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저자정보
Ibrahim Mohammed Abdullahi (Federal University of Technology) Olayemi Mikail Olaniyi (Federal University of Technology) Jacob Omokhafe Irefu (Federal University of Technology) Sangwon Oh (Chonnam National University) Ibrahim Aliyu (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.3 No.2
발행연도
2021.12
수록면
351 - 363 (13page)
DOI
10.9728/jcc.2021.12.3.2.351

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Vision is one of the most important characteristics of a human that aid their day to day activities. Loss of vision however affects the ability of humans to freely navigate their environment and recognized objects along their path. Existing object recognition systems for the blind are mostly cloud based and its performance depends on reliable internet access. This makes them unsuitable in places with unreliable internet. Therefore, in this paper, a multi-object recognition intelligent walking stick for the blind that is completely independent of the internet was developed. The system is divided into three units, detection, recognition and communication units. The detection unit make use of an ultrasonic sensor and a buzzer, for informing the user of an impending obstacle. The recognition system makes use of a camera for capturing images with Convolutionary Neural Network architecture and Mobile Network Single Shot Multi-Box Detector (MobileNet SSD) for detecting objects in images. The communication unit transmits the recognised objects through voice to the user in English Language. The entire system was deployed in a Raspberry Pi microcontroller due to its processing power. The result obtained from testing of the device on the field showed that the recognition unit achieved an average sensitivity, specificity, precision and accuracy of 87.26%, 67.45%, 89.07%, 82.50% respectively. This shows that the system is reliable and can be used in recognizing objects for the blind.
#Blindness #Deep Learning #Object Recognition #Single Shot Multi-Box Detector #Open Computer Vision

목차

Abstract
1 Introduction
2 Related Works
3. Materials and Methods
4 Results and Discussion
5 Conclusions and Recommendation
References

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