| 研究課題/領域番号 |
25350477
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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, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40363395)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 安全情報 / 環境・空間動態解析 / 自己装着カメラ / 特有情報 |
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| 研究実績の概要 |
H26年度は，自己装着カメラを用いて周囲環境を撮影し，得られた映像から(1)特定移動物体（バス），(2)移動物体（周囲の歩行者）と移動物体の特有情報を抽出する手法を開発した．また，(3)静止物体（歩行者用信号機と横断歩道標識）を検出する手法を開発した．以下に成果をまとめる．
(1)では，共起特徴に基づくHOG特徴量を用いて移動物体候補領域の特徴量を算出し，Randomized treeを用いて特定移動物体の検出を行う手法を開発した．(2)では，HOG特徴量及びReal AdaBoostを用いて移動物体の検出を行う手法を開発した．また取得した各移動物体からLK追跡器を用いて動きベクトルを抽出し，動きベクトルの平均方向を歩行者の移動方向として算出し，フレーム間のユークリッド距離と色情報により同一人物を認識する手法を開発した．(3)では，検出対象が左右対称な形状であることから，左右対称な位置から勾配方向ヒストグラムを取得し，それらを組み合わせたものを特徴量として信号機・標識を検出する手法と，色相情報を用いて信号の色判別を行う手法を開発した．
実環境において，手法の検証を行った．(1)では異なる環境及び天候により10種の映像，計1762フレームを用いて検証を行った．移動物体候補（移動車両）及びその中の特定移動物体（バス）の平均検出率はそれぞれ94.5%と80%となった．(2)では，異なる状況において4種の映像，計1413フレームを用いて周囲人物の検出，及び特有情報である同一人物の認識，人物の歩行方向の認識を行い，平均検出率と認識率はそれぞれ72.6.%，93.3%，48.6%という結果が得られた．(3)では，1570フレームを用いて歩行者信号機と信号の色の認識，横断歩道標識の検出実験を行い，それぞれ平均認識率90.4%，100%，98.5％という結果が得られた．
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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
本研究では，日常生活の中で利用者（視覚障害者）が目的地へ移動するのを支援する手段として，（１）共起特徴に基づくHOG特徴量を用いて特定移動物体（バス）を検出する手法，（２）周囲歩行者を検出する手法，および周囲歩行者の特有情報である同一人物を認識する手法，歩行者の進行方向を検出する手法，（３）歩行者用信号機と信号の色，および横断歩道標識を認識する手法をそれぞれ開発し，その有効性を複数の実環境映像により確認したため．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題は，今後次の点を中心に研究を行う．
・静止物体（歩行者用信号機・標識等）の認識精度および処理速度の向上
・特定移動物体（バス・タクシー等）と移動物体（周囲歩行者）の認識精度の向上及び処理速度の改善
・研究成果は国際会議や展示会で発表する．
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