視覚障がい者の夜間歩行支援のための機械学習を用いた歩行者用信号機の検出

カテゴリ：部門大会

論文No：TC15-5

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Pedestrian Signal Detection Using Machine Learning for Night-time Walking Assistance of Visually Impaired Person

著者名：小林 立季（徳島大学）,鈴木 浩司（徳島大学）,北島 孝弘（徳島大学）,桑原 明伸（徳島大学）,安野 卓（徳島大学）

著者名(英語)： Tatsuki Kobayashi (Tokushima University),Hiroshi Suzuki (Tokushima University),Takahiro Kitajima (Tokushima University),Akinobu Kuwahara (Tokushima University),Takashi Yasuno (Tokushima University)

キーワード：YOLO11,視覚障がい者,歩行支援歩行支援,YOLO11,Visually impaired person,Walking assistance

要約(日本語)：現在，日本の視覚障がい者数は約27万人に達しており，今後も高齢化の進行に伴って増加することが予測されている．視覚障がい者が外出する際は，特に，音響機能付き信号機の設置されていない横断歩道の通行に重大な危険が伴う．そのため近年では，機械学習による画像認識技術を活用した歩行支援の研究が進められている．しかし，夜間における歩行者用信号機の検出精度は十分ではない．そこで本研究では，物体検出アルゴリズムYOLO11を用いて，夜間に撮影した画像を学習させることで，夜間における歩行者用信号機の検出精度向上を図っている．

本誌掲載ページ：603-607p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,645Kバイト