画像認識による新幹線電車線設備の保全方法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER20063

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道研究会

発行日: 2020/08/20

タイトル(英語): Study on Maintenance Method of Overhead Contact Line of the Shinkansen by Using Image Recognition

著者名: 堂﨑 章良(東日本旅客鉄道),松本 知之(東日本旅客鉄道),入倉 佳祐(東日本旅客鉄道),熊谷 和博(東日本旅客鉄道)

著者名(英語): Akira Dozaki(East Japan Railway Company),Tomoyuki Matsumoto(East Japan Railway Company),Keisuke Irikura(East Japan Railway Company),Kazuhiro Kumagai(East Japan Railway Company)

キーワード: 電車線路|深層学習|画像認識|overhead contact line|deep learning|Image Recognition

要約(日本語): 東北新幹線において、高速化に伴う離線率の上昇やこれまで発生していなかった電車線設備の不具合が確認されている。これらへの対応として、営業列車のパンタグラフ映像の確認や徒歩巡回を実施しているが、多大な労力がかかるためより一層の効率化が望まれている。本論文では、営業列車及び検測車のパンタグラフ映像から離線や不具合設備を検出するために深層学習を利用した画像認識を活用した結果を報告する。

要約(英語): On the Tohoku Shinkansen, there has been an increase of contact loss rate due to speeding-up, and problems with overhead contact line that had not occurred before.As equipment confirmation after these troubles, we check pantograph images of business trains and carry out patrols on foot. But we have to do more efficient equipment checks because the current method require a lot of effort.In this paper, we report the results of using image recognition that incorporates deep learning to detect contact loss and faulty equipment from pantograph images of business trains and inspection vehicles.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,102 Kバイト