鉄塔撮影画像からの鉄塔抽出と抽出結果の利用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 258

グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2021/08/12

タイトル(英語): Extraction of Transmission Tower on Image and its Applications

著者名: 石野隆一（電力中央研究所）

著者名(英語): Ryuichi Ishino (CRIEPI)

キーワード: 鉄塔|領域抽出|深層学習|錆レベル判定|鉄塔傾斜計測|Transmission Tower|Semantic Segmentation|Deep Learning|Rust Level Judgment|Tower Slant measurement

要約(日本語): 送電設備の状態確認に画像を使う機会が増えている。目視確認で行える量のデータ量であれば良いが，手軽に記録でくるため，目視確認のためのデータ量の増大が問題となっている。このため，自動判定技術の開発が望まれている。自動判定するには，撮影画像から対象設備を精度良く抽出することが不可欠である。そこで，深層学習を使った鉄塔抽出手法を検討した。抽出結果は，撮影アングルに依存するが，一定の条件を満たせば，良好に抽出できることが確認できた。また，鉄塔抽出結果を利用したアプリケーションとして，鉄塔鋼材の簡易劣化自動診断や鉄塔傾斜監視手法について報告する。

PDFファイルサイズ: 384 Kバイト