眼鏡型カメラを用いた夜間及び暗所における視覚障がい者の視覚的支援システムの検討
眼鏡型カメラを用いた夜間及び暗所における視覚障がい者の視覚的支援システムの検討
カテゴリ: 部門大会
論文No: OS2-3
グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2021/09/08
タイトル(英語): Examination of a visual support system for the visually impaired at night and in the dark using a spectacle-type camera
著者名: 唐門 伶(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),福見 稔(徳島大学)
著者名(英語): Ryo Karamon (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)
キーワード: 深層学習| 点字ブロック|YOLOv3YOLOv3|Deep Learning|Braille block|YOLOv3
要約(日本語): 現在,日本では約31万人の視覚障がい者が生活している.視覚障がい者の中でも,弱視者は残された視覚情報を使用し生活しているが,夜間や暗所での環境下での支援が少ない.そこで深層学習を用いて,夜間や暗所における視覚支援システムの開発を検討する.眼鏡型カメラから映像を取得し,夜間や暗所における点字ブロックの検出を行った.点字ブロックの写った画像を収集し,リサイズ,データ拡張などの前処理を行い,学習データを作成した.深層学習を用いた物体検出手法の一つであるYOLOv3を使用し,点字ブロックの検出を行った.昼間画像のデータセットと夜間画像のデータセットでの検出精度の比較をした.昼間画像のデータセットにおいて,昼間の画像をテストデータとしたmAPは79.29%,夜間の画像ではmAPは61.00%であった.また夜間画像のデータセットでは,夜間画像をテストデータとしたmAPは25.08%であった.
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