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RunSight
KI-Brillen für sehbehinderte Läufer.
RunSight liest mit einer Kamera die Bahn und spricht kurze Hinweise, damit sehbehinderte Läufer mit weniger Abhängigkeit von einem Guide trainieren können.
- 84.23%
- IoU Bahnsegmentierung
- 88.24%
- IoU Personenerkennung
- >10 FPS
- Echtzeit-Ziel
- 6×
- Schneller nach Optimierung
- Offline
- Kein Internet nötig
- RGB
- Eine Kamera, kein LiDAR
das problem
Indonesien hat weiter eine große Lücke bei der Sportbeteiligung von Menschen mit Behinderung. Das BPS zählte 2023 22,97 Millionen Menschen mit Behinderung, darunter rund vier Millionen mit Sehbehinderung. Susenas-Daten zeigen: Nur 11,6 % treiben regelmäßig Sport, während das nationale Ziel 15 % bis 2029 ist.
Auf einer öffentlichen Bahn braucht ein sehbehinderter Läufer für Tempo, Richtung und Sicherheit oft einen Guide. Unsere Forschung fand 15 Schmerzpunkte in Navigation, Barrierefreiheit, Echtzeitgenauigkeit, Ergonomie, Energie und Kosten. Blindenstöcke übersehen Belagswechsel, GPS kann 5 bis 10 Meter driften, und manche Geräte sind zu schwer, zu teuer oder halten keine zwei Stunden.
“Wenn mein Guide beschäftigt ist, wird mein Training verschoben.”
Maria, Leistungssportlerin aus unseren Feldinterviews
das system
intelligenz
RunSight-AI
Drei Vision-Modelle laufen auf dem Gerät, um die Bahn zu lesen, Menschen voraus zu erkennen und ihre Nähe zu schätzen.
hardware
RunSight-Wearable
Kamerabrille und Laufweste. Die Weste trägt Raspberry Pi 5, Hailo-KI-Beschleuniger, GPS, Akkus und Kopfhörer.
app
RunSight-Mobile
Eine Screenreader-freundliche Companion-App zum Koppeln des Geräts, Starten von Läufen, Prüfen von Distanz, Zeit und Routen, Anpassen der Stimme, Setzen von Wochenzielen und für Community-Funktionen.
die ki
Eine Kamera speist drei Modelle auf dem Gerät. Ihre Ausgaben werden zu Läuferposition, Menschen voraus, Bahnbereich, Objektdistanz und Kurvenrichtung verarbeitet, bevor sie zu einem Sprachhinweis werden.
Bahnsegmentierung
IoU 84.23%U-Net · ResNet-18
Findet die Bahnlinien, prüft, ob die Bahn gerade oder kurvig ist, und schätzt die Position des Läufers über fünf Bahnbereiche.
Personenerkennung
IoU 88.24%YOLOv8n
Erkennt Menschen voraus auf der Bahn — meist die Warnung, die ein Läufer am dringendsten braucht.
Tiefenschätzung
Monokulares RGBSc-Depth V3
Schätzt Distanz aus einer einzigen Kamera, damit das System vor Menschen warnt, die nah genug sind, um zu zählen.
wie es führt
Die Sprachhinweise sind kurz, weil der Läufer schnelle Anweisungen braucht, keine Erklärungen. Das System verdichtet Bahnform, Läuferposition, Menschen voraus und Distanz zu einem einzigen Bewegungshinweis.
Geradeaus
Freie Bahn, nichts voraus
Links / rechts abbiegen
Die Bahn macht eine Kurve
Nach links / rechts rücken
Jemand ist voraus, oder der Läufer ist von der Bahn abgekommen
Langsamer
Jemand ist voraus und keine freie Bahn verfügbar
im gerät
Kamerabrille
Eine kleine USB-Kamera sitzt auf einer leichten Brille und sieht die Bahn aus der Perspektive des Läufers.
Compute-Weste
Die Weste trägt einen Raspberry Pi 5, ein Hailo AI HAT, GPS, Akkuzellen und ein 3D-gedrucktes Gehäuse für den Prototyp.
Kopfhörer
Der Läufer hört die Führung über Kopfhörer, ohne auf ein Telefon oder einen Bildschirm schauen zu müssen.
die ki bauen
Die Modelle sind auf Bildern trainiert, die wir auf Laufbahnen gesammelt haben — darunter das Patriot-Candrabhaga-Stadion — mit Smartphones und derselben Kamera wie im Gerät. Wir haben Personen-Boxen und Bahnmasken in Label Studio annotiert und Augmentierungen wie Spiegeln, Rotation, Perspektivverzerrung, Bewegungsunschärfe, Helligkeit und Kontrast genutzt. Für den Edge-Einsatz werden die Modelle über die Hailo-Toolchain konvertiert und optimiert, inklusive Kalibrierung und HEF-Kompilierung.
den pitch ansehen
galerie
wo es steht
Getestet mit
Bahndaten · mit und ohne Menschen voraus · Kamera auf Augenhöhe
Sicherheitslogik
Bahnbereiche · Tiefenschwelle · Kurvenrichtung
Auszeichnungen
Global Ambassador 2026 · 1. Platz + Publikumspreis, Indonesien 2025
Status
In Entwicklung
RunSight ist weiterhin ein Prototyp. Das Konzeptpapier formuliert das Ziel klar: ein präziser, leichter, energieeffizienter und bezahlbarer Echtzeit-Guide, der sehbehinderten Läufern unabhängigeres Training auf öffentlichen Bahnen ermöglicht.