10月までの目標

点字ブロックを認識する学習データの作成

リアルタイム検出
人の向きを認識する手法の検討と実装

周囲状況推定手法の検討と実装

危険度推定の検討と実装

既存技術との性能比較

————今週までにやったこと————–

点字ブロックを認識する学習データの作成

先輩の卒業研究の画像を学習させた（800枚程度）ところ、精度が悪く、あまり良いモデルではなかったため、自分で画像を用意し新しく学習を行いました。使用する場面を想定し、点字ブロック上に利用者が乗っているような画像を20枚用意し、①その画像②反転③ぼかし④反転＋ぼかしでの水増し（合計80枚）を行い、試しに学習を行わせたところ、精度もそこそこ良かったので現状はこのモデルを使用していくことに決めました。問題があれば画像を増やして対応するつもりです。

点字ブロック一枚（正方形）ごとに検出するようにしているため、点字ブロックと検出されたものを関連づける（線で結ぶ？）プログラムが必要になりました。

リアルタイム検出

上記モデルのmac内蔵のカメラでの動作確認ができた。技術比較については自身の作成したモデルの比較がしやすいように動画での検出も必要であると考えました。

その他

現状はターミナル上でインストールした既存のプログラムを動かしているので、自作のpythonプログラムから動かす環境構築を行なっています。もともと周囲状況推定、危険度比較についてを9月中にやろうとしていたので進捗が遅れています。ここからプログラム制作に入るので手法の検討と共に研究を進めていきたいと思います。

来週までにやること

今までターミナルでやっていたことをプログラム上でやれるようにする。

点字ブロックを関連づけて一つの物体として認識させる。

人生初の猫カフェへ行ってきました。