T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   1 9 ,   No .   6 Dec em b er   202 1 ,   p p .   1 9 2 4 ~ 1 9 3 4   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad b y   Ke m e n r is te k d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI KA . v 1 9 i 6 . 1 9 8 1 1     1924       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   An as sis ting  m o d el   for  the  v isua lly   c ha lleng ed   to d ete ct  b us  d o o a ccurately       Sree nu   P o nn a da 1 ,   P ra v ee n K u m a r   Se kh a ra m a ntr y 2 ,   Ab hin a v   Da y a l 3 ,   Srini v a s   Ya rr a m a lle 4   Na g esh   Va da pa rt hi 5 J ud H e m a nt h 6   1, 3 De p a rtm e n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   En g in e e ri n g ,   Vish n u   I n stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   Bh im a v a ra m ,   In d ia   2, 4 D e p a rtm e n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   En g in e e ri n g ,   G IT ,   G I TAM   Un iv e rsity ,   V isa k h a p a tn a m ,   In d ia   5 De p a rtme n o f   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,   M V G Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   V izia n a g a ra m ,   In d ia   6 De p a rtme n o f   ECE ,   Ka ru n y a   In stit u te o f   T e c h n o lo g y   a n d   S c ien c e s,  Co im b a to re ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 6 ,   2 0 2 1   R ev i s ed   J u n   1 8 ,   2 0 2 1   A cc ep ted   J u n   2 7 ,   2 0 2 1       V isu a ll y   im p a ired   in d iv i d u a ls  a re   in c re a sin g   a n d   a p e g lo b a l   sta ti stics ,   a ro u n d   3 9   m il li o n   a re   b li n d ,   a n d   2 4 6   m il li o n   a re   a ffe c ted   b y   lo w v isio n .   Ev e n   in   In d ia,  a p e th e   re c e n re v ie ws ,   o v e 5   m il li o n   v isu a ll y   c h a ll e n g e d   p e o p le  a re   p re se n t.   A u th o rs  p e r f o r m e d   a   su rv e y   o f   so m e   c rit ica p ro b lem th e   v isu a ll y   c h a ll e n g e d   p e o p le  f a c e d   in   I n d ia  f ro m   th e   c e n tre  f o v isu a ll y   c h a ll e n g e d   (CV C)   S c h o o e sta b li s h e d   b y   UV S M   H o sp it a ls.   Am o n g   th e   m a jo p ro b lem id e n ti f ied   th ro u g h   su rv e y ,   m o st  o f   th e se   p e rso n p re f e c a rry in g   o u th e ir  tas k in d e p e n d e n tl y ,   a n d   d e p e n d   o n   p u b li c   tran s p o rt   b u se f o m i g ra ti o n .   Ho w e v e r,   c rit ica su b - p r o b lem b e in g   f a c e d   in c lu d e b u d o o r   id e n ti f ica ti o n   a n d   i d e n ti f y in g   th e   b u r o u te  n u m b e a c c u ra tel y .   Th is  a rti c le  a ims   to   p ro v i d e   so lu ti o n in   h e lp in g   v isu a ll y   c h a ll e n g e d   in d i v id u a ls  to   id e n ti f y   e x a c b u th a d riv e th e m   to   th e ir  d e stin a ti o n ,   it d o o r,   b u n u m b e r,   a n d   t h e   p a th   f o b o a r d in g   b u s.  A   v id e o   se q u e n c e   o f   c u rre n sc e n a rio   w o u ld   b e   se n to   m o b il e ,   in   w h ich   th e   a c tu a p ro c e ss in g   o f   i m a g e   is  c a rried   o u t.   A f te r   th e   v id e o   se q u e n c e   p ro c e ss in g ,   g e n e ra ted   o u tp u is  a   v o ice   m e ss a g e   th a t   sp e c if ies   th e   b u s' lo c a ti o n ,   d o o r ,   a n d   e x a c in f o rm a ti o n   o f   th e   b u n u m b e a lo n g   th e   r o a d   p a th   d irec tl y   to   th e   u se u sin g   a   w irele ss   d e v ice   a i m in g   f o a   a   lo w - c o st so lu ti o n .   K ey w o r d s :   B u s   d o o r   id en tif icatio n   Nu m b er   id en tific atio n   Vis u a ll y   c h alle n g ed   Vo ice  m es s ag e   W ir eless   d ev ice   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J u d He m an t h   Dep ar t m en t o f   E C E   Kar u n y I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   a n d   Scien ce s   C o i m b ato r e,   I n d ia   E m ail:  j u d eh e m a n th @ k ar u n y a . ed u       1.   I NT RO D UCT I O N     A cc o r d in g   to   t h s u r v e y   co n d u cted   b y   t h W HO,   ab o u 4 %   o f   th e   to tal  p o p u latio n   ( i.e . ,   2 8 5   m i llio n   p eo p le)   ar esti m ated   to   b v i s u all y   i m p air ed   w o r ld w id e,   o f   w h o m   ab o u 2 4 6   m i llio n   p e r s o n s   ar s u f f er in g   f r o m   lo w   v is io n   p r o b le m ,   a n d   3 9   m il lio n   p eo p le  ar co m p l etel y   b li n d   [ 1 ] .   A s   p er   th e   s ta tis tics ,   9 0 o f   t h e   p eo p le  b elo n g   to   th lo w er - i n co m g r o u p   a m o n g   th w o r ld ' s   v is u all y   i m p air ed   p eo p le.   I n   m o s d ev elo p in g   co u n tr ies,   t h p u b lic   f ac ilit ie s   to   ass is t   in d ep en d e n tr av eli n g   o f   b lin d   p eo p le  ar n o well  estab li s h ed   a s   i n   d ev elo p ed   co u n tr ies,  m ak i n g   th eir   li v es  e v en   h ar d er .   I n   I n d ia,   ar o u n d   5   m illi o n   p eo p le  ar esti m ated   to   b s u f f er in g   f r o m   s o m v i s io n - r el ated   p r o b lem s .   T h au th o r s   s u r v e y ed   t h m aj o r   p r o b lem s   f ac ed   b y   t h v is u all y   c h alle n g ed   I n d ia  v ia   m a n u a l   s u r v e y   o f   i n m a tes  o f   th ce n tr f o r   v is u all y   c h alle n g ed   ( C VC )   Sch o o estab lis h ed   b y   U VSM  Ho s p itals .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A n   a s s is tin g   mo d el  fo r   th visu a lly  ch a llen g ed   to   d etec t b u s   d o o r   a cc u r a tely   ( S r ee n u   P o n n a d a )   1925   Am o n g   s ev er al   is s u e s ,   o n e   o f   th e   m aj o r   p r o b lem s   t h e y   id e n ti f ied   i s   t h i n d ep en d en t   ab il it y   to   u t ilize  p u b lic  tr an s p o r b u s es,  in c lu d i n g   lo c atin g   th d o o r   o f   b u s es,  m u lti p le  b u s   co n f u s io n ,   an d   b o ar d i n g   i n to   th d esire d   b u s .   A p p r o ac h ab ilit y   to   t h en v ir o n m e n i s   i m p o r ta n f o r   a ll  in d i v id u al s .   A cc ess   i n cl u d e s   p h y s ical  m o b il it y ,   s u c h   as  m a k in g   tr ip   to   s t o r b y   s elec ted   tr a n s p o r tati o n   m o d an d   r ec o g n izi n g   k e y   ch o ice  p o in t s   o r   d ec is io n   p o in t s   i n   t h e n v ir o n m en t.  A cc es s ib ilit y ,   t h er ef o r e,   in v o lv e s   t h ab ilit y   to   in te g r ate,   r ec o g n ize,   a n d   u n d er s ta n d   th la y o u o f   f ea tu r es  in   t h en v ir o n m e n an d   b e   ab le  to   tr av el  in   as  a n   o b s tacl e - f r ee   m a n n er   as   p o s s ib le.   I n   n e w   r esear c h   d i r ec tio n s   f o r   elec tr o n ic  tr a v el   aid s   [ 2 ] ,   th m ar k e r eq u ir e s   le s s   e x p en s iv e   m o b il it y   aid   tech n o lo g y   t h at  i s   ea s y   to   lear n   a n d   n o n - d is tr a ctin g   f r o m   n atu r al  c u es.  Ho w ev er ,   th tec h n o lo g y   h as  to   g u id an d   i m p r o v e   tr av el  p er f o r m an ce   th a n   t h e x is ti n g   a id s   b y   d eli v er in g   m o r in f o r m atio n   t h an   t h e   ex is t in g   o n es.    T h is   w o r k   ai m s   to   d etec t h b u s   d o o r   an d   aler th e   v i s u a ll y   ch alle n g ed   p er s o n   ab o u t   th e   b u s   ar r i v al,   b u s o m o f   t h m aj o r   p r o b l e m s   en co u n ter ed   ar lo ca ti n g   th d o o r   o f   b u s es,   m u lt ip le  b u s   co n f u s io n ,   a n d   b o ar d in g   in to   th e   d esire d   b u s .   