Conjunto de dados de imagens internas e externas rotuladas visando ao auxílio à navegação de deficientes visuais

Abstract

Técnicas de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para auxiliar a navegação de deficientes visuais e robôs terrestres autônomos. O aprendizado de máquina tem sido amplamenteusadoemdiversasaplicaçõesbaseadasemimagem.Asaquisiçõeseconstruções de novos conjuntos de dados oferecem grande contribuição para a comunidade científica para que sejam avaliadas as técnicas de aprendizado de máquina existentes e explorações de novas. Esta pesquisa apresenta um novo conjunto de dados que associa dados inerciais a imagens de caminhada sob diferentes condições e trajetórias em ambientes internos e externos para classificação de movimentos laterais e frontais. O conjunto de dados apresentado se caracteriza como um problema de regressão, tendo sido agrupado em classes para as análises. CNNs clássicas foram usadas para avaliar o conjunto de dados produzido. Os resultados mostraram uma boa capacidade de representação do problema de evitar colisões e desviar de obstáculos somente a partir das imagens. Uma implementação da VGG16 consegue taxas de acerto superior a 90% quando as opções de direção são arrumadas em 5 classes