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J-GLOBAL ID：202002244812100677   整理番号：20A2289296

視覚障害者または視覚障害者のための畳込みニューラルネットワークに基づくウェアラブルガイドデバイスの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a wearable guide device based on convolutional neural network for blind or visually impaired persons

著者 (3件)： Hsieh Yi-Zeng (National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan) ,  Lin Shih-Syun (National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan) ,  Xu Fu-Xiong (National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 39-40  ページ： 29473-29491  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ビデオストリーミングと深層学習に基づいて,ブラインドまたは視覚障害者のためのウェアラブルガイドデバイスのための設計を提案した。本研究は,主に視覚障害者により使用される白 canに対する補助支援を提供し,提案したウェアラブルデバイスを用いて,運動と自立の自由増加を提供することを目的とする。装置によって提供されるかなりの量の環境情報も,そのユーザに対する安全性の向上を確実にする。提案したデバイスのコンピュータビジョンは,コンピュータビジョンで一般的に使用されるRGBDカメラの代わりにRGBカメラを使用する。深層学習を適用して,RGB画像を深さ画像に変換し,屋内物体と安全な歩行経路を検出するための平面を計算した。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用して,そのニューラルネットワーク構造(それはヒト脳のそれと類似である)を,人間学習で誘発されたものと類似の神経伝達機構をシミュレーションした。したがって,このシステムは多数の特徴経路を学習でき,次に学習結果からモデルを生成する。提案システムは,ブラインドまたは視覚障害者が平坦で安全な歩行経路を同定するのを助けることができる。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  神経伝達 ,  ヒト ,  コンピュータビジョン ,  視覚障害者
準シソーラス用語： 環境情報 ,  ビデオストリーミング ,  ウェアラブルデバイス ,  ウェアラブル ,  深層学習 ,  深度画像 ,  RGBカメラ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 視覚障害者または視覚障害者 ,  ウェアラブルデバイス ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚障害者 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  開発