視覚障害歩行者のためのコンピュータビジョンによるITSの開発研究

利用计算机视觉为视障行人研发智能交通系统

• 批准号: 03F00232
• 负责人: 塩山 忠義
• 金额: $ 0.38万
• 依托单位: Kyoto Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03F00232/
• 关键词: 視覚障害者; 単独歩行支援; ITS; コンピュータビジョン; 横断歩道検; ガボール・フィルタ; ソーベル・オペレータ; スーザン・オペレータ

本研究は視覚障害者の単独歩行をコンピュータにより支援するITS (Intelligent Transportation System)を開発するものであり、世界の視覚障害者支援に役立つ研究である。この研究の概要は以下のとおりである。視覚障害者が遭遇している環境の状況をカメラで捉え、その画像情報をコンピュータビジョンの手法により処理・解析し、視覚障害者の歩行に必要となる重要な情報を算出し、音声でその情報を伝えるシステムを実現する。上記のシステムを実現するという目的を達成するため、平成15年度においては、画像による「横断歩道検知」の問題に取り組んだ。視覚障害者が横断歩道の前に立ち、横断歩道の長さを知る前にまづ、目の前の領域が横断歩道であるかどうかを知ることが大切である。このことから、以下の手順に従って横断歩道の検知に関する研究を備品のデジタルカメラを用いて進めた。1)横断歩道には万国共通に白色ラインの縞模様が存在する。この特徴を利用して、画像のHSLカラー空間における色情報と濃淡画像のガボールフィルター出力を用いて、画像の領域分割を行なった。領域分割は初期領域分割としてのラベル付けの第一段階と初期領域を併合する第二段階とから成る方法をとった。2)領域分割結果から領域の形状や統計的特性を利用して横断歩道領域の候補領域を抽出した。3)領域分割は時間が掛かるため、領域分割を用いない横断歩道候補領域の抽出の検討も行なった。すなわち、画像をウインドウ走査して、ウインドウ内に閾値以上のガボール・フィルタ出力を持つ画素の数が閾値以上、存在すれば注目画素を白とすることにより、横断歩道候補領域を白い領域として抽出した。4)横断歩道候補領域においてのみ、濃淡画像にソーベル・オペレータを施し、エッジ画像を得た。このエッジ画像からハフ変換を用いて、横断歩道の白色ラインの水平エッジラインを求めた。5)水平エッジライン、エッジ画像とスーザン・オペレータによって求めたコーナー点から白色ラインのコーナーを求めた。求められたコーナーは、次年度に継続される横断歩道検知のための重要な特徴点として用いられる。これまでの成果に基づいた論文を現在、準備中である。また、研究途中でコンピュータビジョンの応用として派生的な成果が得られたのでそれを発表したのが発表論文リストに挙げたものである。

这项研究旨在开发一种智能运输系统（ITS），该系统支持使用计算机单独行走的视障人士，并且是一项可用于支持世界各地视觉受损的人的研究。这项研究的摘要如下：一种系统，该系统使用相机，处理和使用计算机视觉技术来分析图像信息，计算出视力障碍者行走所需的重要信息，并通过语音传达信息。为了实现上述系统的目标，我们在2003年，我们使用图像解决了“交叉检测”的问题。对于视障人士而言，站在人行横道面前，知道他们面前的区域是否是人行横道之前，他们才知道人行横道的长度很重要。因此，根据以下步骤，使用数码相机作为固定装置进行了对人行横道检测的研究。 1）世界各地的人行横道上都有一条白线条纹。使用此功能，使用图像的HSL颜色空间和阴影图像的Gabor滤光片输出中的颜色信息进行了图像区域。区域划分由标记为初始区域的第一阶段和合并初始区域的第二阶段。 2）使用该区域的几何特征和统计特征从区域划分结果中提取人行横道区域的候选区域。 3）由于区域划分需要时间，我们还研究了候选越过区域的提取，而无需使用区域划分。也就是说，该图像在窗口中扫描，并且如果高于阈值的Gabor滤波器输出的像素数大于窗口中的阈值大于或等于窗口中的阈值，则感兴趣的像素为白色，并且人行横道候选区域被提取为白色区域。 4）边缘图像是通过仅在人行横道候选区域中的阴影图像应用于阴影图像来获得的。通过此边缘图像，使用霍夫变换确定了人行横道的白线的水平边缘线。 5）白线的角是根据苏珊操作员确定的水平边缘线，边缘图像和角点计算的。所需的拐角将用作行人交叉检测的重要功能，该特征将在明年持续。我们目前正在根据到目前为止看到的结果准备一篇论文。此外，在研究过程中，获得了衍生结果作为计算机视觉的应用，这发表在已发表的论文列表中。

项目成果

M.S.Uddin, Y.Yoshida, T.Shioyama: "Computer Vision-Based Air Bubble Detection in Gas Pipe Joints"Proc.of 6^<th> International Conference on Computer & Information Technology (ICCIT) 2003. Vol.I. 401-404 (2003)

M.S.Uddin、Y.Yoshida、T.Shioyama：“基于计算机视觉的燃气管道接头中的气泡检测”第 6 届国际计算机会议论文集