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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):
資料名:
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)
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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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
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