文献

J-GLOBAL ID：202202216527054820   整理番号：22A0419374

機械学習による踏切遮断かん折損検知に関する考察

Study on Detection Method of the Level Crossing Rod Breakage using the Machine Learning

著者 (4件)： 志田洋 (西日本電気システム) ,  志田洋 (JR西日本) ,  白石倫之 (JR四国) ,  高橋寛 (愛媛大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 293(DC2021 55-63)  ページ： 38-43 (WEB ONLY)  発行年： 2021年12月03日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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)

抄録/ポイント： 踏切道は鉄道と道路が唯一交差する部分であり,踏切遮断機は列車接近時に鉄道と道路を遮断し,踏切を通行する一般公衆・自動車および列車の安全を守る重要な設備である.しかしながら,列車接近時に踏切道を無謀横断する自動車により踏切遮断機の構成要素である踏切遮断かんの折損(以下,遮断かん折損という)が発生し,鉄道事業者はその対応に人的なコストをかけている.また,遮断かん折損の検知は現場の人からの通報に頼っており,現場の状況を検知し迅速にメンテナンスセンタに伝えることが求められている.これまでに,筆者らは機械学習による鉄道信号設備の異常検知に関する研究を行っており,本論文では踏切遮断機から得られるデータを用い,機械学習の一つであるホテリング理論から求まるマハラノビス距離を用いて遮断かん折損の検知について検討した結果を報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： 鉄道信号 ,  *遮断機 ,  踏切 ,  データ ,  検出 ,  距離 ,  *故障検出 ,  *機械学習 ,  踏切遮断機 ,  時系列データ ,  異常検出
準シソーラス用語： Mahalanobisの距離 ,  Hotelling理論 ,  異常検知 ,  破損検出

分類 (2件)： 信号,保安  (TC01040Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• 西日本旅客鉄道株式会社,データで見る JR 西日本, 大阪,2021.
• 四国旅客鉄道株式会社,安全報告書,高松,2021.
• 尾崎尚也,“踏切遮断機の動作電流から遮断桿折損を検知する”,鉄道と電気技術, vol.20,no.12, pp.36-39,2009.
• 杉本純至,市倉庸宏,“踏切遮断かん折損障害に関する研究開発”,JR EAST Technical Review,no.17, pp.49-53,2006.
• 今井誠治 他6名,“踏切しゃ断桿折損検知センサの開発”,2002年電気学会産業応用部門大会論文集, pp.1403-1406,2002.

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  踏切 ,  遮断 ,  かん ,  折損