ForeSightGuide: An Anticipatory Framework toward Accurate and Low-Redundancy Guidance for the Visually Impaired
作者: Zhiyuan Wang, Xu Li, Shikang Guo, Wei Meng, Quan Liu, Jie Zuo
分类: cs.CV
发布日期: 2026-08-19
💡 一句话要点
提出ForeSightGuide以解决视觉障碍者导航信息过载问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视觉障碍辅助 导航系统 预测性评估 语义理解 信息过载 电子旅行辅助 智能交通
📋 核心要点
- 现有的电子旅行辅助设备在动态环境中容易产生过多的误报，导致视觉障碍者的认知负担加重。
- ForeSightGuide通过结合语义理解与预测性评估，提前识别潜在障碍，提供简洁的导航指导。
- 实验结果显示，ForeSightGuide将冗余警报减少至0.299，同时保持低的漏报率0.112，展现出优越的性能。
📝 摘要（中文）
电子旅行辅助设备对于视觉障碍者的独立出行至关重要。尽管视觉-语言模型（VLMs）提供了丰富的环境理解，但在动态场景中常常出现过多的误报，导致认知负担加重。为了解决这一问题，本文提出了ForeSightGuide，一个将语义场景理解与预测性危险评估相结合的前瞻性辅助导航框架。与反应式系统不同，ForeSightGuide利用VLMs的推理能力来预测障碍物的运动，有效过滤掉非威胁性物体，从而提供简洁、可操作的指导。通过在复杂的动态交通场景中捕获的新数据集进行验证，实验结果表明ForeSightGuide在公共基准测试和新数据集上均达到了最先进的性能，显著减少了冗余警报，证明了其在安全行走辅助中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉障碍者在动态环境中导航时面临的信息过载问题。现有方法在复杂场景中容易产生大量误报，影响用户的安全与体验。
核心思路：ForeSightGuide的核心思路是通过预测障碍物的运动来提前识别潜在危险，从而过滤掉非威胁性物体，提供更为简洁的导航信息。这样的设计能够有效降低用户的认知负担。
技术框架：该框架包括两个主要模块：语义场景理解模块和预测性危险评估模块。前者负责识别环境中的物体及其属性，后者则基于物体的运动模式进行危险预测。
关键创新：ForeSightGuide的创新在于其前瞻性思维，利用VLMs的推理能力进行障碍物运动的预测，与传统的反应式系统形成鲜明对比。
关键设计：在技术细节上，模型采用了特定的损失函数来平衡准确性与冗余警报的减少，同时在网络结构上进行了优化，以提高预测的准确性和效率。该设计确保了在复杂环境中仍能保持高效的导航能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ForeSightGuide在公共基准测试和新数据集上均达到了最先进的性能，冗余警报减少至0.299，漏报率保持在0.112，显示出其在安全行走辅助中的显著优势。
🎯 应用场景
ForeSightGuide的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在智能交通系统、辅助导航设备和机器人导览等领域。其有效的导航指导能够显著提升视觉障碍者的出行安全性和独立性，未来可能推动更多智能辅助技术的发展。
📄 摘要（原文）
Electronic travel aids are pivotal for the independent mobility of the visually impaired. While Vision-Language Models (VLMs) offer rich environmental understanding, they often suffer from excessive false positives in dynamic scenarios, leading to cognitive overload. To address this, we present ForeSightGuide, an anticipatory assistive guidance framework that couples semantic scene understanding with predictive hazard assessment. Unlike reactive systems, ForeSightGuide leverages the reasoning capabilities of VLMs to anticipate obstacle motion, effectively filtering out non-threatening objects to provide concise, actionable guidance. To validate our approach, we introduce a novel dataset captured in complex, dynamic real-world traffic scenes, designed to benchmark predictive capabilities. Extensive experiments on both public benchmarks and our proposed dataset demonstrate that ForeSightGuide achieves state-of-the-art performance. Notably, it significantly mitigates information overload by reducing redundant alerts to 0.299 per guidance output while maintaining a low missed-hazard rate of 0.112, proving its efficacy for safe walking assistance.