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基于超声波和视觉信息融合的语音提示技术研究

作　者: 向彪
导　师: 戴士杰
学　校: 河北工业大学
专　业: 机械工程
关键词: 区域增长支持向量机特征权重 KNN分类法语音提示
分类号: TN912.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 37次
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内容摘要

随着世界盲人数量的不断增加和盲人群体受关注程度的不断提高，各种助盲设备也应运而生。而电子行走辅助系统凭借其携带方便，结构简单，易使用的优势，正日益成为助盲技术研究的主流。传统的助盲系统传达给盲人的信息只有障碍物的方位和位置信息，而无法将障碍物的具体特征告知盲人形成视觉重现。针对这一缺陷，本文构建了基于超声波和视觉信息融合的语音提示系统，充分利用盲人的先验知识，很好的实现了外界环境障碍物信息的实时再现。在图像识别方面，为了克服在外界环境变化时单一图像特征有可能失效的缺陷，采用超声波和视觉信息相融合的方法来进行图像识别。运用超声波阵列探测，根据最小距离判定法则，判断出最近障碍物的方位。从而驱动摄像头旋转一定角度拍摄图像，滤波后，提取出图像的颜色和形状特征。根据不同物体的颜色、形状特征对于不同物体的敏感程度不同，先用支持向量机对提取出来的单一特征进行分类识别，得出特征权重计算因子，从而定义特征权重计算方法。引入到K近邻分类器距离函数中，将颜色、形状特征融合起来，结合图像数据库，能够很好的实现物体识别。在语音提示方面，事先将要播放的语音内容分段录制在语音芯片中，并由LCD显示单元读出分段内容所处的地址。上位机将图像识别的结果传输给语音提示电路中的单片机，通过触发不同的语音地址，从而实现语音的连续播放。单片机中的程序在KEIL C软件中编写并调试，并通过运行STC_ISP软件将程序下载到单片机中。完成下载后，单片机自动运行程序。在上述研究基础上搭建语音提示系统平台，并就图像的声音提示效果进行了测试和评估。实验证明，在盲人有先验知识的前提下，该语音提示系统能很好的帮助盲人实现视觉再现。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-17
  1.1 课题研究背景及意义  9-10
  1.2 导盲技术概述  10-12
  1.3 导盲设备国内外研究现状及发展趋势  12-16
    1.3.1 国外导盲技术研究现状  12-14
    1.3.2 国内导盲技术研究现状  14-15
    1.3.3 导盲技术研究发展趋势  15-16
  1.4 课题来源及主要内容  16-17
第二章基于信息融合的图像识别和语音提示方法  17-28
  2.1 引言  17
  2.2 图像识别的基本原理及方法  17-21
    2.2.1 图像识别的原理  17-18
    2.2.2 图像识别的方法  18-21
  2.3 图像识别系统介绍  21-22
    2.3.1 图像处理系统简介  21
    2.3.2 图像识别系统简介  21-22
  2.4 信息融合的层次结构和融合算法  22-25
    2.4.1 信息融合的层次结构  22-24
    2.4.2 信息融合的方法  24-25
  2.5 语音提示的三种形式  25-27
    2.5.1 MIDI 和音乐  25-26
    2.5.2 WAVE 数字音频数据  26-27
    2.5.3 语音合成技术  27
  2.6 本章小结  27-28
第三章基于超声波和视觉信息融合的物体识别  28-42
  3.1 引言  28
  3.2 超声波探测原理  28-29
  3.3 图像预处理  29-31
  3.4 HSV 彩色空间颜色特征提取  31-32
  3.5 形状特征提取与不变矩形状识别  32-35
    3.5.1 区域增长的边界提取  32-33
    3.5.2 不变矩形状识别  33-35
  3.6 支持向量机和KNN 分类法  35-39
    3.6.1 支持向量机算法理论  35-37
    3.6.2 KNN 分类法原理  37-39
  3.7 基于颜色和形状的多特征信息融合的物体识别算法  39-41
    3.7.1 基于SVM 的权重计算方法  39
    3.7.2 KNN 分类识别算法  39-41
  3.8 本章小结  41-42
第四章基于图像识别的语音提示  42-52
  4.1 引言  42
  4.2 语音提示设计方案  42-43
    4.2.1 系统框图  43
    4.2.2 功能实现  43
  4.3 系统设计  43-51
    4.3.1 系统硬件电路设计  43-46
    4.3.2 系统软件设计  46-51
  4.4 本章小结  51-52
第五章实时语音提示系统平台搭建及实验结果  52-61
  5.1 引言  52
  5.2 系统硬件组成  52-55
    5.2.1 超声波传感器  52-53
    5.2.2 图像采集系统  53-54
    5.2.3 串口数据通信设备  54-55
  5.3 系统软件程序实现  55-56
    5.3.1 MATLAB 图像识别  55-56
    5.3.2 单片机程序下载软件实现  56
  5.4 物体库的建立  56-57
  5.5 实验结果及讨论  57-60
  5.6 本章小结  60-61
第六章结论与展望  61-63
  6.1 全文总结  61
  6.2 展望  61-63
参考文献  63-67
致谢  67

基于超声波和视觉信息融合的语音提示技术研究

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