Conçue par des chercheurs de l’université de New York, Commute Booster peut reconnaître les panneaux dans les stations de métro et identifier ceux étant pertinents pour le trajet de l’utilisateur.
Faciliter les déplacements des personnes aveugles et malvoyantes dans le métro. Tel est l’objectif de l’application Commute Booster, développée par des chercheurs de l’Institut Polytechnique et de la faculté de médecine de l’université de New York. Elle permet de diriger les utilisateurs des transports en commun à travers le « kilomètre intermédiaire », qui « implique souvent de négocier un réseau complexe de couloirs souterrains, de guichets et de quais de métro », comme l’a indiqué John-Ross Rizzo, professeur agrégé qui a dirigé l’équipe de recherche, dans un communiqué. « Cela peut être dangereux pour les personnes qui ne peuvent pas compter sur la vue ».
Aider les personnes aveugles et malvoyantes dans le métro
Les panneaux de métro étant généralement graphiques ou textuels, les personnes malvoyantes ont du mal à les reconnaître à distance, ce qui réduit leur capacité à être autonome dans des environnements inconnus. Pour aider ces individus, ainsi que les personnes aveugles, Commute Booster détermine automatiquement les panneaux qu’un voyageur rencontrera en chemin vers un quai de métro spécifique. L’application utilise ensuite l’appareil photo du smartphone pour reconnaître et interpréter uniquement ceux étant pertinents pour le trajet de l’utilisateur.
Pour y parvenir, Commute Booster repose sur deux composantes technologiques. La première, le General Transit Feed Specification (GTFS), est un format informatique permettant aux agences de transport public de partager leurs données de transport en commun avec des développeurs et applications tierces. Cet ensemble de données contient des descriptions des emplacements et des voies dans chaque station de métro. Ces informations sont utilisées par l’algorithme de Commute Booster pour générer une liste complète des panneaux d’orientation que les utilisateurs rencontrent au cours de leur trajet prévu.
La seconde technologie est la reconnaissance optique de caractères (OCR), qui est « capable de traduire des images de texte en véritable texte modifiable ». Concrètement, elle lit tous les textes figurant dans l’environnement immédiat des utilisateurs. L’algorithme de l’application peut ainsi identifier les panneaux de navigation pertinents et localiser la position de ces derniers dans l’environnement immédiat des utilisateurs.
Testée dans trois stations de métro de New York, Commute Booster a obtenu un taux de réussite de 97% dans l’identification des panneaux pertinents nécessaires pour atteindre une destination fictive. L’application est aussi parvenue à « lire » les panneaux à distance et à des angles reflétant le positionnement physique attendu des voyageurs. Les chercheurs prévoient désormais de mener une étude avec des humains « dans un proche avenir », indiquant que Commute Booster pourrait être disponible pour un usage public à court terme.
