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J-GLOBAL ID：202002231136169577   整理番号：20A1714314

深層学習を用いた自己中心視覚に基づく視覚障害者のためのナビゲーションシステムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on A Navigation System for Visually Impaired Persons based on Egocentric Vision Using Deep Learning

著者 (3件)： Ooi Sho (Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Okita Takuya (Major in Information Science and Technology, Graduate School of Osaka Institute of Technology, Osaka, Japan) ,  Sano Mutsuo (Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology, Osaka, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCBN ’20  ページ： 68-72  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 日本では310万人の視覚障害者がある。彼らは,通常,歩行中に白 canまたはガイドイヌを使用する。しかし,ガイドイヌの数は必要な数よりも少なく,ホワイトキャンは周囲の情報を得ることが困難である。そこで,著者らは,白 canのような歩行支援ツールの代わりに,エゴセントリックビジョンに基づくナビゲーションシステムを開発した。本研究の目的は,物体を認識するためのナビゲーションシステムを開発し,深層学習を用いて距離を推定することである。したがって,視覚障害者に対する歩行と危険な物体が,非ハンドキャップ者に対するランドマークオブジェクトを参照する。その結果,人々の距離システムの誤差は10%以下であり,4~5mの距離システムの誤差は1m未満であった。言い換えれば,障害物検出と距離が,本研究で提案された方法を用いて視覚障害者に提示できると考える。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  物体認識 ,  視覚障害者
準シソーラス用語： 障害物検出 ,  支援ツール ,  ランドマーク ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 部品 ,  深層学習 ,  距離推定 ,  自己中心視覚 ,  視覚障害者のためのナビゲーションシステム ,  物体認識 ,  ウェアラブルセンシング

分類 (3件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  視覚  (EJ13020B) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  自己 ,  視覚 ,  視覚障害者 ,  ナビゲーションシステム ,  研究