Reconocimiento de objetos automatizado habilitado por IoT para personas con discapacidad visual

Las discapacidades visuales se han convertido en uno de los problemas más predominantes en las últimas décadas. Para seguir realizando sus tareas diarias, las personas con discapacidad visual normalmente buscan ayuda de otros. Un sistema automatizado de reconocimiento de objetos comunes y de moneda puede mejorar el movimiento seguro y la actividad de transacción de las personas con discapacidad visual. Se desarrolló un sistema que puede identificar objetos en interiores y exteriores, notificar a los usuarios y enviar toda la información a un servidor remoto repetidamente en un intervalo de tiempo fijo. El sistema propuesto ayuda a las personas con discapacidad visual a reconocer varios objetos y proporciona un mensaje de audio para informar al usuario. Se utilizan cuatro sensores láser en el sistema para detectar los objetos en la dirección del frente, izquierda, derecha y suelo. El sistema propuesto utiliza el modelo Single Shot Detector (SSD) con MobileNet y Tensorflow-lite para reconocer objetos junto con el billete de moneda en un escenario en tiempo real en entornos tanto interiores como exteriores. Entre 375 participantes, el 82% reaccionó que el precio del sistema propuesto es razonable, el 13% consideró que el costo es moderado y el restante 5% de las personas respondieron que el costo es relativamente alto para ellos. En términos de tamaño y peso, el 73% reaccionó que el tamaño y peso son considerables, el 20% consideró que el tamaño no es adecuado y que el peso debe reducirse, y el restante 7% de las personas respondieron que el sistema es voluminoso. En cuanto a la observación de señales de entrada, el 98% respondió que escucharon el sonido apropiadamente y el 2% restante de los individuos no escucharon la señal. Este artículo representa un sistema de reconocimiento de objetos automatizado habilitado por IoT que simplifica los problemas de movilidad de las personas con discapacidad visual en entornos interiores y exteriores. La precisión general del sistema propuesto en la detección y reconocimiento de objetos es del 99.31% y 98.43% respectivamente. Además, el sistema propuesto envía todos los datos procesados a un servidor remoto a través de IoT.