情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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視覚障害者誘導用ブロックの識別のしやすさを推定する手法の基礎検討
土岐田力輝1

古田瑛啓2

奥川和希2

村山優作2

呉健朗2

宮田章裕1,a)

概要：現在，日本には数多くの視覚障害者が存在するが，その多くは弱視者と言われている．視覚障害者誘導用ブロック（点字ブロック）は，弱視者も利用しているため，弱視者が認識しやすいように設置されていることが望ましい．しかし，点字ブロックが路面と同系色であったり，劣化したりするとユーザは点字ブロックを認識することが難しい場合がある．本来は，国や自治体がこれらの点字ブロックを管理してこの問題を防ぐべきであるが，点字ブロックが設置されている箇所は多く，管理が行き届かないという問題がある．本論文では，そのような不備のある点字ブロック情報を収集するために，点字ブロックの弱視者にとっての識別のしやすさを推定する手法の検討を行う．具体的には，画像から物体検出技術を用いて点字ブロックを検出し，ぼかしありとなしの画像で検出結果の比較を行うことで弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定する手法を提案する．

1. はじめにの線が地面にひかれている場合，誤検出が発生する場合があると示されている．若松ら [3] は，Fully Convolutional

現在日本では視覚障害者の総数が 30 万人を超える．まNetworks（FCN）を用いて画像内から点字ブロックの領域た，視覚障害者の 7 割以上が弱視者と言われている．視覚を抽出している．FCN を用いることで，色や形状がはっ障害者誘導用ブロック（以降，点字ブロック）は全盲の利きりとしている場合だけでなく，黒ずんでいたり，背景に用者だけでなく弱視者も利用している．このため，点字ブ黄色を含む画像に対しても正しく抽出できることが示され

ロックは，弱視者が認識しやすいように設置されているている．石曽根ら [4] は，歩行支援に必要な物体の検出をことが望ましい．しかし，点字ブロックが路面と同系色でリアルタイムで行うシステムを提案している．yolov2-tinyあったり，点字ブロックの劣化したりすることによりブネットワークを用いることでリアルタイムに物体を検出しロックの識別が難しいものも存在する．本来は，国や自治ている．

体がこれらの点字ブロックを管理するべきであるが，点字ブロックが設置されている箇所は多く，管理が行き届かな3. 研究課題

いという問題がある．そのような不備のある点字ブロック

点字ブロックは，公共施設や様々な場所に設置されてい情報を収集するために，画像から弱視者にとっての点字ブる．総務省が発行している視覚障害者誘導用ブロックの維ロックの識別のしやすさを推定する手法の検討を行う．

持管理等に関する調査の結果報告書によると，大宮，東京，

2. 関連研究横浜においては，それぞれの国道事務所が１日または２日に一度の頻度で道路巡回を行うことで点字ブロックの不備物体検出技術を用いて点字ブロックを検出する事例はを調査している．この調査は，国が定める重点整備区画を存在する．Okamoto ら [1] は，CNN を用いて画像から点対象に行われている．このため，調査範囲が限られてしま字ブロックを検出しており，94%という高い精度で検出でうという問題がある．加えて，点検は人が行っているためきることを示している．尾山ら [2] も，Okamoto らと同様時間がかかるという問題もある．点字ブロックの不備を自に CNN を用いて，画像から点字ブロックの有無を推定し動で検出することができれば管理に時間がかかるという問ている．既存ネットワークに転移学習を行うことで，90%題を解決できると考える．点字ブロックの不備には様々な程度の精度で推定できるものの，点字ブロックと似た黄色ものが存在する．例えば，点字ブロックの配置が誤ってい12a)

日本大学 文理学部
日本大学大学院 総合基礎科学研究科
miyata.akihiro@acm.org© 2023 Information Processing Society of Japanたり，劣化や損傷などがある．本研究では識別が難しい点
字ブロックについて着目する．点字ブロックは弱視の人が451

