画素分解能が機械学習による架線金具画像の異常検出に与える影響の一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT23033,TER23086

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 Influence of Pixel Resolution on Anomaly Detection Performance of Overhead Contact Line Fittings

著者名: 松村 周(鉄道総合技術研究所),薄 広歩(鉄道総合技術研究所),山下 主税(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Itaru Matsumura(Railway Technical Research Institute),Hiromu Susuki(Railway Technical Research Institute),Chikara Yamashita(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 架空電車線|架線金具|画像処理|機械学習|異常検出|画素分解能|overhead contact line|catenary fitting|image processing|machine learning|anomaly detection|pixel resolution

要約(日本語): 近年，架空電車線外観検査の自動化へ向けて，画像処理による架線金具の異常検出の研究が進んでいる。架空電車線の画像取得にあたり，取得した画像のデータ容量と画質はトレードオフの関係にあるが，その画質が架線金具の異常検出に与える影響は明らかになっていなかった。本稿では，画質のうち画素分解能に着目し，これを変化させて架線金具の異常検出精度に与える影響の検討を行ったのでその結果を報告する。

要約(英語): In acquiring images for anomaly detection on overhead contact line, there is a trade-off between image quality and its data volume. The image quality can affect the anomaly detection. This paper discusses the influence of image quality, especially pixel resolution on anomaly detection performance.

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: 119-124 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,339 Kバイト