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電柱画像の展開合成によるAI画像認識の検証

電柱画像の展開合成によるAI画像認識の検証

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 277

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Evaluating AI Recognition with Unwrapped Utility Pole Images

著者名: 湧谷栄之(関西電力送配電),外尾雅英(関西電力送配電),杉本貴史(関西電力送配電),青木悟大(日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング),濱野夏輝(日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング),余正楠(日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング),西川凜(日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング),富田亜紗美(日本アイ・ビー・エム),原裕介(日本アイ・ビー・エム)

著者名(英語): Masayuki Wakutani (Kansai Transmission and Distribution.Inc.), Masahide Hokao (Kansai Transmission and Distribution.Inc.), Takafumi Sugimoto (Kansai Transmission and Distribution.Inc.), Aoki Godai (IBM Japan Systems Engineering Co.,Ltd.), Hamano Natsuki (IBM Japan Systems Engineering Co.,Ltd.), Yu Zhengnan (IBM Japan Systems Engineering Co.,Ltd.), Nishikawa Rin (IBM Japan Systems Engineering Co.,Ltd.), Tomita Asami (IBM Japan, Ltd.), Hara Yusuke (IBM Japan, Ltd.)

キーワード: 電柱|ひび|ひび割れ|画像処理|画像認識AI|Utility Pole|crack|crack|Image Processing|Image Recognition AI

要約(日本語): 本研究では、画像処理と画像認識AIを用いて、電柱のひび検出とその定量的評価の可能性を検討した。円柱状の電柱を撮影する際の歪みの課題を解決するため、ArUcoマーカーを等間隔で貼り付けたバンドを巻き付け、全周撮影した画像を平面上に展開する手法を提案した。また、IBMR MaximoR Visual Inspectionを用いてひび検出のためのAIモデルを作成した。今後は、撮影方法の標準化、AIモデルの学習データ増強、および前処理・後処理の工夫により、ひび検出精度のさらなる向上を目指す。

PDFファイルサイズ: 1,807 Kバイト

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