一种基于改进YOLOv11与BiseNetV2协同推理的视障出行辅助方法及系统

本申请提供了一种基于改进YOLOv11与BiseNetV2协同推理的视障出行辅助方法及系统，解决了现有导盲系统检测精度低、实时性差、不轻量化且多任务协同感知能力差技术问题。其包括构建障碍物检测模型和盲道分割模型；获取待测图像并进行预处理，输入共享的浅层卷积网络进行特征提取，得到共享特征图，分别输入训练后的障碍物检测模型和盲道分割模型进行障碍物检测和盲道分割，得到检测框和分割掩码，对分割掩码进行插值还原，并与检测框进行空间配准及可视化后，计算检测框和分割掩码的交并比和覆盖面积，若均超过预设阈值，为障碍物触发警报；否则，为可通行盲道，循环此过程以规划盲道路径。本申请可广泛应用于导盲辅助技术领域。