你是我的眼：人工智能幫助失明者避開路面障礙

開發者Elaine Wong的心中有一個特殊使用者：她天生失明的兒子。

研究人員和各個企業多年來一直努力發明各種裝置，幫助視力障礙人士避開路面上的障礙，例如桌子椅子。許多類似裝置利用超音波傳感器來監測障礙物。挂在脖子上的Pathsounder項目已經停止，另外還有笨重的NavBelt是系在腰上使用，以及帶有輪子的GuideCane，都是類似的例子。

不過，還有另一種暗藏在腳下的障礙——路面上那些微小的坑窪、台階、路緣線或者斷層，都可能會讓步行者絆倒，或者讓輪椅突然傾倒。對于這些細微的路面障礙，大部分高科技監測系統都沒什麼辦法。

“對于這些不向外突出的障礙物，我們還不知道有什麼監測裝置比較好用。”Elaine Wong說，她是澳洲墨爾本大學的電子工程師。

在兩家非盈利合作機構以及Ian Potter基金的幫助下，Wong制造了一個監測系統原型，利用了一個攝像頭和雷射來監測地面的坑窪等其他路面障礙。該系統結合了圖像處理與機器學習，來分析使用者周圍的環境，在使用者走動過程中提供聲音指引。Wong上周在馬來西亞舉行的IEEE國際通信大會上呈現了她的作品。項目仍在進行中。目前，她的原型經過了3項小型測試，共使用了15個坑窪，原型能夠正确識别至少90%的坑窪。

為了讓系統真正發揮作用，她還需要在更多的測試中确認原型的能力，進一步提升系統精度。她希望調試機器學習算法的參數或者調整雷射像素。她還需要建立一個實時版本的系統，因為目前測試中的圖像處理是離線完成的。最後，她使用的雷射隻能在黑暗環境中使用，是以她還希望在接下來的版本中使用其他的雷射。

Wong分别測試了兩種雷射模式作為監測方式，一種是投射一個雷射網格，另一種以十字的形狀投射。雷射掃描使用者面前的路面并傳回裝置時，系統會記錄雷射的強度。如果路面平整，雷射會以完整的強度值傳回，告訴使用者這是一個平整的路面，例如人行道。但是如果雷射由于路面坑洞必須傳輸更遠的距離，模式中的這個部分就會比較微弱。

Wong的目标是最終開發一個友善使用、價格便宜的路面障礙監測系統。“你希望系統可以快、可以小、并且複雜度低。”她說。

她的第一個版本設計是綁在步行者身上，或者綁在輪椅上，因為許多視力障礙人士依靠這些裝置，而要使用導盲犬或拐杖發現障礙是比較難的。

在她看來，類似裝置的潛在市場很大——世界衛生組織（WHO）稱，全球視力障礙人士大約有二億八千五百萬人。不過，Wong心裡最關心的是一個特殊使用者——她的兒子生來便失明。她說：“希望這項産品真正實作的時候，他會為我感到驕傲。”

原文釋出時間：2016-05-31 13:41

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