arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~
arXiv 2408.13175cs.CV

识别盲人和低视力个体导航中的关键物体

Identifying Crucial Objects in Blind and Low-Vision Individuals' Navigation

Pennsylvania State University(宾夕法尼亚州立大学);Drake University(德雷克大学)

Md Touhidul Islam, Imran Kabir, Elena Ariel Pearce, Md Alimoor Reza, Syed Masum Billah

AI总结:

本文提出了一个包含90个对盲人和低视力个体导航至关重要的物体列表,涵盖道路、人行道和室内环境。研究通过分析21个视频并经焦点小组反馈完善该列表,发现现有计算机视觉数据集仅涵盖其中少部分物体,并为31个视频片段提供详细标注,公开相关资源以促进开发更包容有效的导航辅助工具。

摘要:

本文提出了一个包含90个物体的精选列表,这些物体对盲人和低视力(BLV)个体的导航至关重要,涵盖道路、人行道和室内环境。我们通过分析21个公开可用的视频(这些视频展示了BLV个体在各种环境中的导航)来制定初始列表。然后,我们通过一项焦点小组研究的反馈来完善该列表,该研究涉及盲人、低视力者以及BLV个体的视力正常同伴。随后的分析表明,用于训练近期计算机视觉模型的大多数当代数据集仅包含我们提议列表中一小部分物体。此外,我们为源自原始21个视频的31个视频片段中的这90个物体提供了详细的物体标注。最后,我们将物体列表、21个视频以及31个视频片段中的物体标注公开提供。本文旨在填补现有空白,并促进为BLV群体开发更具包容性和更有效的导航辅助工具。

英文摘要:

This paper presents a curated list of 90 objects essential for the navigation of blind and low-vision (BLV) individuals, encompassing road, sidewalk, and indoor environments. We develop the initial list by analyzing 21 publicly available videos featuring BLV individuals navigating various settings. Then, we refine the list through feedback from a focus group study involving blind, low-vision, and sighted companions of BLV individuals. A subsequent analysis reveals that most contemporary datasets used to train recent computer vision models contain only a small subset of the objects in our proposed list. Furthermore, we provide detailed object labeling for these 90 objects across 31 video segments derived from the original 21 videos. Finally, we make the object list, the 21 videos, and object labeling in the 31 video segments publicly available. This paper aims to fill the existing gap and foster the development of more inclusive and effective navigation aids for the BLV community.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