[1]蒋熹煜 冯俊锟.基于Android的视障人士友好智能阅读系统[J].大众科技,2023,25(11):13-16.
　Friendly Intelligent Reading System for Visually Impaired PeopleBased on Android[J].Popular Science & Technology,2023,25(11):13-16.
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基于Android的视障人士友好智能阅读系统()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
25
期数:
2023年11
页码:
13-16
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2023-11-20

文章信息/Info

Title:
Friendly Intelligent Reading System for Visually Impaired PeopleBased on Android
作者:
蒋熹煜 冯俊锟　
（桂林电子科技大学计算机与信息安全学院，广西 桂林 541004）
关键词:
视障阅读辅助系统; 神经网络; 安卓系统
Keywords:
visual impairment reading assistance system;  neural network;  Android
文献标志码:
A
摘要:
市面现有阅读软件存在界面复杂、功能繁琐的问题，视障人士无法便捷获取纸质文字信息。为帮助视障用户阅读，文章基于Android（安卓系统）移动端、云服务端设计了一套视障人士阅读辅助系统，帮助视障人士获取纸质和电子文本信息。系统允许用户通过手动拍照或手机相册导入图片并上传至云服务器，利用图片增强技术提高图片清晰度，提取其中的文字信息后，将信息发送回移动端进行自动播报，此系统提升了视障人士的生活质量与知识水平。
Abstract:
The existing reading software on the market has problems with complex interface and cumbersome functions, making it difficult for visually impaired people to easily access paper text information. To assist visually impaired users in reading, this article designs a set of reading assistance systems for visually impaired individuals based on Android mobile and cloud servers, helping them access paper and electronic text information. The system allows users to import pictures through manual photography or mobile phone album and upload them to the cloud server. The image enhancement technology is used to improve the clarity of the pictures. The text information is extracted and then sent back to the mobile terminal for automatic broadcasting. This system improves the quality of life and knowledge level of visually impaired individuals.

参考文献/References:

[1]　邱秀鑫，安玉婷. 我国图书馆视障读者服务研究综述[J].图书馆理论与实践，2017(7): 12-18.[2] 洪恒飞，周立超，江耘. 实时生成海量数字盲文，AI帮视障人士无障碍阅读[J]. 东西南北，2022(15): 42.[3] 杨秀璋，武帅，宋籍文，等. 一种自适应图像增强和AlexNet的水书古文字识别算法[J]. 信息技术与信息化，2023(1): 212-216.[4] 周昊，赵静波，宣美艳，等. 基于暗通道先验的全局去雾算法[J]. 黑河学院学报，2023，14(3): 186-188.[5] HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010, 33(12): 2341-2353.[6] 通用文字识别（高精度版）[EB/OL]. (2022-11-17)[2023-05-07]. https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/1k3h7y3db.[7] 徐玉祥，李爱莲. 基于MVVM架构的基础组件的研究与设计[J]. 电脑编程技巧与维护，2023(1): 18-21. [8] 黄海新，陶文博. 一种基于ResNet模型及重排序策略的行人重识别算法[J]. 通信与信息技术，2023(2): 25-27.[9] 谢恩泽，吴政，倪劼. 基于Faster-RCNN的古籍图像文字检测研究[J]. 新世纪图书馆，2022(11): 61-66.

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[1]徐迎迎.基于分类回归树和神经网络模型的零售商品促 销数据分析与探讨[J].大众科技,2013,15(09):22.
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[7]陈永欣　周　山　李慈进　吴国境　何龙凉.SPSS在进口铁矿产地品牌识别中的应用[J].大众科技,2022,24(01):5.
[8]陈婷婷.U-Net的桥梁裂缝智能检测方法改进研究[J].大众科技,2023,25(1):18.
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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2023-07-18【基金项目】桂林电子科技大学2021年校级教育教学改革一般项目（JGB202107）；桂林电子科技大学2022年课程思政示范课（面向对象程序设计）；大学生创新创业计划项目（S202210595167）。【作者简介】蒋熹煜（2003－），男，桂林电子科技大学计算机与信息安全学院学生，研究方向为移动互联网技术、人工智能。
更新日期/Last Update: 2024-02-05