Cualquier sistema de ayuda a la movilidad para personas con discapacidad visual debe ser capaz de detectar con precisión y advertir de la proximidad de obstáculos. En este artículo, presentamos un método de sistema de ayuda para detectar obstáculos en entornos interiores basado en el sensor Kinect y el procesamiento de imágenes 3D. Los datos de color y profundidad de la escena frente al usuario se recogen utilizando el Kinect con el apoyo del marco estándar para la detección 3D OpenNI y se procesan mediante la biblioteca PCL para extraer información 3D precisa de los obstáculos. Los experimentos se han realizado con el conjunto de datos en múltiples escenarios interiores y en diferentes condiciones de iluminación. Los resultados mostraron que nuestro sistema es capaz de detectar con precisión los cuatro tipos de obstáculos: paredes, puertas, escaleras y una clase residual que cubre los obstáculos sueltos en el suelo. Precisamente, las paredes y los obstáculos sueltos en el suelo se detectan prácticamente en todos los casos, mientras que las puertas se detectan en el 90,69% de las 43 muestras de imágenes positivas. En cuanto a la detección de escalones, hemos detectado correctamente el piso de arriba en un 97,33% de 75 imágenes positivas, mientras que la tasa de detección correcta del piso de abajo es inferior, con un 89,47% de 38 imágenes positivas. Nuestro método permite además calcular la distancia entre el usuario y los obstáculos.
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