| 研究課題/領域番号 |
16K21166
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
榎並 直子 神戸大学, 先端融合研究環, 助教 (80628925)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 自己位置推定 / 進行方向推定 / 知覚色認識 / 物体検出 |
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| 研究実績の概要 |
視覚障碍者のためのブラインドナビゲーションシステムの開発を目指し、一人称カメラ、GPS、街並画像データベースを組み合わせ、画像認識をコア技術とする。具体的には次の２点を実現する。(1)自己位置と進行方向を推定し、地図と対応づけることでナビゲーションを行う。(2)信号機や車両といった周辺環境の認識を行い、ユーザを音声などで誘導する。平成28年度は、一人称カメラを用いた自己位置・進行方向推定とハイパースペクトルカメラを用いた知覚色認識について研究を行った。実施した研究内容を以下に述べる。
a)一人称カメラにより撮影された画像から街並画像データベースの撮影位置に近い多視点画像を生成し、セグメンテーションを行うことで街並領域を抽出した。また、街並画像に対しても同様にセグメンテーションをおこない、画像間のマッチングを行うことで自己位置および進行方向推定を行った。既存のマッチング手法と比べて精度を向上させることができた。
b)信号機の信号色の認識や周辺物体の知覚色認識のために、ハイパースペクトルカメラを用いて物体色のスペクトルをメトリックラーニングを用いて学習し、知覚色認識を試みた。これにより、通常のRGBカメラでは認識が困難の物体色の認識を可能とした。
c)リアルタイムでの物体検出が可能なディープニューラルネットワークの一種であるFast Deep neural networks (FastDNN)によって、歩行者検出を行った。大規模データセットを用いて、ナビゲーションシステムで必要な周辺環境認識に適用可能かを検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ブラインドナビゲーションシステムの開発に必要な自己位置推定と周辺環境の認識に必要な物体知覚色の認識をタスクとして実施し、新たな理論的転回と実験を行って研究成果を得ており、おおむね目的を達成している。
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| 今後の研究の推進方策 |
物体色の認識と移動物体検出を行う。またさらに視覚障碍者により歩行実験を行い、前年度に行った自己位置および進行方向推定の検証を行う必要があると考えている。
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