ระบบตรวจจับสิ่งกีดขวางและช่วยบอกทิศทางด้วยเสียงแบบเรียลไทม์สำหรับผู้พิการทางสายตาบนอุปกรณ์พกพา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอแอปพลิเคชัน Android สำหรับช่วยบอกทิศทางและแจ้งเตือนสิ่งกีดขวางด้วยเสียงแบบเรียลไทม์แก่ผู้พิการทางสายตา โดยประยุกต์ใช้โมเดล YOLOv8s ภาพอินพุตขนาด 480x480 พิกเซล ร่วมกับเทคนิค Half-Precision Quantization (Float16) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลบน GPU อุปกรณ์พกพา พร้อมบูรณาการ Kalman Filter เพื่อเพิ่มความเสถียรในการติดตามวัตถุ คำนวณทิศทางสัมพัทธ์และระยะปลอดภัยผ่านหลักการทางเรขาคณิต (Geometric Estimation) ร่วมกับการแจ้งเตือนด้วยระบบเสียงสังเคราะห์ (Text-to-Speech) ผลการทดลองบนสมาร์ตโฟนพบว่า เทคนิค Float16 ลดเวลาประมวลผลลงได้ 40.3% (จาก 250.0 ms เหลือ 149.2 ms) ทำความเร็วได้ 6-7 FPS และลดขนาดไฟล์โมเดลลง 50% (เหลือ 21.3 MB) โดยยังคงความแม่นยำสูงด้วยค่า mAP@50 ที่ 0.597 (ลดลงเพียง 0.001 เมื่อเทียบกับ Float32) ยืนยันถึงประสิทธิภาพของระบบที่ตอบสนองได้อย่างแม่นยำและเป็นเรียลไทม์
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Z. Q. Zhao, P. Zheng, S. T. Xu and X. Wu, “Object Detection With Deep Learning: A Review,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 30, No. 11, pp. 3212–3232, 2019.
S. Kumar, R. Singh and A. K. Singh, “Indoor and Outdoor Navigation System for Visually Impaired People Using Deep Learning,” 2021 6th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), Coimbatore, India, pp. 1024–1029, 2021.
J. Terven and D. Cordova-Esparza, “A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS,” Machine Learning and Knowledge Extraction, Vol. 5, No. 4, pp. 1680–1716, 2023.
Y. Wang, Z. Li and J. Liu, “Real-time Object Detection on Android Devices using TensorFlow Lite,” 2021 IEEE 4th International Conference on Electronics Technology (ICET), Chengdu, China, pp. 345–349, 2021.
A. Bewley, Z. Ge, L. Ott, F. Ramos and B. Upcroft, “Simple online and real-time tracking,” 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Phoenix, AZ, USA, pp. 3464–3468, 2016.
H. S. Khare, P. Sharma and M. Sharma, “Monocular Distance Estimation for Visually Impaired People Using Deep Learning,” 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), Coimbatore, India, pp. 1205–1210, 2021.
A. F. A. H. Al-Shamayleh et al., “Real-Time Object Detection System for Visually Impaired People Using YOLOv3 Algorithm,” 2020 11th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), Irbid, Jordan, pp. 130–135, 2020.
M. Sultana, A. Sufian and P. Dutta, “Wearable Object Detection System for the Blind with Audio Feedback,” 2020 IEEE Calcutta Conference (CALCON), Kolkata, India, pp. 42–46, 2020.
B. Kuriakose, R. Shrestha and F. E. Sandnes, “Automated mobility assistance for visually impaired using object detection,” 2022 13th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Kharagpur, India, pp. 1–6, 2022.
J. Bai, S. Liu and Z. Zhang, “Design of Audio Feedback for a Computer Vision-Based Travel Aid for the Blind,” IEEE Access, Vol. 10, pp. 45678–45689, 2022.
