線条位置情報を活用した電車線金具異常検出用画像正規化手法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-191

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Study of Image Normalization Method Using Wire Position for Anomaly Detection of OCL fittings

著者名: 松村周（鉄道総合技術研究所）,根津一嘉（鉄道総合技術研究所）

著者名(英語): Itaru Matsumura (Railway Technical Research Institute),Kazuyoshi Nezu (Railway Technical Research Institute)

キーワード: 異常検出|架空電車線|敵対的生成ネットワーク|機械学習|正規化|Anomaly detection|Overhead contact line|GAN|Machine learning|Normalization

要約(日本語): 架空電車線は屋外に長距離にわたって敷設され，走行する車両にエネルギーを供給するための重要な設備である。電車線のメンテナンスを省力化するため，教師なし機械学習による電車線金具の異常検出の検討を行った。一般的な機械学習アルゴリズムは，正方形の画像入力を前提としたものが多く，ハンガのような縦長の金具画像は正方形に変形されるが，ハンガの取付場所によって画像の縦方向の伸縮率に違いが生じることになる。そこで，異常発生確率の高い線条との接続部近傍の伸縮率を固定し，ハンガバー部分の伸縮率を可変とする画像正規化手法を提案し

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,056 Kバイト