A   d etec tio n   s y s te m   u s in g   ca m er a - b ased   v i s u al   n av i g atio n   h as  b ee n   co n s id er ed   to   o v er co m t h e m   a n d   s u p p o r ts   i m a g p r o ce s s i n g   to   f i n d   t h b u s   a n d   r o u te  i n f o r m atio n ,   th en   g i v i n g   v o ice   r esp o n s a f ter   d etec tio n ,   a n d   i n   p ar ticu lar ,   i i s   u s ed   f o r   f i n d in g   t h p r o p er ties   o f   t h b u s   d o o r .   T h s y s te m   is   d esig n ed   to   b co s ef f ec ti v e   an d   in te g r ated   w it h   t h lo w - co s s m ar ca n f o r   v ib r atio n   aler ts ,   s tair ca s e   d etec tio n   [ 3 ] ,   an d   v eh icle  d ete ctio n   [ 4 ] .       2.   RE L AT E WO RK   Fo r   m o s b li n d   p eo p le,   th lo s s   o f   v i s io n   is   ac co m p a n i ed   b y   lo s s   o f   in d ep en d en ce .   Of   th e     1 . 1   m illi o n   b lin d   p eo p le  in   t h Un ited   State s ,   ab o u 1 0 , 0 0 0   u s g u id d o g s ,   an d   1 0 0 , 0 0 0   [ 5 ]   ca n   w alk   in d ep en d en tl y   o n   lo n g   ca n es   [ 2 ] ,   leav in g   ab o u t 1   m il lio n   p eo p le  d ep en d en t o n   o th er s   f o r   m o v e m e n t.  H u m an s ,   in f o r m atio n   p r o ce s s in g   a n d   en v ir o n m e n tal  in ter p r etatio n .   I n   d ev elo p in g   co u n tr ie s ,   th is   r elatio n s h ip   is   m u c h   h ig h er .   O f   all  t h d is ad v an t ag es  a s s o ciate d   w it h   b li n d n e s s ,   t h lo s s   o f   i n d ep en d en ce   m a y   b th m o s t   e m b ar r ass i n g .   Ya m asa k i   et  a l.   [ 6 ] ,   s tate  th at  th p er s o n s   w i th   v i s u a d is ab ilit ies  ar g ett i n g   d e m o ti v ated   f o r   th lack   o f   s u p p o r f ac ilit ies  t o   ac ce s s   p u b lic  tr an s p o r t,  lead in g   to   co m p r o m is w it h   p r o p er   ed u ca tio n ,   w o r k ,   an d   s el f - d e v elo p m e n o p p o r tu n i ties .   A   s t u d y   co n d u cted   b y   [ 7 ]   h as  p i n p o in ted   th d ep en d en ce   o f   v i s u a ll y   ch alle n g ed   p er s o n s   f o r   s i g h ted   ass is ta n ce   f o r   ex ter n al  tr a v el,   w h ic h   lead s   to   f r u s tr atio n .   I d en tif icat io n   o f   b u s   a n d   its   r o u te  is   p r o b le m   th at  s e v e r al  r esear ch er s   h a v ad d r ess e d   b ef o r e.   Ho w e v er ,   p r ec is r ec o g n itio n   o f   th b u s   d o o r   an d   n av ig a tio n   to   b o ar d   th b u s   h as  n o b ee n   ad d r ess ed   ad eq u atel y .   T h cu r r en s ta te  o f   th e   ar m e th o d s   f o r   r ec o g n i zin g   b u s   an d   i ts   r o u te   is   ei t h er   i m ag e - b ased   o r   s en s o r - b ase d .   B u s   d etec tio n   a n d   r ec o g n itio n   b ased   o n   s a tel lite  s ig n als   o r   w ir eles s   n et w o r k   co m m u n icatio n   h as b ee n   d ev elo p ed   in   s o m b u s   s tatio n s .   Ma u r et  a l.   [ 8 ]   p r o p o s ed   d u al  en d   s y s te m ,   b u s   s u b s y s te m ,   a n d   a   s tatio n   s u b s y s te m   co n n ec ted   t o   d atab ase  an d   all  co m m u n icatin g   to   o n an o th er   an d   th b lin d   p er s o n s   v ia   r ad io   f r eq u en c y   id en ti f ica tio n   ( R FID )   tag s .   A ll  th r ee   e n titi e s ,   th b li n d   u s er ,   th b u s   s tatio n ,   an d   th e   b u s   its el f ,   h av R FID   ta g s .   T h b u s   s ta ti o n   an d   b u s   al s o   h av a n   R FID   r ea d er .   T h b lin d   p er s o n   ca n   p u r ch a s tick e t   an d   g e b u s   i n f o r m atio n   i n   a n   R FID   tag .   T h b u s   s tat io n   an d   b u s   ca n   r ea d   th at   i n f o r m atio n   to   p r o v id e   ap p r o p r iate  an n o u n ce m e n ts   a n d   aler t h d r iv er .   T h s y s te m   w o r k s   p r ec is el y ,   b u n ee d   to   b in s talled   o n   ev er y   b u s   a n d   s tatio n .   Mo r eo v er ,   th b lin d   p er s o n   n ee d s   to   c ar r y   a n   ad d itio n al  d e v ice  a n d   g et  tr ai n ed   to   u s e   it.   Sti ll,  th s y s te m   m a y   n o h elp   th b lin d   p er s o n   b o ar d   th b u s ,   o th er   t h an   i n d icati n g   w h ic h   b u s   to   b o ar d   an d   w h e n   to   g et  d o w n   f r o m   th b u s .   He y es   [ 9 ]   p r esen t   a   s i m i lar   s y s te m   at   a   m u c h   lo w er   co s s u ited   to   I n d ian   n ee d s .   I co m p r is es  t h r ee   m o d u les,  s u c h   as  u s er   m o d u l e,   b u s   m o d u le ,   p lace d   in   ea c h   b u s ,   a n d   th p r o g r a m m i n g   u n i to   ch a n g r o u te   n u m b er s   a t h d ep o t.  Up o n   h ea r in g   a   b u s   s to p p in g   t h b u s   s to p ,   v is u all y   c h alle n g ed   p er s o n   ca n   p r ess   a   q u er y   b u tto n   o n   th u s er   m o d u le  f e tch i n g   th r o u te  n u m b er   o f   all  b u s es  i n   t h v ic in i t y   v ia  r ad io   f r eq u en c y   ( R F)   s i g n a l,   th e n   s eq u en tiall y   r ea d   o u b y   th u s er   m o d u le.   User s   ca n   s elec t h d esire d   r o u te  b y   p r ess i n g   a   b u tto n   a f ter   h ea r i n g   t h r o u te   n u m b er   an d   in i tiates   v o ice   o u tp u t   at   th e   s elec ted   b u s ' s   en tr y ,   ac ti n g   as   an   au d ito r y   cu to   as s is t i n   m o v i n g   to w ar d s   th b u s   g ate.   T h s y s te m   i s   ef f ec t iv b u t r eq u ir es a   s p ec ial  m o d u le  to   b ca r r ied   b y   t h u s er .   He y es  [ 1 0 ]   u s e   b lu eto o t h   d ev ices  o n   b u s e s   co m m u n ica tin g   w it h   R a s p b er r y   P in s talled   at  th b u s   s to p   to   d etec an d   an n o u n ce   b u s   ar r iv a l.  A u d ito r y   c u i s   s ig n if ican h elp   f o r   v is u all y   ch alle n g ed   p er s o n .   Var iatio n s   in   s p atial  r elat io n s h ip s   ca n   b p er ce iv ed   w it h   s h i f t in g   s o u n d s   e m itted   b y   th e   o b j e cts i n   t h v ici n it y .   L is ten i n g   to   t h ec h o es  o f   e m i tted   s o u n d s   a n d   s o u n d s   m ad b y   th e   p er s o n   ca n   i n d icate   t h e   d is tan ce   to   w al l th p r esen ce   o f   d o o r w a y ,   a n d   m a n y   m o r [ 1 1 ] .   B u t o n ly   a f ter   s o m d ec en t p r ac tice  ca n   o n m a s ter   th i s   ar t.   An o th er   c u f o r   d ir ec tio n   ca n   co m e   f r o m   d ir ec tio n all y - s p ec i f ic  s o u r ce s   o f   h ea t   an d   o d o r .   Go ld ie  [ 1 2 ]   s u g g e s d etec ti n g   a n   air - co n d itio n ed   b u s ' s   d o o r   b y   t h co o air   th at   f lo w s   o u w h en   t h d o o r   is   o p en ed .   Ho w e v er ,   in   I n d ian   s etti n g s ,   m o s b u s e s   ar n o n - a ir - co n d itio n ed .   Hen ce   t h b est  s o l u tio n   to   d ate  is   t h e   au d ito r y   s i g n a l c o m i n g   f r o m   a   s p ea k er   m o u n ter   at  t h b u s 's d o o r w a y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  1 9 ,   No .   6 Decem b er   2021 :    1 9 2 4   -   1934   1926   Sen s o r - b ased   s o lu tio n s   r eq u i r p r e - in s talla tio n   o f   t h s e n s o r s   an d   p er io d ic  m a in te n a n ce .   T h u s   v is io n - b ased   tech n o lo g y   ca n   p r o v id an   alter n ativ m ea n s   to   d etec an d   r ec o g n ize  th e   b u s .   B r ab y n   [ 1 3 ]   d esig n   co m p u ter   v is io n - b as ed   s y s te m   to   d etec b u s .   