深層学習を用いた列車前方画像からの臨時信号機検知手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT23015,TER23068

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): Study of temporary signal detection method for train front images using deep learning.

著者名: 小室 翔嗣(鉄道総合技術研究所),清水 義輝(鉄道総合技術研究所),合田 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): Shoji Komuro(Railway Technical Research Institute),Yoshiki Shimizu(Railway Technical Research Institute),Wataru Goda(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 臨時信号機|深層学習|列車前方画像|Temporary signal|Deep Learning|Train Front Images

要約(日本語): 鉄道では、運転士に対して列車を運転するときの運転条件を現示ための装置として信号機が設置されている。信号機のうち臨時信号機は、工事や災害等で一時的に列車速度の制限が必要な場合に設置され、運転士の目視による現示確認がされている。本研究では、安全な列車運行と運転士の前方監視業務の負担軽減をするシステム開発に向けて、深層学習を用いて列車前方画像から臨時信号機を検知する手法を検討した。その結果を報告する。

要約(英語): In the railway industry, signals are installed to convey operational conditions to train drivers. However, temporary signals, a subset of these devices, are deployed on an ad-hoc basis to regulate train speeds during construction, emergencies, or other circumstances. Unlike fixed signal devices, these temporary signals do not emit light, which poses a risk of being overlooked by train drivers. In this paper, we propose a deep learning-based method for detecting temporary signals with the aim of assisting train drivers and reducing the risk of speeding incidents. Our goal is to develop a system that enhances train safety and alleviates the monitoring workload on train drivers.

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: 37-42 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,879 Kバイト