視覚障害者を支援するための歩行者交差点での安全な軌跡推定

この論文の目的は、視覚障害者と視力の低い人々が独立して通りを横断するのを支援するためのサービスを提示することです。提示されたアプローチは、歩行者の交差信号光が緑色の場合、あらゆる観点から歩行者交差信号の検出、動的障害と固定障害物の検出、仲間の歩行者の動きの予測、オブジェクト上の情報の予測などの重要な情報をユーザーに提供します。彼の道と交差するかもしれません。私たちのアプローチは、ユーザーのヘッドギアに取り付けられた深度カメラを使用して複数のフレームをキャプチャすることに基づいています。現在、テストベッドシステムはヘルメット上に構築されており、ユーザーのバックパックのラップトップに接続されています。この論文では、視覚障害者の支援を目的としたオブジェクト認識のために、スピードアップロバスト機能（サーフ）アルゴリズムを使用する効率について説明しました。システムは、関心のあるオブジェクトの動きを予測して、ナビゲートするための最も安全なパスと周辺地域の情報に関する情報をユーザーに提供します。実際のシーケンスビデオフレームでのこのアプローチの評価は、人間の検出の90％と、他の関連オブジェクトの認識のために80％以上を提供します。

The aim of this paper is to present a service for blind and people with low vision to assist them to cross the street independently. The presented approach provides the user with significant information such as detection of pedestrian crossing signal from any point of view, when the pedestrian crossing signal light is green, the detection of dynamic and fixed obstacles, predictions of the movement of fellow pedestrians and information on objects which may intersect his path. Our approach is based on capturing multiple frames using a depth camera which is attached to a user's headgear. Currently a testbed system is built on a helmet and is connected to a laptop in the user's backpack. In this paper, we discussed efficiency of using Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm for object recognition for purposes of blind people assistance. The system predicts the movement of objects of interest to provide the user with information on the safest path to navigate and information on the surrounding area. Evaluation of this approach on real sequence video frames provides 90% of human detection and more than 80% for recognition of other related objects.