T h eir   b u s   class i f ier   e m p lo y s   h is to g r a m   o f   o r ien ted   g r ad ien t   ( HO G ) - b ased   f ea tu r ex tr ac tio n   an d   ca s ca d ed   s u p p o r v ec to r   m ac h i n ( SV M )   lear n in g   m o d el A l s o ,   th e y   r ec o g n ize  b u s   r o u t n u m b er s   v ia  s ce n tex t   e x tr ac tio n   al g o r it h m   b a s ed   o n   la y o u a n al y s i s   a n d   tex f ea t u r lear n i n g .   T s ai   an d   Yeh   [ 1 4 ]   Used   s ce n te x e x tr ac tio n   al g o r ith m   to   lo ca lize   an d   r ec o g n ize  t h e   tex in f o r m at io n   o f   th b u s   r o u te.   T h is   s y s te m   ac h iev ed   h i g h   ac cu r ac y   o f   b u s   r eg io n   d etec tio n .   Fu r t h er m o r e,   th s ce n te x ex tr ac tio n   al g o r ith m   s u cc ess f u ll y   r etr iev e s   t h b u s   r o u te  n u m b er ' s   te x i n f o r m atio n .   T s ai  an d   Yeh   [ 1 4 ]   p r o p o s ed   tex d ete ctio n   m eth o d   to   d etec t h b u s   r o u te  n u m b er   in   th tex t   r eg io n   o n   t h b u s   to p   p an el.   T h e y   u s t h b ac k g r o u n d   d is tr ib u tio n   a n d   th th r es h o ld s   o f   t h b o u n d ar y   to   f in d   t h ar ea   o f   tex t   th a t   b ec o m e s   v o ice  an n o u n ce m e n t.  Ho w ev er ,   th e ir   m et h o d   o n l y   d etec ts   t h tex ar ea   o n   t h e   f r o n p an el  o f   t h e   b u s   a n d   d o es  n o e x tr ac t   th e   r o u te  n u m b er   o f   t h b u s .   Gr a n th a m   [ 1 5 ]   u s e s   a n   M SER - b ased   tex d etec tio n   alg o r ith m   co m b i n ed   w it h   M SER  s e g m en tatio n   to   o b tain   ea ch   ch ar ac ter .   T h ex tr ac t ed   ch ar ac ter s   ar r ec o g n ized   b y   w e ll - tr ain ed   co n v o lu tio n al   n e u r al  n et w o r k   ( C NN) .   G u id e a l.   [ 1 6 ]   p r o p o s es  b u s   n u m b er   d etec tio n   an d   r ec o g n itio n   b y   ca s ca d in g   A d ab o o s t - b ased   cla s s i f ier s ,   an d   th e n   u s es  r o b u s g eo m etr ic  m atch in g   to   i m p r o v m atc h i n g .   T h a ctu al  d i g ital   s e g m e n tat io n   i s   d o n th r o u g h   p er s p ec ti v c o r r ec tio n ,   an d   th e n   co n v er ted   to   hue - s atu r atio n - v a lu ( HSV)   co lo r   s p ac an d   th r esh o ld .       Fin a ll y ,   O C R   is   u s ed   to   id en t if y   n u m b er s .   P an   et   a l.   [ 1 7 ]   u s HOG  a n d   SVM   to   d etec b u s   p o s itio n .   Fo r   b u s   r o u te  d etec tio n ,   th e y   u s ad j ac en ch ar ac ter   g r o u p i n g   a n d   in telli g e n ed g d etec ti o n   to   f in d   ca n d id ate  r eg io n s ,   e x tr ac Haa r lik e   f ea tu r es  f r o m   t h e m ,   an d   e n ter   t h e m   in to   A d ab o o s to   cla s s i f y   ea c h   co m p o n e n t   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   Fin all y ,   t h e y   u s ed   o p tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   ( OC R )   s o f t w ar co m b in ed   w it h   tex t - to - s p ee c h   s y n t h esizer   to   g e n er ate  a u d io .   On i s s u w i th   v is io n - b ased   a p p r o ac h es  is   t h at   th e y   v io late   p r iv ac y .   T h er ef o r e,   s m ar m ec h a n i s m s   m u s b in teg r ated   i n to   th m o n ito r in g   s y s te m   s o   t h at  th e y   ca n   f o cu s   o n   th p r o m in e n t   ev en t s   o f   i n ter est  ( d etec tio n   d o o r s )   w it h o u p r o v id i n g   an y   o t h er   ir r elev an v i s u al   in f o r m atio n ,   t h u s   m ai n tai n in g   p r iv ac y .   R ec en t l y ,   t h lite r atu r h as  p r o p o s ed   clea r   v is u al  in f o r m ati o n   f o r   d etec tin g   d o o r s .   Fe w   m et h o d s   ar e   b ased   o n   esti m ati n g   h u m a n   m o tio n   u n d er   co m p lex   b ac k g r o u n d   co n d itio n s ,   s u ch   as  t h o s f o u n d   i n   h ea v y   tr af f ic  [ 2 0 ] - [ 2 3 ] .   I n   ad d itio n ,   th ese  m et h o d s   also   i n cl u d m a ch in e   lear n i n g   [ 2 4 ]   an d   co n g e s tio n   al g o r ith m s   to   d is tin g u is h   b u s   d o o r s   f r o m   o t h er   d o o r s .         3.   M E T H O DO L O G Y   T h i s   w o r k ' s   m ai n   m o ti v e   i s   t o   d e t e c t   th e   b u s   d o o r   a n d   a l e r t   t h e   v is u a l ly   ch al l en g e d   p e r s o n   a b o u t   th b u s   a r r iv a l   an d   g u i d e   h im   in   b o a r d i n g   t h e   b u s .   Ne v e r th e l es s ,   s o m e   o f   t h e   m a jo r   p r o b l em s   e n c o u n t e r e d   d u r i n g   t h is   p r o c e s s   a r e   l o c a t in g   th e   d o o r   o f   b u s es ,   m u lt i p l e   b u s   c o n f u s i o n ,   r e c o g n i z in g   th e   s t a i r c as e   t o   b o a r d   t h e   b u s ,   a n d   b o a r d in g   in t o   t h e   d esire d   b u s .   I n   th i s   w o r k ,   a   d e te c t i o n   s y s tem   u s in g   ca m e r a - b a s e d   v is u a l   n av ig at i o n   h a s   b e e n   c o n s i d e r e d   f o r   o v e r c o m in g   th o s e   p r o b l em s   an d   s u p p o r t s   im ag e   p r o c es s i n g ,   w h i ch   is   u s e d   t o   p r o c e s s   im ag es ,   t h e n   g iv in g   v o i c e   r e s p o n s af t e r   d et e c ti o n ,   an d   in   p ar t i cu l a r ,   i t   is   u s e d   f o r   f in d in g   th e   p r o p e r t ie s   o f   th d o o r   o f   t h e   b u s   an d   s t a i r c as e   in   t h e   b u s .     3 . 1 .     S y s t em   a r ch i t ec t u r e   T h e   e n ti r e   p r o c e s s   o f   b o a r d in g   th e   b u s   b y   a   v i s u al ly   im p a i r e d   p e r s o n   c an   b e   d iv i d e d   in t o   3   d i f f e r en p h a s e s ,   R ec o g n it i o n   o f   in t en d e d   b u s ,   i d en tif y in g   th e   b u s   d o o r   a n d   b u s   b o a r d in g / d i s em b a r k in g .   T h p r o p o s e d   m o d e l   h a s   b e en   d em o n s t r a te d   i n   th e   Fi g u r e   1 .   T h e   F ig u r e   1   d e p i c d t s   th e   en t i r e   w o r k in g   m o d e l   o f   t h e   p r o p o s e d   s y s tem .   T h e   F ig u r e   1   c le a r ly   d e p i c t s   th e   l o g i c al   w o r k in g   o f   t h e   p r o p o s e d   s y s tem .       3 . 2 .     R e c o g n i t i o n   o f   i n t en d ed   b us   F ig u r e   2   ( a )   d em o n s t r at e s   th e   o v e r a ll   s y s t em   a r ch i t e ctu r e   f o r   b u s   r e c o g n i t i o n ,   an d   F ig u r e   2   ( b )   s h o w s   t h e   f l o w   o f   d e t e ct in g   th e   b u s   ( v eh i cl e ) ,   a n d   in   [ 2 5 ] ,   t h e   b u s   r e c o g n i t i o n   s y s t em   h as   b e en   a l r e a d y   d ev e l o p e d ,   w h ic h   is   u s e d   f o r   th i s   p h a s e .   T h e   w o r k   h a s   b e en   p r o v en   i t s   ef f i ci en cy   c o m p a r e d   t o   ex is tin g   te c h n i q u es   i n   t e r m s   o f   a c cu r a cy   in   i d e n t if y in g   th e   b u s   an d   le s s   t im e.   I n   th e   e a r li er   w o r k   d o n e ,   th e   m o b i l e   d ev ice ,   w h i ch   is   e q u i p p e d   w ith   a   c am e r a ,   an a ly s e s   t h e   b u s   a n d   it s   m o v em e n ts   d u r in g   th m o t i o n ,   c o m m o n ly   ca l l e d   d a t a c q u is i ti o n ,   w h ich   m e an s   r e t r ie v in g   th e   im ag es   f r o m   th e   s o u r ce s   ( lik e ly   h a r d w a r e ) .   T o   f ig u r e   o u t   th e   e x ac t   o b je c t   t h r o u g h   th e   c am e r a ,   w h i ch   i s   l o c a t e d   a t   t h e   v is u a l ly   im p a i r e d   p e r s o n ,   th s c en e /s n a p s h o t   s h o u l d   b e   p r o c e s s e d   b el o w   t o   p r o d u c e   th e   p e r s o n ' s   v o ic e   s ig n a l s .     