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J-GLOBAL ID：202302262792516902   整理番号：23A0467625

One-Class CNNを用いた送電線の異常検知

Anomaly detection of power lines by One-Class CNN

著者 (3件)： 神岡直樹 (愛媛大) ,  木下浩二 (愛媛大) ,  一色正晴 (愛媛大)
資料名： 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Shikoku-Section Joint Convention Record of the Institutes of Electrical and Related Engineers (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.13-21  発行年： 2022年09月17日 
JST資料番号： L1738B  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)

本文一部表示： 1.はじめに.近年,経年劣化等の影響によって送電線の安全性低下が危惧されており,継続的な維持管理が喫緊の課題である[1].本研究では,ドローンにより撮影した送電線の動画像について,深層学習を用いた異常検知によって業務の効率化を目指す.先行研...【本文一部表示】

シソーラス用語： 雑音 ,  学習 ,  効率化 ,  正規分布 ,  *送電線 ,  特徴抽出 ,  Gauss雑音 ,  画像 ,  無人機 ,  異常値 ,  動画像 ,  Hough変換 ,  深層学習 ,  改変
準シソーラス用語： 訓練データ ,  階調 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  送電線 ,  異常検知