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基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖设计
1
作者
刘红燕
于鑫
+2 位作者
李为梁
修霞
赵玺博
《青岛大学学报(工程技术版)》
2025年第1期72-78,共7页
针对传统导盲杖功能单一、安全性不足等问题,开发了基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖,系统以STM32微控制器为核心,选用了ESP8266 WiFi模块、GPS、GSM模块、K210摄像头、MP160型生理仪和EMG100C放大器等实时采集处理视觉、生理和...
针对传统导盲杖功能单一、安全性不足等问题,开发了基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖,系统以STM32微控制器为核心,选用了ESP8266 WiFi模块、GPS、GSM模块、K210摄像头、MP160型生理仪和EMG100C放大器等实时采集处理视觉、生理和运动数据等模块实现。系统采用CNN-GRU-Attention混合架构模型,通过图像识别技术自动调整杖体姿态,提升导航精度和安全性。实验结果表明,在自动扶正处理过程中,准确率高、收敛迅速和适应性强。与传统导盲杖相比,实现了自动避障和路径规划,通过实时监测和分析使用者的行走意图及步态,提供个性化辅助。
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关键词
自动扶正导盲杖
跌倒预防系统
意图识别算法
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职称材料
题名
基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖设计
1
作者
刘红燕
于鑫
李为梁
修霞
赵玺博
机构
青岛恒星科技学院机械与汽车工程学院
出处
《青岛大学学报(工程技术版)》
2025年第1期72-78,共7页
文摘
针对传统导盲杖功能单一、安全性不足等问题,开发了基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖,系统以STM32微控制器为核心,选用了ESP8266 WiFi模块、GPS、GSM模块、K210摄像头、MP160型生理仪和EMG100C放大器等实时采集处理视觉、生理和运动数据等模块实现。系统采用CNN-GRU-Attention混合架构模型,通过图像识别技术自动调整杖体姿态,提升导航精度和安全性。实验结果表明,在自动扶正处理过程中,准确率高、收敛迅速和适应性强。与传统导盲杖相比,实现了自动避障和路径规划,通过实时监测和分析使用者的行走意图及步态,提供个性化辅助。
关键词
自动扶正导盲杖
跌倒预防系统
意图识别算法
Keywords
automatic self-righting smart cane
fall prevention system
intent recognition algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-GRU-Attention的自动扶正导盲杖设计
刘红燕
于鑫
李为梁
修霞
赵玺博
《青岛大学学报(工程技术版)》
2025
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