D e t e c ti o n :   T h e   p r o b a b i l i ty   o f   f i n d in g   r e a l   e d g e   p o i n ts   s h o u l d   b e   m ax im u m ,   a n d   n o n - e d g e   s h o u l d   p o i n t   t o   m in im u m .       L o c al i z a ti o n :   T h e   o b t a in e d   e d g e s   s h o u l d   b e   as   c l o s e   as   p o s s i b le   t o   t h e   r e a l   e d g es .     Th e   n u m b e r   o f   r es p o n s es :   T h e   r e a l   e d g e s   m u s t   b e l o n g   t o   o n ly   o n e   d e t e ct e d   e d g e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A n   a s s is tin g   mo d el  fo r   th visu a lly  ch a llen g ed   to   d etec t b u s   d o o r   a cc u r a tely   ( S r ee n u   P o n n a d a )   1927     Sm o o th i n g :   B lu r r in g   o f   th e   im a g e   t o   r em o v e   n o is e .     F in d in g   g r a d i en t s :   T h e   e d g e s   s h o u l d   b e   m a r k e d   w h e r e   th e   g r ad i e n ts   o f   th e   im ag e   h a v e   l a r g e   m ag n i tu d es .     N o n - m ax im u m   s u p p r es s i o n :   O n ly   l o c al   m ax im a   s h o u l d   b e   m ar k e d   as   e d g es .     D o u b l e   t h r e s h o l d in g :   Po t en ti a l   e d g es   a r e   d e t e r m in e d   b y   th r esh o l d i n g .     E d g e   t r a ck in g   b y   h y s t e r e s i s :   Fin a e d g e s   a r e   d e te r m in e d   b y   s u p p r e s s in g   al l   e d g es   t h a t   a r e   n o c o n n e ct e d   t o   v e r y   c e r t ain   ( s t r o n g )   e d g e .   I f   th e   an aly s is   in d i ca t es   th e   b u s   o b je c t   i s   d e te c t e d ,   th en   a   r el ev an t   v o i c e   m ess ag e   w il l   b e   s en t   t o   th e   u s e r ,   w h i ch   s p e c if i es   th e   b u s ' s   l o c a ti o n   an d   t h e   p at h   f o r   th e   u s e r .           F ig u r e   1 .   Pr o p o s e d   s u p p o r t   f o r   v is u a l ly   im p a i r e d   p e o p l e         ( a )     ( b )     F ig u r e   2 .   Pr o p o s e d   a r c h it e c tu r e :   ( a )   s y s t em   a r ch it e c tu r e   f o r   b u s   r e c o g n i t i o n   an d   ( b )   f l o w   d i ag r am   o f   b u s   d e t e c t i o n   m o d e l       3 . 3 .     B u s   b o a r di n g /d is e m b a rk i n g   T h e   m o d e l   f o r   b u s   b o a r d in g   o r   d i s em b a r k in g   h as   a ls o   b e en   im p l em en t e d   b a s e d   o n   [ 2 6 ] .   T h e   b u s   b o a r d i n g   o r   em b a r k i n g   p r o c e s s   h as   a   c r u c i al   t a s k   o f   i d e n tif y i n g   th e   s t ai r c as e ,   a n d   th e   s y s t em   s h o u l d   g u i d e   th im p ai r e d   p e r s o n   p r o p e r ly .   F o r   d o i n g   s o ,   in   [ 2 6 ] ,   a   d e t ec t o r   m o d e l   l ik m u l ti v a r i a t g en e r a li z ed   G au s s i an   m ix tu r m o d e l   b as e d   o n   t h e   ex t r a c te d   f e at u r es   u s in g   h i s t o g r am   o f   o r i e n t e d   g r a d i en ts   h a s   b e en   u s e d   i n   th i s   m o d e l .   T h e x p e r im en t a t i o n   h as   c l e a r ly   s h o w n   th e   ac cu r a cy   o f   th e   m o d e l   a s   9 6 . 8 9 % .     3 . 4   I d e n t i f y i n g   t h e   bu s   d o o r   Be f o r e   e x ec u t in g   t h e   b u s   b o a r d i n g / d is em b a r k in g   p h as e ,   th e   m o s t   p r o m is in g   p h as e   i s   i d en ti f y in g   th B u s   d o o r   an d   it s   l o c a ti o n .   T h is   w o r k   f o cu s es   o n   th p r o p o s e d   m eth o d o l o g y   f o r   i d en tif y in g   th b u s   d o o r s   an d   n av ig a tin g   th e   u s e r   ti l l   th e   b u s   d o o r .   I d e n t if y in g   b u s   d o o r s   i s   th m o s c r i ti c a s e ct i o n   in   t h en t i r e   p r o p o s e d   s y s tem .   I n   t h i s   p a p e r ,   w e   h av e   u t il i z e d   H o u g h   t an s f o r m a t i o n   al g o r it h m   f o r   ef f e ct iv e   d e t ec t i o n   p r o c e s s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  1 9 ,   No .   6 Decem b er   2021 :    1 9 2 4   -   1934   1928   3 . 5   B u s   o b j e c t s   d e t ec t i o n   p ro c e s s   T h e   e n t i r e   f l o w   o r   p r o c ess   o f   th e   b u s   d o o r   d e t e c t i o n   s y s t em   is   s h o w n   a b o v e .   T h e   Fig u r 3   d em o n s t r a t es   h o w   t h e   b u s   d et e c ti o n   a lg o r i th m s   [ 2 5 ]   p r o c e s s   th e   g i v e n   v i d e o .   O n c e   th s y s t em   i s   a ct i v a t e d ,   f o r eg r o u n d   d e t e c t i o n   ta k e s   p l a c e .   T h e   p r o ce s s   in v o lv e s   i s o l a t in g   t h b u s   f r o m   th e   b ac k g r o u n d .   T h e   b a ck g r o u n d   w i ll   a p p e a r   a s   b l a ck ,   a n d   th e   f o r eg r o u n d   w il l   a p p e a r   a s   w h it e .   A   c l e a r   o u t lin e   o f   th e   t es t   s u b je c t   c a n   b e   s e e n ,   an d   s p o ts   a r e   l a b e l e d   as   th e   f o r eg r o u n d .   T o   n eg a t th e   s h a d o w   ef f e ct   th a in ev i ta b ly   o c cu r s   w i th   e a ch   im ag e ,   an d    H SV ,   c o l o r   s p a c e   i s   u s e d .   A f t e r   th is   p r o ce s s ,   th p e r s o n   m u s t   b is o l a te d   f r o m   th e   r es o f   th p ix e ls ,   e x t r an e o u s   f o r   th p r o c e s s in g   al g o r ith m s .   A l s o ,   i t   e l im in a te s   al l   n o is e   an d   d e c r e as e s   th e   p o s s i b i li ty   o f   f a ls e   p o s iti v es .     I n   th i s   w o r k ,   th b u s   i s   d e te c t e d   u s in g   [ 2 5 ]   m u l t iv a r i a t g en e r al i z e d   G au s s ia n   m ix tu r e   m o d el  ( M G G M M )   u s in g   h is t o g r am   o r i e n t e d   g r a d i en t   f o r   f e a tu r e   e x tr a c t i o n   f r o m   th e   v i d e o   s e q u en ce ,   a n d   th en   th e   b u s   d o o r   i s   f o u n d   u s in g   H o u g h   t r a n s f o r m .   A f t e r   d et e c ti n g   t h e   b u s   d o o r ,   t h d o o r ' s   d is t an c i s   m e asu r e d   f r o m   th u s e r ' s   p o s i ti o n   an d   g iv e   t h d i r e c t i o n s   t o   r e ac h   th e   d o o r   s af e ly   th r o u g h   v o i c e   m es s a g e.   W h en   th b u s   i s   d e t e c t e d ,   th e   d o o r   is   i d en t if ie d   u s in g   H o u g h   t r an s f o r m ,   f e a tu r e   ex t r a c ti o n   t e ch n i q u u s e d   in   im ag an a ly s is   an d   d i g it a im ag e   p r o c es s in g .   T h t e ch n i q u e' s   m a in   m o t iv is   to   d e t e c th e   im p e r f e c t   im ag e   m a tc h in g   b a s e d   o n   g en e r a li z e d   s c a le - s p a c in te r es t   p o in ts   f o r   im p r o v i n g   th e   m o b i li ty   i n s t an ce s   o f   th e   o b je c t s   w it h in   c e r t ain   c a t eg o r y   o f   s h a p e s   b y   th e   v o t in g   p r o c e d u r e .   F o r   c o m p u ti n g   t h e   H o u g h   t r an s f o r m ,   in   p a r am e te r   s p a c e ,   t h e   v o t in g   p r o c e d u r e   i s   c a r r i e d   o u t   f r o m   w h ic h   th e   o b je c t   c a n d i d at e s   a r e   d e r i v e d   as   l o c a l   m ax im a   in   th e   a c c u m u la t o r   s p a ce ,   w h ic h   i s   e x p l i c it ly   c o n s t r u ct e d   b y   th e   a lg o r ith m .           F ig u r e   3 .   