AIGlasses 导航效果展示：盲道分割结果叠加 AR 眼镜视野实时导航
1. 引言：当 AI 视觉遇见无障碍导航
想象一下，一位视障朋友走在陌生的街道上，他需要准确找到脚下的盲道，安全地通过前方的斑马线。传统的导盲杖可以探测到障碍物，但对于地面上的这些关键导航标识，却常常无能为力。这正是 AI 智能盲人眼镜导航系统想要解决的核心痛点。
今天，我想和大家分享一个非常有意思的项目——AIGlasses_for_navigation。这不仅仅是一个技术演示，更是一个将计算机视觉与增强现实（AR）结合，为视障人士提供实时、精准导航辅助的完整解决方案。它的核心，是一个基于 YOLO 分割模型的视频目标分割系统，能够实时检测并分割出盲道和人行横道。
在接下来的内容里，我会带大家看看这个系统在实际场景中的效果到底怎么样。我们会看到 AI 如何从复杂的街景中'认出'盲道和斑马线，以及如何将这些识别结果叠加到 AR 眼镜的视野中，形成直观的导航指引。这不仅是技术的展示，更是科技向善的一次生动实践。
2. 核心能力概览：不止于'看见'
在深入效果展示之前，我们先快速了解一下这个系统的'基本功'。它基于强大的 YOLO 分割模型构建，这意味着它不仅能像普通目标检测那样框出物体，还能精确地勾勒出物体的轮廓边界，对于不规则的盲道和斑马线来说，这种像素级的识别至关重要。
当前版本主要专注于两个对无障碍出行至关重要的类别：
- 盲道：特指地面上那些带有凸起条纹的黄色导盲砖，它们是视障人士行走的'轨道'。
- 人行横道：也就是我们常说的斑马线，安全过街的关键标识。
系统的设计初衷是服务于 AR 眼镜这样的可穿戴设备，因此对实时性要求极高。它需要做到在视频流中逐帧快速分析，并将分割结果几乎无延迟地反馈给用户。这种'边看边算'的能力，是它能否真正实用的关键。
除了默认的盲道分割模型，系统还预置了其他模型，展现了其良好的扩展性。例如，可以切换为'红绿灯检测'模型来识别交通信号状态，或者切换为'商品识别'模型辅助视障人士购物。这种模块化设计让它的应用场景更加广泛。
3. 效果展示与分析：从像素到路径
理论说再多，不如实际效果有说服力。让我们直接进入最核心的部分，看看这个盲道分割系统在实际街景图片和视频中表现如何。
3.1 静态图片分割：精准勾勒导航线
首先，我们上传一张典型的城市人行道图片。图片中，黄色的盲道砖蜿蜒向前，与普通地砖、路面缝隙交织在一起，背景可能还有树木、车辆等干扰物。
点击'开始分割'后，处理结果几乎是瞬间返回的。效果非常直观：
- 盲道：系统成功地将所有黄色的、带有条纹的导盲砖区域高亮标记出来，通常用醒目的颜色（如亮黄色或绿色）进行填充或勾勒轮廓。即使盲道砖因为磨损、光照阴影或部分被落叶遮挡，模型依然能较好地识别出其主体部分。
- 斑马线：对于图片中可能存在的斑马线，系统也能准确地用另一种颜色（如蓝色）将其条纹区域分割出来。
最令人印象深刻的是分割的精细度。它不仅仅是画了一个框把盲道圈起来，而是真正做到了像素级分割，盲道砖的每一块凸起条纹的边缘都被清晰地界定出来。这种精度对于后续生成导航指引至关重要，因为用户需要知道盲道的精确走向和宽度。
3.2 视频实时分割：流畅追踪动态视野
图片分割展示了精度，而视频分割则考验着系统的速度和稳定性。我们上传一段第一人称视角行走的视频，模拟 AR 眼镜摄像头拍摄的画面。
处理后的视频会逐帧展示分割效果。当佩戴者向前行走时：
- 连续性与稳定性：分割出的盲道区域在视频中保持连续、稳定，不会出现闪烁或突然消失的情况。随着视角移动，盲道在画面中的形状和位置发生变化，模型能够实时适应这种变化，持续跟踪。
- 实时性表现：在配备了推荐 GPU（如 RTX 3060 4G 以上）的服务器上，处理速度可以达到接近实时的水平。这意味着如果部署在本地设备或边缘计算单元上，经过优化后有望实现真正的实时反馈，满足 AR 眼镜导航的延迟要求。
- 复杂场景应对：在遇到盲道中断、被临时障碍物部分遮挡、或者与相似颜色地砖相邻时，模型依然能保持较高的识别率，展现出较好的鲁棒性。
3.3 AR 视野叠加示意：从识别到指引
分割出盲道和斑马线只是第一步。这个项目的终极目标，是将这些信息转化为对用户直观、安全的导航指引。这就是 AR 叠加显示的价值所在。
我们可以这样想象其工作流程：
- ：AR 眼镜的摄像头持续拍摄前方的路面景象。
