零基础教程：用AIGlasses_for_navigation实现实时盲道检测

零基础教程：用AIGlasses_for_navigation实现实时盲道检测

你是不是经常在街上看到那些黄色的、有条纹的盲道？有没有想过，如果能让AI自动识别这些盲道，会有什么用处？今天，我就带你从零开始，手把手教你用AIGlasses_for_navigation这个AI镜像，快速搭建一个能实时检测盲道和人行横道的智能系统。

这个系统原本是为AI智能盲人眼镜导航设计的核心组件，现在我们可以直接拿来用。不需要你懂复杂的深度学习，也不需要自己训练模型，跟着我的步骤，10分钟就能看到效果。

1. 这个镜像能帮你做什么？

简单来说，AIGlasses_for_navigation是一个基于YOLO分割模型的目标检测系统。它最擅长做两件事：

第一，识别盲道：就是路上那些黄色的、有条纹的导盲砖。系统能准确地把它从复杂的街景中找出来，并用颜色标记出来。

第二，识别人行横道：就是我们常说的斑马线。无论是标准的白色条纹，还是其他样式的过街设施，它都能识别。

听起来是不是很简单？但它的用处可大了。比如：

• 无障碍设施巡检：市政部门可以用它来检查哪些地方的盲道被占用或损坏了
• 视障辅助开发：开发者可以基于这个功能，开发更智能的导航应用
• 智慧城市建设：自动统计和分析城市无障碍设施的覆盖情况

而且最棒的是，这个镜像还内置了其他模型，你不需要任何修改，就能切换成红绿灯检测或者商品识别模式。不过今天我们先从最基础的盲道检测开始。

2. 环境准备与快速部署

2.1 访问你的AI实例

首先，你需要有一个已经部署好的AIGlasses_for_navigation镜像实例。如果你还没有，可以去CSDN星图镜像广场找一下，一键部署非常方便。

部署成功后，你会得到一个访问地址，格式是这样的：

https://gpu-{你的实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/

把这个地址复制到浏览器里打开，你会看到一个简洁的Web界面。界面主要分为两个部分：左边的功能标签页，右边的内容展示区。

2.2 界面初体验

打开页面后，你会看到这样的布局：

左侧标签页：

• 图片分割：上传图片进行盲道检测
• 视频分割：上传视频进行连续帧检测

右侧内容区：

• 上传文件区域
• 控制按钮
• 结果显示区域

整个界面非常干净，没有复杂的设置选项，对于新手特别友好。你不需要配置任何参数，系统已经预设好了最优的检测模型。

3. 第一步：用图片试试效果

我们先从最简单的图片检测开始，让你快速看到这个系统的能力。

3.1 上传一张街景图片

1. 点击左侧的「图片分割」标签页
2. 在右侧找到上传区域，点击选择文件
3. 找一张包含盲道或人行横道的街景照片

小技巧：如果你手头没有合适的图片，可以去网上找一些街景图，或者直接用手机在附近拍一张。图片格式支持常见的JPG、PNG等，大小建议不要超过10MB。

3.2 开始分割检测

上传图片后，点击「开始分割」按钮。这时候你会看到系统开始处理：

1. 上传完成：图片会显示在界面上
2. 处理中：系统后台调用YOLO模型进行分析
3. 结果显示：处理完成后，原图旁边会出现分割结果图

看看效果：在结果图上，你会发现：

• 盲道被标记为特定的颜色区域（通常是高亮显示）
• 人行横道也被清晰地标注出来
• 每个检测到的目标都有对应的标签和置信度

我第一次测试的时候，用了一张比较复杂的街景，里面有行人、车辆、树木，还有一段不太明显的盲道。结果系统准确地找到了盲道的位置，连被树叶稍微遮挡的部分都识别出来了。

3.3 理解检测结果

系统主要检测两类目标：

如果图片中同时存在这两种目标，系统会分别用不同的颜色标记，让你一目了然。

4. 进阶：处理视频文件

图片检测看完了，我们再来试试更实用的视频检测。视频检测的原理其实很简单：把视频拆成一帧一帧的图片，然后对每一帧进行检测，最后再把结果合成新的视频。

4.1 上传视频文件

1. 切换到「视频分割」标签页
2. 点击上传按钮，选择一个视频文件
3. 支持常见的MP4、AVI、MOV等格式

注意：视频文件不宜太大，建议先用短一点的视频测试（比如10-30秒）。因为视频需要逐帧处理，时间会比较长。

4.2 处理过程观察

点击「开始分割」后，你会看到：

处理进度：系统会显示当前的处理进度，比如“正在处理第15帧/总共300帧”

