Título del Proyecto: Tercer Ojo – Ayuda para Ciegos.
Introducción:
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una ayuda portátil completa (Raspberry Pi) para peatones ciegos y tratar los problemas en los sistemas existentes de manera eficiente. El sistema diseñado detectará un objeto u obstáculo
mediante sensores ultrasónicos y dará instrucciones de audio para guiarse. También brinda información
sobre las personas que las miran o las saludan mediante el reconocimiento facial.
Supuestos y Restricciones
- El alcance máximo de un sensor ultrasónico es de 4 m.
- El modelo no podrá trabajar con precisión en un área llena de gente.
- El GPS es un sistema de radionavegación basado en satélites, por lo que solo puede rastrear ubicaciones predefinidas.
- El módulo de cámara Raspberry pi tiene una resolución de 5 megapíxeles y solo es capaz de tomar videos e imágenes, no sonido.
- Detección de objetos y detección de rostros, el reconocimiento tiene limitaciones sobre la precisión.
Marco conceptual:
Características proporcionadas:
- Puede detectar objetos con la ayuda del sensor ultrasónico.
- Puede detectar el nombre del objeto con la ayuda del algoritmo YOLO.
- Puede detectar el rostro con la ayuda del uso de la cámara Raspberry pi con el proceso de detección y reconocimiento de rostros.
- Puede indicar la ubicación de la persona con la ayuda del gps utilizado.
Diagramas: diagramas relevantes como diagrama ER, diagramas UML, etc.
Salida de detección de rostros:
Salida del algoritmo YOLO:
Use el diagrama del caso:
Arquitectura del sistema:
Diagrama de actividad:
Algoritmos
- El algoritmo YOLO (You Only Look Once) se utiliza para detectar objetos en segundo plano en tiempo real.
- Reconocimiento facial usando clasificadores OpenCV y haar-cascades.
- Tensorflow utilizado.
Herramientas utilizadas:
- Usé Raspberry pi para hacerlo portátil.
- Utilice el modelo de tren para detectar objetos.
- Identificación de Python.
- terminales Linux.
Aplicación:
La Organización Mundial de la Salud (OMS) informó que hay 285 millones de personas con discapacidad visual en todo el mundo.
Entre estos individuos, hay 39 millones que son totalmente ciegos. El producto desarrollado es liviano, compacto por lo que no causa fatiga al usuario. Por lo tanto, esto ayuda a la persona ciega a ser independiente hasta cierto punto al brindar información sobre los objetos circundantes, la persona y la ayuda para realizar un seguimiento de la ubicación actual.
Equipo :
Chandan Vanwari
Charvi Jain
Akhil Bansal
Nota: esta idea de proyecto es una contribución para ProGeek Cup 2.0: una competencia de proyectos de GeeksforGeeks .