物体検知AIを用いたパンタグラフモニタリング手法の基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: LD25016,TER25016

グループ名: 【D】産業応用部門 リニアドライブ/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2025/01/20

タイトル(英語): Basic Study of Pantograph Monitoring Method using Object Detection AI

著者名: 松村 周(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Itaru Matsumura(Railway Technical Research Institute)

キーワード: パンタグラフ|架空電車線|異常検出|物体検知|自動降下|モニタリング|Pantograph|Overhead contact line|Anomaly detection|Object detection|Automatic dropping device|Monitoring

要約(日本語): 集電系では破損したパンタグラフが走行すると電車線を破損させ、さらに破損した電車線により後続のパンタグラフが破損するという連鎖が起こる場合がある。この連鎖による長時間の列車運休を防ぐため、車上に搭載したカメラによりパンタグラフを常時監視し、深層学習による物体検知を用いてホーンの脱落などの異常を早期に検出する手法について検討を行い、基礎的な実験を行ったので報告する。

要約(英語): In current collection system, a damaged pantograph can damage the overhead contact line while running, and the damaged overhead contact line can damage other pantographs. To prevent such chain reaction, it is important to detect pantograph defects at an early stage. Therefore, we conducted a basic study of pantograph monitoring method using a camera mounted on the vehicle roof and anomaly detection method using object detection with deep learning.

本誌: 2025年1月23日-2025年1月24日リニアドライブ/交通・電気鉄道合同研究会-1

本誌掲載ページ: 65-69 p

原稿種別: 日本語