Metoda segmentacji obrazu do rozpoznawania chodników za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych

Abstract

Praca dotyczy istotnego problemu segmentacji chodników dla pieszych, która może pomóc osobom niedowidzącym lub niewidomym w swobodnym wychodzeniu i poruszaniu po mieście. Dotychczasowe badania w obszarze pomocy nawigacyjnej osobom niewidomym i niedowidzącym rzadko wykorzystują coraz szybciej rozwijający się segment uczenia maszynowego wykorzystywany do segmentacji obrazu. W artykule zaproponowaliśmy metodę segmentacji obrazu do rozpoznawania chodników dla osób niewidomych przy użyciu konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) U-Net oraz SegNet. Zaproponowane rozwiązania korzystają z metody przeniesienia wiedzy (transfer learning). Teoretycznie przeanalizowano i udowodniono numerycznie, że przy użyciu proponowanej metody można skutecznie dokonać segmentacji obszaru chodników dla niewidomych bez konieczności stosowania dużej liczby oznaczonych próbek treningowych.