시각 장애인을 위한 인공지능 기반 객체 탐지

실시간 객체 탐지와 환경 인식은 시각 장애인을 위한 보조 기술의 필수 요소입니다. 기존의 이동 보조 기기는 주변 객체와 그 근접성에 대한 제한된 정보를 제공하여 복잡한 환경에서의 독립적인 탐색을 어렵게 만듭니다. 본 연구에서는 실시간 객체 탐지를 위한 YOLOv8 심층 학습 모델, 근접 인식을 위한 거리 추정 기술, 청각 피드백을 위한 텍스트 음성 변환 출력을 통합한 AI 기반 보조 시각 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 카메라로부터 입력을 캡처하고, 환경 내 여러 객체를 감지하고 분류하며, 사용자와의 거리 계산 후 탐지된 객체의 레이블과 거리 정보를 음성 출력으로 변환합니다. 이를 통해 시각 장애 사용자는 실내 및 실외 환경에서 보다 효과적으로 인근 장애물과 객체를 이해할 수 있게 됩니다. 제안된 접근 방식은 사용자 안전, 독립성 및 자신감을 향상시키기 위해 컴퓨터 비전과 인공지능을 결합하여 실용적이고 저렴하며 효율적인 보조 솔루션을 제공합니다. 실험 관찰에 따르면 이 시스템은 일반 객체 카테고리에서 효과적으로 작동하며 실시간으로 의미 있는 오디오 안내를 제공합니다.