B u s   d o o r   d e t e c t i o n   p r o c e s s       H o u g h   T r a n s f o r m   A l g o r i th m     1. Initi alize  H [d,  θ] =  0   2. for e very e dge p oint I [ x, y] in  the i mage              F o r   θ  =   [ θm i n   t θ m a x ]     d = x co s θ    y   s i θ               H   [ d,   θ ]  + =   1   3. Find  the va lues  of (d,   θ) where , H [d , θ]  is max i mum.   4. The d etecte d lin e   f r o t h e   i m a ge   i s   gi v e n  b y   d = x co s θ    y   s i θ     T h e   m a in   r e a s o n   f o r   c h o o s i n g   t h e   H o u g h   t r a n s f o r m   i s   th at   t h e   H o u g h   t r an s f o r m   i s   a   g l o b a l   m e th o d   f o r   d e t e c t in g   s t r aig h t   lin e s .   On c th e   a n a ly s i s   in d i c at e s   th b u s   o b je c t   i s   d e t e c te d ,   a   r e l ev an v o i c e   m es s a g e   w il b s en t   t o   th e   u s e r ,   s p e c if y in g   th b u s   d o o r ' s   l o c at i o n ,   th p a th   t o   t h b u s   th at   th u s e r   w an ts   t o   b o a r d ,   a n d   b o a r d in g   t h e   b u s .   T h e   p r o c es s   o f   b o ar d i n g   th e   b u s   in v o lv e s   i d en t if y in g   th e   s t ai r c as e .   I n   th is   w o r k ,   th e   s ta i r c as i d e n tif i c at i o n   h as   b e en   c a r r i e d   o u t   u s in g   th e   b iv a r i at e   G au s s i a n   m ix t u r e   m o d e l   [ 2 6 ] .   I n   th e   n ex t   s e c t i o n ,   th e x p e r im en t a t i o n   r esu l ts   p r o d u ce d   w i th   c as e   s tu d i es   in   d if f e r en t   s c en a r i o s   a r e   p r es en t e d .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A n   a s s is tin g   mo d el  fo r   th visu a lly  ch a llen g ed   to   d etec t b u s   d o o r   a cc u r a tely   ( S r ee n u   P o n n a d a )   1929   4.   CASE   S T UD Y   T h is   w o r k   ai m s   to   d etec th b u s   o b j ec in   th cu r r en s ce n ar io ,   d etec its   d o o r ,   an d   f in all y ,   th p at h   to   b o ar d   th b u s   v ia  th s tair c ase  as  o u tp u i n   t h f o r m   o f   r elev an v o ice  s i g n al s .   T h u s ,   t h cu r r e n s ce n ar io   ca p tu r ed   th r o u g h   m o b ile  ca m er is   f ed   as  in p u f o r   th s y s te m   f o r   ev er y   ca s e.   T h i n p u t   v id eo   s eq u e n ce   b u s   is   d etec ted   u s i n g   MG GM M,   an d   th e n   w f i n d   th e   b u s   d o o r   u s i n g   t h Ho u g h   tr an s f o r m .   A f ter   d etec tin g   t h e   b u s   d o o r ,   w w ill  m ea s u r th d o o r ' s   d is ta n ce   f r o m   t h u s er ' s   p o s itio n   a n d   g iv t h d ir ec tio n s   to   r ea ch   th e   d o o r   s af el y   t h r o u g h   v o ice  m es s ag a s   o u tp u t.  Up o n   r ea ch in g   th b u s ,   t h u s er   n ee d s   to   b g u id ed   f o r   b o ar d in g   th b u s   v ia  t h s tair ca s d etec ted   u s i n g   t h b iv ar iate  Gau s s ia n   m i x t u r m o d el.   T h Fi g u r es  4   to   7   d em o n s tr ate s   th ca s s t u d y - I   &   I I   o f   ex p er i m e n tatio n .             Fig u r 4 .   B u s   d etec ted   af ter   p er f o r m i n g   MG GM m et h o d   f r o m   t h v i d eo   s eq u en ce     Fig u r 5 .   T h b u s   d o o r s   o f   th e   d etec ted   b u s   af ter   p er f o r m in g   u s i n g   t h Ho u g h   tr an s f o r m             Fig u r 6 .   B u s   d etec ted   af ter   p er f o r m i n g   MG GM m et h o d   f r o m   th v id eo   s eq u e n ce     Fig u r 7 .   B u s   d etec ted   af ter   p er f o r m i n g   MG GM m et h o d   f r o m   th v id eo   s eq u e n ce       4 . 1   Ca s e   s t ud y I   I n   th i s   ca s s t u d y ,   w h a v e   u tili ze d   m u lti v ar iate  g en er a lized   Gau s s ian   m i x tu r m o d el  m et h o d   ( MG GM M)   m et h o d   f o r   d etec tin g   th b u s   i n itiall y   a n d   th e n   i d en tify   t h b u s   d o o r s   w h e n   t h b u s   is   i n   r u n n in g   co n d itio n   o n   th r o ad s   a n d   is   h alted   at  b u s   s to p .   T h Fig u r 4   d em o n s tr ate s   t h at  t h b u s   i s   in itia ll y   id en ti f ied .   L ater   i n   Fi g u r e   5   clea r l y   id e n tif ie s   t h b u s   d o o r s   an d   i s   m a r k ed   as  b o u n d i n g   b o x .   I n p u t:   th e n v ir o n m en tal  s ce n ar io .   I n p u i m a g e   as s h o wn   in   Fig u r 4   an d   o u tp u t i m a g e   as sh o w n   in   Fig u r 5     4 . 2 .     Ca s s t ud y II   I n   th i s   ca s s t u d y ,   w h a v e   u tili ze d   m u lti v ar iate  g en er a lized   Gau s s ian   m i x tu r m o d el  m et h o d   ( MG GM M)   m et h o d   f o r   d etec tin g   th b u s   i n itiall y   a n d   th e n   i d en tify   t h b u s   d o o r s   w h e n   t h b u s   is   s tatio n ed   at  th b u s   d ep o f o r   p ass en g er s   t o   b o ar d   th b u s .   T h e   Fig u r 4   d em o n s tr ate s   th at  t h b u s   i s   i n itiall y   id en tifie d .   L ater   i n   Fi g u r e   5   clea r l y   id e n tif ie s   t h b u s   d o o r s   an d   i s   m a r k ed   as  b o u n d i n g   b o x .   I n p u t:   th e n v ir o n m en tal  s ce n ar io .   I n p u i m a g e   as s h o wn   in   Fig u r 6 .   Ou tp u t i m a g as   s h o w n   i n   Fi g u r 7 .     N o w ,   l e t   u s   s e e   h o w   th e   b u s   d o o r   i s   d e t e c t e d   f r o m   t h e   v i d eo   s e q u en c e' s   in p u t   im ag e .   T h f l o w   is   as  s h o w n   in   F ig u r e   8 .   T h e   in p u t   f o r   b u s   d o o r   d e t e c t i o n   s y s t em   i s   th e   v i d e o   s t r e am   f r o m   w h i ch   th e   f o r eg r o u n d   is   e x t r ac t e d   f r o m   e a ch   an d   ev e r y   f r am e   w h ic h   is   th en   u s e d   f o r   d e t e c t in g   th e   v eh i c le .   A f t e r   th e   v eh i cl e   i s   d e te c t e d ,   i n   th e   n ex t   s t e p ,   b u s   d o o r   is   d e t e c t e d .   On c e   th e   b u s   d o o r   is   d e te c t e d ,   th e   t ex tu a in f o r m at i o n   is   c o n v e r t e d   t o   s p e e ch   an d   s en t   t o   th e   s p e ak e r .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  1 9 ,   No .   6 Decem b er   2021 :    1 9 2 4   -   1934   1930     ( a )     ( b )     F ig u r e   8 .   B u s   d o o r   d e t e c t i o n :   ( a )   s y s tem ' s   g en e r al   f l o w   an d   ( b )   v o i c e   s ig n a l   g en e r at i o n       5.   E XP E R I M E NT S AN RE S UL T S   N in e ty - T w o   ( 9 2 )   v i d e o s   a r e   t ak en   f r o m   d if f e r en b u s   d i r e ct i o n s   d u r i n g   in i ti a l   p r e p a r at i o n   an d   a n aly z e d   u s in g   th e   p r o g r am .   I n   th i s   s ta te ,   th e   al g o r ith m s   w e r e   c o r r e c t ly   d e te c t in g   a   b u s   d o o r   an d   d if f e r en ti a t i t   f r o m   n o n - b u s   d o o r   w i th   a lm o s t   8 8 . 3 3 %   a c cu r a cy .   W h en   i t   i s   im p l em en t e d   t o   d e t ec t   in   r ea l - t im e ,   th e   a lg o r i th m   s t r u g g l e d   t o   l o o p   b a c k   a n d   c o n t in u o u s ly   an aly z e   t h e   s u r r o u n d in g   e n v i r o n m en t   d u e   t o   l o w   r e s o u r c es ,   a n d   th p r o g r am ' s   n at u r e   w as   w r it t en .   W h i l th e   g o a l   i s   t o   d e t e ct   b u s   d o o r s   f o r   v i s u al ly   ch a ll en g e d   p e o p l e ,   th e   p r o b l em   is   m it i g a t e d   b y   p r e v en t in g   b o a r d in g   i n t o   th e   w r o n g   b u s .   T h en t i r p r o je c t   h as   b e en   im p l em en t e d   u s in g   t w o   h a r d w a r e   d ev i c es ,   a n   A n d r o i d   M o b i l e   a n d   a   St i ck   em b e d d e d   w i th   an   A r d u in o   k i t .   