論文の概要: Flying Guide Dog: Walkable Path Discovery for the Visually Impaired Utilizing Drones and Transformer-based Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07007v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 10:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 14:44:41.676022
• Title: Flying Guide Dog: Walkable Path Discovery for the Visually Impaired Utilizing Drones and Transformer-based Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: flying guide dog: ドローンとトランスフォーマチックセグメンテーションを利用した視覚障害者の歩行可能な経路発見
• Authors: Haobin Tan, Chang Chen, Xinyu Luo, Jiaming Zhang, Constantin Seibold, Kailun Yang and Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 本稿では,ドローンとストリートビューセマンティックセグメンテーションを用いたBVIP支援のための"フライングガイドドッグ"のプロトタイプを提案する。 セグメンテーション予測から抽出した歩行可能な領域に基づいて、ドローンは自動的に動きを調整することができる。 歩行者の交通信号の色を認識することで、プロトタイプは利用者が安全に通りを横断するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.634369745866163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lacking the ability to sense ambient environments effectively, blind and visually impaired people (BVIP) face difficulty in walking outdoors, especially in urban areas. Therefore, tools for assisting BVIP are of great importance. In this paper, we propose a novel "flying guide dog" prototype for BVIP assistance using drone and street view semantic segmentation. Based on the walkable areas extracted from the segmentation prediction, the drone can adjust its movement automatically and thus lead the user to walk along the walkable path. By recognizing the color of pedestrian traffic lights, our prototype can help the user to cross a street safely. Furthermore, we introduce a new dataset named Pedestrian and Vehicle Traffic Lights (PVTL), which is dedicated to traffic light recognition. The result of our user study in real-world scenarios shows that our prototype is effective and easy to use, providing new insight into BVIP assistance.
• Abstract（参考訳）: 視覚障害者(bvip)は、環境を効果的に感知する能力が欠如しており、特に都市部では屋外歩行が困難である。 したがって、BVIP支援ツールは非常に重要である。 本稿では,ドローンとストリートビューセマンティックセグメンテーションを用いたBVIP支援のための新しい"フライングガイドドッグ"プロトタイプを提案する。 セグメンテーション予測から抽出された歩行可能領域に基づいて、ドローンは自動的に動きを調整でき、ユーザーは歩行可能経路に沿って歩くことができる。 歩行者の交通信号の色を認識することで、プロトタイプはユーザーが安全に通りを横断するのに役立つ。 さらに,交通信号の認識を目的としたPedestrian and Vehicle Traffic Lights (PVTL) という新しいデータセットを導入する。 実世界のシナリオにおけるユーザ調査の結果,プロトタイプは効果的で使いやすいことを示し,bvip支援に関する新たな洞察を与えました。

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