3DCGマップ空間内での屋外歩行衝突シミュレーションに基づく任意歩行シーンの危険度の定量化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-02
• タイトル: 3DCGマップ空間内での屋外歩行衝突シミュレーションに基づく任意歩行シーンの危険度の定量化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Quantification of the danger of arbitrary walking scenes based on outdoor walking collision simulation within a 3DCG map space
• 言語: jpn
• 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: 九州工業大学大学院工学府
• 著者所属: 九州大学大学院工学府
• 著者所属: 九州工業大学大学院工学府
• 著者所属: 九州工業大学大学院工学府
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University College of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 松永, 幸大; 松岡, 真聖; 田中, 裕夢; 河野, 英昭
• 著者名(英): Yukihiro, Matsunaga; Masato, Matsuoka; Hiromu, Tanaka; Hideaki, Kawano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 視覚障がい者が外出する際に直面する問題として障害物等への衝突による事故が考えられる．そこで，本研究では屋外での歩行時において，障害物との衝突を回避するために，CNN とLSTM により学習したモデルを用いて，3DCG マップ空間での複数パターンの障害物との衝突シーンの時系列画像に対する危険度を算出し，適切な危険度の定量化が行えているかを検証した．その結果，静止している障害物だけでなく動いている障害に対しても場面ごとに応じた適切な危険度の定量化が行えていることを確認でき，様々な衝突のシーンで視覚障がい者に危険を認識できるようになった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One of the problems that visually impaired people face when they go out is an accident caused by collision with an obstacle. In order to avoid collisions with obstacles when walking outdoors, this study used models learned by CNN and LSTM to calculate the degree of risk for time-series images of collision scenes with multiple patterns of obstacles in a 3DCG map space, and verified whether the appropriate degree of risk could be quantified. As a result, it was confirmed that the model was able to quantify the appropriate risk level for not only stationary obstacles but also moving obstacles according to each scene, enabling the visually impaired to recognize the danger in various collision scenes.
• 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: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2022-AVM-117, 号 2, p. 1-5, 発行日 2022-06-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• 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