論文の概要: Towards Semi-automatic Detection and Localization of Indoor
Accessibility Issues using Mobile Depth Scanning and Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02533v1
- Date: Wed, 5 Oct 2022 20:07:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 17:55:47.429868
- Title: Towards Semi-automatic Detection and Localization of Indoor
Accessibility Issues using Mobile Depth Scanning and Computer Vision
- Title（参考訳）: モバイル奥行きスキャンとコンピュータビジョンを用いた屋内アクセシビリティ問題の半自動検出と局所化
- Authors: Xia Su, Kaiming Cheng, Han Zhang, Jaewook Lee, Jon E. Froehlich
- Abstract要約: RASSAR(Room Accessibility and Safety Scanning in Augmented Reality)は、屋内アクセシビリティと安全問題を半自動で識別し、分類し、ローカライズするためのコンセプト実証プロトタイプである。
本稿では,現在のRASSARプロトタイプの概要と,一戸建て住宅における予備評価について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.05999238530683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To help improve the safety and accessibility of indoor spaces, researchers
and health professionals have created assessment instruments that enable
homeowners and trained experts to audit and improve homes. With advances in
computer vision, augmented reality (AR), and mobile sensors, new approaches are
now possible. We introduce RASSAR (Room Accessibility and Safety Scanning in
Augmented Reality), a new proof-of-concept prototype for semi-automatically
identifying, categorizing, and localizing indoor accessibility and safety
issues using LiDAR + camera data, machine learning, and AR. We present an
overview of the current RASSAR prototype and a preliminary evaluation in a
single home.
- Abstract（参考訳）: 屋内空間の安全性とアクセシビリティ向上を支援するため、研究者と健康専門家は、住宅所有者や訓練された専門家が住宅の監査と改善を可能にするアセスメント機器を開発した。
コンピュータービジョン、拡張現実(AR)、モバイルセンサーの進歩により、新しいアプローチが可能になった。
RASSAR(Room Accessibility and Safety Scanning in Augmented Reality)は、LiDAR+カメラデータ、機械学習、ARを用いて、屋内アクセシビリティと安全性の問題を特定し、分類し、ローカライズするためのコンセプト実証プロトタイプである。
本稿では,現在のRASSARプロトタイプの概要と,一戸建て住宅における予備評価について述べる。
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