摘要
本发明公开了一种适用于盲人眼镜的语义分割训练方法，包括视觉‑噪声标签对齐训练、贝叶斯推理与ELBO优化、实时推理三个阶段。第一阶段建立视觉特征与含空间相关噪声标签的初步联系，使模型理解噪声标签的空间分布规律；第二阶段通过变分推理近似后验分布，优化模型参数以最小化噪声影响，提升模型鲁棒性与分割准确性；第三阶段基于优化后的模型，对盲人眼镜实时采集的视觉数据快速生成干净标签的语义分割结果，为用户提供准确及时的环境信息。本方法通过分阶段训练有效降低噪声标签干扰，提升模型在复杂环境下的分割鲁棒性与实时性，为盲人用户提供可靠的环境感知支持，推动辅助视觉设备在无障碍领域的应用创新。
