異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討

前田圭介; 高橋翔; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201902261827135864 整理番号：19A0603081

異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討

A Note on Accurate Estimation of Deterioration Levels on Transmission Towers via Deep Learning Using Heterogeneous Features

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資料名：
巻： 118 号： 449(ITS2018 59-85) ページ： 361-364 発行年： 2019年02月12日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本文では,異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類手法を提案する。送電鉄塔の点検において,技術者は,劣化部位の画像(以降,劣化画像)に加え,点検中の送電鉄塔に関するテキストデータを記録する。そのため,劣化画像から算出する画像特徴のみならず,テキストデータから算出されるテキスト特徴を用いることが劣化レベル分類の高精度化に寄与すると考えられる。そこで,本文では,テキスト特徴と深層学習に基づく画像特徴から,分類に有効な弁別性の高い特徴を算出するために,劣化レベルを教師情報として導入した正準相関分析に基づく特徴変換を行う。これにより,画像特徴とテキスト特徴を,教師情報を考慮しながら,それらの特徴間の相関を最大化するような特徴へ変換可能となるため,劣化レベル分類に適した弁別性の高い特徴の算出が可能となる。したがって,高精度な劣化レベル分類の実現が期待される。(著者抄録)

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その他の特殊構造物 , 人工知能

引用文献 (14件)：

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