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当前在各大城市的人行道上都建设有盲道,但很多道路盲道被破坏损毁或被占用严重,难以起到实际效果,给盲人出行带来了很多困难。现行信息化导盲系统基于GPS或传感器识别的多依赖于工作站服务器,设备复杂,成本较高,且在远离服务器地区可能造成失联。本文提出了一种基于嵌入式系统和图像识别的导盲系统,将导盲器做成便携的盲杖的形式,成本降低且不依赖于服务器即可实现自助导盲。文中给出了导盲系统的硬件设计总体方案和硬件电路。首先由安装于盲杖上的CCD摄像头采集图像,之后由FPGA进行图像滤波的预处理。在FPGA平台上的开发工作主要有三部分:首先是在FPGA上实现对SAA7113的控制和数据接口,其次是通过FPGA对SDRAM的读写实现与PXA270处理器平台的数据通信,第三是在FPGA平台上实现对数字图像的滤波预处理。滤波后的图像由运行于PXA270处理器中的图像识别和导盲处理算法进行导盲处理,处理结果由语音导盲模块输出进行语音提示导盲,如果图像处理算法异常或无法进行成功导盲,则由安装于盲杖上的超声波测距传感器进行辅助避障导盲。在文中详细阐述了导盲系统的图像处理算法分析和设计过程。首先进行盲道图像特征检测,比较了SIFT特征检测和SURF特征检测之后,采用了速度较快的SURF特征检测算法进行盲道特征检测和导盲,使行人进入盲道。当行人进入盲道上时,使用Canny算子提取盲道边缘图像,之后使用Hough变换处理边缘图像并识别直线路径,进行盲道直线路径规划,帮助和确保行人处于盲道正中。同时利用多特征联合判决算法进行比较判定,以确定前方是否有遮挡和障碍物。多特征联合判决算法使用摄像头采集的无遮挡的盲道图像作为背景图像,之后每隔一定时间采集一幅当前图像作为待测图像,对待测图像与背景图像进行比较,提取了方差、相关度和边缘点密度三个特征进行联合判定,以确定前方有无障碍物遮挡。如有障碍物,则提示导盲绕过障碍物,之后重新通过SURF特征检测寻找盲道并导入盲道。在文章最后对整个导盲系统各个模块进行了测试,并给出了测试结果。测试表明,系统在大部分情况下能够有效判定出盲道和方向并成功导盲,具有80%以上的导盲成功率。