识别日常产品来增强视障人士的独立性。该系统利用与Android移动平台集成的计算机视觉技术来捕获产品的图像，使用训练有素的机器学习模型分析它们，并向用户提供音频反馈。应用程序专注于产品包装，条形码和不同的视觉特征，以确保实时准确识别。该解决方案设计为用户友好的语音命令，可访问的导航和低延迟，使其可用于日常使用。通过提供便携式可靠的产品识别方式，该工具解决了盲人与周围环境互动的挑战，改善了他们的生活质量和促进独立性。关键字：视觉产品识别，Android应用，盲目和视力障碍，机器学习，音频反馈视觉障碍的人经常在日常任务中遇到重大障碍，包括在不熟悉的环境中识别产品。从杂货店购物到区分个人物品，无法准确地识别物品对独立性和可及性构成挑战。当前的解决方案，例如盲文标签，条形码扫描仪或人类援助，由于可伸缩性问题，对他人的依赖或缺乏广泛采用而产生的有效性有限。该项目着重于提供负担得起的移动技术和机器学习的快速发展为解决这些挑战开辟了新的可能性。随着配备高分辨率摄像头和功能强大的处理器的智能手机的扩散，现在可以实现实时图像识别应用程序。通过利用这些技术，可以开发出一种便携式且具有成本效益的解决方案，以根据视觉受损的个体的需求量身定制的产品识别。本研究提出了一种基于Android的应用程序，该应用程序结合了计算机视觉和机器学习，以提供用于产品识别的用户友好工具。该系统采用智能手机的相机来捕获产品图像，使用预先训练的Tensorflow Lite模型对其进行处理，并通过文本对语音引擎向用户提供听觉反馈。该应用程序的设计具有可访问性功能，例如语音导航和简化的接口，从而确保了目标受众的易用性。
评估技术以改善触觉导航＆...
2弗吉尼亚大学的电气和计算机工程，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，美国3美国计算机科学与信息技术学院，科克大学科克，科克，爱尔兰科克摘要：这项研究设计了一种可穿戴的可穿戴的vi-Brotactile原型，以提供直观的原产能和通信线索，以帮助在视觉挑战性的情况下进行Naviga-Tion。该设备提出的信号旨在汇集三个层次的情况意识（SA；感知，理解和项目）自然而然地，就好像在被合作伙伴的手指导一样。我们评估了该措施在视障参与者的人类主题实验中的有效性。具有带有Vi-Brotactile显示屏的性能与参与正常导航方法进行了比较。结果表明，触觉设计提高了精度，但导航时间增加了。我们预计，通过培训和增强设计，触觉设备可以减少导航时间。这项初步研究的结果是为设计和未来的实验提供了信息，这些实验将评估纤维状效应显示在模拟空间步行中传达SA的能力。1介绍在许多情况下，个人必须学会以划分的可见性来浏览自己的环境。这包括必须在太空行走，头像实施例，水肺潜水，飞机驾驶，军事行动或视力障碍导航期间保持方向的人。使用人民的触摸感来传达信息的纤维曲折显示可能是协助导航的一种解决方案。躯干安装的触觉导航，振动 - 通信空间信息经常需要
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
使用机器学习的相似图像查找器
摘要：Internet和个人设备上数字图像的扩散产生了对有效图像检索系统的紧迫需求。本文提出了使用机器学习技术来应对这一挑战的类似图像查找器（SIF）。该系统采用特征提取方法（例如卷积神经网络（CNN））的组合来捕获图像的视觉特征。然后使用降低降低技术（如T-分布式随机邻居嵌入（T-SNE）或主成分分析（PCA））将这些特征映射到较低的空间中。结果表示可以有效地比较和检索视觉上相似的图像。此外，可以在大型数据集上培训系统，以学习跨各种图像类型和域的概括性特征。实验结果证明了所提出的SIF在准确有效地检索视觉相似图像方面的有效性。此外，还讨论了系统在图像搜索引擎，内容建议系统和数字资产管理中的可扩展性和潜在应用。
使用人工智能的实时智能绑定棒
摘要：随着全球视障人士和盲人人口的稳步增长，开发低成本辅助设备的需求也随之增加。盲杖减少了人力，让人们更好地了解周围环境。此外，它还为视障人士提供了一个机会，让他们无需他人帮助即可从一个地方移动到另一个地方。该设备还可用于养老院，老年人由于视力下降，日常活动困难重重。本文旨在帮助人们“看到”周围的环境。由于人工智能领域现在取得了长足的进步，物体检测等功能变得越来越简单且计算上可行，因此本文实现了这些功能。本文专门研究了安装在棍棒上的设备所捕获的图像上的物体检测和类型，然后可以通过声音或语音的方式将统计数据传递给人。
等效与移民部分 - 卡利科特大学
b ed bed bed具有特殊教育和数学作为可选的主题以及视觉障碍和教育视觉障碍儿童作为选修课的视觉障碍和教育的观点（B ED General＆Special Edcation一年一年的课程 - 由NCTE - 2007-2008方案和Syllabus认可）
使用卷积
通讯作者：星期日。导航日常生活成为一项艰巨的任务，挑战与寻找放错位置的个人物品并意识到其环境中的对象以避免碰撞。这需要需要自动解决方案来促进对象识别。虽然传统的方法，例如导犬，白色的甘蔗和盲文提供了有价值的解决方案，但最近的技术解决方案，包括基于智能手机的识别系统和便携式相机，但遇到了诸如与文化特异性，设备特异性和缺乏系统自治有关的限制。这项研究通过引入卷积神经网络（CNN）对象识别系统的限制解决了解决方案，该解决方案旨在集成到一个移动机器人中，该机器人旨在作为视觉障碍者的机器人助手。机器人助手能够在狭窄的环境中四处走动。它将覆盆子PI与一个编程的摄像头结合在一起，以识别三个对象：手机，鼠标和椅子。一个卷积神经网络模型进行了训练以供对象识别，其中30％用于测试。使用Google Colab中的Yolov3模型进行了培训。对识别系统的定性评估的精度为79％，召回96％，机器人助手的精度为80％。它还包括一个图形用户界面，用户可以轻松地控制机器人助手的运动和速度。发达的机器人助手显着增强了自主权和对象识别，有望在视力受损的个体的日常导航中获得可观的好处。
为视力有部分障碍的人提供的虚拟 AI 助手
摘要：如今，智能手机几乎可以帮我们完成每一项活动和任务。可以利用手机的功能和硬件来制作用于在线支付、内容消费和创作、可访问性等的应用程序。这些设备还可用于帮助和协助视障人士，并指导他们进行日常活动。由于视障人士有时难以感知周围的物体或人类，因此他们需要指导或帮助来识别物体、人脸、阅读文本和其他活动。因此，提出了这个 Android 应用程序来帮助和协助视力有部分障碍的人。该应用程序将利用人脸检测、对象和文本识别、条形码扫描仪和基本的语音聊天机器人等技术，可用于执行通过深度学习、人工智能和机器学习实现的基本命令。该应用程序将能够检测人脸数量，识别应用程序相机框架中的对象，从报纸、文档等中读出文本，并打开从条形码中检测到的链接，所有这些都以语音的形式输出给用户。