等待时间：根据视频长度和分辨率，处理时间从几十秒到几分钟不等。我测试了一个30秒的720P视频，大概用了2分钟左右。

结果下载：处理完成后，会出现下载链接。点击就能下载处理后的视频。

4.3 查看视频效果

用播放器打开处理后的视频，你会发现：

实时标注：每一帧上的盲道和人行横道都被实时标记出来了

跟踪效果：如果目标在视频中移动，标注框也会跟着移动

流畅度：处理后的视频保持了原有的帧率，播放起来很流畅

我测试了一段人行道上的行走视频，系统不仅识别出了固定的盲道，还能在镜头移动时持续跟踪，效果相当不错。

5. 探索更多可能性：切换其他模型

刚才我们用的都是默认的盲道检测模型，但这个镜像其实内置了三个预训练模型，你可以随时切换。

5.1 内置的三个模型

5.2 如何切换模型

切换模型需要修改配置文件，但操作很简单：

1. 连接到你的实例终端（SSH或者控制台提供的Web终端）
2. 编辑配置文件：

nano /opt/aiglasses/app.py

3. 找到模型路径设置，大概在第20行左右：

# 默认是盲道分割模型 MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/yolo-seg.pt" # 如果你想换成红绿灯检测，改成： MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/trafficlight.pt" # 或者换成商品识别： MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/shoppingbest5.pt"

4. 保存并重启服务：

supervisorctl restart aiglasses

5.3 测试不同模型

红绿灯检测模型特别有意思。它不仅能识别红灯停、绿灯行，还能识别倒计时信号。我测试的时候，找了一段路口视频，系统准确地标出了每个信号灯的状态。

商品识别模型目前支持两种饮料的识别，虽然类别不多，但识别准确率很高。你可以用它来做个简单的商品统计demo。

6. 实际应用场景建议

学完了基本操作，你可能会想：这个技术到底能用在哪里？我根据自己的经验，给你几个实用的建议：

6.1 给开发者的建议

快速原型开发：如果你正在开发视障辅助应用，可以直接用这个镜像作为后端服务，省去自己训练模型的时间。

API集成：系统提供了Web界面，你也可以基于它的代码，改造成REST API，方便其他应用调用。

模型微调：如果你有特定的需求（比如识别其他类型的无障碍设施），可以在现有模型基础上进行微调，比从头训练快得多。

6.2 给研究者的建议

数据收集工具：你可以用这个系统批量处理街景图片，自动标注盲道位置，建立自己的数据集。

算法对比基准：YOLO分割模型在这个任务上表现不错，你可以用它作为基准，对比其他算法的效果。

6.3 给普通用户的建议

无障碍设施检查：如果你关心城市的无障碍建设，可以用这个工具检查附近的盲道是否完好。

教育演示：这是个很好的AI教学案例，展示了计算机视觉如何解决实际问题。

7. 常见问题与解决方法

在实际使用中，你可能会遇到一些问题。这里我整理了几个常见的：

7.1 检测不到目标怎么办？

可能原因：

1. 图片/视频中确实没有盲道或人行横道
2. 目标被严重遮挡或光线太暗
3. 盲道样式比较特殊（不是标准的黄色条纹）

解决方法：

• 确保上传的内容包含模型支持的目标
• 尝试调整图片亮度或对比度
• 如果是特殊样式的盲道，可能需要重新训练模型

7.2 视频处理太慢怎么办？

影响因素：

1. 视频分辨率太高
2. 视频时间太长
3. GPU性能不足

优化建议：

• 处理前先降低视频分辨率（比如降到720P）
• 截取关键片段进行测试
• 确保实例有足够的GPU资源（推荐4GB以上显存）

7.3 服务访问不了怎么办？

检查步骤：

1. 确认实例运行状态
2. 检查服务是否正常启动：

supervisorctl status aiglasses

3. 查看错误日志：

tail -100 /root/workspace/aiglasses.log

重启服务：

supervisorctl restart aiglasses

8. 总结

好了，跟着我一步步操作下来，你应该已经掌握了AIGlasses_for_navigation的基本用法。我们来回顾一下今天的重点：

第一，部署简单：不需要复杂的环境配置，有现成的镜像可以直接用。

第二，操作直观：Web界面友好，上传文件、点击按钮就能看到结果。

第三，功能实用：不仅能检测盲道，还能切换其他模型，满足不同需求。

第四，扩展性强：如果你懂一点Python，可以基于这个系统开发更复杂的功能。

这个技术最让我感动的地方在于，它把先进的AI能力用在了很有社会价值的场景上。无障碍设施建设是个重要但容易被忽视的领域，现在有了AI的帮助，我们可以更好地检测、维护这些设施，让视障人士的出行更安全、更方便。

如果你对AI在无障碍领域的应用感兴趣，我建议你可以：

1. 多测试一些不同的街景图片，了解模型的识别边界
2. 尝试结合其他技术，比如把检测结果转换成语音提示
3. 关注相关的开源项目，参与社区贡献

技术不应该只是冷冰冰的代码，更应该是有温度的工具。希望这个教程能帮你迈出第一步，用AI技术做一些有意义的事情。

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