RunSight

시각장애 러너를 위한 AI 글래스.

runsight.labmino.com 방문 GitHub

AI컴퓨터 비전임베디드 시스템접근성

RunSight는 카메라 한 대로 트랙을 읽고 짧은 신호를 말합니다. 시각장애 러너가 가이드 러너 의존을 줄이며 훈련할 수 있도록.

84.23%: 레인 분할 IoU
88.24%: 사람 감지 IoU
>10 FPS: 실시간 목표
6×: 최적화 후 속도 향상
Offline: 인터넷 불필요
RGB: 카메라 1대, LiDAR 없음

문제

인도네시아의 장애인 스포츠 참여 격차는 여전히 큽니다. BPS는 2023년 2,297만 명의 장애인을 기록했고, 그중 약 400만 명이 시각장애인입니다. Susenas 데이터에 따르면 정기적으로 운동하는 장애인은 11.6%에 그치며, 국가 목표는 2029년까지 15%입니다.

공용 트랙에서 시각장애 러너는 페이스, 방향, 안전을 위해 가이드 러너가 필요할 때가 많습니다. 우리의 조사는 내비게이션, 접근성, 실시간 정확도, 인체공학, 전원, 비용에 걸친 15개의 페인 포인트를 찾았습니다. 흰지팡이는 노면 변화를 놓치고, GPS는 5~10미터 표류할 수 있으며, 일부 기기는 너무 무겁거나 비싸거나 두 시간을 버티지 못합니다.

“가이드가 바쁘면 제 훈련은 미뤄져요.”

Maria, 현장 인터뷰에 참여한 실업 육상 선수

시스템

인텔리전스

RunSight-AI

세 개의 비전 모델이 디바이스에서 실행되어 레인을 읽고, 앞의 사람을 감지하고, 얼마나 가까운지 추정합니다.

하드웨어

RunSight-Wearable

카메라 글래스와 러닝 베스트. 베스트에는 Raspberry Pi 5, Hailo AI 가속기, GPS, 배터리, 이어폰이 들어갑니다.

앱

RunSight-Mobile

스크린리더 친화적인 컴패니언 앱. 디바이스 페어링, 러닝 시작, 거리·시간·경로 확인, 음성 설정, 주간 목표, 커뮤니티 기능을 담습니다.

카메라 한 대가 디바이스의 세 모델에 영상을 공급합니다. 출력은 러너 위치, 앞의 사람, 레인 영역, 물체 거리, 곡선 방향으로 처리된 뒤 음성 신호가 됩니다.

레인 분할

IoU 84.23%

U-Net · ResNet-18

레인 선을 찾고, 트랙이 직선인지 곡선인지 확인하며, 다섯 개 트랙 영역 중 러너의 위치를 추정합니다.

사람 감지

IoU 88.24%

YOLOv8n

트랙 앞쪽의 사람을 감지합니다. 러너에게 가장 필요한 경고는 대개 이것입니다.

깊이 추정

단안 RGB

Sc-Depth V3

카메라 한 대로 거리를 추정해, 신경 써야 할 만큼 가까운 사람을 경고할 수 있게 합니다.

이미지 캡처, 모델 예측, 예측 분석, 의사 결정을 보여 주는 RunSight 파이프라인

안내 방식

음성 신호는 짧습니다. 러너에게 필요한 건 설명이 아니라 빠른 지시이기 때문입니다. 시스템은 레인 형태, 러너 위치, 앞의 사람, 거리를 하나의 이동 신호로 합칩니다.

직진

레인이 비어 있고 앞에 아무것도 없을 때

좌회전 / 우회전

레인이 굽어질 때

왼쪽 / 오른쪽으로 이동

앞에 사람이 있거나 러너가 레인을 벗어났을 때

속도 줄이기

앞에 사람이 있고 빈 레인이 없을 때

디바이스 내부

카메라 글래스

가벼운 안경 위에 작은 USB 카메라가 얹혀 러너의 시점에서 트랙을 봅니다.

컴퓨트 베스트

베스트에는 Raspberry Pi 5, Hailo AI HAT, GPS, 배터리 셀, 프로토타입용 3D 프린팅 케이스가 들어갑니다.

이어폰

러너는 휴대폰이나 화면을 볼 필요 없이 이어폰으로 안내를 듣습니다.

AI 만들기

모델은 Patriot Candrabhaga 스타디움을 포함한 러닝 트랙에서 수집한 이미지로 학습했습니다. 촬영에는 스마트폰과 디바이스에 쓰는 것과 같은 카메라를 사용했습니다. Label Studio에서 사람 바운딩 박스와 레인 분할 마스크를 라벨링하고, 뒤집기, 회전, 원근 왜곡, 모션 블러, 밝기, 대비 같은 증강을 적용했습니다. 엣지 배포를 위해 캘리브레이션과 HEF 컴파일을 포함한 Hailo 툴체인으로 모델을 변환·최적화합니다.