Abstrakt. För närvarande är synskadade beroende av antingen en siktad människa, ledarhund eller vit käpp för att säkert navigera. Utbildningen av ledarhundar är dock mycket dyr, och sockerrör kan inte ge väsentlig information om färgen på trafikljus och riktningen på trottoarer. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsbaserad lösning som ger information om trafikljusläget och zebraövergångens läge. Tidigare lösningar som använder maskininlärning ger bara en bit information och är mestadels binära: endast upptäcka rött eller grönt ljus. Den föreslagna konvolutionella neurala nätverket, LYTNet, är utformad för fullständighet, noggrannhet och beräkningseffektivitet. LYTNet levererar båda de två viktigaste delarna av informationen för synskadade att korsa vägen. Vi tillhandahåller fem klasser av fotgängare trafikljus snarare än de allmänt sett tre eller fyra, och en riktning vektor som representerar mittlinjen av zebra korsningen som omvandlas från 2D-bildplanet till verkliga positioner. Vi skapade vår egen datauppsättning av fotgängare trafikljus som innehåller över 5000 bilder tagna vid hundratals korsningar i Shanghai. De experiment som utförs uppnå en klassificering noggrannhet på 94%, genomsnittlig vinkelfel på 6,35 •, med en bildhastighet på 20 bilder per sekund vid testning av nätverket på en iPhone 7 med ytterligare efterbehandling steg.
Vi har tidigare utvecklat LytNet genom att modifiera Mo-bileNetV2 som en djupinlärningsmetod som ger både trafikljus och zebra korsningsinformation REF.
LYTNet: A Convolutional Neural Network for Real-Time Pedestrian Traffic Lights and Zebra Crossing Recognition for the Visually Impaired
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}