一種光伏智能導盲頭盔

林星妍 王雨樂 薛皓聞 謝 宇 徐壯華 丁春雷

（南通理工學院電氣與能源工程學院，江蘇 南通 226001）

0 引言

目前，常規導盲手段有2 種（導盲犬、導盲器材）。由于導盲犬培育周期長、價格昂貴且市場需求量大，因此供不應求。導盲杖是大多數盲人正在使用的導盲器材，導盲杖始終無法像導盲犬一樣靈活、可靠。智能導盲杖將在一定程度上彌補傳統導盲杖的缺陷，但是都普遍存在成本高、穩定性差以及操作不便的缺點。因此，成本低、體積小且探測范圍較廣的導盲產品必然是當下的主要發展趨勢。該設計秉持簡單、可靠的原則，結合新技術設計符合盲人生活習慣的智能穿戴類產品，采用圖像識別技術來滿足體積小、探測范圍廣的需求。

1 工作原理

1.1 電源模塊

負載可由蓄電池和柔性太陽能電池供電，柔性太陽能電池采用Miasole 柔性銅銦鎵硒太陽能電池作為使用時的主要電力來源，光電轉化效率為17%（最高可達23%）。該太陽能電池輕薄，可以減少使用者的負擔，當質量相同時，銦鎵硒太陽能電池的發電量是硅板的 4 倍，可以降低蓄電池的使用量。柔性太陽能電池在給蓄電池充電時遵守輪流充電的原則，電源模塊示意圖如圖1 所示。

圖1 電源模塊示意圖

1.2 圖像識別模塊

該設計采用樹莓派2 代B 型開發板為該模塊的核心，樹莓派2 代B 型開發裝有完整的Linux 操作系統作為底層，串口豐富可運行部分復雜程序[1]。通過OpenCV 處理庫中提出的有關功能實現實時采集圖像數據的目標，以采用HaarTraining 算法訓練得出的分類器和Canny 算法的邊緣檢測作為進行圖像識別的主要功能。據調查，盲人群眾的出行主要依靠個人出行、陪伴以及交通工具，而紅綠燈、盲道是盲人群眾最無法提前預知和把握的領域，并且，我國的紅綠燈和盲道是較固定的，也便于拍攝和識別。因此，在識別方面主要針對盲道和紅綠燈，為盲人的出行提供更可靠的保障。

1.2.1 攝像頭

cvCaptureFormCam 相機采集圖像，并且攝像頭位于人體額頭位置，有更廣闊的視野，可以更好地分析周圍的紅綠燈、盲道。通過函數開啟定時器：將一個固定的時鐘傳遞給槽函數，然后將它放在緩存上并通過cvGrabFramea 讀取數據，最后在qt（跨平臺的C++圖形用戶界面應用程序框架）上顯示，并轉換為QPixmap 類型。

1.2.2 圖像的預處理環節

1.1.5 遵守臨床試驗的雙盲原則 研究者分成4組，第1組篩選和分配受試者；第2組施行治療；第3組觀察和搜集指標數據；第4組統計數據并且撰寫文章；試驗對象的分組對受試者嚴格保密；4組研究者的各自操作互相保密。

針對紅綠燈這種距離可能較遠的實物，主要使用縮放的調節功能（采集的圖像的寬度為x和高度為y，生成的新的寬度和高度分別為X和Y），如公式（1）、公式（2）所示。

式中：f為縮放因子。

如果縮放函數Zoom()的值小于1，就代表縮小；如果其值大于1，就代表放大。可以將已縮放的畫面直接顯示到新創建的縮放畫面的窗口上。

1.2.3 鑒別環節

首先，讀取訓練圖片，創建PVA 子空間，將數據分析到子空隙，再訓練結論并存儲結論，以實現圖片鑒別的功能。其次，OpenCV 使用本身自帶的HaarTraining 分類器將圖像訓練分類，再用Canny 算法進行邊緣檢測，以完成對采集圖象進行邊緣檢查的任務，再把數據分析結論存儲在cvRect 中。最后，在鑒定實物時，還必須與數據庫里的目標樣品進行比較，就可以確定實物圖片所屬類別，判斷是否存在安全隱患。各技術的設計使用細節和流程如下。

