RunSight 用一台摄像头读取跑道，然后说出简短提示，让视障跑者训练时不那么依赖领跑员。
- 84.23%
- 赛道分割 IoU
- 88.24%
- 行人检测 IoU
- >10 FPS
- 实时目标
- 6×
- 优化后提速
- Offline
- 无需联网
- RGB
- 单摄像头，无 LiDAR
问题
印度尼西亚残障人士的体育参与差距仍然很大。BPS 在 2023 年统计有 2297 万残障人士，其中约 400 万为视障者。Susenas 数据显示，只有 11.6% 的残障人士定期运动，而国家目标是到 2029 年达到 15%。
在公共跑道上，视障跑者往往需要领跑员来把控配速、方向和安全。我们的调研发现了 15 个痛点，涵盖导航、无障碍、实时精度、人体工学、续航和成本。盲杖捕捉不到路面变化，GPS 可能漂移 5 到 10 米，一些设备则太重、太贵，或续航不足两小时。
“领跑员一忙，我的训练就得推迟。”
Maria，来自田野访谈的竞技运动员
系统
智能
RunSight-AI
三个视觉模型在设备上运行，读取赛道、检测前方行人并估算他们的距离。
硬件
RunSight-Wearable
摄像头眼镜加跑步背心。背心里装着 Raspberry Pi 5、Hailo AI 加速器、GPS、电池和耳机。
应用
RunSight-Mobile
一款读屏友好的配套应用：配对设备、开始跑步、查看距离、时间与路线，调整语音设置，制定每周目标，参与社区功能。
完整文档
细节都在 RunSight 的网站上。
模型、引导的几何处理、提示引擎、硬件、催生它的那些研究，以及至今仍在的局限 —— 全部记录在 runsight.labmino.com。
前往 runsight.labmino.com观看路演
图库
当前进展
测试条件
跑道数据 · 前方有人与无人 · 视线高度摄像头
安全逻辑
赛道区域 · 深度阈值 · 弯道方向
荣誉
全球大使 2026 · 第一名 + 人气奖，印度尼西亚 2025
状态
开发中
RunSight 仍是原型。概念文件把目标写得很清楚：一个精准、轻量、省电且负担得起的实时向导，帮助视障跑者在公共跑道上更独立地训练。