ディープラーニングを用いた電車線路設備確認手法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-245

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): Confirmation Method of Overhead Contact Line Facilities using Deep Learning

著者名: 小原 拓也(東日本旅客鉄道),野本 拓実(東日本旅客鉄道),鉢路 隆太郎(東日本旅客鉄道)

著者名(英語): Takuya Ohara(East Japan Railway Company),Takumi Nomoto(East Japan Railway Company),Ryutaro Hachiro(East Japan Railway Company)

キーワード: 電車線路,ディープラーニング,パンタグラフ

要約(日本語): パンタグラフ監視装置は、駅構内のビーム上に設置されたカメラで通過列車を撮影する装置で、事故時における列車抑止区間の限定などに使用されている。しかし、本装置で撮影されるのは列車1編成ごとであり、パンタグラフ画像の抽出に人工を要していた。そこで、パンタグラフ監視装置からパンタグラフ画像のみを抽出するディープラーニングモデルを作成し、画像確認作業の高効率化を目指した。大宮電力技術センターで管理する10台のカメラを対象にしたモデルを作成したところ、高精度でパンタグラフ画像を抽出できることがわかった。またカメラ数を限定したモデルならば、列車種類が多い場合でもさらに抽出精度の向上が可能であることを示した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 673 Kバイト