Canny 算法邊緣檢測的流程如下：1）利用cvtColor 對圖片進行灰度化處理。2）對圖片進行高斯濾波，這樣計算圖象梯度幅值的元素值越高，顯示在該點的梯度值就越大。3）通過Soble 計算梯度值和方向，尋找像素點局部的最大值。4）非極大閾值的抑制。5）雙閾值的選取，由于總可能有中間閾值點以上的點是高極閾值邊界點的一種延伸，因此使用雙閾值進行檢測并進行邊緣連接。6）進行邊緣檢測[2]。

利用自帶的HaarTraining 程序訓練一個分類器，具體分為以下6 個步驟：1）收集訓練樣本，將樣本分為正樣本和負樣本，再將正樣本尺寸歸一，該文將標準定為100 pt×80 pt。2）生成正樣本描述文件。3）利用createsamples程序將正樣本轉換為vec文件。4）創建負樣本。5）利用OpenCV下的HaarTraining算法程序進行樣本訓練。6）生成XML 文件（分類器），加載XML 文件并調用相應的函數進行下一步分類和檢測。

圖像識別模塊示意圖如圖2 所示。

圖2 圖像識別模塊示意圖

1.3 導航模塊

該文采用中科微電子的AT6558芯片和ATMEGA328 單片機[3]。中科微電子AT6558接收衛星C/A碼并通過 ATMEGA328單片機對接收的位置信息進行解碼，以提取有效數據，ATMEGA328 單片機的PD0 與PD1 接口分別與ATGM336H-5N31GPS 芯片的TXD 和PXD 連接，再通過PD3 以短信的形式發送至手機，最終將提取出的經緯度顯示出來。AT6558 通過ATMEGA328 單片機對接收的位置信息進行解碼和提取。

1.4 語音模塊

在語音模塊中使用2 種類型的芯片，分別為科大訊飛的AIUI 評估板和北京宇音的SYN6288 芯片模塊。其中，AIUI 評估板為頭盔提供與使用者日常生活進行交互的功能，例如天氣詢問、導航播報等。而SYN6288 芯片則是通過傳感器來確認前方是否存在障礙物，從而播報提前設置好的語音警示詞，以提醒使用者。

1.4.1 科大訊飛評估板

該評測板擁有超強的語言交互能力，支持自界定提醒詞和各種自然聲調的發音，可以自己從開發網站生成自界定提醒詞文檔，并利用面板上的USB 端口，使用ADB 指令將提醒詞文檔傳送至評測板并重啟，以運行自界定提醒詞。評估板上龐大的資料云端庫以及極高的識別率讓頭盔具有“能聽會講”的能力。

在云端辨識出語義后，AIUI 評估板的串口就會提供有關對話具體內容的Json 格式數據信息，透過分析Json 格式的數據信息就可以了解使用者的意愿。同時，AIUI 云端開發系統支持自定義的對話功能，由于其具有超強的自定義能力，因此可以在語音播報、日常對話問詢等各種情景下進行個性化互動。

1.4.2 SYN6288語音播報芯片

SYN6288 語音播報芯片通過軟件將需要的聲音轉換為16 進制并加入代碼中。該模塊可以播報中、英文，它與單片機通過串口通信進行連接，串口發送包括聲音內容的GB2312 編碼，模塊播放聲音。

SYN6288 所構成的硬件電路主要有數字采集電路、數據處理電路以及聲音合成用的電路[4]。信息收集系統主要使用超聲波檢測和圖象識別，超音波檢測系統由最先進的KS103 測距模塊所構成。KS103 的高溫補償模塊的檢測精度更高，采用溫度校正的測距命令，在近距離內最大準確度為1 mm；探測盲點小至1 cm，最大量程達到8 m，基本無盲點。并通過ⅡC 端口與服務器進行通信，自動應答服務器的Ⅱc 控制指令。圖像識別則是通過攝像頭來捕捉紅綠燈和盲道的圖像，它們分別具備不同類型的提醒聲音。

