基于FPGA的盲道识别系统的设计与实现的开题报告

基于FPGA的盲道识别系统的设计与实现的开题报告一、选题背景和意义随着社会的进步，人们越来越关注残疾人群体的安全出行问题。而对于视力障碍者来说，盲道是他们出行的重要通道。然而，在实际使用过程中，盲道常常被占用、堆放杂物等情况，给视力障碍者带来极大的不便和安全隐患。因此，设计一种基于FPGA的盲道识别系统，能够有效地帮助视力障碍者识别盲道，及时发现并避开障碍物，提高他们的出行安全和便利程度。该系统还可以在一定程度上减轻治理盲道的成本和人力投入。二、研究内容和技术路线本文拟研究的基于FPGA的盲道识别系统，主要包括以下内容：1.盲道特征提取：通过摄像头采集的图像，对盲道进行边缘检测、形状提取等处理，提取出盲道的特征。2.障碍物识别：通过离线学习和实时识别，对盲道上的障碍物进行分类和识别。3.语音提示：当视力障碍者接近盲道障碍物或离开盲道时，系统能够发出相应的语音提示。4.系统优化：使用FPGA来实现整个系统，提高系统的运作速度和准确性。技术路线：1.运用OpenCV等图像处理库对图像进行预处理，提取出盲道的轮廓和形状。2.使用深度学习的方法，对盲道上的障碍物进行分类和识别，并生成模型文件。3.在FPGA上编写程序，将深度学习模型和语音提示模块进行集成。4.通过实验验证系统的性能和准确性，并进行优化调整。三、预期成果完成一个基于FPGA的盲道识别系统，能够对盲道进行特征提取和障碍物识别，并实现语音提示功能。具体成果包括：1.设计并实现一个完整的基于FPGA的盲道识别系统；2.验证系统的性能和准确性，并进行优化调整；3.发表1篇IEEE等重要学术期刊论文或会议论文。四、预期时间和进度安排1.第1-2个月：调研相关技术和文献资料，完成系统的需求分析和设计方案。2.第3-4个月：完成图像处理和盲道特征提取模块的开发和测试。3.第5-6个月：完成障碍物识别模块的开发和测试，并生成模型文件。4.第7-8个月：完成语音提示模块的开发和测试，并对系统进行集成测试。5.第9-10个月：完成系统的优化，对系统的性能和准确性进行验证和调整。6.第11-12个月：完成论文的撰写和修改，准备发表论文。五、存在的问题和解决方案1.图像处理和深度学习算法的复杂性；解决方案：寻找优秀的图像处理库和深度学习框架，并积极参与学术会议和学术交流，扩大自己的知识和技术根基。2.语音提示的口音和清晰度问题；解决方案：根据不同的地区和语言，选择清晰度高的语音提示音频，并加入测试环节进行检验。3.系统的实时性和稳定性问题；解决方案：在硬件及软件层面上对系统进行优化，加入缓存机制等措施，提高系统的实时性和稳定性。六、参考文献1.DuX,ZhouH,JingX,etal.Blindroadnavigationassistantsystembasedonimagerecognition[C]//Proceedingsofthe9thInternationalConferenceonMechatronicsandManufacturing.AtlantisPress,2020:70-75.2.潘俊杰,杨日和,温全民.基于深度学习的盲道障碍物实时识别算法[J].智能系统学报,2018,13(6):