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。

This study aims to explore the development of ITS (Intelligent Transportation System) and the worldwide support system for vision impaired individuals. The following is a summary of this research. The visual victim encounters environmental conditions, such as detection, image information, processing, analysis, calculation of important information necessary for the visual victim's behavior, and sound information transmission. The above is a list of issues related to the achievement of goals and objectives in Heisei 15. The vision obstacle is the front of the cross-section road, the front of the cross-section road, the front of the field, the front of the cross-section road. The following steps are taken to investigate the relationship between cross-section information and the use of information. 1)Cross roads are common to all countries. This feature is used in the HSL image space. Color information is used in the shading image. Field segmentation is used in the image. Domain segmentation is the first stage of domain segmentation, the second stage of domain integration, and the third stage of domain integration. 2)The domain segmentation results are extracted from the candidate domains of the cross-path domain by utilizing the domain shape and statistical characteristics. 3)Domain segmentation is used to extract the candidate domain of the cross-section. The number of pixels above the threshold value, the threshold value, the number of pixels above the threshold value, the threshold value, the number of pixels above the threshold value, the threshold value, the number of pixels above the threshold value, the number of pixels above 4)Cross road candidate area, color, shading, painting, etc. The color of the picture is different from the color of the picture. The color of the cross road is different from the color of the horizontal road. 5)The water level is high, the color is low, the color is low, the color is low. For example, the following year, the year, the following year, the year, the following year, the The results of this paper are now in preparation. In the process of research, the results of the study were obtained from the application of the new technology.

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