Zwar gibt es bereits Apps, die blinde Benutzer zu den ungefähren GPS-Koordinaten einer Bushaltestelle führen, doch diese Personen stehen möglicherweise unwissentlich zu weit von der tatsächlichen Haltestelle entfernt. Eine neue App behebt diesen Fehler, indem sie die Kamera Ihres Smartphones einbezieht.
Die Anwendung für künstliche Intelligenz mit dem Namen „All_Aboard“ wurde von einem Team von Wissenschaftlern am Harvard-nahen Massachusetts Eye and Ear Treatment and Research Center entwickelt. Es kann mit GPS-basierten Navigationsanwendungen von Drittanbietern wie Google Maps verwendet werden.
Nutzer nutzen zunächst andere Anwendungen, um den ungefähren Standort von Bushaltestellen zu ermitteln. Öffnen Sie dann All_Aboard und halten Sie Ihr Smartphone hoch, damit die Rückkamera die umliegende Straße „sehen“ kann.
Berichten zufolge nutzt die Anwendung ein Deep-Learning-Neuronales Netzwerk, das auf etwa 10.000 Bildern von Bushaltestellen in der Stadt trainiert wird, und kann das Ziel-Stoppschild intuitiv identifizieren, wenn es sich in einer Entfernung von 50 Fuß (15 Metern) befindet. Sobald ein Schild entdeckt wird, führt die App den Benutzer mit sonarähnlichen Signaltönen, deren Tonhöhe und Geschwindigkeit sich ändern, je näher der Benutzer der Bushaltestelle kommt.
In Feldversuchen nutzten 24 blinde Freiwillige sowohl Google Maps als auch All_Aboard, um insgesamt 20 Bushaltestellen zu lokalisieren, davon 10 in städtischen Gebieten (Boston) und 10 in Vorstädten (Newton, Massachusetts).
Wenn es darum geht, „nah genug“ an diesen Stationen zu sein, gelingt Google Maps nur in 52 % der Fälle, während All_Aboard die Erfolgsquote auf 93 % verbessert. Darüber hinaus beträgt die durchschnittliche Entfernung zwischen den Endpunkten der Karte von Google Maps und den tatsächlichen Bushaltestellen 6,62 Meter (21,7 Fuß), während die durchschnittliche Entfernung von All_Aboard nur 1,54 Meter (5 Fuß) beträgt.
„Unsere Forschungsergebnisse zeigen, dass die All_Aboard-App sehbehinderten Reisenden helfen kann, sich an Bushaltestellen zurechtzufinden und sie genau zu erkennen, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit, dass sie den Bus verpassen, weil sie zu weit von der Bushaltestelle entfernt sind, erheblich verringert“, sagte Luo Gang, außerordentlicher Professor am Department of Eye and Ear in Massachusetts. „Diese Studie zeigt, dass auf Computer Vision basierende Objekterkennungsfunktionen ergänzend genutzt werden können und zusätzliche Vorteile für rein kartenbasierte Makronavigationsdienste in realen Umgebungen bringen.“
Bisher wurde All_Aboard in 10 Großstädten auf der ganzen Welt trainiert und ist über den AppStore auf dem iPhone verfügbar. Es wurde kürzlich in einem in der Zeitschrift Translational Vision Science & Technology veröffentlichten Artikel vorgestellt und im folgenden Video demonstriert.