クラス重みを考慮したVAEによる電車線設備の異常検知手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-4

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Anomaly detection of train line equipment by VAE considering class weights

著者名: 野田 祥希（明電舎）,長島 秀明（明電システムソリューション）,松村 周（鉄道総合技術研究所）,大橋 剛介（静岡大学）

著者名(英語): Yoshiki Nota (MEIDENSHA CORPORATION),Hideaki Nagashima (MEIDEN SYSTEM SOLUTIONS CORPORATION),Itaru Matsumura (Railway Technical Research Institute),Gosuke Ohashi (Shizuoka University)

キーワード: 異常検知|電車線金具|目視検査目視検査|Anomaly detection|Overhead contact line fittings|Visual inspection

要約(日本語): 電気鉄道を安全かつ正確に運用するためには、鉄道設備のメンテナンスが必須ある。そのメンテナンス作業の1つに架空電車線設備の目視点検がある。作業では、メンテナンス作業員が実際に架空電車線設備を目視確認しているため人員と時間を要しており、現場では架空電車線の検査作業の効率化が要望されている。そこで我々は、深層学習を用いた架空電車線設備の目視点検作業の効率化手法について提案する。提案では、セグメンテーション手法であるU-netと生成モデルの手法であるVariational Auto Encoder(VAE)を組み合わせた異常検知手法について提案する。また、VAEによる異常検知を実施する際には、復元誤差に対してクラス間の領域に応じた重みを付与することで異常検知の精度を向上させる。