JP2020513627A - インテリジェント盲導方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
第1態様によれば、
センサ情報に基づいて、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して生成する盲導情報の信頼性を示すインテリジェント盲導の信頼レベルを取得するステップと、
前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値以上である場合、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して盲導情報を生成し、前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値未満である場合、人工盲導をトリガーするステップとを含むインテリジェント盲導方法を提供する。
センサ情報に基づいて、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して生成する盲導情報の信頼性を示すインテリジェント盲導の信頼レベルを取得する計算ユニットと、
前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値以上である場合、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して盲導情報を生成し、前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値未満である場合、人工盲導をトリガーする判定ユニットとを備えるインテリジェント盲導装置を提供する。
interconnect、PCI)バスまたは拡張業界標準アーキテクチャ(extended industry standard architecture、EISA)バスなどとしてもよい。前記バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分類できる。表示し易さから、図6中に1本の太線で示されているが、1本のバスまたは1種のタイプのバスだけがあると限らない。
memory、RAM)、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(read only memory、ROM)、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ(erasable programmable
ROM、EPROM)、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ(electrically EPROM、EEPROM)または本分野において公知する任意の形態の記憶媒体に格納できる。一例として、記憶媒体がプロセッサに結合され、それによってプロセッサは該記憶媒体から情報を読み取ったり、該記憶媒体に情報を書き込んだりすることができる。勿論、記憶媒体はプロセッサの構成部分であってもよい。プロセッサおよび記憶媒体はASICに配置できる。また、該ASICはインテリジェント盲導装置に配置できる。勿論、プロセッサおよび記憶媒体は独立部品としてインテリジェント盲導装置に存在してもよい。
FOVの角度α=arctan(H/L)、θ=α−arctan[(H−X)/L]であり、この場合、障害物回避成功信頼レベルはθ/2αとして定義され、ここでその値の範囲が0〜1である。
Claims (15)
- インテリジェント盲導方法であって、
センサ情報に基づいて、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して生成する盲導情報の信頼性を示すインテリジェント盲導の信頼レベルを取得するステップと、
前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値以上である場合、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して盲導情報を生成し、前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値未満である場合、人工盲導をトリガーするステップとを含むことを特徴とするインテリジェント盲導方法。 - 前記センサ情報は超音波センサ情報と視覚センサ情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して盲導情報を生成するステップは、
前記センサ情報に基づいて、現在位置座標、現在の進行可能な方向および物体認識ラベルのうちのいずれか1種または複数種を盲導情報として生成するステップを含むことを特徴とする請求項1または2に記載の方法。 - 前記インテリジェント盲導の信頼レベルは、測位精度信頼レベル、障害物回避成功信頼レベル、物体認識信頼レベルのうちのいずれか1種を含むことを特徴とする請求項1−3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記センサ情報に基づいてインテリジェント盲導の信頼レベルを取得するステップは、
前記センサ情報に基づいて、測位精度信頼レベル、障害物回避成功信頼レベル、物体認識信頼レベルのうちの少なくとも2種を取得するステップと、
取得した少なくとも2種の信頼レベルを融合して、前記インテリジェント盲導の信頼レベルを取得するステップとを含むことを特徴とする請求項1−3のいずれか1項に記載の方法。 - 測位精度信頼レベルの取得は、テクスチャ品質、追跡量、運動品質のパラメータのうちの1種または複数種に基づいて測位精度信頼レベルを取得することを含み、
障害物回避成功信頼レベルの取得は、深さの再構築結果に基づいて、場面視点における通過可能領域のサイズ比例を分析することと、得られたサイズ比例に基づいて障害物回避成功信頼レベルを決定することを含み、
物体認識信頼レベルの取得は、画像中の特徴を抽出して、事前訓練済みの特徴ライブラリとマッチングさせ、マッチング度に基づいて物体認識信頼レベルを決定することを含むことを特徴とする請求項4または5に記載の方法。 - インテリジェント盲導装置であって、
センサ情報に基づいて、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して生成する盲導情報の信頼性を示すインテリジェント盲導の信頼レベルを取得する計算ユニットと、
前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値以上である場合、人工知能アルゴリズムで前記センサ情報を処理して盲導情報を生成し、前記インテリジェント盲導の信頼レベルが所定閾値未満である場合、人工盲導をトリガーする判定ユニットとを備えることを特徴とするインテリジェント盲導装置。 - 前記センサ情報は超音波センサ情報と視覚センサ情報を含むことを特徴とする請求項7に記載の装置。
- 前記判定ユニットは、具体的には、前記センサ情報に基づいて、現在位置座標、現在の進行可能な方向および物体認識ラベルのうちのいずれか1種または複数種を盲導情報として生成することを特徴とする請求項7または8に記載の装置。
- 前記インテリジェント盲導の信頼レベルは、測位精度信頼レベル、障害物回避成功信頼レベル、物体認識信頼レベルのうちのいずれか1種を含むことを特徴とする請求項7−9のいずれか1項に記載の装置。
- 前記計算ユニットは、具体的には、
前記センサ情報に基づいて、測位精度信頼レベル、障害物回避成功信頼レベル、物体認識信頼レベルのうちの少なくとも2種を取得し、
取得した少なくとも2種の信頼レベルを融合して、前記インテリジェント盲導の信頼レベルを取得することを特徴とする請求項7−9のいずれか1項に記載の装置。 - 前記計算ユニットは、具体的には、
テクスチャ品質、追跡量、運動品質のパラメータのうちの1種または複数種に基づいて測位精度信頼レベルを取得し、
深さ的再構築結果に基づいて、場面視点における通過可能領域のサイズ比例を分析し、得られたサイズ比例に基づいて障害物回避成功信頼レベルを決定し、
画像中の特徴を抽出して、事前訓練済みの特徴ライブラリとマッチングさせ、マッチング度に基づいて物体認識信頼レベルを決定することを特徴とする請求項10または11に記載の装置。 - コンピュータ記憶媒体であって、
請求項1〜6のいずれか1項に記載のインテリジェント盲導方法を実行するために設計されるプログラムコードを含むインテリジェント盲導装置用のコンピュータソフトウェア命令を記憶することを特徴とするコンピュータ記憶媒体。 - コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータの内部メモリに直接ロードでき、ソフトウェアコードを含み、前記コンピュータプログラムがコンピュータによりロードされて実行されると、請求項1〜6のいずれか1項に記載のインテリジェント盲導方法を実行できることを特徴とするコンピュータプログラム製品。 - サーバーであって、
コンピュータ実行コードを記憶するメモリと、
前記サーバーと外部機器のデータ伝送を行う通信インターフェースと、
前記コンピュータ実行コードを実行して請求項1−6のいずれか1項に記載のインテリジェント盲導方法を実行するように制御するプロセッサを備えることを特徴とするサーバー。
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