論文の概要: Vision-based Wearable Steering Assistance for People with Impaired Vision in Jogging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00332v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 07:10:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 21:25:51.906085
• Title: Vision-based Wearable Steering Assistance for People with Impaired Vision in Jogging
• Title（参考訳）: ジャグリングにおける視力障害者のための視力に基づくウェアラブルステアリング支援
• Authors: Xiaotong Liu, Binglu Wang, Zhijun Li,
• Abstract要約: 高速モビリティの需要は、視覚ベースのウェアラブルステアリング支援を開発するきっかけとなった。 線路や障害物を同時に検出できる軽量マルチタスクネットワークを設計した。 我々のシステムは組み込みデバイスであるJetson Orin NXにデプロイされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.541106387148874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Outdoor sports pose a challenge for people with impaired vision. The demand for higher-speed mobility inspired us to develop a vision-based wearable steering assistance. To ensure broad applicability, we focused on a representative sports environment, the athletics track. Our efforts centered on improving the speed and accuracy of perception, enhancing planning adaptability for the real world, and providing swift and safe assistance for people with impaired vision. In perception, we engineered a lightweight multitask network capable of simultaneously detecting track lines and obstacles. Additionally, due to the limitations of existing datasets for supporting multi-task detection in athletics tracks, we diligently collected and annotated a new dataset (MAT) containing 1000 images. In planning, we integrated the methods of sampling and spline curves, addressing the planning challenges of curves. Meanwhile, we utilized the positions of the track lines and obstacles as constraints to guide people with impaired vision safely along the current track. Our system is deployed on an embedded device, Jetson Orin NX. Through outdoor experiments, it demonstrated adaptability in different sports scenarios, assisting users in achieving free movement of 400-meter at an average speed of 1.34 m/s, meeting the level of normal people in jogging. Our MAT dataset is publicly available from https://github.com/snoopy-l/MAT
• Abstract（参考訳）: 屋外スポーツは、視覚障害者に挑戦します。 高速モビリティの需要は、視覚ベースのウェアラブルステアリング支援を開発するきっかけとなった。 広い適用性を確保するため,スポーツの代表的な環境である運動トラックに着目した。 われわれの取り組みは、知覚のスピードと正確性の向上、現実世界の計画適応性の向上、視覚障害のある人々への迅速かつ安全な支援に焦点をあてた。 そこで我々は,線路や障害物を同時に検出できる軽量マルチタスクネットワークを開発した。 さらに,運動トラックにおけるマルチタスク検出をサポートする既存のデータセットの制限により,1000枚の画像を含む新しいデータセット(MAT)を厳格に収集,注釈した。 計画では,曲線のサンプリングとスプラインの手法を統合し,曲線の計画課題に対処した。 一方,線路や障害物の位置を制約として利用し,現在の線路に沿って安全に視力障害のある人々を誘導した。 我々のシステムは組み込みデバイスであるJetson Orin NXにデプロイされている。 野外実験を通じて、異なるスポーツシナリオにおける適応性を実証し、平均速度1.34m/sで400mの自由移動を達成し、ジョギング中の普通の人のレベルを満たすのを手助けした。 MATデータセットはhttps://github.com/snoopy-l/MATから公開されています。

関連論文リスト

• Temporal Correlation Meets Embedding: Towards a 2nd Generation of JDE-based Real-Time Multi-Object Tracking [52.04679257903805]
  共同検出・埋め込み(JDE)トラッカーは多目的追跡(MOT)タスクにおいて優れた性能を示した。 TCBTrackという名前のトラッカーは、複数の公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T07:48:45Z)
• The 8th AI City Challenge [57.25825945041515]
  2024年版では5トラックが収録され、47か国と地域の726チームから前例のない関心を集めた。 このチャレンジでは、2つのリーダーボードを使ってメソッドを展示し、参加者は新しいベンチマークを設定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T03:12:17Z)
• DivaTrack: Diverse Bodies and Motions from Acceleration-Enhanced Three-Point Trackers [13.258923087528354]
  フルボディアバターの存在は、デジタルリアリティーにおける没入型社会と環境の相互作用に不可欠である。 現在のデバイスは、ヘッドセットと2つのコントローラーから3度の自由度(DOF)のポーズしか提供していない。 本研究では,多様な身体サイズや活動に適用した場合に,既存の手法よりも優れたディープラーニングフレームワークであるDivaTrackを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T14:46:03Z)
• Floor extraction and door detection for visually impaired guidance [78.94595951597344]
  未知の環境で障害物のない経路を見つけることは、視覚障害者や自律ロボットにとって大きなナビゲーション問題である。 コンピュータビジョンシステムに基づく新しいデバイスは、障害のある人が安全な環境で未知の環境でナビゲートすることの難しさを克服するのに役立つ。 本研究では,視覚障害者のためのナビゲーションシステムの構築につながるセンサとアルゴリズムの組み合わせを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:38:43Z)
• Scalable and Real-time Multi-Camera Vehicle Detection, Re-Identification, and Tracking [58.95210121654722]
  理想化されたビデオストリームやキュレートされたビデオストリームの代わりに,リアルタイムで低解像度のCCTVを処理する,リアルタイムな都市規模のマルチカメラ車両追跡システムを提案する。 私たちの手法は、公共のリーダーボードで上位5人のパフォーマーにランク付けされています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T12:47:01Z)
• Augmented reality navigation system for visual prosthesis [67.09251544230744]
  反応ナビゲーションと経路計画のソフトウェアを組み込んだ視覚補綴用拡張現実ナビゲーションシステムを提案する。 対象を地図上に配置し、対象の軌道を計画し、対象に示し、障害なく再計画する。 その結果,目標を達成するための時間と距離を減らし,障害物衝突の回数を大幅に減らし,航法性能の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T09:41:40Z)
• Learning Perceptual Locomotion on Uneven Terrains using Sparse Visual Observations [75.60524561611008]
  この研究は、人中心の環境において、よく見られるバンプ、ランプ、階段の広い範囲にわたる知覚的移動を達成するために、スパースな視覚的観察の使用を活用することを目的としている。 まず、関心の均一な面を表すことのできる最小限の視覚入力を定式化し、このような外受容的・固有受容的データを統合した学習フレームワークを提案する。 本研究では, 平地を全方向歩行し, 障害物のある地形を前方移動させるタスクにおいて, 学習方針を検証し, 高い成功率を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T20:25:10Z)
• Track without Appearance: Learn Box and Tracklet Embedding with Local and Global Motion Patterns for Vehicle Tracking [45.524183249765244]
  車両追跡は多目的追跡(MOT)分野において重要な課題である。 本稿では,外見情報のない車両追跡における動作パターンの重要性について検討する。 本稿では, 長期追跡のための関連課題を, 排他的かつ完全な運動情報を用いて解決する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-13T02:27:09Z)

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。