[關(guān)鍵詞]百度飛槳；圖像識別；視覺識別；智能導(dǎo)盲

引言

近年來，科技的迅猛發(fā)展在提高視障群體生活品質(zhì)方面發(fā)揮了愈加重要的作用。數(shù)據(jù)顯示，我國現(xiàn)有視力障礙者約1700萬，每年新增盲人數(shù)量更是高達(dá)45萬。這一龐大群體對于出行安全與便利的需求日益增大?，F(xiàn)如今，導(dǎo)盲杖和盲道雖在日常出行中提供了一定的支持，但在陌生和復(fù)雜環(huán)境中，盲人仍難以獲得足夠的安全與便利。雖然導(dǎo)盲犬作為專門訓(xùn)練的工作犬，可以協(xié)助盲人避障、過馬路，具備一定的靈活性，能夠在盲人出行方面提供極大的安全保障及便利。然而，導(dǎo)盲犬的培養(yǎng)費用高、培養(yǎng)周期長，且數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足當(dāng)前我國視障人群需求。同時，視障人群飼養(yǎng)導(dǎo)盲犬成本及一起生活的不易也使得視障人群對于替代性導(dǎo)盲工具的需求日益迫切。在此背景下，導(dǎo)盲四足機(jī)器人應(yīng)時而生，其具備接近動物的運(yùn)動能力，更容易被視障者接受。結(jié)合人工智能和視覺識別技術(shù)，四足機(jī)器人不僅能提供更加智能化的導(dǎo)盲服務(wù)，還能降低使用成本，提高導(dǎo)盲效率。展望未來，四足機(jī)器人在導(dǎo)盲領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。這不僅為視力障礙者的獨立生活帶來了新的可能，還可以為智能導(dǎo)盲技術(shù)的發(fā)展指引方向。

一、圖像識別檢測模型

百度飛槳（PaddlePaddle）作為開源深度學(xué)習(xí)平臺，在圖像識別中表現(xiàn)優(yōu)秀，可以提供從數(shù)據(jù)處理到模型部署的全流程支持，優(yōu)化分布式訓(xùn)練，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。此外，平臺內(nèi)置了預(yù)訓(xùn)練模型及自動化調(diào)參工具，可以簡化高性能模型構(gòu)建過程。其編程接口簡潔，支持動態(tài)和靜態(tài)圖，能夠降低深度學(xué)習(xí)的使用難度。飛槳還關(guān)注產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，可以提供實際解決方案和支持，便于技術(shù)落地。

（一）模型訓(xùn)練過程

（1）數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

為更好地服務(wù)視障人士，數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備需要全面且細(xì)致地覆蓋其日常出行場景。這要求數(shù)據(jù)集具備高度的場景多樣性和動態(tài)元素捕捉能力。同時，圖像質(zhì)量也至關(guān)重要，高清圖像能夠清晰展示道路細(xì)節(jié)，為模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確信息。數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備過程，如圖1所示，對圖像數(shù)據(jù)的寬高分布進(jìn)行了統(tǒng)計并匹配了合適的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等，從而能夠顯著增加訓(xùn)練集的多樣性和泛化能力，使模型在不同條件下能準(zhǔn)確識別關(guān)鍵信息。此外，數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性也至關(guān)重要，它需要對每張圖片進(jìn)行詳細(xì)的標(biāo)注，包括紅綠燈的位置、狀態(tài)，盲道的位置、類型及障礙物等信息。

（2）模型架構(gòu)

采用百度飛槳PaddleDetection的ppyoloe+模型，可高效精準(zhǔn)識別道路中車輛、行人、交通信號燈等障礙物，確保視障人士出行安全。此外，結(jié)合PaddleSeg中的bisenet模型進(jìn)行高精度語義分割，能夠準(zhǔn)確區(qū)分盲道與普通路面，在復(fù)雜城市環(huán)境中也能獲得清晰、準(zhǔn)確的導(dǎo)航，保障行走順暢與安全。

