論文の概要: Robust Computer-Vision based Construction Site Detection for Assistive-Technology Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04139v2
- Date: Tue, 23 Sep 2025 20:28:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-25 14:09:11.130121
- Title: Robust Computer-Vision based Construction Site Detection for Assistive-Technology Applications
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく補助技術応用のためのロバストな建設現場検出
- Authors: Junchi Feng, Giles Hamilton-Fletcher, Nikhil Ballem, Michael Batavia, Yifei Wang, Jiuling Zhong, Maurizio Porfiri, John-Ross Rizzo,
- Abstract要約: 建設ゾーンは、不均一な表面、障壁、有害物質、過度の騒音、変更ルートなどの危険を導入する。
既存のハザード検出システムは、建設現場の視覚的変動に苦慮している。
3つのモジュールを統合したコンピュータビジョンに基づく補助システムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.015477583017788
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Navigating urban environments poses significant challenges for individuals who are blind or have low vision, especially in areas affected by construction. Construction zones introduce hazards such as uneven surfaces, barriers, hazardous materials, excessive noise, and altered routes that obstruct familiar paths and compromise safety. Although navigation tools assist in trip planning, they often overlook these temporary obstacles. Existing hazard detection systems also struggle with the visual variability of construction sites. Methods: We developed a computer vision--based assistive system integrating three modules: an open-vocabulary object detector to identify diverse construction-related elements, a YOLO-based model specialized in detecting scaffolding and poles, and an optical character recognition module to interpret construction signage. Results: In static testing at seven construction sites using images from multiple stationary viewpoints, the system achieved 88.56% overall accuracy. It consistently identified relevant objects within 2--10 meters and at approach angles up to 75$^{\circ}$. At 2--4 meters, detection was perfect (100%) across all angles. Even at 10 meters, six of seven sites remained detectable within a 15$^{\circ}$ approach. In dynamic testing along a 0.5-mile urban route containing eight construction sites, the system analyzed every frame of a first-person walking video. It achieved 87.26% accuracy in distinguishing construction from non-construction areas, rising to 92.0% with a 50-frame majority vote filter. Conclusion: The system can reliably detect construction sites in real time and at sufficient distances to provide advance warnings, enabling individuals with visual impairments to make safer mobility decisions such as proceeding with caution or rerouting.
- Abstract（参考訳）: 目的: 都市環境をナビゲートすることは視覚障害者、特に建設の影響を受ける地域で大きな課題となる。
建設ゾーンは、不均一な表面、障壁、有害物質、過度な騒音、慣れ親しんだ道を妨害し、安全を損なうルートの変更などの危険をもたらす。
ナビゲーションツールは旅行計画を支援するが、しばしば一時的な障害を見落としている。
既存のハザード検出システムは、建設現場の視覚的変動にも悩まされている。
方法:我々は,多種多様な構成要素を識別するオープンボキャブラリオブジェクト検出器,足場やポールの検出に特化したYOLOモデル,建設標識を解釈する光学文字認識モジュールの3つのモジュールを統合したコンピュータビジョンベース支援システムを開発した。
結果: 複数の静止面からの画像を用いた7つの建設現場での静的試験において,システム全体の精度は88.56%に達した。
2～10m以内、接近角75$^{\circ}$.2～4mでは、全角度にわたって検出が完璧(100%)であった。
10メートルでも、7つのサイトのうち6つは15$^{\circ}$アプローチで検出できた。
8つの建設現場を含む0.5マイルの市街地沿いの動的試験において、システムは1人歩行ビデオの全フレームを分析した。
建設現場と建設現場を区別する精度は87.26%に達し、50フレームの多数決フィルターで92.0%まで上昇した。
結論: 本システムでは, 建設現場をリアルタイムかつ十分な距離で確実に検出し, 事前警告を提供することにより, 視覚障害のある個人が, 注意を払って進行したり, 再発したりして, より安全な移動意思決定を行えるようにした。
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