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J-GLOBAL ID：202302251936776736   整理番号：23A2717703

特徴量を用いた過去動画からの参照画像抽出による配管外面の変化検知

Change Detection on Pipe Outer Surface via Reference Image Extraction from Past Video Using Feature Points

著者 (15件)： 清水進 (東大) ,  伊賀上卓也 (東大) ,  ルイ笠原純ユネス (東大) ,  大和尚也 (ENEOS) ,  笠原清司 (ENEOS) ,  伊藤裕之 (ENEOS) ,  大東泰三 (ENEOS) ,  田村直 (ENEOS) ,  笹村晃伸 (ENEOS) ,  加藤俊哉 (ENEOS) ,  神田真司 (東大) ,  永谷圭司 (東大) ,  淺間一 (東大) ,  安き (東大) ,  山下淳 (東大)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集(CD-ROM)  (精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2023  号： 秋季  ページ： ROMBUNNO.G86  発行年： 2023年08月31日 
JST資料番号： Y0914B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,巡回点検ロボットにより撮影された点検動画を用いた配管外面の変化検知手法を提案する.巡回点検においては,過去の正常な状態との比較により配管外面の変化を検知するため,変化前後の動画の比較が変化検知には重要である.提案手法では,移動ロボット上のカメラにより撮影した動画から画像特徴量による比較画像ペアの抽出,深層学習による変化検知を行った.本手法は点検動画からの変化検知を93.9%の精度で達成した.(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  抽出 ,  画像検索 ,  画像 ,  参照 ,  *検査 ,  配管 ,  移動ロボット ,  機械学習 ,  *検査ロボット ,  深層学習 ,  *配管検査 ,  *ロボット
準シソーラス用語： 画像抽出 ,  参照画像 ,  *特徴量抽出

分類 (2件)： 建物内の給排水・衛生設備  (RB06020G) ,  産業用ロボット  (IC04020M)

引用文献 (3件)：

• Richard J. Radke, Srinivas Andra, Omar Al-Kofahi, and Badrinath Roysam, “Image Change Detection Algorithms: A Systematic Survey”, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 3, pp. 294-307, 2005.
• Zhixue Wang, Yu Zhang, Lin Luo, and Nan Wang, “AnoDFDNet: A Deep Feature Difference Network for Anomaly Detection”, Journa of Sensors, vol. 2022, 2022.
• Pabo F. Alcantarilla, Jesús Nuevo, and Adrien Bartoli, “Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, no. 7, pp. 1281-1298, 2011.

タイトルに関連する用語 (7件)： 特徴量 ,  過去 ,  動画 ,  参照 ,  画像抽出 ,  配管 ,  外面