（3）模型優(yōu)化與調(diào)優(yōu)

ppyoloe+目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練期間采用了隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)及色彩變換等多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，旨在增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力；同時，通過對輸入圖像執(zhí)行去噪和對比度增強(qiáng)等預(yù)處理操作，有效提高了模型的檢測精度。為優(yōu)化模型性能，基于具體應(yīng)用場景調(diào)整了超參數(shù)設(shè)定，將初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0．001，并在paddle．optimizer框架內(nèi)實施了指數(shù)衰減策略以加速模型的收斂過程。同時，將批量大小設(shè)置為32，訓(xùn)練迭代次數(shù)設(shè)定為300輪，旨在探索最優(yōu)的訓(xùn)練配置。此外還引入了更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)特征提取能力。通過利用VisuaIDL可視化工具進(jìn)行監(jiān)控，研究者發(fā)現(xiàn)在大約230個訓(xùn)練批次之后，模型損失值穩(wěn)定在0．54左右，這表示模型已達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。為進(jìn)一步改善檢測精度，研究者應(yīng)用了非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法以剔除冗余邊界框，并結(jié)合上下文信息對檢測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

在訓(xùn)練語義分割模型識別盲道時，為了保證盲道區(qū)域的精確標(biāo)注，本研究使用了鏡像、旋轉(zhuǎn)和縮放等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法提高模型泛化能力，使驗證集上的平均IoU增加了約5%。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和使用Adam及RMSprop優(yōu)化器代替SGD，減少了40%的訓(xùn)練輪數(shù)，提高了訓(xùn)練效率。另外，在優(yōu)化模型性能的過程中，選擇了交叉熵與Dice損失的組合作為損失函數(shù)，并通過IoU和F1 -score這兩項指標(biāo)對模型進(jìn)行了全面的評估。測試結(jié)果表明，該模型的IoU值達(dá)到了0．85，F(xiàn)1-score值為0．88，顯示出較高的性能水平。

為了進(jìn)一步提升模型的實時處理能力，研究者還采取了剪枝和量化處理這兩項技術(shù)手段，以減小模型的計算量和存儲需求；同時還充分利用了GPU的并行計算能力，對模型進(jìn)行了加速處理。經(jīng)過這些優(yōu)化措施，模型能夠?qū)崿F(xiàn)每秒處理超過30幀圖像的高效率運(yùn)行。

（二）識別檢測結(jié)果

如圖2所示目標(biāo)檢測模型通過顏色不同的矩形框清楚地標(biāo)出了車輛行人以及交通信號燈等信息。如圖3所示，語義分割模型成功地將道路與地面其他背景區(qū)分開來；同時，通過對于目標(biāo)檢測框的坐標(biāo)分布進(jìn)行統(tǒng)計，能夠優(yōu)化檢測速度、節(jié)省算力開支，具體的檢測框分布離散圖如圖4所示。

二、實驗與評估

具體的實驗選擇了盲人日常生活出行中行動不便的場景，如充滿雜物的狹窄走廊、交通繁忙的紅綠燈路口和年久失修的破損盲道等路段作為學(xué)習(xí)和測試的素材。具體的障礙、規(guī)格和評估標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

三、技術(shù)挑戰(zhàn)與優(yōu)化

（一）計算資源與能效

四足機(jī)器人的智能導(dǎo)盲系統(tǒng)需要依靠強(qiáng)大的計算能力來實時處理圖像識別等復(fù)雜任務(wù)，但同時這一系統(tǒng)也面臨著計算資源有限和能源消耗的問題。為解決這一挑戰(zhàn)，本研究采用了更輕量級的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)MobileNet以減少卷積層的數(shù)量和參數(shù)數(shù)量，保持較高的檢測精度。此外，還可以利用云計算等外部資源，將部分計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到云端進(jìn)行處理，以減輕機(jī)器人的計算負(fù)擔(dān)。

