发表在《IEEE健康与医学转化工程杂志》上的一项研究显示，一款新的出行规划应用程序在改善地铁站内导航方面取得了令人鼓舞的成果，有望为盲人和低视力人群提供更便捷的通勤。
由纽约大学坦顿工程学院和纽约大学格罗斯曼医学院的研究人员设计的通勤助推器，除了将乘客带到和离开这些交通枢纽的“第一”和“最后”英里之外，还将公共交通用户引导过“中间一英里”——地铁站或其他类似交通枢纽内的旅程的一部分。
“中间一英里”通常涉及通过复杂的地下走廊、售票亭和地铁站台网络。这对那些不能依靠视力的人来说可能是危险的，”约翰-罗斯·里佐医学博士说，他领导的研究小组包括来自纽约市大都会交通管理局(MTA)的顾问。
里佐是纽约大学坦顿分校生物医学工程系的副教授，也是纽约大学格罗斯曼学院的教员。“大多数具有gps功能的导航应用程序只能定位‘第一英里’和‘最后英里’，因此它们无法满足盲人或低视力通勤者的需求。通勤助推器就是为了填补这一空白。”
地铁标志通常以图形或文字为基础，给视障人士带来了远距离识别的挑战，并降低了他们在陌生环境中的自主能力。
通勤助推器会自动计算出乘客在前往特定地铁站台的途中会遇到哪些标志。然后，它使用智能手机的摄像头来识别和解读交通枢纽内张贴的标志，忽略无关的标志，并提示用户只关注相关的标志。
在最近的研究中，研究人员测试了通勤助推器对三个纽约市地铁站——杰伊街- metrotech，迪卡尔布大道和运河街——的标识的解读，这些标识是旅行者在特定旅程中会遇到的。该应用程序在识别与到达预定目的地相关的标志方面的准确率为97%。
在这三个地铁站内进行的测试还显示，通勤助推器可以从距离和角度“读取”标志，这些标志反映了乘客的预期物理位置。
通勤助推器系统依赖于两个技术组件。第一个是通用交通馈送规范(GTFS)，它是公共交通机构与开发人员和第三方应用程序共享其交通数据的标准化方式。第二种是光学字符识别(OCR)，这种技术可以将文本图像转换为实际可编辑的文本。
GTFS数据集包含每个地铁站内的位置和路径的描述。通勤助推器的算法利用这些信息在地铁站内生成一个综合的寻路标志列表，用户在他们预定的旅程中会遇到这些信息。OCR功能读取用户在其直接环境中呈现的所有文本。
通勤助推器的算法可以识别相关的导航标志，并确定标志在周围环境中的位置。通过整合这两个组件，通勤助推器可以向用户提供实时反馈，告诉他们在旅途中手机摄像头的视野内是否存在相关的导航标志。
研究人员计划在不久的将来对通勤助推器进行人体实验。这款应用程序可能会在近期向公众开放。
Rizzo于2023年6月被任命为MTA董事会成员，长期以来一直致力于将工程解决方案应用于残疾人，特别是视力障碍者所面临的挑战的研究。
更多信息:冯俊驰等，通勤助推器:盲人和低视力人群第一/最后一英里和中间一英里导航支持的移动应用，IEEE健康与医学转化工程杂志(2023)。引文:新的应用程序承诺使盲人和弱视者更容易在地铁站导航(2023,july 27)检索自https://techxplore.com/news/2023-07-app-subway-stations-easier-people.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
