正準相関最大化を導入した深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類に関する検討

前田圭介; 高橋翔; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201702214129884396 整理番号：17A1468485

正準相関最大化を導入した深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類に関する検討

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A1468485&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A1468485&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=S0209A") }}

著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 41 号： 29(ME2017 90-108) ページ： 11-14 発行年： 2017年08月29日
JST資料番号： S0209A ISSN： 1342-6893 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)

本文では,正準相関最大化を導入し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,劣化部位の画像に加え,点検中の鉄塔に関する種々のテキストデータを記録する。そのため,深層学習の中間層から得られる画像特徴のみならず,テキストデータから得られる特徴(以降,テキスト特徴)を利用することで,劣化レベルの分類の精度向上が期待される。そこで,本文では,深層学習の1つであるDeep Extreme Learning Machine-Local Receptive Fieldの中間層から得られる画像特徴をテキスト特徴を考慮した特徴へ変換するための中間層を構築する。具体的に,異種特徴間の解析に用いられる正準相関分析を用いることで画像特徴とテキスト特徴を互いに比較可能な特徴空間へ射影し,それらの相関を最大化するような特徴へ変換することで,送電鉄塔の劣化レベル分類を行う。提案手法を用いることで,中間層における相関最大化を行わない深層学習手法よりも高精度な劣化レベル分類が実現する。(著者抄録)

, , , , , , , , , ,
, ,

人工知能 , ニューロコンピュータ , 電力線路要素・工事

引用文献 (14件)：

[1] T. Yin, H.F. Lam, H.M. Chow, and H. Zhu, “Dynamic reduction-based structural damage detection of transmission tower utilizing ambient vibration data,” Engineering Structures, vol.31, no.9, pp.2009-2019, 2009. \n
[2] F. Zhang, W. Wang, Y. Zhao, P. Li, Q. Lin, and L. Jiang, “Automatic diagnosis system of transmission line abnormalities and defects based on uav,” IEEE 4th International Conference on Applied Robotics for the Power Industry (CARPI), pp.1-5, 2016. \n
[3] F. Tsutsumi, H. Murata, T. Onoda, O. Oguri, and H. Tanaka, “Automatic corrosion estimation using galvanized steel images on power transmission towers,” IEEE Transmission & Distribution Conference & Exposition: Asia and Pacific, pp.1-4, 2009. \n
[4] O. Steiger, E. Lucas, and Y. Maret, “Automatic detection of transmission towers,” IEEE SENSORS 2014 Proceedings, pp.1034-1037, 2014. \n
[5] T. Dutta, H. Sharma, A. Vellaiappan, and P. Balamuralidhar, “Image analysis-based automatic detection of transmission towers using aerial imagery,” Iberian Conference on Pattern Recognition and Image AnalysisSpringer, pp.641-651 2015. \n

, , , ,

前のページに戻る