Project Ampel-Pilot – Eine App für Blinde und Sehbehinderte zur Erkennung von Rot-/und Grünphasen von Fußgängerampeln mit…

Basic data

Title:
Ampel-Pilot – Eine App für Blinde und Sehbehinderte zur Erkennung von Rot-/und Grünphasen von Fußgängerampeln mit Hilfe eines Smartphones
Duration:
01/01/2018 to 15/03/2019
Abstract / short description:
Entsprechend der Richtlinien für Signalanlagen sollten Fußgängerampeln mit akustschen und/oder taktilen Signalgebern ausgerüstet sein. Tatsächlich liegt der Anteil von Fußgängerampeln, die mit dieser Technik
ausgerüstet sind, aktuell nur beei 10–12 Prozent. Fußgängerampeln ohne Blindensignal können für Sehbeehinderte schnell zu unübeerwindbearen
Hindernissen werden.
Im Rahmen eines studentschen Projektes an der Fakultät für Informatk der Hochschule für Angewandte Wissenschafen Augsbeurg in Kooperation mit dem Forschungsinsttut für Augenheilkunde der Universität Tübingen wurde eine App für Smartphones – der Ampel-Pilot – zur Erkennung der Rot- und Grünphasen von Fußgängerampeln entwickelt. Diese soll es Menschen mit einer Sehbeehinderung erlauben, unabehängig von den örtlichen Gegebeenheiten selbstständig die Straße an einer Fußgängerampel zu übeerqueren. Das Training der App zur Erkennung der Fußgängerampeln und deren
Ampelphasen erfolgte mittels maschinellen Lernen.
Dazu wurden von Freiwilligen ca. 3000 Fußgängerampeln fotografiert und mit GPS Koordinaten beereitgestellt. Fast 1000 dieser Bilder wurden ausgewählt und für das Training der App verwendet. Die Veröffentlichung der Projektergebnisse ergab viele positive Reaktionen, aber auch konstruktive Kritik an der App in der bestehenden Form. Diese Kritik soll nun aufgegriffen werden und in die
Weiterentwicklung der App einfließen. Ziel der Weiterentwicklung ist zum einen die Verbesserung
der Erkennungsrate der Fußgängerampeln, zum anderen die Verbesserung der Nutzerfreundlichkeit der App. Zur Verbesserung der Erkennungsrate sollen verschiedene
künstliche neuronale Netz getestet werden und die Anzahl der Bilder für das Training erhöht werden. Dafür soll ein neuer, performanter Computer mit einer Grafikkarte, speziell optimiert für die Beschleunigung von künstlichen neuronalen Netzen, angeschafft werden. Zur Verbesserung der Nutzerfreundlichkeit soll die Verwendung einer externen Kamera (Frontrow) evaluiert werden, die an einem Band um den Hals getragen werden kann, womit die Hände bei der Verwendung frei
bleiben. Alternativ dazu soll versucht werden, ein günstiges System auf Basis des Raspberry Pi Kleincomputers zu entwickeln. Die App soll es Sehbehinderten und Blinden mit Orientierungs- und Mobilitätsschulung als Ergänzung zum Zwei-Sinne-Prinzip erleichtern, Straßen an Fußgängerampeln ohne akustische oder taktile Signalgeber selbstständig und sicher zu überqueren. Ziel der App ist es, Menschen mit einer Sehbehinderung durch Selbständigkeit und Unabhängigkeit eine höhere Lebensqualität zu
schaffen. Wichtig dabei ist, dass die App nicht als Ersatz für eine barrierefreie Ausstattung von
Fußgängerampeln sein kann und sein darf.
Keywords:
Fussgängerampel
artificial intelligence
künstliche Intelligenz
mobility
Mobilität
handicap
Behinderung
Smartphone

Involved staff

Managers

Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Contact persons

Faculty of Medicine
University of Tübingen
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Local organizational units

Research Center for Ophthalmology
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Funders

Hamburg, Germany
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