Vision 4all - Sistema Visão Assistida Para Deficientes Visuais Usando OpenCV, Dragonboard 410c E Aplicativo Android: 6 ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 07:57

DESCRIÇÃO

O intuito do projeto é dar autonomia para deficientes visuais se locomoverem em ambientes indore como casas ou shopping center e aeroportos।

A locomoção em ambientes já mapeados pode ou não ser considerado um problemma bem resolvido। Um applicativo disponível na app store para isso, ainda que sirva apenas para 3 ambientes e apenas nos EUA, Low o LowViz Guide। Além do limitado número de locais, tal aplicativo não detecta possíveis obstáculos e pessoas que possam estar no caminho do usuário। Assim, a missão deste projeto é, através de visão computacional e processamento de imagem, identificar possíveis obstáculos que possam surgir ao longo do caminho do usuário e poder recalcular o caminho a ser seguido dando independência e empoderandia e empodera Na prática, o projeto, embora ainda incompleto, consiste em integrar um aplicativo de onde se pode submeter ou desenhar uma planta baixa do local de interesse, seja uma casa ou shopping। Com a placa integrada a uma câmera na cintura do usuário, e um fone de ouvido, o aplicativo calcula a posição no ambiente e permite o usuário definir para onde quer ir e dá comandos de voz para movimentação। A câmera, quando detecta um obstáculo a frente, pode recalcular o caminho do usuário। কোমো ডিজিয়া হিউ হের: "Nenhum indivíduo é incapaz, o que existe é falta de desenvolvimento tecnológico para capacitar e nos tornar iguais"।

Neste projeto usaremos a Dragonboard 410c, porque precisamos de um hardware que tenha capacidade de fazer o processamento de imagenes em tempo real (sem ter de competir com outras aplicações como seria no celular) e ao mesmo tempo seja de baixo custo।

ধাপ 1: ম্যাটেরিয়া

এই প্রজেক্টো ভ্যামোস ইউটিলিজার:

- উমা প্লাকা কোয়ালকম ড্রাগনবোর্ড 410c;

- গ্রন্থপ্রক্রিয়া প্রক্রিয়া

- c quemera que se comunique com a placa (usaremos na verdade um celular android com o aplicativo IP webcan);

- সেলুলার কম সিস্টেম অ্যান্ড্রয়েড ও অ্যাপলিক্যাটিভ;

ধাপ 2: Instalando OpenCV Na Dragonboard

Com linux instalado na placa, siga os processingimentos padrões para se instalar a biblioteca de processamento de imagem - OpenCV - কোন ডিভাইস নেই। Siga Instruções deste লিঙ্ক হিসাবে:

docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/intr…

ধাপ 3: একটি ক্যামেরা কম এবং একটি ড্রাগনবোর্ড সংযোগ করুন

Precisamos conectar a câmera que serão os olhos do deficiente com a placa de desenvolvimento Dragonboard 410c। Existem vários jeitos de fazer isso। A dragonboard possui entrada para flatcables, ou seja, é compatível com as câmeras usadas comumente em placas como a Raspberry pi।

Neste projeto, optamos usar como câmera um Moto G 3ª Geração com o aplicativo IP Webcam (disponível na Google Play) que permite que a imagem seja transferida pelo wifi।

Abaixo um programma que faz aquisição simples da imagem usando a biblioteca opencv। O link passado como parâmetro no construtor do objeto VideoCapture é o IP do celular (indicado no aplicativo) + “/videofeed”। Na imagem acima, você encontra onde está o IP do seu celular।

Aquisição pode ser difícil nas versões anteriores a 3.1 da opencv, caso você não tenha conseguido compilar। Se você conectar uma câmera pela entrada de câmeras da dragonboard basta colocar como parâmetro o valor zero ("0"), que importanta que você quer procurar a câmera default।

ধাপ 4: Desenvolver Software De Processamento De Imagens Que Toma Decisões

Há três programmas em anexo, o identificadorDeObstáculos.cpp, o MostraContornoWebcam.cpp e o VídeoCadeiraSlavo.cpp (estes dois últimos para teste e entendimento da técnica do software)।

ব্যাখ্যা: A ideia de identificação de obstáculo vem da determinação dos contornos mais drásticos nas imagen do vídeo, ou seja, o código identifica mudanças drásticas de cores na imagem e conclui que isso seja um contorno e portao s deso eto portaortanto de portaortanto um portaortantoo pontoradoomoooo poo ধাপ)। Estando a câmera na barriga do usuário, levemente inclinada para o chão, conforme o usuário se locomove, o programma identifica a existência de um objeto (seja uma pessoa ou uma cadeira por exemplo) e manda o sinal de parada na caso o obonto região especificada (caminho do usuário) (vide imagem do contorno da cadeira - caso o usuário se aproxime da cadeira haverá pixel brancos na região verde que determinam condição de parada)। Dessa forma, sem a adição de filtros ao tipo de chão, para o funcionamento dessa versão simplificada, é needário um chão razoavelmente homogêneo, de forma que os detalhes do chão não sejam বিবেচনার কনটর্নোস।

