セマンティックセグメンテーションによる線条設備検出

カテゴリ：部門大会

論文No：TC19-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Overhead Catenary Equipment Detection Using Semantic Segmentation

著者名：望月 凜平（株式会社明電舎）,長島 秀明（明電システムソリューション株式会社）,山本 大樹（株式会社明電舎）

著者名(英語)： Rinpei Mochizuki (MEIDENSHA CORPORATION),Hideaki Nagashima (MEIDEN SYSTEM SOLUTIONS CORPORATION),Taiki Yamamoto (MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード：セマンティックセグメンテーション,画像認識,鉄道,保守点検,semantic segmentation,image recognition,railway,maintenance and inspection

要約(日本語)：鉄道分野における電車線設備の保守点検業務は、現在目視にて行われているが、作業コストと時間がかかることから、自動点検による省力化が求められている。我々は鉄道車両の屋根上にカメラを設置し、撮影した電車線設備の映像から画像処理によってトロリ線を検出し、摺動面の摩耗量を検測するシステムを開発している。しかし電車線設備にはトロリ線以外にもちょう架線などの線条物が存在するためトロリ線と他の線条物を区別する必要がある。また、我々の検出システムでは輝度を基に検測するシステムを採用しているが、摩耗の状態により輝度のばらつきが出てしまうため単純な画像処理では検出が難しく、複数の条件処理を追加することで対策をする必要があった。本研究では画像処理と条件処理によって検出していたトロリ線をセマンティックセグメンテーションを用いることで複雑な条件の設定無くトロリ線の検出を実現した。

本誌掲載ページ：679-682p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：694Kバイト