ATMEGA328 單片機負責數據處理工作，其將收集到的信息分別傳給SYN6288 模塊以及評估板控制程序，該芯片采用32 引腳4 列封裝（MLF）的形式（單片機和SYN6288模塊的接線為PD2～RX）。

語言合成的傳送系統，一般由SYN6288 系統和揚聲器構成。其中，SYN6288 負責管理從文字到語言的轉化（TTS），而揚聲器則負責管理發出聲音指令。SYN6288 采用異步式串口（UART）的通信方法，可以接受待合成的文字數據，從而完成從文字到話音的切換任務，也可以采用PWM 輸出方式（或增加外接輸出功率）控制音箱，從而完成輸入、輸出話音的任務，并能通過直接讀取BUSY管腳的電平來得到晶片當前的工作狀態。同時，該晶片還支持GB2312 等規格的文字，支持標點符號、漢字和數字處理，能準確標識代表數字、時間和日期的字符，并具有強大的多聲字處理能力。

1.4.3 TTS 語言合成基本原理

文本轉換語音（Text To Speech，TTS）技能是人機智能交流發展的必然趨勢，利用MCU 和PC 機控制語言芯片發音就可以實現在各種場景下的文本信息播報功能。

TTS 的變換程序主要是將語言序列轉換為音韻序列，再讓計算機通過音韻程序產生語言波形。該處理方法包括語言學處理和韻律處理，而目前進行這種處理比較好的方法是將基于規則的波形拼接技術與參數語言生成技術結合。語音模塊示意圖如圖3 所示。

圖3 語音模塊示意圖

2 測試過程

該文所設計的GPS 集成方案測試通過顯示屏讓模塊運行結果可視化，連接圖如圖2 所示。太陽能板的供電還需要一個穩壓控制器。太陽能電池板是利用光伏效應將太陽能轉化為電能的一個集電部件，穩壓控制器保護整個電路的穩定。通過穩壓控制器給ATMEGA328 單片機供電，按照需求連接完成。最后通過顯示屏顯示測試數據，如圖4、圖5 所示。

圖4 GPS 連接圖

圖5 測試數據

ATMEGAP 單片機編程代碼如下。

實地測試GPS集成方案與經緯定位App結果誤差在預計定位精度內（屬于可接受范圍內）。

3 創新點

該文所設計的產品具有以下創新點：1）認識障礙物。中國傳統的導盲杖利用拐杖與障礙物間的摩擦幫助盲人認識障礙物。該方式不僅識別距離較近，而且只能感應盲人面前的障礙物，不能感應兩側的障礙物。但是該設計在樹莓派的基礎上利用 OpenCV 圖像處理算法庫，通過采集、處理以及提取圖像可以更有效、更清晰地識別障礙物。2）導航方面。目前，市場上最常見的導盲設備在精準度、價位和穩定性等方面存在缺陷。因為引導盲人行動的工具存在局限性，所以大部分盲人的行動區域都非常狹小，僅限制在自己所熟悉的行動區域內，該文所設計的自帶GPS 導航的導盲頭盔不僅能滿足盲人拓展自己行動區域的需要，而且GPS 定位還可以幫助親朋好友鎖定盲人的位置。3）語音交互。盲人根據自己的需求用聲音呼應人工智能，在滿足需求的同時，還能保障盲人在外的安全。4）節約能源。與傳統導盲儀相比，該設計秉持“綠色環保”的理念，將磁性充電和太陽能板相結合，可以實現充、放電交互并進的功能，從而達到節約資源的目的。

4 結語

該文從盲人生活出行的必要要求的角度出發，利用現有技術滿足盲人出行需求。首先，通過理論層次收集足夠的信息支撐，并提出概念性的設計。其次，通過閱讀相關文獻對各模塊進行代碼編譯和運行嘗試。最后，在為盲人安全出行提供一種選擇同時，也利用智能設備滿足了盲人出行的個性化需求。該文設計的頭盔還存在缺陷，一方面是行人運動方向的不確定性和隨機性及語音系統預警的時間差能否滿足盲人做出規避障礙物的動作，另一方面是柔性太陽能電池工作產生的熱量能否有效降低盲人佩戴頭盔的不適感。