Detecção e Posicionamento de Objetos em Tempo Real para Auxiliar a Mobilidade de Usuários com Deficiência Visual
Nome: HEITOR DELESPORTE CONCEGLIERI
Data de publicação: 25/07/2023
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ANSELMO FRIZERA NETO | Presidente |
| CAMILO ARTURO RODRIGUEZ DIAZ | Examinador Interno |
| FAUSTO ORSI MEDOLA | Examinador Externo |
| RICARDO CARMINATI DE MELLO | Coorientador |
Resumo: O n´umero de pessoas com deficiˆencia visual na sociedade atual tem aumentado e a vis˜ao ´e de suma importˆancia para a percep¸c˜ao, orienta¸c˜ao e localiza¸c˜ao do indiv´duo no ambiente. Dispositivos de assistˆencia, como as tradicionais bengalas e as bengalas inteligentes, as quais utilizam sensores ultrassˆonicos e infravermelho, e os c˜aes guia, s˜ao
implementados para fornecer suporte aos usu´arios. No entanto, estes dispositivos carecem de meios para a aquisi¸c˜ao de informa¸c˜oes importantes para auxiliar em situa¸c˜oes comumente relatadas pelos usu´arios, como a detec¸c˜ao e posicionamento de obst´aculos elevados. O presente estudo visa apresentar e validar uma estrat´egia de detec¸c˜ao e localiza¸c˜ao de objetos por meio de imagens captadas por uma cˆamera RGB-D. Al´em disso, tamb´em s˜ao discutidos desafios e potencialidades na implementa¸c˜ao sin´ergica de tal estrat´egia aos dispositivos j´a empregados para aux´lio `a locomo¸c˜ao. O uso de cˆameras RGB-D fornece, ent˜ao, informa¸c˜oes pertinentes atrav´es de seus sensores de profundidade e RGB para complementar o uso dos dispositivos tradicionais e auxiliar a locomo¸c˜ao e navega¸c˜ao dos usu´arios. Como parˆametros vari´aveis do sistema (e.g., os ˆangulos azimute e polar, e o parˆametro da profundidade) podem afetar de maneira consider´avel o funcionamento do sistema, s˜ao realizados dois grupos de experimentos para validar a estrat´egia e entender
os impactos da qualidade de detec¸c˜ao e funcionamento do sistema durante a navega¸c˜ao. Para o conjunto de experimentos, ´e empregada a estrat´egia e gerado um novo banco de dados com uma nova classe treinada, Balloons. O treinamento da nova classe permitiu que o sistema detectasse 100% das imagens da classe treinada com limiar de confian¸ca m´nimo de 0,887, indicando boa capacidade de detec¸c˜ao. A estrat´egia conseguiu detectar objetos est´aticos e dinˆamicos, al´em de elevados e no mesmo eixo da cˆamera. Resultados dos mesmos experimentos realizados, implementando a estrat´egia, mostram desvios do ˆangulo azimute apresentando varia¸c˜ao m´axima de 2% e entre 0,05% a 0,3% para o parˆametro de profundidade. Esses resultados demonstram a viabilidade da estrat´egia de detec¸c˜ao proposta tanto para cen´arios est´aticos quanto dinˆamicos, oferecendo alternativas para novos estudos em rela¸c˜ao `a detec¸c˜ao de objetos para aux´lio `a locomo¸c˜ao de deficientes
visuais. A gera¸c˜ao de novos conjuntos de dados para a implementa¸c˜ao do sistema em novos cen´arios, como o urbano, a integra¸c˜ao em diferentes plataformas computacionais m´oveis visando praticidade e mobilidade, e a implementa¸c˜ao de outros m´etodos de realimenta¸c˜ao ao usu´ario s˜ao algumas das contribui¸c˜oes desta pesquisa.
