Da Blinde aufgrund fehlender visueller Wahrnehmung ihrer Umgebung Schwierigkeiten beim Fortbewegen haben, ist dies eine ständige Belastung im Leben von Blinden. In diesem Artikel wird ein verbessertes Objekterkennungsalgorithmus CE-YOLOX für ein Blindenführungssystem auf Basis von YOLOX vorgestellt. Zunächst werden zur Verringerung des Bedeutungsverlusts bei der Kanalkomprimierung im Merkmalsfusionsnetz das Subpixel-Sprungs-Fusionsmodul SSF und das Subpixel-Kontextverstärkungsmodul SCE verwendet, um die Kanalinformationen und semantischen Informationen auf verschiedenen Skalen optimal zu nutzen, während das kanalgeleitete Aufmerksamkeitsmodul CAG den Aliasing-Effekt durch die mehrskalige Merkmalfusion reduziert. Zweitens wird ein globaler Aufmerksamkeitsmechanismus GAM eingeführt, um das Modell stärker auf effektive Merkmale zu konzentrieren und die Modellleistung durch Verringerung der Informationsstreuung und Erweiterung der globalen Interaktionsdarstellung zu verbessern. Anschließend wird die Positionsregressionsverlustfunktion IOU-LOSS des Originalmodells durch SIOU-LOSS ersetzt, was die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Rahmengestaltung erhöht. Schließlich wird eine Erkennungsplattform für das Blindenführungssystem aufgebaut und der vorgeschlagene Algorithmus auf das Edge-Computing-Gerät NVIDIA Xavier NX portiert. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass der verbesserte Objekterkennungsalgorithmus des Blindenführungssystems sowohl auf dem Server als auch auf der NVIDIA Xavier NX-Plattform einen konsistenten mAP von 90,53 % erreicht, was eine Verbesserung von 2,45 % gegenüber dem Original-YOLOX-Modell darstellt. Die Erkennungsgeschwindigkeit auf dem Server erreicht 75,93 FPS. Das in diesem Artikel vorgestellte Modell verbessert die Genauigkeit bei Beibehaltung der Erkennungsgeschwindigkeit, übertrifft deutlich die Vergleichsalgorithmen, erfüllt die Anforderungen an Edge-Computing-Geräte und besitzt einen praktischen Anwendungswert.

Blindenführungssystem;Hinderniserkennung;Subpixel;CEFPN;GAM;Winklungsverlust;SIOU