画像セグメンテーション法を用いた鉄道車両検査支援システムの検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-256

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): A Study of Inspection Support System for Railway Vehicle Using Image segmentation Method

著者名: 我妻 瞳(茨城工業高等専門学校),井山 雄大(茨城工業高等専門学校),丸山 智章(茨城工業高等専門学校),長洲 正浩(茨城工業高等専門学校)

著者名(英語): Hitomi Agatsuma(National Institute of Technology, Ibaraki College),Yudai Iyama(National Institute of Technology, Ibaraki College),Tomoaki Maruyama(National Institute of Technology, Ibaraki College),Masahiro Nagasu(National Institute of Technology, Ibaraki College)

キーワード: 画像セグメンテーション,深層学習,画像処理,鉄道車両

要約(日本語): 我々は鉄道車両の検査支援システムの開発を進めている。本研究では深層学習を用いた画像セグメンテーションが車両屋根上の異物を検出する手法として有効であるか検討した。車両模型の屋根を撮影した画像を教師画像とし、予測モデル作成した。分類は屋根と機器2種に加え、“未学習”の領域の4種類である。車両屋根上に異物がある場合には異物部分を“未学習”として分類できると仮説を立て、異物が存在する画像を入力画像として予測モデルの有効性を確認した。その結果、全体的に高い異物検出率を得ることができた。そのため、画像セグメンテーションの異物検出システムへの応用の有効性が示唆された。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 591 Kバイト