歩行者視点カメラによる歩行者位置オンライン推定の取り組み

摘要

We propose a new pedestrian location method that exploits only a human-borne camera and runs on line. Pedestrian localization is an essential technology for pedestrian walking navigation. Unfortunately, commonly used GPS is not available, or unreliable in underground shopping mall, indoor paths, and urban streets with tall buildings. Our proposed method can estimate current position only by one image of the first person vision camera, assuming that a video that is taken by walking through the same path is given to our system in advance. As a first person camera is mounted on a body of a pedestrian, images taken by this camera always have weaving motion and obstacles such as other pedestrians. The proposed method adopts SURF based general image retrieval, but it exploits some conditions that are specific to first person vision camera so that it can produce reliable localization results. We take up one of the typical and difficult paths for experiment and evaluation; a path that starts from underground level of Tokyo station area to the ground level where tall buildings cover the sky. The result shows the proposed method can work well even in urban areas like there.%歩行者に搭載されたカメラの映像を利用して、その歩行者位置を推定する手法を提案する。歩行者ナビゲーションには歩行者の位置推定が不可欠であるが、都市部や地下街など様々な場所を歩く歩行者の位置推定には、GPS だけでは不十分である。本手法は、事前に撮影済みの同一経路上の映像を手がかりに、現在の位置を画像認識のみによって推定する。歩行者カメラから得られる1人称映像では、揺動が多く、障害物が頻出するなど、他にはみられない条件が存在する。提案手法では、SURF ベースの一般画像認識をベースにしながらも、1人称映像ならではの拘束を利用することで、信頼度の高い位置推定を実現する。歩行者ナビゲーションが要求される状況の中でも比較的困難な状況と考えられる、東京駅周辺の地下から地上に至る1km ほどの歩行経路で実証実験を行い、その有効性を確認した。