基于YOLOv3算法的盲道识别研究

世界卫生组织的统计数据显示，全球盲人人数超过3600万，并且有逐年增加的趋势。对于视障人士来说，出行非常不便，现有的盲道识别算法大多基于颜色和纹理，检测速度慢，不能很好地解决盲人出行困难的问题。因此，本研究提出了一种基于YOLOV3网络模型的盲道识别算法。作者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标记，然后将标记的图片发送到模型中进行训练，并调整参数以获得最佳检测模型。实验结果表明，YOLOv3算法的识别准确率为98%，为优化盲道识别算法提供了新的思路。