35、助力视障与尖叫检测：智能技术的双重突破

助力视障与尖叫检测：智能技术的双重突破

视障辅助计算框架

在视障辅助领域，科技正不断发挥着重要作用。通过树莓派和扬声器/耳机的组合，为视障人士带来了新的希望。

硬件与模型结合

这里使用了预训练的 InceptionV3 卷积神经网络（CNN）模型进行图像分类，并将其嵌入到树莓派 3 中。该模型具有多层特征提取的优势，能够准确地分析和分类前方的物体。当模型完成图像分类后，会通过扬声器将结果以语音的形式传达给视障人士，帮助他们了解周围环境。

为了进一步提供更详细的信息，还使用了激光雷达传感器（Lidar sensor）。这个传感器通过 USB 插槽连接到树莓派 3，它可以测量识别出的物体与视障人士之间的距离，让视障人士对周围物体的位置有更清晰的认识。

以下是这个视障辅助系统的工作流程：
1. 树莓派 3 接收图像数据。
2. 利用 InceptionV3 模型进行图像分类。
3. 分类结果通过扬声器传达给视障人士。
4. 激光雷达传感器测量物体与视障人士的距离，并将信息反馈给树莓派 3。

这个系统的成本效益较高，并且在实际应用中表现出了良好的准确性和可靠性。它能够帮助视障人士更好地完成日常活动，实现独立行动。

人类尖叫检测系统

随着智能手机的普及，其检测和计算能力为许多应用提供了可能。人类尖叫检测系统就是其中之一，它可以准确地将音频事件分类为环境噪声、尖叫和呼喊。

研究背景与动机

音频信号在情境响应中非常重要，它可以提供有关情境、人物、时间和地点的信息。在语音处理和识别框架中，非语音声音的存在会