情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

現在，日本では高齢化が進行しており，それに伴って福祉機器の利活用への期待が高まっている．その一つに電動車いすがあり，ハンドルやジョイスティック等を用いた操作が可能である．簡単な操作で体力を必要としない，便利な移動手段である一方で，事故も発生しており，走行時の危険性が指摘されている．そこで，自律移動型の電動車いすを開発することにより，人為的な事故要因を改善し，事故の低減や電動車いすの利便性の向上が期待できる．
　本論文では，CNN (Convolutional Neural Networks)を応用した，一般物体検出アルゴリズムの一つであるYOLOv2を用いた対象物の認識法を開発する．電動車いすに単眼カメラを取り付け，走行させ得た動画を学習したYOLOv2により物体検出を行った後，不要なバウンディングボックスの削除や補間等の後処理を加えることにより，自律走行型電動車いすのための歩道，横断歩道，信号機の検出を行い，その有用性を検討する．