摘要
盲道作为视障人士出行的重要保障设施,其安全性直接关系到他们的生活质量和人身安全。
然而,现实生活中盲道被各种障碍物占据的情况屡见不鲜,这给视障人士的出行带来了极大的不便和安全隐患。
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像识别领域取得了突破性进展,为盲道障碍物识别提供了新的解决方案。
本文首先介绍了盲道障碍物识别的研究背景及意义,并对深度学习、计算机视觉、目标检测等相关概念进行了阐述。
然后,本文综述了国内外在盲道障碍物识别领域的研究现状,包括传统的基于图像处理的方法和基于深度学习的方法,并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
接着,本文重点介绍了几种常用的基于深度学习的盲道障碍物识别算法,包括YOLO系列、FasterR-CNN、SSD等,并详细阐述了它们的算法原理、网络结构以及优缺点。
最后,本文对盲道障碍物识别技术的发展趋势进行了展望,指出未来研究的重点方向和挑战。
关键词:盲道障碍物识别;深度学习;计算机视觉;目标检测;YOLO;FasterR-CNN;SSD
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，为解决盲道障碍物识别问题提供了新的思路。
1.1深度学习
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从海量数据中自动学习特征表示，并进行预测和决策。
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