論文の概要: Determining Accessible Sidewalk Width by Extracting Obstacle Information from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04108v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 09:19:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 16:38:31.411792
• Title: Determining Accessible Sidewalk Width by Extracting Obstacle Information from Point Clouds
• Title（参考訳）: ポイントクラウドからの障害物情報抽出によるアクセス可能な歩道幅の決定
• Authors: Cl\'audia Fonseca Pinh\~ao, Chris Eijgenstein, Iva Gornishka, Shayla Jansen, Diederik M. Roijers, Daan Bloembergen
• Abstract要約: 歩道の障害物は通路を塞ぐことが多く、通行を制限し、フラストレーションと時間の浪費をもたらす。 アムステルダム市の3次元点雲データに基づいて障害物のない歩道幅を推定する新しいパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2296078260106174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Obstacles on the sidewalk often block the path, limiting passage and resulting in frustration and wasted time, especially for citizens and visitors who use assistive devices (wheelchairs, walkers, strollers, canes, etc). To enable equal participation and use of the city, all citizens should be able to perform and complete their daily activities in a similar amount of time and effort. Therefore, we aim to offer accessibility information regarding sidewalks, so that citizens can better plan their routes, and to help city officials identify the location of bottlenecks and act on them. In this paper we propose a novel pipeline to estimate obstacle-free sidewalk widths based on 3D point cloud data of the city of Amsterdam, as the first step to offer a more complete set of information regarding sidewalk accessibility.
• Abstract（参考訳）: 歩道の障害物はしばしば経路を遮断し、通路を制限し、特に補助装置(ホイールチェア、ウォーカー、ベビーカー、杖など)を使用する市民や訪問者にとって、フラストレーションと無駄な時間をもたらす。 市の平等な参加と利用を可能にするために、全ての市民は同様の時間と労力で日々の活動を実行し、完了することができるべきである。 そこで,我々は,歩道のアクセシビリティ情報の提供を目標とし,市民の経路計画の改善と,市当局によるボトルネックの特定と行動支援を図っている。 本稿では,アムステルダム市の3次元点雲データに基づいて,障害物のない歩道幅を推定する新しいパイプラインを提案する。

関連論文リスト

• MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
  最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。 公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。 本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z)
• Enhancing Roadway Safety: LiDAR-based Tree Clearance Analysis [0.2877502288155167]
  木やその他の植生は道路上に成長しており、交通標識や照明の視界を遮り、交通参加者に危険を及ぼす。 そこでLiDARの技術が活躍する。レーザースキャナーは3次元の視点を明らかにする。 街路で成長し、トリミングする必要がある木々のこれらの部分を自動的に検出する新しいポイントクラウドアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T13:08:46Z)
• APE: An Open and Shared Annotated Dataset for Learning Urban Pedestrian Path Networks [16.675093530600154]
  歩道やサイクウェイを含む完全な交通網を推定することは、多くの自動化システムにとって不可欠である。 この研究は、都市における歩道、横断歩道、角球の衛星画像、地図画像、アノテーションの新たなデータセットを導入することで、この問題に大規模に対処し始めている。 本稿では,道路ネットワーク情報と提案したデータセットを用いて,接続された歩行者経路網マップを推定するエンド・ツー・エンドのプロセスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-04T05:08:36Z)
• Crowdsourcing and Sidewalk Data: A Preliminary Study on the Trustworthiness of OpenStreetMap Data in the US [3.6252697371625677]
  我々は,OpenStreetMap (OSM) 歩道データの可用性と信頼性に関する予備的研究を行った。 まず、米国の50以上の主要都市でOSMの歩道データカバレッジを比較します。 そして、我々は3つの主要都市(シアトル、シカゴ、ニューヨーク)を選択して、歩道データの完全性とその特徴を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T15:52:56Z)
• Guaranteed Discovery of Controllable Latent States with Multi-Step Inverse Models [51.754160866582005]
  エージェント制御可能な状態探索アルゴリズム(AC-State) アルゴリズムは多段階の逆モデル(遠方の観測から行動を予測する)と情報ボトルネックから構成される。 本稿では,3つの領域において制御可能な潜伏状態の発見を実証する。ロボットアームの局所化,他のエージェントとともに迷路を探索し,Matterportハウスシミュレーターをナビゲートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T17:06:52Z)
• Towards Global-Scale Crowd+AI Techniques to Map and Assess Sidewalks for People with Disabilities [10.096568479976725]
  世界中の歩道の位置、状況、アクセシビリティに関するデータが不足している。 本稿では,衛星画像から歩道ネットワークトポロジを半自動構築する作業について述べる。 私たちは、標準化されたベンチマークとともに、歩道と歩道アクセシビリティの問題のためのラベル付き衛星とストリートスケープシーンのデータベースを作成するための電話を締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T01:05:08Z)
• STCrowd: A Multimodal Dataset for Pedestrian Perception in Crowded Scenes [78.95447086305381]
  3D空間における歩行者の正確な検出と追跡は、回転、ポーズ、スケールの大きなバリエーションのために困難である。 既存のベンチマークは2Dアノテーションのみを提供するか、あるいは低密度の歩行者分布を持つ限定的な3Dアノテーションを持つ。 混み合ったシナリオにおける歩行者認識アルゴリズムをよりよく評価するために,大規模なマルチモーダルデータセットSTCrowdを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-03T08:26:07Z)
• Sidewalk Measurements from Satellite Images: Preliminary Findings [10.870041943009722]
  我々はコンピュータビジョンモデルを訓練し、リモートセンシング画像から歩道、道路、建物を検出する。 抽出した歩道の異なる属性を解析するために形状解析手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T02:22:46Z)
• The 5th AI City Challenge [51.83023045451549]
  第5回AIシティチャレンジには38カ国305チームが参加した。 アルゴリズムの有効性と計算効率の両面で評価を行った。 結果は、スマートトランスポーテーションにおけるAIの約束を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-25T19:15:27Z)
• End-to-End Deep Structured Models for Drawing Crosswalks [98.9901717499058]
  我々は、両方の入力を地上に投影し、シーンのトップダウンビューを生成します。 次に,畳み込みニューラルネットワークを用いて横断歩道の位置に関する意味的手がかりを抽出する。 大都市での横断歩道実験では96.6%の自動化が可能であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T18:59:08Z)
• The 4th AI City Challenge [80.00140907239279]
  AI City Challengeの第4回年次エディションには,37カ国で315チームが参加している。 評価はアルゴリズムの有効性と計算効率の両面から行われる。 結果は、AI技術がよりスマートで安全な輸送システムを可能にすることを約束している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T07:47:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。