T h e   s e tu p   w ith   th m o b i l i s   e q u i p p e d   w it h   c am e r a   th a t   t ak es   th e   in p u t   s c e n a r i o   a n d   in   w h ic h   th e   a c tu a l   p r o c es s i n g   o c cu r s   an d   c an   p r o v i d e   im m e d i a te   a s s i s t an c e   an d   al e r t   i s   s en t o   th e   u s e r .   T h e   i n p u s ce n a r i o   is   p r o c e s s e d   o r   an aly z e d   t o   d et e ct   w h e th e r   o r   n o th b u s   is   d e t e c t e d .   A f te r   d e t e c t in g   th e   b u s   f r o m   t h e   g iv en   s ce n a r i o ,   t h e   b u s   d o o r ,   a n d   t h e   p a th   t o   b o a r d   t h e   b u s   t h r o u g h   th e   s t a i r c as e   is   g iv en   as   o u t p u t   in   th e   r e le v a n t   v o i c e   m es s ag e .   T h ex p er im e n tatio n   h as   b ee n   p er f o r m ed   o n   ab o u 9 2   d if f er en s u b j ec ts .   I is   o b s er v ed   th at  th e   ex p er i m e n tatio n   h as  b ee n   s u cc es s f u ll y   e n j o y ed   b y   ab o u 8 1   s u b j ec ts   w h er ea s   1 1   s u b j ec ts   f o u n d   f e w   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A n   a s s is tin g   mo d el  fo r   th visu a lly  ch a llen g ed   to   d etec t b u s   d o o r   a cc u r a tely   ( S r ee n u   P o n n a d a )   1931   d if f ic u lt ies  w h ile  g etti n g   n a v i g ated   n ea r   to   b u s   d o o r s   w h e n   th b u s   h a s   t w o   d o o r s   s p ec i f i ca ll y   a n d   b o ar d in g   th b u s .   Ho w e v er ,   th e   ac cu r a c y   i n   d etec ti n g   t h b u s   d o o r s   an d   s u cc es s f u ll y   b o ar d in g   t h e   b u s   is   n ea r l y   8 8 %.   Fig u r es  9   an d   1 0   ar th b u s   r ec o g n itio n   i n   d if f er en s ce n ar i o s   an d   d etec th b u s   d o o r s   w h ile  t h b u s   ar r i v es   at  th b u s   s to p .   T h b o u n d in g   b o x   f o r   b u s   an d   b u s   d o o r r esu lt  s et  1   as  s h o w n   i n   Fi g u r 9 an d   r esu lt  2   as  s h o w n   in   F ig u r 1 0 .               Fig u r 9 .   Fo r eg r o u n d   d etec tio n   p r o ce s s   o f   th i n p u t sce n ar io     Fig u r 1 0 .   Fo r eg r o u n d   d etec tio n   p r o ce s s   o f   th i n p u t sce n ar i o       F o r   e v a lu a ti n g   t h e   p r o p o s e d   m e t h o d ,   q u an t it a ti v e   an a ly s i s   b as e d   o n   [ 2 7 ]   i s   u s e d .   T h e   an a ly s i s   is   b as e d   o n   th e   s u c c ess   r a t ( SR )   o f   th e   s u b je c t   b o a r d in g   th e   c o r r e ct   b u s   w it h o u an y   d if f i cu lty   an d   t h e   c en t e r   l o c a ti o n   e r r o r   ( C L E ) .   H o w ev e r ,   th e   f a il u r e   m ig h t   o c cu r   e i th e r   in   d e t ec t in g   th e   b u s   c o r r e c tly ,   i d e n t if y in g   th e   b u s   d o o r ' s   l o c a t i o n   p r o p e r ly ,   o r   b o a r d in g   t h e   b u s   i n   th e   r ig h t   w ay   u s i n g   t h e   s t ai r c a s e   in   th e   b u s .   I f   th e   o v e r l a p p in g   d eg r e ( O D )   i s   m o r e   t h an   0 . 5 ,   it   i s   o b s e r v e d   a s   s u c c es s f u l .   SR = SA S/ T A S ,   w h e r e   SA S   is   th e   s u c c es s f u l   at t em p ts   m a d b y   s u b je c t s   a n d   t h e   T A S   i s   t o t al   a t t em p ts   m a d e   b y   s u b je c ts   T o   c o m p u t e   th e   S R ,   C L E ,   an d   O D ,   th e   ex p e r im en t at i o n   h a s   b e e n   c a r r ie d   o u t   o n   a b o u t   9 2   p e r s o n s   o f   d i f f e r en ag e   g r o u p s .   A l l   t h e   p e r s o n s   h av e   b e en   ca t eg o r i z ed   i n t o   th r e e   g r o u p s   b as e d   o n   t h ei r   ag e ,   v i z . ,   ag b e tw e en   1 0 - 2 5   a s   a   y o u th   ( Y ) ,   2 5 - 3 5   a s   m il l en n i al s   ( M ) ,   a n d   a b o v e   3 5   a s   o l d   a g e d   ( O ) .   T a b l e   1   l i s t s   th e   n u m b e r   o f   p e r s o n s   c o n s i d e r e d   f o r   ex p e r im en ta t i o n   w i th   d if f e r en t   ag e   g r o u p s .   Pe o p l e' s   g e n d e r   c o n s i d e r e d   f o r   e x p e r im en t a t i o n   i s   m a l e ,   an d   li t e r a cy   &   u s ag o f   g a d g e ts   a r e   h ig h   f o r   y o u th   an d   m il l en n ia l s ,   b u th o l d   ag g r o u p ' s   g a d g et s   a r e   m o d e r a t e .   T h e   F i g u r e   1 1   s h o w s   th e   ch ar t   r e l a t e d   t o   t h e   s h a r in g   o f   ex p e r im en t a l   s u b je c t s   am o n g   d if f e r en ag e   g r o u p s .   T h e   r e a s o n   f o r   c h o o s in g   d if f er e n ag e   g r o u p s ,   l i te r a cy   le v e ls ,   an d   g a d g e ts   l ik m o b i l es   is   th at   th e   ex p e r im en ta l   d e v i c es'   ef f i ci en cy   v a r i es   b as e d   o n   a l l   t h e s e   a s p e ct s .   H en c e,   t o   a t t ai n   m ax im u m   a c c u r ac y ,   p e r s o n s   ( s u b je c t s )   o f   d i f f e r en t   c a t eg o r i es   a r e   ch o s e n .   T h e   ex p e r im en t al   v a lu es   h av b e e n   s h o w n   in   T a b l 2   an d   T a b l e   3 .   I n   T a b l e   2 ,   th s u c ce s s   r a t i n   i d e n tif y in g   th e   b u s   an d   p r o p e r ly   b o a r d in g   th b u s   b y   l o ca t in g   t h b u s   d o o r s   i s   p r e s en te d ,   an d   t h e   g r a p h   is   s h o w n   i n   F ig u r e   1 2 .   T h e   s u c ce s s   r a t i s   m u ch   h ig h e r   f o r   y o u th   &   m il l en n i al s ,   w h e r e a s   i t   is   l o w   f o r   o l d   ag e   g r o u p s .   U p o n   ex p l o r in g   th e   r esu l ts ,   it   i s   o b s e r v e d   th at   th e   u s ag e   o f   m o d e r n   e l e ct r o n i c   g a d g e ts   ( m o b i l e   p h o n es )   b y   t h o l d   a g e   g r o u p   in   I n d i a   is ,   t o   s o m e   ex t en t ,   le s s   w h en   c o m p a r e d   t o   t h e   o t h e r   tw o   g r o u p s .   H en ce ,   t h e   s u cc e s s   r a t e   is   l o w   f o r   o l d   ag e   p e o p l e   d u e   t o   co n f u s i o n   r a is e d   in   in s t r u c ti o n s   f r o m   th e   d ev i c es   le a d in g   t o   a   r e d u c e d   s u c c e s s   r a te .   T h e   e x p e r im en t a r e s u l ts   o f   th e   o v e r l a p p in g   d eg r e e   a r t a b u la t e d   in   T a b l e   3 .   F ig u r e   1 2   s h o w ca s es   th g r a p h   o f   o v e r l a p p in g   d eg r e e .   Fr o m   th e   T a b l e   3   an d   th F ig u r e   1 3   d e p i c t s   th a t   t h e   o v e r l a p p in g   d eg r e e   is   l o w   f o r   t h e   ag e   g r o u p s   y o u th   an d   m i ll e n n ia ls ,   a n d   th e   o v e r l a p p in g   d e g r e e   is   h ig h e r   f o r   o l d   a g e   p e o p l e .   T h e   h ig h e r   o v e r l a p p in g   d e g r e e   in   o l d   a g e   p e o p l e   i s   th a t   th e   in s t r u c ti o n s   w e r e   m i s i n t e r p r e t e d   an d   s o m e   o f   th e   p e o p l e   c o u l d   n o t   l o c at e   th e   b u s   d o o r   p r o p e r l y .   T h ac cu r ac y   o f   th w o r k   i s   p r esen ted   in   T ab le  4   an d   Fig u r 1 4 .   T h ex p er i m en ta r es u lts   s h o w   t h at   th ac cu r ac y   i s   m u ch   h ig h er ,   w it h   an   a v er ag ac cu r ac y   o f   m o r t h an   8 8 %.  