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RunSight
Gafas con IA para corredores con discapacidad visual.
RunSight usa una sola cámara para leer la pista y da indicaciones cortas habladas, para que corredores con discapacidad visual entrenen con menos dependencia de un guía.
- 84.23%
- IoU de segmentación de carril
- 88.24%
- IoU de detección de personas
- >10 FPS
- Objetivo en tiempo real
- 6×
- Más rápido tras optimizar
- Offline
- Sin internet
- RGB
- Una cámara, sin LiDAR
el problema
Indonesia todavía tiene una gran brecha en la participación deportiva de personas con discapacidad. El BPS registró 22,97 millones de personas con discapacidad en 2023, incluidas alrededor de cuatro millones con discapacidad visual. Los datos de Susenas muestran que solo el 11,6% hace ejercicio con regularidad, mientras la meta nacional es 15% para 2029.
En una pista pública, un corredor con discapacidad visual suele necesitar un guía para el ritmo, la dirección y la seguridad. Nuestra investigación encontró 15 puntos de dolor en navegación, accesibilidad, precisión en tiempo real, ergonomía, energía y costo. Los bastones no captan los cambios de superficie, el GPS puede desviarse de 5 a 10 metros, y algunos dispositivos son demasiado pesados, demasiado caros o duran menos de dos horas.
“Si mi guía está ocupado, mi entrenamiento se pospone.”
Maria, atleta de competición, de nuestras entrevistas de campo
el sistema
inteligencia
RunSight-AI
Tres modelos de visión corren en el dispositivo para leer el carril, detectar personas adelante y estimar qué tan cerca están.
hardware
RunSight-Wearable
Gafas con cámara y un chaleco de running. El chaleco lleva la Raspberry Pi 5, el acelerador de IA Hailo, GPS, baterías y auriculares.
app
RunSight-Mobile
Una app complementaria compatible con lectores de pantalla para emparejar el dispositivo, iniciar carreras, revisar distancia, tiempo y rutas, ajustar la voz, fijar metas semanales y unirse a la comunidad.
la ia
Una cámara alimenta tres modelos en el dispositivo. Sus salidas se procesan en posición del corredor, personas adelante, región del carril, distancia de objetos y dirección de la curva antes de convertirse en una indicación de voz.
Segmentación de carril
IoU 84.23%U-Net · ResNet-18
Encuentra las líneas del carril, comprueba si la pista es recta o curva y estima dónde está el corredor entre cinco regiones de la pista.
Detección de personas
IoU 88.24%YOLOv8n
Detecta personas adelante en la pista, que suele ser la advertencia que más necesita un corredor.
Estimación de profundidad
RGB monocularSc-Depth V3
Estima la distancia con una sola cámara, para advertir sobre personas que están lo bastante cerca como para importar.
cómo guía
Las indicaciones de voz son cortas porque el corredor necesita instrucciones rápidas, no explicaciones. El sistema combina la forma del carril, la posición del corredor, las personas adelante y la distancia en una sola indicación de movimiento.
Recto
Carril libre sin nada adelante
Gira a la izquierda / derecha
El carril hace curva
Muévete a la izquierda / derecha
Hay alguien adelante, o el corredor se salió del carril
Reduce la velocidad
Hay alguien adelante y no hay carril libre
dentro del dispositivo
Gafas con cámara
Una pequeña cámara USB va montada en unas gafas ligeras y ve la pista desde el punto de vista del corredor.
Chaleco de cómputo
El chaleco lleva una Raspberry Pi 5, un Hailo AI HAT, GPS, celdas de batería y una carcasa impresa en 3D hecha para el prototipo.
Auriculares
El corredor escucha la guía por auriculares, sin necesidad de mirar un teléfono o una pantalla.
construyendo la ia
Los modelos se entrenan con imágenes que recolectamos en pistas de atletismo, incluido el estadio Patriot Candrabhaga, usando smartphones y la misma cámara del dispositivo. Etiquetamos cajas de personas y máscaras de segmentación de carril en Label Studio, y aplicamos aumentos como volteo, rotación, distorsión de perspectiva, desenfoque de movimiento, brillo y contraste. Para el despliegue en el borde, los modelos se convierten y optimizan con la cadena de herramientas de Hailo, incluida la calibración y la compilación HEF.
mira el pitch
galería
dónde está hoy
Probado con
Datos de pista · con y sin personas adelante · cámara a nivel de ojos
Lógica de seguridad
Regiones de carril · umbral de profundidad · dirección de curva
Reconocimientos
Embajador Global 2026 · 1er Lugar + Voto del Público, Indonesia 2025
Estado
En desarrollo
RunSight sigue siendo un prototipo. El documento conceptual define la meta con claridad: un guía en tiempo real preciso, ligero, eficiente en energía y asequible, que ayude a corredores con discapacidad visual a entrenar con más independencia en pistas públicas.