鉄道信号検知用AIモデルの検知対象外の物体によるクラス拡張

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS23031,TER23098

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

発行日: 2023/11/06

タイトル(英語): Class augmentation of AI model for railway signaling detection by objects outside the detection range.

著者名: 小室 翔嗣(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),Wataru Gouda(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: ＡＩ|列車前方画像|鉄道信号|AI|Train Front Images|Railway signaling

要約(日本語): 鉄道では、列車を安全かつ円滑に運行するために運転士に対してその指示を表示する鉄道信号があり、その多くが運転士の目視による確認に依存している。そこで我々は、運転士の運転支援システムの開発に向けて、列車前方画像からAIを用いて鉄道信号を検知するモデルを作成した。本研究では、モデルの検知精度向上を目的に検知対象外の物体でクラス拡張した場合における検知精度評価を行ったため、その結果について報告する。

要約(英語): In the context of railways, various signaling systems are utilized to provide safety and ensure smooth operations. Many of these systems work together with ATS but several signals still depend on visual confirmation by train drivers. Therefore, we have developed an AI model to detect railway signals using images captured from the front of trains, to create a driver support system. In this study, we assess the detection accuracy of our model by incorporating class classification unrelated to detection targets into the learning process., with the goal of enhancing the model's detection performance.

本誌: 2023年11月9日ＩＴＳ/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 47-52 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,524 Kバイト