深層学習を用いた送電線の異常検出手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 353

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Power Line Anomaly Detection Using Deep Neural Networks

著者名: 岩本 直也(香川高等専門学校),須藤 陽輝(香川高等専門学校),河上 響(香川高等専門学校),尾崎 玲音(香川高等専門学校),三崎 幸典(香川高等専門学校)

著者名(英語): Naoya Iwamoto|Haruki Sudo|Uta Kawakami|Reon Ozaki|Yukinori Misaki

キーワード: 送電線|異常検出|深層学習深層学習,Power Line,Anomaly Detection,Deep Learning

要約(日本語): 送電設備の高経年化に伴い，送電鉄塔や送電線の点検需要は今後さらに増加するものと予測され，より正確で効率の良い点検手法が必要とされている。この課題に対し，我々は自走式送電線点検機（ロボット）の開発を進めている。本研究では，このロボットを用いて撮影した送電線の画像から，深層学習を用いて異常部分を検出する手法について開発を行った。開発した手法は，送電線の正常部分の画像のみを学習することで，異常部分を検出するという点に特徴がある。試験用送電線に疑似異常としてシールを張り付け，ロボットを用いて撮影した画像からこれらを検出できるか検証を行った。

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