@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190881,
 author = {馬場, 哲晃 and 渡邉, 英徳 and 釜江, 常好 and Tetsuaki, Baba and Hidenori, Watanave and Tsuneyoshi, Kamae},
 issue = {8},
 month = {Aug},
 note = {本稿では，深層学習を利用したリアルタイム物体検出を，視覚障害者の屋外活動支援システムに応用する．物体検出にはいくつかのアルゴリズムがある中，検出精度と高速な実行時間のバランスを取る必要がある．まずはいくつかの検出アルゴリズムを試した後，SSD および YOLO を利用した物体検出プロトタイプをスマートフォン上で実装した．ユーザはスマートフォンと白杖を利用して，遠方の物体情報をスマートフォンを利用することで実時間取得が可能である．さらにデータセット自体をユーザ参加型で作成可能にする他，GPS 情報と連動した重みファイルの共有機能を開発することで，ユーザの地元 （Local） における最適化 （Optimization） を重みデータに対して実現可能であると考えている．本支援システム開発の初期段階として，検出アルゴリズムやデータセット構築，インタラクションデザインに関して検討を行い，体験価値を提供可能な初期プロトタイプまでのデザインプロセスに関して注意深く述べる．},
 title = {深層学習による物体検出を用いた視覚障害者の屋外活動支援システムにおけるデザイン指針の検討とプロトタイピング},
 year = {2018}
}