Óculos com reconhecimento facial para deficientes visuais

Conforme dados do IBGE de 2015, cerca de 3,6% da população brasileira sofre com algum tipo de deficiência visual (VEILLELA, 2015). Dentre estes, cerca de 16% tem problemas para realizar tarefas do cotidiano como ir ao trabalho, escola e etc. Uma vez que locomover-se em ambientes com obstáculos como, por exemplo ruas, terminais de ônibus e praças, é uma das principais dificuldades para a população com deficiência visual, formas de minimizar esse problema são necessárias.

 

Em 2014 o grupo de pesquisa pernambucano desenvolveu o protótipo de óculos inteligente Annuitwalk, que consistia em um sensor ultrassônico acoplado em uns óculos, capaz de detectar obstáculos acima da altura da cintura (ANNUITWALK, 2014). Tal proposta foi feita, visando para trabalhar em conjunto com a bengala, em que o usuário teria conhecimento de possíveis obstáculos a baixo da cintura, porém não teria conhecimento algum sobre obstáculos acima da cintura como postes, e cabines telefônicas.

 

 

Sobre o óculos com reconhecimento facial

 

O objetivo do projeto foi desenvolver e implementar um produto acessível para melhoria na qualidade de vida de deficientes visuais.

 

O Projeto consiste de um óculos para deficiente visual total ou parcial com o objetivo de auxiliar no deslocamento dos usuários dando maior autonomia e segurança no caminhar garantindo assim o direito de ir e vir. 

 

O projeto foi fundamentado no guia de referência no site da linguagem de programação escolhida, Python, no livro do escritor Claudio Luiz Vieira, Raspberry, pesquisa com profissionais da área da saúde e design de material. O título original do projeto é APDV (Auxílio para Deficientes Visuais) V3, liderado pelo coordenador José Gleisson da Costa Germano. 

 

Equipe:

  • Idealizador: Weslley Lioba Caldas
  • Coordenador: José Gleisson da Costa Germano
  • Orientador: Sandro Costa Mesquita
  • Pesquisador: Tiago Diógenes de Araújo

 

Descrição do óculos com reconhecimento facial

 

O protótipo tem como cérebro o Raspberry Pi 3 B+, sendo integrado nele uma câmera 4.0 de alta definição para garantir a eficiência no reconhecimento facial e de objetos a sua volta, além da câmera para o reconhecimento facial o sistema compõe de sensor ultrassônico para alertar sobre a distância de obstáculos a sua frente, o alerta é dado por sistema de voz, informando a distância, e em caso de perigo de choque vários bips serão emitidos e o óculos irá vibrar cada vez mais forte a medida que o usuário se aproxima do obstáculo.

 

O programa é escrito em Python de alto nível e em desenvolvimento para migrar para Inteligência Artificial usando a mesma linguagem, Python. Com o sucesso desta nova versão não será mais necessário o cadastro de pessoas e objetos no sistema do óculos, o mesmo irá identificar e mapear na internet o objeto ou pessoa que está a ver, também será implantado um sistema IoT para continua troca de informação entre o óculos, internet e cuidadores do deficiente, como localização, identificação de riscos ou quedas.

 

Componentes do protótipo:

01 - Estrutura feita em Impressão 3D

02 - RaspBerry Pi3B+

03 - Ultrassonico HC-SR04

04 - Giroscopio/Acelerometro MPU-6050

05 - Camera Pi V2 8Mp

06 - Vibracall

07 - Buzzer

08 - Led de alto-brilho

09 - Display LCD 3.5 Touch

10- Bateria de litio

 

Funcionamento

 

1 - Através da Tela Touch é cadastrado os rostos das pessoas que o usuário deva reconhecer, registrando a foto pela camera.

2 - Com as pessoas e objetos cadastrados o usuário pode veste o óculos e esta pronto para sair de casa sozinho com segurança (Só é preciso refazer o cadastro caso seja uma nova imagem, uma vez cadastrado ficará armazenado no banco de dados do raspberry).

