CS663_Crosswalk_Detection

"CS663_Crosswalk_Detection"是一个计算机视觉项目，专注于人行横道检测，旨在为视障人士提供导航辅助。这个项目由第8组成员——托马斯·马丁、特兰·休恩和萨希尔·索塔里亚共同完成，对应于CS 663课程（计算机视觉）的第三个课题。 中提到的"CS 663（计算机视觉）-项目3（人行横道导航，以帮助视障人士）"揭示了项目的核心目标，即利用计算机视觉技术来识别和定位人行横道，以便为视力受限的人群提供安全的行进路径指导。计算机视觉是人工智能的一个分支，它涉及从图像或视频中提取和理解有意义的信息。在这个项目中，可能涉及到以下关键知识点： 1. 图像处理：项目首先需要对输入的街景图像进行预处理，包括去噪、灰度化、直方图均衡化等，以便后续分析。 2. 特征提取：为了识别人行横道，可能会使用SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）或HOG（方向梯度直方图）等特征提取算法，这些方法可以捕捉到图像中的显著结构。 3. 深度学习模型：可能采用了卷积神经网络（CNN）来训练模型，识别人行横道的特征。模型可能会使用预训练的网络，如VGG、ResNet或YOLO，通过迁移学习来优化特定的检测任务。 4. 目标检测：项目可能包含了目标检测算法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN或YOLOv3，它们能够精确地定位出图像中的人行横道区域。 5. 实时性能：考虑到为视障人士提供实时导航，项目可能还涉及优化算法以提高运行速度，确保在移动设备上实现流畅的体验。 6. 数据集：为了训练和测试模型，项目可能使用了特定的人行横道图像数据集，包含各种环境条件下的例子，如不同的光照、天气和视角。 7. 评估指标：项目可能使用精度、召回率、F1分数等指标来衡量模型的性能，并通过交叉验证来确保结果的可靠性。 8. 用户界面：项目可能开发了一个用户友好的界面，允许视障用户与系统交互，接收关于附近人行横道位置的语音提示。 "Jupyter Notebook"表明项目可能使用了该工具来编写代码、展示结果和进行数据分析。Jupyter Notebook是一个交互式环境，支持Python等编程语言，便于混合文本、代码和可视化，非常适合科研和教育用途。 【压缩包子文件的文件名称列表】"CS663_Crosswalk_Detection-master"暗示了项目源代码、数据集、模型、报告和其他相关资源可能都包含在这个文件夹中，通过解压可以获取完整的项目结构和内容。 总结来说，"CS663_Crosswalk_Detection"项目涉及了计算机视觉领域多个重要知识点，从图像处理到深度学习模型，再到实际应用的性能优化，以及用户友好的交互设计。这些技术和方法的结合，旨在为视障人士提供一个安全可靠的行人导航系统。