（二）復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性

為使四足機(jī)器人具備導(dǎo)盲功能，本研究結(jié)合使用激光雷達(dá)和攝像頭來應(yīng)對復(fù)雜的環(huán)境挑戰(zhàn)。激光雷達(dá)增強(qiáng)了機(jī)器人的環(huán)境感知能力和避障能力，并且能夠提供可視化的Slam建圖效果，具體如圖5所示。攝像頭則可以用于實時目標(biāo)檢測和視覺決策，這種綜合感知系統(tǒng)能讓機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中更全面地感知周邊，進(jìn)而提高工作效率。

（三）多模型融合的難點

智能導(dǎo)盲系統(tǒng)通常需要結(jié)合如目標(biāo)檢測模型、語義分割模型等多個模型以實現(xiàn)全面的導(dǎo)盲功能。然而，多模型融合也帶來了一些難點，如模型之間的兼容性降低、模型檢測的準(zhǔn)確度不足、計算資源的分配不均等。任何一個模型出現(xiàn)問題都有可能造成四足機(jī)器人無法完成任務(wù)，比如一旦出現(xiàn)目標(biāo)檢測模型不夠成熟或紅綠燈的檢測失誤率相對較高等情況，就有可能導(dǎo)致四足機(jī)器人的決策失誤。為此，需要進(jìn)行優(yōu)先級調(diào)度，即優(yōu)先將系統(tǒng)計算資源分配給目標(biāo)檢測和環(huán)境感知方面的模型。由此得到的技術(shù)路線如圖6所示。

四、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning，DRL）自適應(yīng)性強(qiáng)的特點可以顯著提高導(dǎo)盲系統(tǒng)性能。具體而言，DRL可增強(qiáng)導(dǎo)盲系統(tǒng)的自適應(yīng)性，使四足機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中動態(tài)學(xué)習(xí)和決策，優(yōu)化行動策略，保障用戶安全。相比固定路徑規(guī)劃，DRL能夠提高機(jī)器人對環(huán)境的適應(yīng)力，減少人工干預(yù)。未來，結(jié)合多模態(tài)AI，如語音和圖像手勢識別，四足機(jī)器人有望能執(zhí)行各式復(fù)雜任務(wù)，實現(xiàn)更人性化的交互，提高導(dǎo)盲效率和用戶體驗。

結(jié)語

本文設(shè)計并開發(fā)了一種基于百度飛槳平臺的四足機(jī)器人導(dǎo)盲系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過將圖像識別技術(shù)與四足機(jī)器人的運(yùn)動控制相結(jié)合，實現(xiàn)了有效的環(huán)境感知與障礙物檢測，從而能夠為視障人群出行的導(dǎo)盲提供較高精確性和高安全性的服務(wù)。實驗數(shù)據(jù)表明，該系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下仍具備良好的識別能力和導(dǎo)盲表現(xiàn)，這充分彰顯了四足機(jī)器人在導(dǎo)盲領(lǐng)域的巨大價值與廣闊市場前景。此外．本文深入剖析了在計算資源優(yōu)化、復(fù)雜環(huán)境的穩(wěn)定性保障及多模型融合等方面的技術(shù)挑戰(zhàn)，并針對性地提出了改進(jìn)思路與策略。展望未來，隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多模態(tài)AI技術(shù)的進(jìn)一步融合，四足機(jī)器人導(dǎo)盲系統(tǒng)的應(yīng)用潛力將得到進(jìn)一步釋放，不僅能為視障群體創(chuàng)造更加便捷、安全的出行條件，還有望在巡檢、搜救等多元化領(lǐng)域推廣應(yīng)用。本文的研究成果不僅凸顯了百度飛槳平臺在圖像識別領(lǐng)域的卓越性能，也為智能導(dǎo)盲技術(shù)的未來發(fā)展指明了方向，具有重要的參考價值與啟示意義。