CWGANsによるデータ拡張を用いたショーケース異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-080

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Refrigerated Showcase Anomaly Detection by Conditional Wasserstein Generative Adversarial Networks using Data Augmentation

著者名: 小山創央（明治大学）,福山良和（明治大学）,村上賢哉（富士電機）,鈴木聡（富士電機）,飯坂達也（富士電機）

著者名(英語): So Koyama (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizuka (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 生成AI|敵対的生成ネットワーク|データ拡張|異常検知|冷蔵・冷凍ショーケース|Generative AI|Generative Adversarial Networks|Data augmentation|Anomaly detection|Refrigerated Showcase

要約(日本語): 本論文では，ショーケース異常検知において，Conditional Wasserstein Generative Adversarial Networks（以下，CWGANs）によるデータ拡張後，ショーケース異常検知を行う手法を提案する。ショーケースでは，稀に異常が発生することがあり，異常による販売機会の損失防止を目的に高精度に異常検知を行う手法が求められている。従来，様々な方法が提案されてきたが，精度に改善の余地があった。そこで，現在世界中で注目を浴びている生成AIの1種であるGANsを用いて異常検知を行

本誌掲載ページ: 126-128 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 861 Kバイト