পর্যবেক্ষণ é possível ajustar a variável lowTreshold do código para um valor de 0 (mais sensitivo) e 100 (menos sensitivo ao contorno)। হে বীরত্ব sugerido é 60 para chão em geral।

Funcionamento: o identificadorDeObstáculos.cpp recebe um vídeo da rede wifi através do sparkfun que deve ser um vídeo de um celular acoplado a barriga do usuário। O código manda condições de parada á um aplicativo de um outro celular que usuário está usando। Idealmente manda-se comandos de voz de parada parada o usuário।

পর্যবেক্ষণ: Altere o código de acordo para especificar de onde os vídeos são recebidos e para qual android as informações são encaminhadas। Tip tipos de alterações são especificadas no próprio código (assim como nos programmas de teste) comentados no início do programma।

Para saber mais sobre bordas de Canny e limiarização, além de outros tópicos de visão computacional, recomenda-se procurar a documentação oficial da OpenCV।

ধাপ 5: Fazer Aplicativo Que Repassa As Informações Para O Deficiente Visual

Para reproduzir este projeto é essentialário criar um banco de dados no site data.sparkfun.com, o processo é muito intuitivo de forma que não será dada uma explicação mais detalhada aqui, mas colocaremos o link do banco que criamos para referência ()

Asim que a Dragonboard reconhece que há um obstáculo a sua frente ela posta em um banco de dados construido no data.sparkfun.com essa informação। O aplicativo faz uma consulta a este banco com o auxílio da classe okhttp3 obtendo as informações como um Json। Então fazemos um parser desse json para encontrarmos o último dado enviado। Com esse dado em mãos conseguimos dizer se há um obstáculo no caminho, assim é emitido um sinal de voz para o usuário parar। Se o caminho está livre o aplicativo emite um sinal para prosseguir continuamente।

Seguem em anexo as class e Interfaces utilizadas para o projeto, que são explicadas a seguir:

GetJson: é utilizada para fazer um get no banco de dados do data.sparkfun retornando um arquivo em formato json para a aplicação।

JsonDownloader: é onde geramos uma asynctask para de fato utilizarmos a classe GetJson, a importância do uso desta classe é para não travarmos a interface do usuário e para isso precisamos criar uma thread diferente na aplicação।

প্রধান সক্রিয়তা: nesta classe कार्यान्वयन

RequestListener: interface uma ইন্টারফেস ইউটিলিজাডা প্যারা ফর ফর দ্য মেইন অ্যাক্টিভিটি টের সার্টাস ক্যারেক্টারিস্টিকস।

SdmSoundPlayer: esta classe é usada para gerenciar os comandos de voz da aplicação, caso você queira inserir as suas próprias gravações você deve criar uma pasta raw dentro da pasta res e incluir os arquivos de audio lá। Feito isso dentro do método initSoundHash () você deve colocar esses arquivos dentro de mSoundHash que é uma tabela Hash। Para usar este áudio basta usar o método playSound (int key) e passar como parâmetro a chave escolhida para o sinal de voz।

সতর্কতা: essa classe é utilizada para facilitar o parser do json retornado pelo banco de dados।

Seguem em anexo também os arquivos de voz utilizados।

O লেআউট da aplicação consistia de um único botão que funcionava com o método বাস্তবায়ন ছাড়ুন MainActivity, এই método simplesmente forçava a aplicação a parar a consulta no banco de dados।

Qualquer dúvida adicional ou sugestão basta entrar em contato com o autor। Sugestões são semper bem-vindas =)।

O código não está bem comentado, mas acredito que as explicações acima devem ser suficientes para o entendimento do que está acontecendo।

ধাপ 6: De Continuação Sugestões

Poderiamos ইন্টিগ্রার um sistema de localaização। Qualcomm iZat SDK que possui um sistema de localização que usa GNSS, acelerômetro, magnetrômetro entre outros, já embutidos no próprio processador Qualcomm Snapdragon (presente na maioria dos celulares)। কোন entanto, havia pouca documentação e essentialitava de testes mais demorados।

Também gostariamos de usar um sensor de distância ultrassonico, porém tivemos problemmas quanto a comunicação com a Dragonboard, que poderia ser resolvido com mais calma। সে টাইভার টেম্পো, প্রাইকিউর অফ বিব্লিওটেকাস জেá প্রেজেন্টস নো কিট ডি ডেসেনভোলভিমেন্টো, ইলাস পসুয়েম ডাইভারসস এক্সেমপ্লোস প্যারা ক্যাডা টিপো ডি সেন্সর।

কোন সাইট ডেভেলপার কোয়ালকমের অস্তিত্ব নেই