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アイテム
深層学習を用いた走行映像からの環境認識法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196744
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196744fc2e5158-7213-4965-ba9a-6e0910cb6f5a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z81-1D-01.pdf (487.7 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-02-28 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 深層学習を用いた走行映像からの環境認識法の提案 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九工大 | ||||||||
| 著者名 |
陸, 慧敏
× 陸, 慧敏
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 現在，日本では高齢化が進行しており，それに伴って福祉機器の利活用への期待が高まっている．その一つに電動車いすがあり，ハンドルやジョイスティック等を用いた操作が可能である．簡単な操作で体力を必要としない，便利な移動手段である一方で，事故も発生しており，走行時の危険性が指摘されている．そこで，自律移動型の電動車いすを開発することにより，人為的な事故要因を改善し，事故の低減や電動車いすの利便性の向上が期待できる． 本論文では，CNN (Convolutional Neural Networks)を応用した，一般物体検出アルゴリズムの一つであるYOLOv2を用いた対象物の認識法を開発する．電動車いすに単眼カメラを取り付け，走行させ得た動画を学習したYOLOv2により物体検出を行った後，不要なバウンディングボックスの削除や補間等の後処理を加えることにより，自律走行型電動車いすのための歩道，横断歩道，信号機の検出を行い，その有用性を検討する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 35-36, 発行日 2019-02-28 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
