视觉感知为人类提供了关于周围环境丰富而复杂的信息集,人们非常依赖视觉输入来执行许多重要功能,失去视觉将会给人们带来许多不便和危险。根据世界卫生组织(WHO)针对全世界视障人群所作的调查统计,截至2010年,中国盲人数量已经达到824.8万,并且低视力人数高达6727.4万,是全世界视障人数最多的国家。现有的一些助盲工具为盲人的日常生活提供了一定的帮助,但价格昂贵、交互不好、体验差、安全系数低等问题使得这些工具无法满足盲人更多的需求,不能给他们带来更好的生活体验。基于此,本论文计划研究开发出一款成本低、实用、安全便携的智能肓人识物APP系统。通过对盲人的生活需求进行分析,本系统的主要功能包括物体识别、红绿灯识别、斑马线识别以及语音交互等。以手机等移动设备为载体,通过设备上的摄像头获取盲人周围的景象信息并通过无线或者4G网络传输数据,后台则采用接口调用的方式完成各功能模块间数据的传输和处理,实现系统的各个功能。物体识别采用基于YOLO v2的图像识别技术,能够快速准确的对盲人周围的物体进行处理和判断,可识别的物体种类高达9000多种,涵盖人们能够接触到的各类物体。红绿灯识别首先通过YOLO v2识别并判断出图像中交通灯的位置,然后在HSV颜色空间下对交通灯区域进行红绿灯状态判定。斑马线的识别与定位则通过对经过灰度化、均衡化、滤波处理后的图像进行直线提取,然后根据制定的条件对图像进行斑马线识别和定位。最终将识别结果以语音播报的形式传达给用户,实现盲人通过“看”来体验生活的美好愿景。本论文整个系统的功能均在Windows 10操作系统下进行研究和开发。以VS2015和OpenCV作为系统的开发环境、OpenCV提供的C++库函数和YOLO v2算法作为主要开发技术实现了系统后台的各个功能,利用Android Studio工具完成了前端APP的设计和开发。此外,利用科大讯飞(1FLYTEK)提供的语音服务实现本系统的人机交互功能。最后,通过拍摄实际道路场景的图片作为样本对系统各模块进行功能和系统性能测试。测试结果表明,本系统所有功能均满足需求,识别速度和准确率始终维持在较高水准,表现出较高的稳定性,同时具有一定的可扩展空间。