Convolutional Neural Networksを用いた軌道内の落下物検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-215

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Falling objects Detection in Railway Track Using Convolutional Neural Networks

著者名: 山本 大樹(明電舎),望月 凜平(明電舎),田林 精二(明電舎)

著者名(英語): Taiki Yamamoto(MEIDENSHA CORPORATION),Rinpei Mochizuki(MEIDENSHA CORPORATION),Seiji Tabayashi(MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード: Convolutional Neural Networks,落下物検出,鉄道

要約(日本語): 鉄道設備の保守・改良工事は，主に列車運転時間終了後から初電までの夜間に行われる．保守・改良工事で使用した工具やボルト等の部品が線路内に落ちていると事故に繋がる危険性がある．そのため，作業終了後に設備内に置き忘れなどが無いかの確認作業を行う．本研究では、エッジや濃淡パターンなど画像らしい特徴を抽出することができ，加えて特徴抽出と識別を同時に学習することが可能なConvolutional Neural Networks（CNNs）を用いた軌道内の落下物検出手法を提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 483 Kバイト