3 - O óculos tem 3 funcionalidades: reconhecer imagens e rostos para uma sensação de familiarização, identificar obstáculos para prevenir acidentes e um sistema de informação e comunicação para segurança do usuário.

4 - A comunicação do óculos com o usuário funciona com 3 meios: um sistema de áudio onde o óculos fala quem é a pessoa, o objeto detectado e a que distância o obstáculo esta do usuário, um sistema sonoro por bipes que alerta o risco eminente de acidente quando o usuário está próximo de bater em algum obstáculo em seu caminho e um sistema de vibração que fará óculos vibrar no caso de risco extremo.

 

O projeto já está em fase de teste, sendo aplicado o uso em institutos de cegos e o resultado esta sendo satisfatório.

Palavras-Chave: assistividade, bem estar, óculos, tecnologia, deficiente visual, visão computacional, Raspberry, reconhecimento facial, processamento de imagem.

 

Certificados

 

MNR 2018 (mostra Nacional de Robótica) em João Pessoa na Paraiba

Versão do óculos 1.0

Bolsa CNPq de 01 ano para 02 alunos

FEBRACE 2019 (Feira Brasileira de Ciência e Engenharia) na USP em São Paulo

Versão do óculos 2.0

Projeto finalista

 

Arquivos anexos, fotos e modelos do protótipo e projeto do óculos

 

 

 

 

Cronograma de atividades

 

Inicio

Fim

Atividade

Status

01/05

13/06

Identificação de obstáculos, reconhecimento facial e interação com o usuário

90% em testes

14/05

13/06

Testes em deficientes

50% em execução

14/06

01/09

Identificação de objetos

0%

02/09

30/09

Testes com apenas um usuário sendo usado de forma continua

0%

01/10

30/12

Inicio estudo versão 4.0 com processamento de imagem e uso de inteligência Artificial

0%

2020

2021

Óculos inteligente concluído

0%

2021

2022

Produto acessível e barato a todos

0%

 

Despesas com o projeto (em Reais):

 

Produto

Raspberry

300,00

Produto

Câmera

50,00

Produto

LCD

150,00

Produto

Bateria

190,00

Produto

Giroscópio

50,00

Produto

Ultrassonico

15,00

Produto

Botão

0,50

Produto

Chave on/off

0,50

Produto

Vibracall

1,50

Serviço

Impressão 3D

50,00

Serviço

Treinamento em IA

3.500,00

 

Total

4.307,50

 

Referências

 

  • ANNUITWALK,Sobre o AnnuitWalk,2017. Disponível em: <http://http://annuitwalk.com/ />. Acesso em: 05 nov. 2017.
  • MENDONÇA, Alberto, et al. "Alunos cegos e com baixa visão–Orientações curriculares."Lisboa: Ministério da Educação/Direcção Geral de Inovação e Desenvolvimento Curricular(2008).
  • VIBEYE.Sobre o VibEye, 2017. Disponível em: <http://www.vibeye.com.br/>. Acesso em: 05 nov. 2017.
  • VILLELA, F. IBGE: 6,2% da população têm algum tipo de deficiência. Agência Brasil, 2015. Disponível em: <http://agenciabrasil.ebc.com.br/geral/noticia/2015-08/ibge-62-da-populacao-tem-algum-tipo-de-deficiencia>. Acesso em: 05 nov. 2017.
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Sandro Mesquita
Professor de Robótica com uso de plataforma Arduino, Raspberry e Esp32; estudando e aplicando conhecimentos de Inteligência Artificial usando a Linguagem Python como base. Professor do Governo do Estado do ceará no curso Técnico em Eletrotécnica com as disciplinas Estudos dos materiais e Geração, Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica. Professor de Faculdades e centro Universitários nos cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistema, Engenharia de produção e Engenharia de Software ministrando as disciplinas de Integração Homem Máquina, Lógica de Programação e sistemas embarcados.

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E luta por Causa Nobre ! Gosto muito de projetos de acessibilidade!