A Study of Object Detection Methodologies Applicable to Walking Assistant Devices to Identify Crosswalks and Signals
歩行支援デバイスにおける横断歩道および歩行者信号の物体認識手法に関する研究
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- Publication code
- 20224228
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.53 No.3
- Pages
- 611-616(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2022
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 研究論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | ResearchPaper |
| Author(J) | 1) 河村 拓昌, 2) 新谷 浩平, 3) 味間 弘喜, 4) 谷口 真潮 |
| Author(E) | 1) Hiroaki Kawamura, 2) Kohei Shintani, 3) Hiroki Mima, 4) Mashio Taniguchi |
| Affiliation(J) | 1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) トヨタ自動車, 4) トヨタ自動車 |
| Abstract(J) | 本研究では，グリップ部にカメラと振動モータを設置した小型歩行支援デバイスを対象として，撮影画像から横断歩道および歩行者信号を認識し，デバイス使用者に通知する技術を開発した．カメラ撮影画像による横断歩道および歩行者信号の検出時において，より高精度に検出する技術を開発し，実験によりその精度を検証した． Translation |
| Abstract(E) | This paper describes a visual object recognition method applicable for smart devices to identify crosswalks and pedestrian signals. The device, which is incorporated into a grip of handheld equipment, is capable to support users which have difficulty to recognize crosswalks. In this paper, a novel object detection methodology is proposed, which is a combination of CNN and computational visualization technology. By using the proposed object detection methodology, a smart assistant system for crossing roads is developed. The developed method exhibited highly accuracy recognition of the target objects. |