T h ac cu r ac y   o f   b o th   y o u t h   an d   m ille n n ial  ag g r o u p s   i s   m o r th an   9 0 %,  b u t h o ld   ag e   g r o u p 's  ac cu r ac y   is   ab o u 8 1 d u to   lack   o f   f a m iliar it y   in   u s in g   g ad g ets a n d   f o llo w i n g   th i n s tr u ctio n s   p r o p er ly .               Fig u r 1 1 .   C h ar t d e m o n s tr ati n g   th p eo p le  ag g r o u p   u s ed   f o r   ex p er i m en ta tio n     Fig u r 1 2 .   Gr ap h   o f   s u cc es s   r ate  f o r   d if f er e n t a g g r o u p   p eo p le   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  1 9 ,   No .   6 Decem b er   2021 :    1 9 2 4   -   1934   1932   T ab le  1 .   C o u n t o f   p eo p le  co n s id er ed   f o r   ex p er i m e n tatio n   T ab le  2 .   Su cc ess   r ate  f o r   d if f e r en t a g g r o u p   p eo p le   A g e   G r o u p   C o u n t   1 0   -   2 5   ( Y )   37   2 5   -   4 0   ( M )   31   4 0   - 6 0   ( O )   24     A g e   G r o u p   S u c c e ss  R a t e   1 0   -   2 5   ( Y )   92   2 5   -   4 0   ( M )   89   4 0   - 6 0   ( O )   73         T ab le  3 .   Ov er lap p in g   d eg r ee   f o r   d if f er en t a g g r o u p   p eo p le   T ab le  4 .   A cc u r ac y   f o r   d if f er e n t a g g r o u p   p eo p le   A g e   G r o u p   OD   1 0   -   2 5   ( Y )   03   2 5   -   4 0   ( M )   04   4 0   - 6 0   ( O )   09     A g e   G r o u p   A c c u r a c y   1 0   -   2 5   ( Y )   93   2 5   -   4 0   ( M )   91   4 0   - 6 0   ( O )   81               Fig u r e   13 .   Gr ap h   d em o n s tr ati n g   t h o v er lap p in g   d eg r ee     Fig u r e   14 .   Gr ap h   d em o n s tr ati n g   t h ac cu r ac y       6.   CO NCLU SI O N   A   n o v el  an d   s o p h i s ticated   s y s te m   is   p r o p o s ed   to   d etec b u s   d o o r s   f o r   v is u all y   i m p air ed   p eo p le.   T h is   v is u al  m o n i to r in g   s y s te m   r elie s   co m p letel y   o n   t h al g o r ith m s .   T h p r o p o s ed   s y s te m   ca n   a u to m at icall y   d etec t   th d o o r   o f   b u s   th r o u g h   m o b ile  ca m er a.   T h s y s te m   w ill   au to m a ticall y   r ec o n f i g u r it s elf   to   ad ap to   an y   b ac k g r o u n d   ch a n g e s ,   in c lu d i n g   m in o r   m o d i f icatio n s   a n d   tex tu r c h a n g e s .   T h s y s te m   co n s i s ts   o f   t w o   p ar ts .   T h f ir s is   to   u s f o r eg r o u n d   f r ag m e n f o cu s   to   a u to m atica ll y   e x tr ac f o r eg r o u n d   o b j ec ts   f r o m   t h b ac k g r o u n d ,   en r ich i n g   o n li n e   s tr ateg ies  f o r   w o r k in g   in   h ig h - d y n a m ic  s ce n es.  T h d y n a m ic  b ac k g r o u n d   m o d eli n g   is   en s u r ed   b y   th ite r ativ m o tio n   i n   th s ce n an d   th p o s itio n   o f   th m o v i n g   b u s .   T h s ec o n d   is   in   ch ar g o f   tr ac k i n g   d o w n   th d o o r   o f   th b u s .   T h r o u g h   a n   in - d ep th   ex a m i n atio n   o f   th ex p e r i m en tal  r esu lt s   o f   r ea v id eo   s eq u en ce s   w it h   co m p lex   v is u al  b ac k g r o u n d s ,   it  is   v er i f ied   th at  th p r o p o s ed   s y s te m   ca n   id en tify   th b u s   i n   r o b u s a n d   ef f icie n w a y   e v en   u n d er   co m p le x   c o n d itio n s .   B u s   d o o r   d etec tio n   co n d i tio n s   w h e n   t h e   b u s   is   i n   m o tio n ,   b u s   d o o r   id en ti f icatio n   w h e n   t h er ar m a n y   p eo p le  at  th d o o r   a r lef t f o r   f u t u r s co p e.       RE F E R E NC E   [1 ]   K .   Li ,   El e c tro n ic  T ra v e A id f o Bli n d   G u id a n c e A n   In d u stry   Lan d sc a p e   S tu d y , IND  ENG  2 9 0   Pro jec Rep o rt ,   2 0 1 5 [ On li n e ] .   A v a il a b le:  h tt p :/ /sc e t. b e rk e le y . e d u /w p - c o n ten t/ u p l o a d s/IND ENG 2 9 0 - P r o jec t - Re p o rt - E lec tro n ic - T ra v e l - A id s - f o r - Bli n d - G u id a n c e - Ku n - L i. p d f   [2 ]   D .   D a k o p o u l o s   a n d   N .   G .   B o u r b a k i s ,   " W e a ra b l e   O b s ta c le   A v o i d a n c e   E l e c t r o n i c   T ra v e l   A i d s   f o r   B l in d :   A   S u r v e y , ”  I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   S y s t e m s ,   M a n ,   a n d   C y b e r n e t i c s v o l .   4 0 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 - 3 5 ,   J a n .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T S M C C . 2 0 0 9 . 2 0 2 1 2 5 5   [3 ]   L .   Ra n ,   S .   He lal,   a n d   S .   M o o re ,   Drish ti a n   in teg ra ted   in d o o r/ o u t d o o b li n d   n a v ig a ti o n   sy ste m   a n d   se rv ice ,   Pro c e e d in g o t h e   2 n d   IEE An n u a C o n f.   o n 1 4 - 1 7   M a rc h   2 0 0 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / P ERCOM . 2 0 0 4 . 1 2 7 6 8 4 2   [4 ]   X .   g a n g   G u ,   A .   L ip p ,   P o siti o n   L o c a ti o n   a n d   Na v ig a ti o n   S y m p o siu m ,   IEE E.     Co n f.   h e ld   o n   1 1 1 5   A p ril  1 9 9 4 ,   1 9 9 4 ,   pp .   4 1 0   - 4 1 7 .   [5 ]   W .   Ba r f ield   a n d   T .   Ca u d e ll ,   " F u n d a m e n tals  o f   W e a r a b le  Co m p u ters   a n d   A u g m e n ted   Re a li t y , L a wre n c e   Erlb a u m   Asso c ia tes   Pu b li sh e rs ,   L o n d o n ,   I S BN:  9 7 8 - 1 - 4 8 2 2 - 4 3 5 1 - 2 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   H.  Ya m a s a k i,   H.  Ha sh im o to ,   K.  M a g a tan i ,   a n d   K.  Ya n a sh im a ,   " De v e lo p m e n o f   th e   n a v i g a ti o n   s y ste m   f o th e   v isu a ll y   im p a ired , "   Pro c e e d in g o t h e   2 2 n d   An n u a I n ter n a t io n a Co n fer e n c e   o t h e   IEE E   En g in e e r in g   in   M e d icin e   a n d   Bi o lo g y   S o c iety 2 0 0 0 ,   p p . 1 5 6 4 - 1 5 6 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /I EM BS . 2 0 0 0 . 8 9 8 0 4 1   [7 ]   R.   G .   G o ll e d g e ,   J.   R .   M a rsto n ,   a n d   C .   M .   Co sta n z o ,   A tt it u d e o f   v isu a ll y   i m p a ired   p e rso n t o w a rd   th e   u se   o f   p u b li c   tran sp o rtati o n ,   J o u rn a o Vi su a l   Imp a irme n a n d   Bl i n d n e ss ,   pp .   4 4 6 4 5 9 1 9 9 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A n   a s s is tin g   mo d el  fo r   th visu a lly  ch a llen g ed   to   d etec t b u s   d o o r   a cc u r a tely   ( S r ee n u   P o n n a d a )   1933   [8 ]   D.  R.   M a u re ,   C.   M.   M e ll o r ,   a n d   M .   Us lan ,   " A F B' c o m p u teriz e d   trav e a id Ex p e rim e n ters   wa n ted , J o u r n a l   o f   Vi su a l   Imp a ir   a n d   Bl in d ,   v o l.   73 ,   n o .   9 ,   pp .   3 8 0 3 8 1 ,   1 9 7 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 7 7 / 0 1 4 5 4 8 2 X7 9 0 7 3 0 0 9 0 8 .   [9 ]   A .   D.  He y e s,  P o lar o id   u lt ra so n ic  trav e a id   f o th e   b li n d , ”  J o u r n a o Vi su a Imp a irme n a n d   Bl i n d n e ss v o l.   76 no.   5 ,   p p 1 9 9 2 0 1 ,   1 9 8 2 ,   d o i:   1 0 . 1 1 7 7 / 0 1 4 5 4 8 2 X8 2 0 7 6 0 0 5 1 1 .   [1 0 ]   A .   D.  H e y e s,  " T h e   so n ic  p a th f in d e r:  A   n e w   e lec tro n ic  trav e a id , J o u rn a o Vi su a Imp a ir   a n d   Bl in d ,   v o l.   78   n o .   5 ,   p p .   2 0 0 2 0 2 ,   1 9 8 4 ,   d o i 1 0 . 1 1 7 7 / 0 1 4 5 4 8 2 X8 4 0 7 8 0 0 5 0 3 .   [1 1 ]   W .   A ll e n ,   A .   G ri ff it h ,   a n d   M .   Ya b lo n sk i,   " Re a li stic o rien tatio n   a n d   m o b il it y   f o th e   e ld e rl y   b li n d   p e rso n , T h e   L o n g   Ca n e   Ne wsle tt e r ( win ter ) ,   1 9 7 6 .   [1 2 ]   D.  