开发背景：

现如今随着社会的发展，社会对残障人士的关注也越来越高。对于盲人来说，除了盲道、盲文之外，导盲犬也是盲人出行时必不可少的好伙伴。但并不是所有的犬类都可以或适合训练为导盲犬，现在常见的导盲犬类型有拉不拉多、黄金猎犬、德国狼犬和贵宾犬，且培训一只专业导盲犬的时间长、消耗大，很难实现给每一位盲人都配备一只导盲犬。我们团队设计这款“基于linux-ARM开发板深度学习研究开发的机械导盲犬”意在解决社会上导盲犬稀缺这一问题，减少培训专业导盲犬的消耗，使每位盲人都能拥有属于自己的一只机械导盲犬。

（1）本作品采用了基于ARM处理器的Linux系统开发板进行编程。

（2）本作品安装了13个舵机，其中12个应用于机械导盲犬的腿部，这使得机械导盲犬的四肢能够灵活地运动，还有1个应用于机械导盲犬头部的摄像头。

（3）本作品使用了超声波传感器，让机械导盲犬能够识别与自己主人之间的距离，避免与主人距离过远导致发生意外。

（4）本作品还设置了声卡系统，在机械导盲犬探测到有车辆或人经过时，能发出声音以提醒主人注意避让。还能在探测到盲道、坡道、转弯等特殊地形时，提醒主人做出反应。

（5）本作品拥有语音控制系统，其原理类似于现在市面上了小度智能屏和小米AI智能音箱，机械导盲犬能够识别主人对其的呼喊并及时用声卡系统作出回应，还能识别出喇叭声和街道上最基本的声音，判断此时的情况。

（6）本作品视觉系统较为发达，安装了由OpenCV算法所控制的摄像头，使机械导盲犬能识别颜色、盲道、斑马线以及红绿灯等，力求与真实的狗相近。

（7）本作品还安装了陀螺仪，可识别坡度，基本的上下楼梯不成问题。

（8）本机械导盲犬在进行深度学习运算时，首先需要通过摄像头采取深度学习数据集。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别的作用是：训练集用以训练深度学习模型；验证集用以评估模型结果，进而辅助模型调参；测试集用以模型的预测。一般而言，训练集、验证集与测试集的比例为7:2:1。特征工程根据数据集存在的文本、图像、数值和类别等特征，把数据处理成算法能理解的格式，即对数据进行一些组合处理如分桶、缺失值处理和异常值处理等。简而言之，通过提取和归纳特征，让算法最大程度地利用数据，从而得到更好的结果。然后根据所提取和归纳的特征进行学习模型的建立，进行学习模型的迭代训练，训练到一定程度时，进行模型评估，得出评估结果。根据评估指标的定义，选择正确的模型评估方式，发现模型的问题所在，对模型进行参数调优。以上训练反复迭代，最终得出的模型预测结果。