"基于图像描述算法的便携式离线盲人视觉辅助系统研究"

本文基于图像描述算法的离线盲人视觉辅助系统的设计旨在解决传统盲人辅助工具存在的种种问题，如价格昂贵、辅助功能有限、交互性差以及无法离线使用的缺点。随着图像描述技术的不断发展和进步，利用语言描述图像内容的能力已经得到了极大的提升。本文借鉴了 m-RNN 模型和 NIC模型等最新研究成果，通过结合目标检测等高等级语义信息实现了高层次的视觉任务，进一步结合场景图实现了细粒度可控的图像描述模型，从而生成了独特、精确且富含信息量的图像描述。 在设计过程中，本文首先考虑了卷积神经网络的发展和模型精度的不断提升，然而其计算量过大且伴随着大量冗余。这对于移动设备的实际应用来说是一个挑战，因为要么需要设备具备强大的计算能力，要么需要网络传输大量数据。针对这一问题，本文提出了一种搭载在低成本便携设备中的离线盲人视觉辅助系统，旨在实现能够随身携带、帮助视觉障碍人群提供日常服务的小型移动设备。 本文的系统设计包括了图像描述算法、目标检测和场景图结合的高级视觉任务实现以及用户界面等部分。通过对图像内容的抽取和描述，系统能够准确地帮助盲人用户理解周围环境、识别物体并给予相应的建议或指导。同时，用户界面的设计简洁明了，操作简便，符合盲人用户的实际需求。 在实验和测试阶段，本文通过对比实验验证了设计算法的有效性和系统性能。结果表明，基于图像描述算法的离线盲人视觉辅助系统在准确性和实用性上均取得了较好的效果，并且能够在不依赖网络的情况下进行离线使用，为盲人用户提供了更便捷和可靠的视觉辅助服务。 综上所述，本文提出的基于图像描述算法的离线盲人视觉辅助系统在填补传统盲人辅助工具不足方面具有重要意义。它不仅克服了传统辅助工具的种种缺陷，还结合了最新的图像描述技术和目标检测等高级语义信息，为盲人群体带来了更为智能化、便捷化的生活体验。未来，我们将继续优化系统性能，不断提升用户体验，为视觉障碍群体提供更加全面、有效的帮助和支持。