本发明涉及视觉识别、导盲辅助，尤其涉及一种双模式导盲辅助方法和系统。
背景技术：
1、由于缺乏视觉感知，视障者在过马路时往往难以识别马路位置和红绿灯状态，在盲道行走时，也经常遇到盲道被非法占用或维护不善等问题，严重影响了视障者的行走安全。传统的导盲手段利用导盲犬或导盲杖进行导盲，但是这些手段存在着明显的局限性。导盲犬的培训和养护成本高，且存在视障者难以适应与导盲犬的协同出行。而导盲杖在复杂的交通环境中，其导航能力有限，难以提供全面的环境感知和导航支持，环境感知能力低，导航能力低。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种双模式导盲辅助方法和系统，有效地提高了环境感知能力和导航能力。
2、一方面，本发明实施例提供了一种双模式导盲辅助方法，包括以下步骤：
3、获取环境图像；
4、根据所述环境图像，通过交通标志物识别模型进行模式识别处理，得到模式识别结果，所述模式识别结果包括安全过街模式或安全盲道模式；
5、当所述模式识别结果为所述安全过街模式时，从所述环境图像中提取目标过街图像，所述目标过街图像包括斑马线图像或交通信号灯图像；
6、根据所述目标过街图像，计算过街距离；
7、根据所述过街距离，通过语音模块进行导盲辅助；
8、或者；
9、当所述模式识别结果为所述安全盲道模式时，从所述环境图像中提取待处理盲道图像；
10、根据所述待处理盲道图像，计算盲道障碍物距离；
11、根据所述盲道障碍物距离，通过语音模块进行导盲辅助。
12、在一些实施例中，所述交通标志物识别模型通过以下步骤得到：
13、获取交通图像集；
14、根据预设图像要求，对所述交通图像集进行筛选处理；
15、对筛选处理后的所述交通图像集进行训练集划分处理，得到待处理训练集；
16、对所述待处理训练集进行降噪处理，得到第一训练集；
17、对所述第一训练集进行对比度优化处理，得到第二训练集；
18、对所述第二训练集进行尺度归一化处理，得到第三训练集；
19、对所述第三训练集进行随机旋转处理，得到第四训练集；
20、对所述第四训练集进行随机模糊处理，得到第五训练集；
21、对所述第五训练集进行裁剪调整处理，得到目标训练集；
22、将所述目标训练集输入到预设深度学习模型，以使所述预设深度学习模型进行训练，得到所述交通标志物识别模型。
23、在一些实施例中，所述根据所述环境图像，通过交通标志物识别模型进行模式识别处理，得到模式识别结果，包括：
24、将所述环境图像输入到所述交通标志物识别模型进行识别，得到交通标志物识别结果；
25、当所述交通标志物识别结果为过街标志物时，将所述安全过街模式作为所述模式识别结果；
26、当所述交通标志物识别结果为盲道标志物时，将所述安全盲道模式作为所述模式识别结果。
27、在一些实施例中，所述根据所述目标过街图像，计算过街距离，包括：
28、通过四点标定法对单目摄像头进行标定，得到摄像头参数矩阵；
29、根据所述摄像头参数矩阵，构建测距模型；
30、从所述目标过街图像中提取帧图像和识别目标框；
31、根据所述识别目标框，从所述帧图像中识别斑马线标志物的斑马线像素宽度；
32、根据所述测距模型、物体参考宽度、参考距离和所述斑马线像素宽度，计算焦距；
33、根据所述焦距、物体测量宽度和所述斑马线像素宽度，计算所述过街距离。
34、在一些实施例中，所述根据所述过街距离，通过语音模块进行导盲辅助，包括：
35、当所述目标过街图像为所述斑马线图像时，判断所述过街距离是否大于预设马路边缘距离；
36、若所述过街距离大于预设马路边缘距离，则将未过街语音信息通过所述语音模块进行播报；
37、若所述过街距离不大于预设马路边缘距离，则将正在过街语音信息通过所述语音模块进行播报；
38、当所述目标过街图像为所述交通信号灯图像时，根据所述过街距离，将即将通过语音信息通过所述语音模块进行播报。
39、在一些实施例中，所述根据所述待处理盲道图像，计算盲道障碍物距离，包括：
40、对所述待处理盲道图像进行形态学处理，得到形态学图像；
41、对所述形态学图像进行颜色特征提取处理，得到目标盲道图像；
42、从所述目标盲道图像中提取盲道区域，所述盲道区域包括盲道正常区域或盲道异常区域；
