| 研究課題/領域番号 |
16K01554
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
タン ジュークイ 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40363395)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ヒューマンインターフェース / マイビジョンシステム / 歩行解析 / 歩行改善 / 高齢者支援 |
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| 研究実績の概要 |
H29年度は，昨年度の推進方策に基づいて，カメラ装着者の静止状態（微小移動を含む）から通常歩行状態の映像を用いて，歩行道路領域の特徴点抽出法および歩行道路領域の推定精度の向上法を開発し，手法の有効性を確認した．
歩行動作が静止状態から通常歩行状態に移る場合，カメラ装着者のカメラから取得される映像には映像の回転と微小なボケが生じる場合がある．その場合，移動時の２画像間の特徴点の抽出と追跡に誤抽出と誤追跡が少なからず含まれる．また，歩行道路領域の推定において，歩行者の歩行時の振動による光軸方向の変動により，歩行道路領域が正しく推定できない場合がある．
上記のような実環境における問題点を改善するため，特徴点抽出法と歩行道路領域推定法の見直しを行い，特徴点抽出法には回転やボケにロバストなAKAZE（Accelerated-KAZE）のアルゴリズムを採用し，パラメータのチューニングを行って通常歩行状態の映像から特徴点の抽出を行った．また，歩行道路領域の推定のために，道路の色特徴とテクスチャ特徴を組み合わせた特徴量を考案し，深層学習（Deep Neural Network）と同等な性能を持つ学習・識別器であるDeep Forestを用いて，歩行道路領域の推定を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
昨年度までは，カメラ装着者の静止状態（微小歩行を含む）時の映像を用いて実験を行った．カメラ装着者がいる道路領域の分割とそれを用いた道路平面の3次元復元を行い，各軸回りの回転情報を取得した．
本年度は，昨年度開発した手法をカメラ装着者の通常歩行状態の映像に適用したところ，映像の回転と微小ボケ及び歩行時の振動によるカメラ軸の変動が生じ，そのため道路領域の特徴点抽出と特徴点の追跡精度が低下し，結果的に歩行道路領域の誤推定が生じた．しかし，カメラ装着者の歩行姿勢の獲得と解析を行うには，歩行道路領域の正確な推定とその特徴量に基づく高精度な3次元復元情報の導出が必要である．
以上の理由から，当初の研究手法の見直しにより，前述の実績の概要報告に記した手法の開発に時間がかかった．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策として，カメラ装着者の歩行姿勢の３次元情報の解析法を開発し，それに基づく歩行姿勢の指標を考案する．
歩行姿勢の解析法については，次の(1)～(3)を中心に手法及びアルゴリズムの開発を行い，歩行姿勢の指標の確立につなげる．
(1)前かがみの姿勢（前傾度），(2)すり足（体の上下方向の揺れ度），(3)体幹動揺度（体の左右の揺れ度）．
また，研究成果に基づいて特許の申請を行い，国際会議，展示会等で成果発表を行う．
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