列車前方画像からの噴泥検出手法の精度向上

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT23009,TER23062

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: 2023/09/19

タイトル(英語): Improving Accuracy of Mud Pumping Detection from Train Forward Image.

著者名: 高橋 宏侑(鉄道総合技術研究所),合? 航(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Hiroyuki Takahashi(Railway Technical Research Institute),Wataru Goda (Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: ＡＩ|列車前方画像|ディープラーニング|噴泥|Artificial Intelligence|Train Forward Image|Deep Learning|Mud Pumping

要約(日本語): 鉄道の軌道部材検査は保線技術者が現地に出向くことで行われており，現場に大きな負担がかかっている。軌道部材検査の1つに，道床バラスト上に発生する噴泥の有無を確認する検査がある。軌道部材検査の効率化を図るため、AIを用いて道床バラスト上に発生した噴泥を自動で検知し、噴泥の進行度を判定するシステムを開発している。本研究では複数の手法を用いて噴泥の検知精度を向上させたので、その結果を報告する。

要約(英語): To enhance the efficiency of track maintenance, we have developed a mud-pumping detection method that utilizes train frontal view images captured by a portable camera. This method can judge the degree of deterioration of mud-pumping in four stages. This method has proven effective in reducing work time and minimizing initial implementation costs but is highly dependent on detection accuracy. In this study, we address this issue by improving the quality of our training data, thus enhancing the accuracy of mud pumping detection.

本誌: 2023年9月22日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,106 Kバイト