43、根据盲道测量宽度、障碍物像素宽度和所述盲道区域的盲道像素宽度，计算障碍物测量宽度；
44、根据所述障碍物测量宽度，计算所述盲道障碍物距离。
45、在一些实施例中，所述根据所述盲道障碍物距离，通过语音模块进行导盲辅助，包括：
46、当所述盲道区域为所述盲道正常区域时，将盲道正常语音信息通过所述语音模块进行播报；
47、当所述盲道区域为所述盲道异常区域时，根据所述盲道障碍物距离，将盲道异常语音信息通过所述语音模块进行播报。
48、另一方面，本发明实施例提供了一种双模式导盲辅助系统，包括：
49、图像采集模块，所述图像采集模块用于获取环境图像；
50、场景判断模块，所述场景判断模块用于根据所述环境图像，通过交通标志物识别模型进行模式识别处理，得到模式识别结果，所述模式识别结果包括安全过街模式或安全盲道模式；
51、安全过街模块，所述安全过街模块用于根据所述安全过街模式，计算过街距离；
52、安全盲道模块，所述安全盲道模块用于根据所述安全盲道模式，计算盲道障碍物距离；
53、语音模块，所述语音模块用于根据目标距离信息，将位置语音信息进行播报，以实现导盲辅助，所述目标距离信息包括所述过街距离或所述盲道障碍物距离。
54、在一些实施例中，所述安全过街模块包括：
55、交通标志物识别子模块，所述交通标志物识别子模块用于从所述环境图像中提取目标过街图像，所述目标过街图像包括斑马线图像或交通信号灯图像；
56、单目测距子模块，所述单目测距子模块用于根据所述目标过街图像，计算识别物距离；
57、位置信息处理子模块，所述位置信息处理子模块用于根据识别物距离，计算所述过街距离。
58、在一些实施例中，所述安全盲道模块包括：
59、图像处理子模块，所述图像处理子模块用于从所述环境图像中提取待处理盲道图像，并进行预设图像处理，得到目标盲道图像，所述预设图像处理包括颜色特征提取处理或形态学处理；
60、盲道提取子模块，所述盲道提取子模块用于从所述目标盲道图像中提取盲道区域，所述盲道区域包括盲道正常区域或盲道异常区域；
61、异常位置检测子模块，所述异常位置检测子模块用于根据所述盲道区域，计算所述盲道障碍物距离。
62、本发明所具有的有益效果如下：
63、本发明首先获取环境图像，通过交通标志物识别模型进行模式识别处理，得到模式识别结果，当模式识别结果为安全过街模式时，从环境图像中提取目标过街图像，并计算过街距离，再通过语音模块进行导盲辅助，或者，当模式识别结果为安全盲道模式时，从环境图像中提取待处理盲道图像，并计算盲道障碍物距离，再通过语音模块进行导盲辅助，从而能够通过图像处理进行环境感知，并通过识别安全过街模式或安全盲道模式来实现双模式导盲辅助，进而提高了环境感知能力和导航能力。
64、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.一种双模式导盲辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通标志物识别模型通过以下步骤得到：获取交通图像集；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境图像，通过交通标志物识别模型进行模式识别处理，得到模式识别结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标过街图像，计算过街距离，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述过街距离，通过语音模块进行导盲辅助，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理盲道图像，计算盲道障碍物距离，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述盲道障碍物距离，通过语音模块进行导盲辅助，包括：
8.一种双模式导盲辅助系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述安全过街模块包括：
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述安全盲道模块包括：