G o ld ie,  Us e   o th e   C - 5   L a s e Ca n e   b y   sc h o o l - a g e   c h il d re n , ”  J o u rn a o Vi su a Imp a irme n a n d   Bl in d n e ss   v o l.   71 ,   n o .   8 ,   pp .   3 4 6 3 4 9 ,   1 9 9 7 ,   d o i 1 0 . 1 1 7 7 / 0 1 4 5 4 8 2 X 7 7 0 7 1 0 0 8 0 2 .   [1 3 ]   J.  A .   Bra b y n ,   " Ne w   De v e lo p m e n ts  in   M o b il it y   a n d   Orie n tati o n   A id f o th e   Bli n d , "   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Bi o me d ica l   En g in e e rin g ,   v o l.   BM E - 2 9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 8 5 - 2 8 9 ,   A p ril   1 9 8 2 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T BM E. 1 9 8 2 . 3 2 4 9 4 5 .        [1 4 ]     C.   M .   T sa i   a n d   Z.   M .   Ye h ,   De tec ti o n   o f   Bu Ro u tes   Nu m b e in   Bu P a n e v ia  L e a rn in g   A p p ro a c h ”,   In telli g e n t   In fo rm a t io n   a n d   Da t a b a se   S y ste ms .   ACIID,   L e c tu re   No tes   i n   Co mp u ter   S c ien c e 2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 0 5 4 5 8 - 2 _ 3 2 .   [1 5 ]   D.  W .   G ra n th a m ,   S p a ti a h e a ri n g ,   a n d   re late d   p h e n o m e n a ,   E.   Ca rte re tt e   &   M .   Fried ma n   ( S e rie Ed s.)  &   B.   M o o re   ( Vo l.   Ed . ),   H a n d b o o k   o p e rc e p ti o n   a n d   c o g n it io n He a rin g   ( 2 n d   e d . ) ,   Ne w   Yo rk Ac a d e m ic  P re ss ,     p p .   2 9 7 - 3 4 5 ,   1 9 9 5 .     [1 6 ]   C.   G u id a ,   D.  Co m a n d u c c i,   a n d   C.   Co lo m b o ,   A u to m a ti c   Bu L in e   Nu m b e L o c a li z a ti o n   a n d   Re c o g n it io n   o n   M o b i le  P h o n e s A   Co m p u ter  Vi sio n   A id   f o t h e   V isu a ll y   Im p a ire d ,   M a i n o   G. ,   F o re sti  G.L .   ( e d s)  Ima g e   A n a lys is   a n d   Pro c e ss in g - L e c tu re   No tes   i n   Co mp u ter   S c ien c e 2 0 1 1 ,   d o i 1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 2 4 0 8 8 - 1 _ 3 4   [1 7 ]   H.  P a n ,   C.   Yi,   a n d   Y.  T ian ,   " p rim a r y   tra v e li n g   a s sista n s y st e m   o b u d e tec ti o n   a n d   re c o g n it i o n   f o v isu a ll y   im p a ired   p e o p le , "   2 0 1 3   IEE I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   M u l ti me d ia   a n d   Exp o   W o rk sh o p ( I CM EW ),   2 0 1 3 ,     p p .   1 6 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /IC M EW . 2 0 1 3 . 6 6 1 8 3 4 6 .   [1 8 ]   T .   L in d e b e rg ,   " S c a le  S e le c ti o n   P ro p e rti e o f   G e n e ra li z e d   S c a le - S p a c e   In tere st  P o in De tec to rs , J o u rn a o M a t h .   Ima g .   a n d   Vi s. v o l.   4 6 ,   no.   2 ,   p p.   177 - 2 1 0 ,   2 0 1 3 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /s1 0 8 5 1 - 0 1 2 - 0 3 7 8 - 3 .   [1 9 ]   T .   L in d e b e rg ,   I m a g e   M a tch in g   Us in g   G e n e ra li z e d   S c a le - S p a c e   I n tere st  P o in ts ,   Ku ij p e A. ,   Bre d i e K. ,   Po c k   T . ,   Bi sc h o H.  ( e d s)  S c a le  S p a c e   a n d   Va ria t io n a M e th o d in   Co mp u ter   Vi sio n ,   L e c tu re   No tes   in   Co m p u ter  S c ien c e ,   S p rin g e r,   Be rli n ,   He id e l b e rg ,   2 0 1 3 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 3 8 2 6 7 - 3 _ 3 0 .   [2 0 ]   J.  A K a lb a n i ,   R.   B.   S u w w a il a m ,   A .   A .   Y a f a i,   D.  A .   A b ri ,   a n d   M .   H.  A .   Aw a d a ll a ,   " Bu d e tec ti o n   sy ste m   f o b li n d   p e o p le  u sin g   RF ID , IEE 8 th   G CC Co n f .   &   Exh i. ,   M u sc a t ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /IE E EG CC.2 0 1 5 . 7 0 6 0 0 3 8 .     [2 1 ]   M .   L .   M e k h a lf i,   F .   M e lg a n i,   Y.   B a z i ,   a n d   N.  A lajlan ,   " A   Co m p re ss iv e   S e n sin g   A p p ro a c h   to   De sc rib e   In d o o S c e n e f o Bli n d   P e o p le , IEE T ra n sa c t io n s o n   Circ u it s a n d   S y ste ms   fo r V id e o   T e c h n o l o g y ,   v o l.   2 5 ,   n o .   7 ,   p p .   1 2 4 6 - 1 2 5 7 ,   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T CS V T . 2 0 1 4 . 2 3 7 2 3 7 1 .   [2 2 ]   H.  Zh o u ,   K.  Ho u ,   D .   Z u o ,   a n d   J.  L i,   In telli g e n Urb a n   P u b li c   T ra n sp o rtat io n   f o A c c e ss ib il it y   De d ica ted   to   P e o p l e   w it h   Disa b il it ies ,   S e n so rs v o l.   1 2 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 6 7 8 - 1 0 6 9 2 ,   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 3 3 9 0 /s1 2 0 8 1 0 6 7 8 .   [2 3 ]   P.  W o n g ta,  T .   Ko b c h a isa w a t,   a n d   T .   H.  Ch a li d a b h o n g se ,   " A n   a u t o m a ti c   b u ro u te  n u m b e re c o g n i ti o n , 1 3 th   In t .   J o in C o n f .   o n   C S S E ,   2 0 1 3 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /j c ss e . 2 0 1 6 . 7 7 4 8 9 1 0   [2 4 ]   N.  E.   S h a n d u ,   P .   A .   O w o la w i,   T .   M a p a y i ,   a n d   K.  Od e y e m i,   " AI  Ba se d   P il o S y ste m   f o V isu a ll y   I m p a ired   P e o p le, ”  In tern a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Art if icia In telli g e n c e ,   Bi g   Da t a ,   Co mp u t in g   a n d   Da ta   Co mm u n i c a ti o n   S y ste ms   ( icABCD) ,   Du rb a n ,   S o u th   A f rica ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / icA B CD4 9 1 6 0 . 2 0 2 0 . 9 1 8 3 8 5 7 .   [2 5 ]   S P o n n a d a   a n d   S .   Ya rra m a ll e ,   Ob jec Id e n ti f ica ti o n   t o   A ss ist  V isu a ll y   Ch a ll e n g e d ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   En g i n e e rin g   a n d   A d v a n c e d   T e c h n o lo g y   ( IJ EA T ) v ol 8 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 3 3 - 1 0 3 9 ,   A p ril   2 0 1 9 .   [2 6 ]   S P o n n a d a ,   S .   Ya rra m a ll e ,   a n d   M .   R .   T .   V . ,   A   H y b rid   A p p ro a c h   f o Id e n ti f ica ti o n   o f   M a n h o le  a n d   S tairc a se   to   A s sist V isu a ll y   Ch a ll e n g e d ,   IEE Acc e ss v ol .   6 ,   p p .   4 1 0 1 3 - 4 1 0 2 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A CCES S . 2 0 1 8 . 2 8 5 2 7 2 3 .     [2 7 ]   J.   L i,   J .   W a n g ,   a n d   W .   L iu ,   M o v in g   T a rg e De tec ti o n   a n d   T ra c k in g   A l g o rit h m   Ba se d   o n   Co n tex In f o rm a ti o n ,   IEE Acc e ss v o l.   7 ,   p p .   7 0 9 6 6 7 0 9 7 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A CCES S . 2 0 1 9 . 2 9 1 9 9 8 5       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S r e e n u   Po n n a d a   o b tain e d   a   P h (CS E)  f ro m   G I TA M   Un iv e rs it y ,   V isa k h a p a tn a m ,   In d ia;   M . T e c h   (CS E)  f ro m   S t.   T h e re s sa   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   V izia n a g a ra m   Av a n th i,   In d ia;  a n d   B. T e c h   (CS E a M V G Co ll e g e   o En g in e e rin g .   He   h a m o re   th a n   6   y e a rs   o f   tea c h in g   a n d   re se a rc h   e x p e rie n c e   in   th e   f ield   o f   a rti f ici a in telli g e n c e   a n d   m o b il e   n e tw o rk s,  a n d   h a p u b li sh e d   a rti c les   i n   n a ti o n a p u b li c a ti o n s.  He   is  c u rre n tl y   a n   A s so c iate   P ro f e ss o i n   th e   De p a rtm e n o f   En g in e e rin g   a n d   C o m p u ter  S c ien c e   a th e   Bim a wa ra m   V ish n u   I n stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   In d ia,  a n d   h a s p u b l ish e d   m o re   th a n   te n   a rti c les   in   in ter n a ti o n a jo u rn a ls.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.