刘德儿 ， 唐武 ， 陈增辉 ， 赵尘

（1. 江西理工大学土木与测绘工程学院，江西 赣州 341000； 2. 福建经纬测绘信息有限公司，福州 350000）

0 引 言

随着计算机技术的发展，机器视觉、计算机视觉的出现给计算机领域带来了再次蓬勃发展的机会。 计算机视觉已经成为热点研究领域，其内容主要包括图像分类[1]、目标检测与跟踪[2-4]、实例分割[5]等，而目标检测与识别是其中最主要的研究热点之一[6]。 2014 年之后，基于深度学习的方法为目标检测带来了更多机遇和挑战[7]。由于视力障碍，盲人无法正常使用生物视觉感知出行路径周围的环境信息，这使得他们在户外出行时受到羁绊，而利用现代科学技术来弥补盲人出行时对空间感知的不足，可以改善他们的户外活动能力[8]，有助于增加对残疾人的社会关怀和提升城市的生活品质[9]。目前，协助盲人进行障碍探测的方法主要包括将雷达和超声波等传感器结合进行物体探测或利用机器视觉技术辅助进行检测，如基于超声波和语音播报技术相结合的智能导盲系统[10]，该系统能够通过超声波对设备前方的物体进行探测并采用语音提示的方式告知盲人物体的远近。还有研究者将传感器设计在夹克内从而检测到障碍物并安全地导航至目的地[11]。 Ying 等提出了一种基于深度学习的感知导航框架 DLSNF （Deep-Learning-based Sensory Navigation Framework），取得了较好的实验效果[12]。Serrão 等首次将GIS 和计算机视觉结合进行室内引导及对门、楼梯等物体的检测，在正常照明条件下可以达到良好的识别效果[13]。……