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  1. 研究報告
  2. 高齢社会デザイン(ASD)
  3. 2021
  4. 2021-ASD-020

深層学習による車いす使用者向け経路探索のための路面評価に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209793
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209793
f7d1b1a7-a74d-4d21-8051-162c23d01c65
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ASD21020004.pdf IPSJ-ASD21020004.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-02-26
タイトル
タイトル 深層学習による車いす使用者向け経路探索のための路面評価に関する研究
タイトル
言語 en
タイトル A Study on Road Surface Evaluation for Route Finding for Wheelchair Users Using Deep Learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習活用
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州産業大学
著者所属
九州産業大学
著者所属
九州産業大学
著者所属
九州大学
著者所属(英)
en
Kyushu Sangyo University
著者所属(英)
en
Kyushu Sangyo University
著者所属(英)
en
Kyushu Sangyo University
著者所属(英)
en
Kyushu University
著者名 隅田, 康明

× 隅田, 康明

隅田, 康明

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林, 政喜

× 林, 政喜

林, 政喜

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合志, 和晃

× 合志, 和晃

合志, 和晃

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松永, 勝也

× 松永, 勝也

松永, 勝也

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著者名(英) Yasuaki, Sumida

× Yasuaki, Sumida

en Yasuaki, Sumida

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Masaki, Hayashi

× Masaki, Hayashi

en Masaki, Hayashi

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Kazuaki, Goshi

× Kazuaki, Goshi

en Kazuaki, Goshi

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Katsuya, Matsunaga

× Katsuya, Matsunaga

en Katsuya, Matsunaga

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 車いすでの移動においては,路面上の僅かな段差や凹凸も障害となるが,こうした路面状態の計測は人力に頼っているのが現状であり,手動車いす使用者に対する移動支援のためには路面情報の定量的かつ効率的な計測が必要である.従来は目視による計測の他,摩擦係数や路面のひび割れ状態をセンサによって計測する手法が主であったが,近年では画像認識の精度向上が著しく,路面の摩擦係数やひび割れ状態を推定するといった研究もおこなわれている.車いす使用者向けの経路探索システムを構築するにあたり,路面状態の客観的評価を画像認識によって行えるようになれば,簡便な計測を行えるようになり,路面情報の計測に係るコスト削減を計ることが出来るようになると考えられる.本研究では,深層学習によって電動車いす移動時に必要とする消費電力を路面画像から推定するモデルを構築し,その推定精度の検証を行った.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In order to provide mobility support to manual wheelchair users, quantitative and efficient measurement of road surface information is necessary. Recently, the accuracy of image recognition has improved significantly, and research is being conducted to estimate the friction coefficient and cracks in the road surface. When constructing a route finding system for wheelchair users, if objective evaluation of road surface conditions can be performed using image recognition, it will be possible to perform simple measurements and reduce the cost of measuring road surface information. In this study, we developed a model that uses deep learning to estimate the power consumption required when moving an electric wheelchair from road images, and verified the accuracy of the estimation.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1271737X
書誌情報 研究報告高齢社会デザイン(ASD)

巻 2021-ASD-20, 号 4, p. 1-7, 発行日 2021-02-26
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2189-4450
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:23:19.421323
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