架線金具画像診断技術の精度向上

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-202

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Accuracy improvement of diagnosis technique for overhead catenary equipment images

著者名: 村田好太（東日本旅客鉄道）,山田創平（東日本旅客鉄道）,金子顕（東日本旅客鉄道）,島田喜明（東日本旅客鉄道）,矢田徹（日本電気）,渡辺正泰（日本電気）

著者名(英語): Kota Murata (East Japan Railway Company),Sohei Yamada (East Japan Railway Company),Akira Kaneko (East Japan Railway Company),Yoshiaki Shimada (East Japan Railway Company),Toru Yada (NEC Corporation),Masahiro Watanabe (NEC Corporation)

キーワード: 架線検査|人工知能|ディープラーニング|ガセンケンサ|ジンコウチノウ|ディープラーニング

要約(日本語): 電車線の検査は線路に載せた高所作業車などから検査員が架線の至近距離で目視により実施している。この検査には多大な労力が掛かり、更に将来的な検査員の不足が懸念されることから、代替する技術が求められる。そこで、列車に搭載されたカメラで撮影した画像を基に、機械学習を用いた架線金具の良否診断技術を開発してきた。 今回はこれまでに開発したモデルよりも学習データ数増加などの精度向上を図った結果について報告する。

本誌掲載ページ: 331-333 p

原稿種別: 日本語