@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218212,
 author = {松永, 幸大 and 松岡, 真聖 and 田中, 裕夢 and 河野, 英昭 and Yukihiro, Matsunaga and Masato, Matsuoka and Hiromu, Tanaka and Hideaki, Kawano},
 issue = {2},
 month = {Jun},
 note = {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., 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.},
 title = {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},
 year = {2022}
}