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J-GLOBAL ID：201802221447593900   整理番号：18A1908679

視覚障害者の歩行者誘導装置に適用した機械学習歩行者信号検出のロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Robustness of machine learning pedestrian signal detection applied to pedestrian guidance device for persons with visual impairment

著者 (4件)： Suda Shinnosuke (Dept. of Electronics and Mecanical Engineering, Denki University Hatoyama, Saitama, JAPAN) ,  Ohnishi Kengo (Dept. of Electronics and Mecanical Engineering, Denki University Hatoyama, Saitama, JAPAN) ,  Iwazaki Yuki (Dept. of Electronics and Mecanical Engineering, Denki University Hatoyama, Saitama, JAPAN) ,  Asami Takuya (Dept. of Electronics and Mecanical Engineering, Denki University Hatoyama, Saitama, JAPAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： Mecatronics  ページ： 116-121  発行年： 2018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： 研究目的は,視覚障害者の独立歩行を支援するためのロバストな画像処理に基づく歩行者信号検出システムを開発することである。開発したシステムは機械学習を適用して環境擾乱に対する耐性を強化する:気象,季節,または昼光。ハンドマウント誘導装置をUSB Webカメラ,振動モータ,点字セルおよび携帯コンピュータで組み立てた。取得された画像は,安全な道路交差のタイミングを識別するために処理され,情報は点字と振動によって伝達される。このシステムは,Haarのような特徴を持つ機械学習を適用し,昼光の擾乱と様々な輝度を持つ画像を供給することがアルゴリズムの検出精度を改善する効果を評価した。ビデオは,歩道歩行の下で合計24の条件で記録された。認識結果は,歩行者信号が全画像フレームの93.09%で正確に検出されたことを示した。学習方法の効果は,昼間と気象の検証によって引き起こされた照明のような擾乱に対するロバスト性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 録画装置 ,  *機械学習 ,  コンピュータ ,  カメラ ,  *ロバスト性 ,  *信号検出 ,  画像処理 ,  *歩行者 ,  安全性 ,  輝度 ,  *視覚障害者 ,  画像 ,  Web【情報システム】 ,  アルゴリズム ,  *歩行

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚障害者 ,  歩行者 ,  誘導装置 ,  機械学習 ,  信号検出 ,  ロバスト性