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J-GLOBAL ID：201702284249529905   整理番号：17A1260050

PreSight:歩道のアクセシビリティ問題のを可能にする実時間検出【Powered by NICT】

PreSight: Enabling Real-Time Detection of Accessibility Problems on Sidewalks

著者 (4件)： Li Zheng ,  Rahman Mahbubur ,  Robucci Ryan ,  Banerjee Nilanjan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SECON  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩道上の障害物のようなアクセシビリティ問題はナビゲーションは,視覚障害者のための危険にすることができる。埋込カメラを用いてこれらのアクセシビリティ問題の検出可能な治療薬である。しかし,物体検出のための現在の計算機ビジョンアルゴリズムは,重い計算負荷を示し,長い時間を待たざるを得た高次元特徴を用いた網羅的探索に依存しており,それらを埋込型プラットフォーム上でのリアルタイム物体検出のための非理想的にしている。この問題に対処するために,人間の視覚からの事前ベース探索方式に触発されて,更なる処理の観点から候補領域を選択するためのシーン特有の特徴を用いることにより,マシンビジョン過程を加速した。本システム,{¥hav}はオフライン前データ収集と抽出にオンライン検出からの作業負荷トレードオフによる高速化を達成した。歩道アクセシビリティ問題の検出に焦点を当てた全般的コンピュータビジョン物体検出アルゴリズムを加速するための完全な,スケーラブルなPreSightプロトタイプを実証した。プロトタイプでの実験では,クラウドソーシングを用いた物体固有の事前分布の地理タグ付きデータベースを作成する過程を自動化し,この事前知識埋込型プラットフォーム上での物体検出を高速化することを利用している。二ベンチマーク物体検出アルゴリズムで評価,検出潜時はPreSightの助けを借りて約8倍低減できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  視覚障害者 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *歩道 ,  カメラ ,  自動化 ,  高速化 ,  *アクセシビリティ ,  データ収集 ,  コンピュータビジョン ,  ベンチマーク ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  眼の疾患  (GP03000U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 歩道 ,  アクセシビリティ ,  問題 ,  実時間