18、智能辅助系统与物联网医疗技术综述

智能辅助系统与物联网医疗技术综述

智能辅助系统助力视障人士

在视障人士辅助领域，智能辅助系统发挥着重要作用。该系统通过一系列的技术手段，实现对面部识别的自动化处理，并将结果以音频形式反馈给视障用户。

系统的工作流程如下：
1. 图像采集与处理 ：使用副摄像头拍摄人员照片，将其存储为带有识别标签（即熟人姓名）的数据文件夹存于云端。摄像头会为每个个体拍摄20张独特照片，存储在树莓派的SD卡中，以备后续识别使用。在视频拍摄过程中，由于拍摄对象处于不断运动中，会进行运动人脸检测。通过安装网络摄像头包，利用开源计算机视觉库OpenCV来实现摄像头与树莓派的连接，进行图像捕获。
2. 模型训练 ：模型在Linux环境下，利用Anaconda、Spyder Anaconda或PyCharm等工具进行远程训练。训练的目的是让模型能够识别面部及其相关细节，如姓名或存储的标识。训练效率取决于数据的重复训练次数，云服务器为处理器提供必要的计算能力。脚本代码使用级联分类器，如Haar变换分类器和HOG分类器，这些分类器由OpenCV、Dlib和人脸识别库支持。此外，也可以使用YOLO系统来实现高效的识别结果。特征提取过程是通过一个固定大小的窗口，从左到右、从上到下对图像进行扫描，将图像分割成若干个h×w像素的块，对每个特定区域应用变换，以获得该区域的特征向量。
3. 识别与反馈 ：系统通过将数据库中的ID值进行匹配，构建响应输出，并将生成的输出以文本文件形式发送回树莓派。树莓派启动文本转语音模块，将最终结果以音频提示的形式输出给视障用户。当需要将新面孔添加到熟人列表时，主摄像头模块