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識別しやすいように，路面とのコントラストなどを考慮する必要がある．既存研究 [1]，[2]，[3]，[4] では点字ブロックの認識や領域抽出を行っているが，弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを判定することができていない．
上記より，画像から弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定する手法の検討を行うことを研究課題とする．

図 1

平滑化フィルタ適用前後の画像例 1

図 2

平滑化フィルタ適用前後の画像例 2

4. 提案手法
研究課題を達成するために弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定する手法を提案する．この手法
ではまず，画像にぼかしをかけることで弱視の方で視力が著しく低い方の視界を再現した画像を生成する．その後，ぼかしがある点字ブロック画像とない点字ブロック画像それぞれに点字ブロックの識別のしやすさの評価を行う．具
体的には，それぞれの点字ブロック画像から物体検出技術を用いて画像中の点字ブロックの領域を検出する．ぼかしあり，無しの画像間で検出された点字ブロックの検出結果を比較することで，弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定できると考える．

5. 実装

ぼかしありとなしによる物体の検出結果の比較を行うことで，弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定する手法を提案した．しかし，この手法には 2 点の制約がある. 1 つ目は，人が物体を認識する仕組みと，DETRをはじめとするニューラルネットワークが物体を検出する

本研究では，点字ブロックを検出するために物体検出モデルである DETR[5] を用いた．

5.1 データセットの作成
DETR を訓練するために，140 枚の点字ブロックが写った画像を用意し，それぞれに対して，点字ブロック部分をバウンディングボックスでアノテーションした．用意したデータのうち，100 枚を訓練データとして，40 枚を検証データとして用いた．

仕組みが同じとは限らないことである．ニューラルネットワークが検出しにくい対象が，弱視者にとっても検出しにくいかどうか検証する必要がある．2 つ目は，画像に平滑化フィルタを適用することにより，弱視の人の視界を再現できているか分からないという点である．2 つ目の問題に関しては，当事者の意見を反映することで解決可能であると考える．今後は，これらの問題を解決するとともに，評価実験を行う予定である．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP19H04160 の助成を受けて行われた．

5.2 モデルの学習
訓練データ，検証データを用いて，DETR R50 モデル*1 を100 エポック転移学習した．

参考文献
[1]

5.3 弱視の方の視界の再現
入力画像に平滑化フィルタを適用することにより弱視の人の視界の再現を行った．図 1，図 2 はそれぞれフィルタ加工前後の画像を示している．

6. おわりに[2][3]

本論文では画像から弱視者にとっての点字ブロックの識別のしやすさを推定する手法の検討を行った．具体的には，画像から物体検出技術を用いて点字ブロックを検出し，*1

https://github.com/facebookresearch/detr© 2023 Information Processing Society of Japan[4]

Toshiaki Okamoto, Tomoyuki Shimono, Yuichi Tsuboi,
Mayuko Izumi, Yousuke Takano: Braille Block Recognition Using Convolutional Neural Network and Guide for
Visually Impaired People, 2020 IEEE 29th International
Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp.487–492(2020).
尾山匡浩：深層学習を用いた点字ブロックの認識，研究
報告アクセシビリティ (AAC)，Vol.2018, No.28, pp.1–3(2018).
若松直人，中田裕一，田中直樹：点字ブロック領域・種別識別による視覚障がい者支援システムに関する研究，第82 回情報処理学会全国大会講演論文集, Vol.2020, No.1,pp.401–402 (2020).
石曽根奏子，馬場哲晃，渡邉英徳，釜江常好：視覚障害者の屋外移動支援に向けた物体検出，データセットの基礎検討とプロトタイピング，研究報告アクセシビリティ（AAC）, Vol.2018, No.9, pp.1–4 (2018).

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Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve,Nicolas Usunier, Alexander Kirillov and Sergey
Zagoruyko: End-to-End Object Detection with Transformers, European conference on computer vision,
pp.213–229 (2020).

© 2023 Information Processing Society of Japan453