画像データを用いた架空地線点検方法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 302

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): Study of inspecting methd of aerial ground wire using image data

著者名: 新居浩治（四国総合研究所），桐生剛至（システムインテグレータ）

著者名(英語): Kouji Nii (SHIKOKU RESEARCH INSTITUTE INC.), Tsuyoshi Kiryu (System Integrator)

キーワード: 送電線|架空地線|点検|AI|ヘリコプター|ドローン|transmission line|aerial ground wire|inspection|artificial intelligence|helicopter|unmanned aerial vehicle

要約(日本語): 送電線の架空地線は雷撃などにより損傷が生じている場合がある。これらを発見するためにヘリコプター等から架空地線を動画撮影し、後に目視で点検を行っている。近年は点検の方法を目視からAIに置き換える試みがされている。本論文では、AI化の際に生じるいくつかの課題を改善する方法を検討した。一つ目は検査対象の架空地線の抽出方法について述べる。AI等を用いて抽出するためには架空地線を切り出した大量の画像データを学習用に準備する手間がかかるため、この準備作業を軽減できる手法を提言する。二つ目は良否を判定する方法について述べる。一般に、画像の特徴の変化やAIによって良否判定を行うときに、異常の検出率を高めようとすると正常な部分を異常と判定するケースが増加する。このような支障が生じにくい手法を提言する。

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