2020 Fiscal Year Annual Research Report
全方位画像と画像認識を用いた屋外移動時における視覚障害者の為のデザイン
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18H03486
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
馬場 哲晃 東京都立大学, システムデザイン学部, 教授 (30514096)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 英徳 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (00514085)
釜江 常好 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 名誉教授 (90011618)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 視覚障害者支援 / 物体検出 / 社会実装 / ナビゲーション / データセット / 共創 / 領域検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度として広島平和記念公園でのワークショップ及びシステムのデモを計画していたが、依然としてコロナ禍における実施障壁が高く、こちらの計画を断念するに至った。一方で開発したデータセットを利用した実験は継続し、国際会議への投稿や60人の被験者に対して評価実験を行うことができた。ユーザの主観評価としては概ね好意的な感想が得られた他、データセットに対する課題（検出最小サイズの調整や手がかりとなる詳細な物体検出の必要性）が明らかになった。本実験を基にデータセットVIDVIPを活用した商用ナビゲーションサービス（EYENAVI, https://www.computer-science.co.jp/website/eyenavi/ ）の一般サービス開始や、東京都立大学5Gプロジェクトへのデータセット提供等を通じ、開発したデータセットの価値を大きく発展させることができた。5Gプロジェクトでは開発したデータセットを車椅子安全装置用途に流用しており、歩道を走行するパーソナル小型モビリティ全般においても応用価値のあるデータセットで有ることが示された。開発した物体検出データセットではデータセット共同開発用途のiOSアプリケーションを2022年度5月にリリース予定としている( https://tetsuakibaba.jp/project/vidvip/ )。またこれまではすべて物体検出のアノテーションだけであったが、今年度より領域検出（Segmentation）によるアノテーションもスタートした。これまでの研究内容をまとめた内容を Journal of Robotics and Mechatronics に投稿し、採録された (doi: 10.20965/jrm.2021.p1135)。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(6 results)
