| 研究概要 |
本研究は視覚障害者の単独歩行をコンピュータによって支援するITS(Intelligent Transportation Systems)を開発したものであり、世界の視覚障害者支援に役立つ研究である。現状の社会環境の下で視覚障害者の自律型単独歩行を支援することを研究目的とした。この目的のため、視覚障害者が横断歩道を安全に渡るために必要となる4つのテーマ:1)横断歩道の検知,2)道路幅の計測3)信号灯の色の検知,4)車両の検知に以下のように取り組んだ。
1)横断歩道の検知:この検知のため、2つの方法を開発した。両者とも、横断歩道に存在する黒色アスファルト面上の白色ラインの縞パターンを利用した。第1の方法は画像中の白色ラインエッジの特徴点から計算される射影不変量に基づいた方法である。この特徴点を抽出するためにフィッシャー・クライテリオンを用いた。第2の方法はバイポラリティ特徴に基づいた方法である。この方法では、バイポラリティ特徴値の高い画素から成る画像中の領域が横断歩道であると判断した。両方法とも95%以上の精度を達成した。
2)道路幅の計測:道路幅の画像計測法として2つの方法を開発した。第1の方法はベクトル幾何学による方法で、横断歩道の左右のボーダーライン、第1-,第2-,最遠-白線エッジラインに基づいて道路幅を計測した。第2の方法は白線のバンドパラメータによる方法で、横断歩道内での白線バンドの数と幅から道路幅を計測した。両方法でのrmsエラーは約2mであった。
3)信号灯の色の検知:信号灯の色を検知するために、信号灯の色についての類似度をカラー空間において作成し辞書とした。類似度の高い画素から成る画像中の領域を信号灯候補領域とした。信号灯候補領域におけるアフィン不変量を辞書値と照合することによって、信号灯領域を探索し信号灯の色の検知を行った。235実画像で実験したところ、94%の精度で信号灯の色の検知に成功した。
4)車両の検知:ガボール変換出力から車両候補領域を抽出し、候補領域からアフィン不変量を用いて車両の有無を検知する方法を開発した。
【特記事項】英国のInstitute of Physicsが我々のMSTの論文の内容をプレス・リリースした。この記事をBBC, AP, Reuters, the Guardians, CBS, The New York Times, CNN等の世界のメディアが掲載した。
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