電車線路設備を対象とした低次元特徴に基づく局所部分空間法による異常診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19051

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Diagnosis of Railway Facility by Local Subspace Classifier based on Low-Dimensional Feature

著者名: 青戸 勇太(広島工業大学),中村 雅美(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学)

著者名(英語): Yuta Aoto(Hiroshima Institute of Technology),Masami Nakamura(Hiroshima Institute of Technology),Maeda Shunji(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 電車線路設備|異常診断|Railway Facility|Diagnosis

要約(日本語): 鉄道設備において，電車線設備はその種類と数が多く，目視による診断には労力がかかるため，自動化が期待されている。本報告では、ハンガと呼ばれる電車線設備を対象とし、一般物体検出に使われているSingle Shot MultiBox Detectorを用いた対象設備の画像抽出と、低次元特徴に基づく局所部分空間法による1class異常検出の可能性について述べる。

要約(英語): There are many types and numbers of railway facilities, and visual inspection requires labor cost, so automation is expected. In this report, Single Shot MultiBox Detector is used for image extraction of facility called Hanger and Local Subspace Classifier based on low dimensional feature is applied to diagnosis.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,028 Kバイト