論文

基本情報

氏名 クルモフ バレリー
氏名(カナ) クルモフ バレリー
氏名(英語) Kroumov Valeriy
所属 工学部 電気電子システム学科
職名 教授
researchmap研究者コード 1000215148
researchmap機関 岡山理科大学

題名

UAVで撮影された画像における架空地線の異常箇所の自動検出

単著・共著の別

共著

著者

太田寛志、高谷健太、クルモフバレリー

概要

Inspecting ground lines on transmission towers is necessary to maintain stable power transmission. We have already developed a UAV that automatically acquires images of the ground line for inspections. In this paper, we propose a method for detecting the ground line's defect locations from the UAV's images. In order to identify the defect locations, a ground line region from the image must be extracted in advance. The proposed method finds the ground line from multiple line segments in the image by using the edge intensity of the image. A deep neural network (DNN) identifies defect locations for each divided image of a ground line region. As a result of the experiment, a success rate of 0.978 was obtained for the extraction of a ground line from UAV images. In case of using the GoogLeNet as the DNN, an accuracy rate of 0.975 was obtained for defect detection.

発表雑誌等の名称

電気学会論文誌C

出版者

電気学会

145

3

開始ページ

408

終了ページ

416

発行又は発表の年月

2025/03

査読の有無

有り

招待の有無

無し

記述言語

日本語

掲載種別

研究論文(学術雑誌)

ISSN

0385-4221

ID:DOI

10.1541/ieejeiss.145.408

ID:NAID(CiNiiのID)

ID:PMID

JGlobalID

arXiv ID

ORCIDのPut Code

DBLP ID