深層学習を使った送電線下監視画像中からの重機検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-115

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Heavy Machines Detection in Images of Circumstances below Transmission Lines by Deep Learning

著者名: 牛本 卓二(中部電力),村松 文明(東京電力ホールディングス),佐藤 晃生(九州電力),村上 三朗(電源開発),石野 隆一(電力中央研究所)

著者名(英語): Takuji Ushimoto(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Fumiaki Muramatsu(Tokyo Electric Power Co.,Inc.),Kousei Satou(Kyusyu Electric Power Co.,Inc.),Saburou Murakami(Electric Power Development Co.,Ltd.),Ryuichi Ishino(CRIEPI)

キーワード: 送電線,画像処理,深層学習

要約(日本語): 電力会社では，送電線にクレーン車等の重機が接近し発生する電気事故防止を目的とし，定期的に巡視をしている。具体的には，工事看板設置や土地測量など送電線下の状況変化を確認し，工事の初期段階での把握に努めている。送電線下管理の課題として，郊外では開発案件が少ないため高頻度の巡視は非効率であることが挙げられる。そこで本研究では，鉄塔に設置したカメラで送電線下を撮影した画像を用い，人による確認作業を支援する画像処理技術の開発を進めている。今回，これまで蓄積した大量の送電線下監視画像を活用し，人や車を画像中から精度良く検出できる深層学習技術により，対象を重機とした試みについて検討したので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 415 Kバイト