論文の概要: SANIP: Shopping Assistant and Navigation for the visually impaired
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03570v1
- Date: Thu, 8 Sep 2022 05:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-09 13:00:18.622342
- Title: SANIP: Shopping Assistant and Navigation for the visually impaired
- Title（参考訳）: SANIP:視覚障害者のためのショッピングアシスタントとナビゲーション
- Authors: Shubham Deshmukh, Favin Fernandes, Amey Chavan, Monali Ahire, Devashri
Borse, Jyoti Madake
- Abstract要約: 提案モデルは3つのピソンモデル、すなわちカスタムオブジェクト検出、テキスト検出、バーコード検出から構成される。
手持ちオブジェクトのオブジェクト検出のために、Parle-G、Tide、Laysといったデイリーグッズを含む独自のカスタムデータセットを作成しました。
提案する他の2つのモデルでは、検索されたテキストとバーコード情報はテキストから音声に変換され、盲人に送信される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The proposed shopping assistant model SANIP is going to help blind persons to
detect hand held objects and also to get a video feedback of the information
retrieved from the detected and recognized objects. The proposed model consists
of three python models i.e. Custom Object Detection, Text Detection and Barcode
detection. For object detection of the hand held object, we have created our
own custom dataset that comprises daily goods such as Parle-G, Tide, and Lays.
Other than that we have also collected images of Cart and Exit signs as it is
essential for any person to use a cart and also notice the exit sign in case of
emergency. For the other 2 models proposed the text and barcode information
retrieved is converted from text to speech and relayed to the Blind person. The
model was used to detect objects that were trained on and was successful in
detecting and recognizing the desired output with a good accuracy and
precision.
- Abstract（参考訳）: 提案したショッピングアシスタントモデルSANIPは、視覚障害者が手持ちの物体を検知するのを助けるとともに、検出および認識された物体から取得した情報の映像フィードバックを得る。
提案モデルは3つのピソンモデル、すなわちカスタムオブジェクト検出、テキスト検出、バーコード検出から構成される。
手持ちオブジェクトのオブジェクト検出のために、私たちはparle-g、tide、laysといった日用品を含む独自のデータセットを作成しました。
それ以外は、カートの使用が不可欠であり、緊急時には出口標識に気付くため、CartとExitのサインの画像も収集しました。
他の2つのモデルでは、検索されたテキストとバーコード情報がテキストから音声に変換され、盲人に中継される。
このモデルは、訓練されたオブジェクトを検出し、適切な精度と精度で望ましいアウトプットの検出と認識に成功するために使用された。
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