画像解析を用いた黒色皮膜検知アルゴリズムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT22017,TER22072

グループ名: 【D】産業応用部門 自動車/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2022/09/27

タイトル(英語): Development of Black Leaf Layer Detection Algorithm Using Image Analysis

著者名: 吉野 純樹(鉄道総合技術研究所),合田 航(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所),髙木 良彦(四国旅客鉄道),乾 恵輔(四国旅客鉄道)

著者名(英語): Junki Yoshino(Railway Technical Research Institute),Goda Wataru(Railway Technical Research Institute),Mukojima Hiroki(Railway Technical Research Institute),Nagamine Nozomi(Railway Technical Research Institute),Yoshihiko Takaki(Shikoku Railway Company),Kei

キーワード: 黒色皮膜|画像解析|レール検知|Black Leaf Layer|Rail detection|Image Analysis

要約(日本語): 軌道面を撮影した画像から黒色皮膜を検知するアルゴリズムを開発した。前処理としての，画像処理によるレール検知では99.7%以上の精度でレールの領域を検出することができた。また黒色皮膜を検知アルゴリズムにおいては，輝度を用いた閾値処理と統計分析手法を組み合わせることで正解率91%とすることができた。

要約(英語): In order to construct a system for the automatic detection of black leaf layers on railway tracks, we have developed a detection algorithm using image analysis. First, the process for detecting the black leaf layers is rail detection. We used filters to detect rails, which were detected in more than 99.7% of all frames, except in dark conditions such as tunnels. Second, the blackness of the rail was obtained to calculate the black leaf layer likeness. Based on the calculated results, the black leaf layers were detected. Last, the developed black leaf layer detection algorithm was able to detect black leaf layers in more than 90% of all frames by using statistical methods. We have begun recording on the Dosan Line in Shikoku and will test its effectiveness in the future.

本誌: 2022年9月30日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 43-48 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,776 Kバイト