航空写真と地図を使った歩行者道路ネットワークの自動作成

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2020-02-15
• タイトル: 航空写真と地図を使った歩行者道路ネットワークの自動作成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Generation of a Pedestrian Road Network Using Aerial Photographs and Maps
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：インタラクションの理解および基盤・応用技術（特選論文）] 歩道，横断歩道，幅員，歩道ネットワーク，歩行者道路ネットワーク，歩行空間ネットワーク，バリアフリーマップ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: NTT未来ねっと研究所／現在，NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Network Innovation Laboratories / Presently with NTT Service Evolution Laboratories
• 著者名: 前田, 篤彦
• 著者名(英): Atsuhiko, Maeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 車椅子利用者等の身体が不自由な人を電子的にナビゲートするには，「歩行空間ネットワークデータ」の整備が必要である．歩行空間ネットワークデータとは，歩道や横断歩道をノードとリンクでネットワークとして表現し，各々のリンクに幅員や傾斜等の様々なバリアに関する情報を属性として持たせたものである．しかし，このようなデータは今のところ十分整備されておらず，網羅的な整備には通常の工程をふむと莫大な費用がかかる．そこで本研究では，既存の地理データを活用し，上記データの要となる，歩道と横断歩道のネットワークデータを効率的に自動作成する方法を提案する．加えて，車椅子利用者が通れるかの判断に有用な歩道の幅員も同時に抽出する．提案手法は大まかに3つの工程からなる．(1)歩道情報の抽出に関しては，専門家が高精細航空写真をトレースする等して作成した電子地図に一般的に歩道の領域が描かれているため，このデータから歩道中心線と幅員を求める．(2)横断歩道に関しては，それらの位置と向きを航空写真から抽出する．(3)最後に，抽出した歩道および横断歩道の情報を適切に接続して歩行者道路ネットワークデータを構築する．提案手法を用いて，JR山手線をカバーする幅員情報付き歩行者道路ネットワークデータを作成し，評価した結果も報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Electronic navigation is possible for impaired people, i.e., wheelchair users, through a certain “pedestrian space network data,” where sidewalks and crosswalks are presented with nodes and links, and the various attributes related to barriers, such as road widths and slopes, are embedded on each link. However, the creation of such data on a large scale remains ideal at present because the realization of such data would require significant amounts of time and costs. This study introduces an alternative solution, which is an automatic technique for generating the pedestrian road network data. Additionally, this technique is capable of extracting the sidewalk width information, which can be used to determine whether the wheelchair users can pass through sidewalks. In principle, the technique is approximately divided into the following three processes: (1) extraction of the sidewalk centerlines and widths from electronic maps that generally contain the sidewalk polygon data traced from the high-resolution aerial photographs; (2) detection of the crosswalk positions and directions from aerial photographs because they are not traced in the maps; and (3) construction of the road network data through an interconnection of the extracted sidewalk centerlines and the detected crosswalk positions. The proposed technique can be validated with a generated pedestrian road network covering the JR Yamanote Line.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 61, 号 2, p. 262-273, 発行日 2020-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764