| 研究課題/領域番号 |
18H03486
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90010:デザイン学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
14,950千円 (直接経費: 11,500千円、間接経費: 3,450千円)
2020年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | アクセシビリティ / 視覚障害 / 屋外移動支援 / ナビゲーション / データセット / サステナブルデザイン / 視覚障害者支援 / 物体検出 / 社会実装 / 共創 / 領域検出 / 支援技術 / 屋外移動 / 画像処理 / 深層学習 / 画像認識 / 屋外活動 / ソニフィケーション / 福祉機器 / ファブリケーション / 物体認識 |
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| 研究成果の概要 |
開発したデータセットは約3万2000枚の画像に対して54万のインスタンス登録がなされており、国内における視覚障害当事者を対象とした画像認識データセットでは最大のデータセットとなった。実際に本データセットを利用した製品「EyeNavi」アプリケーションも開発され、実験結果からは8割以上の利用ユーザが本システムが実際の屋外歩行支援において役立つシステムであることを報告している。これらデータセットを継続して維持管理していくため、スマートフォンアプリケーションをリリースし、ユーザが手軽に現場の画像提供が可能な仕組みを提供した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AI技術の発展に伴い、学習の基となるデータセット開発は必要不可欠となる。本研究は特にその中で視覚障害者の屋外移動支援を目的とした大規模データセットの開発を行った。これは視覚障害に関わらず、近年注目をあびるパーソナルモビリティの安全装置としての応用利用等が考えられる。今後は視覚障害というエクストリームなユーザ環境に左右されず、それらを包括するサービスやアプリケーション開発においても本データセットを利活用できる。プロジェクト期間を通じですでに商用サービスに本データセットが利用されたことにより、今後も継続的なデータセット維持が可能となり社会実装によるサステイナブルなデザインが実現できたと考えている。
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