3D Gaussian Splattingで表現された３次元線路空間における電化柱の角度推定手法

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：VT25033,TER25100

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：2025/9/26

タイトル(英語)：Pole Angle Estimation Method in a 3D Railway Environment Using 3D Gaussian Splatting

著者名：白井 大貴(鉄道総合技術研究所),前田 梨帆(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)： Taiki Shirai(Railway Technical Research Institute),Riho Maeda(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード：３次元線路空間,３Ｄ　Ｇａｕｓｓｉａｎ　Ｓｐｌａｔｔｉｎｇ,電化柱,角度推定,3D Railway Environment,3D Gaussian Splatting,Pole,Angle Estimation

要約(日本語)：鉄道設備の維持管理は作業員による巡回や手検測が必要である。特に電化柱は、傾斜により列車と接触事故が発生するリスクがあるため、作業員が現場に出向き敷設角度の健全性を確認している。そこで本研究では、現地へ移動をせずに角度健全性を確認できるようにするため、車両前頭で撮影した映像を基に3D Gaussian Splattingにより構築した線路沿線の3次元空間を用いて、空間内の電化柱をその他の背景と分割し、角度を推定する手法を提案する。

要約(英語)：Maintenance of railway infrastructure typically requires on-site patrols and manual measurements by workers. In particular, poles pose a risk of collision with trains if they are tilted, necessitating workers to visit the site and check their angles. To address this, we propose a method that enables angle verification without on-site visits. Using footage captured from the front of a train, we construct a 3D railway environment via 3D Gaussian Splatting, and estimate the angle of poles by segmenting them from the surrounding background within the 3D space.

本誌：2025年9月29日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ：115-120p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,903Kバイト