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【24h】

CNNとRNNの統合モデルによる車いす加速度データを用いた路面状態の評価

机译:CNN和RNN集成模型使用CARCIN加速度数据评估路面状态

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摘要

歩道のアクセシビリティを確保し,高齢者や障がい者などの移動時の負担を軽減することは,重要な社会的課題の一つである.情報通信技術を用いた課題解決方法の一つに,歩道のアクセシビリティ情報を移動弱者に提供するための大規模な地理情報システムとしてのアクセシビリティマップを開発するという方法がある[1, 2].アクセシビリティ情報を考慮した最適経路を推薦するパーソナライズドアクセシビリティマップ(PAM)の概念も提案されている[3].アクセシビリティマップ開発には,歩道のアクセシビリティ情報をどのように大規模に収集するか,という課題がある.データ収集方法には現在,歩道が撮影された画像等から専門家が事例ごとに評価するもの[4]や,クラウドソーシングを利用して歩道の撮影や評価を一般人の協力を募って行うもの[5, 6]などがある.これらのマンパワーに基づいた手法では,時間的・金銭的コストを要することから大規模な情報収集が困難という問題があり,公開されているアクセシビリティ情報の多くは,大学や駅などの公共性の高い施設とその周辺に留まっているのが現状である.
机译:确保人行道,老年人和残疾人的无障碍在移动的时候减负是一项重要的社会挑战这是一个。其中一个解决在使用信息通信技术方法的问题,为了提供的人行道无障碍信息的流动性辅助映射作为一个大的地理信息系统有一种开发一种请愿[1,2]的方法。无障碍个性化的访问建议的最佳路径考虑信息Sibility地图(PAM)的概念也被提出[3]。承认种子辅助功能信息Cesiability地图开发还有就是如何收集信息大规模的问题。目前,数据采集方法是目前从人行道拍摄的图像什么是对于每种情况[4]和云包评价使用照顾人行道和评估一般人的合作有事情[5,6]等。基于这些人力的方法然后,因为它需要时间和财务成本,大规模信息还有一个问题,收集信息困难,并公布接入许多视频信息是公共设施,如大学和站而目前的情况是在附近。

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