画像分類AIによる信号器具箱の外観劣化度診断手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-177

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Diagnostic Method for Visual Deterioration of Signal Equipment Boxes using Image Classification AI

著者名: 前田梨帆（鉄道総合技術研究所）,合田航（鉄道総合技術研究所）,長峯望（鉄道総合技術研究所）,羽月孝太（九州旅客鉄道）,鶴直人（九州旅客鉄道）

著者名(英語): Riho Maeda (Railway Technical Research Institute),Wataru Goda (Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine (Railway Technical Research Institute),Kota Hatsuki (Kyushu Railway Company),Naoto Tsuru (Kyushu Railway Company)

キーワード: 鉄道|画像処理|信号器具箱|劣化診断|AI|railway|image processing|signal equipment box|deterioration diagnosis|AI

要約(日本語): 鉄道における信号器具箱は沿線に点在しているが，これら全てに対して作業員が定期的に現地へ巡回し検査を行うため，人的・時間的コストが大きい。そこで検査の省力化を目的として，列車前方画像に写る信号器具箱の画像から，画像分類AIを用いて外観劣化度を診断する手法を提案した。本手法により，事業者で「要処置」相当とされる劣化度の信号器具箱を96.3％の精度で判定できることを確認した。また，劣化度は連続値で診断することができ，したがって設備更新の優先度の策定や時系列での劣化推移の監視へ適用できる可能性がある。

本誌掲載ページ: 298-300 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 633 Kバイト