ProjectAmpel-Pilot II – Ampel-Pilot – Eine App für Blinde und Sehbehinderte zur Erkennung von Rot-/und Grünphasen von…
Basic data
Acronym:
Ampel-Pilot II
Title:
Ampel-Pilot – Eine App für Blinde und Sehbehinderte zur Erkennung von Rot-/und Grünphasen von Fußgängerampeln mit Hilfe eines Smartphones
Duration:
01/01/2019 to 31/12/2019
Abstract / short description:
Entsprechend der Richtlinien für Signalanlagen sollten Fußgängerampeln
mit akustschen und/oder taktlen Signalgebeern 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 Kooperaton
mit dem Forschungsinsttut für Augenheilkunde der Universität Tübeingen
wurde eine App für Smartphones – der Ampel-Pilot – zur Erkennung
der Rot- und Grünphasen von Fußgängerampeln entwickelt. Diese soll es
Menschen mit einer Sehbeehinderung erlaubeen, unabehängig von den örtlichen Gegebeenheiten
selbestständig die Straße an einer Fußgängerampel zu übeerqueren. Das
Training der App zur Erkennung der Fußgängerampeln und deren
Ampelphasen erfolgte mitels maschinellen Lernen. Dazu wurden von
Freiwilligen ca. 3000 Fußgängerampeln fotografert und mit GPSKoordinaten
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.
mit akustschen und/oder taktlen Signalgebeern 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 Kooperaton
mit dem Forschungsinsttut für Augenheilkunde der Universität Tübeingen
wurde eine App für Smartphones – der Ampel-Pilot – zur Erkennung
der Rot- und Grünphasen von Fußgängerampeln entwickelt. Diese soll es
Menschen mit einer Sehbeehinderung erlaubeen, unabehängig von den örtlichen Gegebeenheiten
selbestständig die Straße an einer Fußgängerampel zu übeerqueren. Das
Training der App zur Erkennung der Fußgängerampeln und deren
Ampelphasen erfolgte mitels maschinellen Lernen. Dazu wurden von
Freiwilligen ca. 3000 Fußgängerampeln fotografert und mit GPSKoordinaten
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:
mobility
Mobilität
handicap
Behinderung
künstliche Intelligenz
Smartphone
Fussgängerampel
Involved staff
Managers
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Contact persons
Faculty of Medicine
University of Tübingen
University of Tübingen
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
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Center for Ophthalmology
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Local organizational units
Research Center for Ophthalmology
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Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
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Funders
Hamburg, Germany