文献

J-GLOBAL ID：201902232231968678   整理番号：19A2719197

高速RCNNに基づくSF6ガス赤外線熱画像漏れ検出【JST・京大機械翻訳】

SF6 Gas Infrared Thermal Imaging Leakage Detection Based on Faster-RCNN

著者 (6件)： Xu Kan (State Grid Shanghai Electric Power Company Electric Power Research Institute) ,  Yuan Zhiwen (State Grid Shanghai Electric Power Company Electric Power Research Institute) ,  Zhang Jinli (State Grid Shanghai Electric Power Company Electric Power Research Institute) ,  Ji Yiping (State Grid Shanghai Electric Power Company Electric Power Research Institute) ,  He Xing (Shanghai Jiaotong University) ,  Yang Haosen (Shanghai Jiaotong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSGEA  ページ： 36-40  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 赤外熱画像はSF6ガス漏れ検出のための重要な媒体である。しかし,環境が複雑であるか,バックグラウンドと測定したガスの間の温度差がわずかであるとき,明らかで明白な画像をほとんど得ることができなかった。さらに,漏れ検出のための手順は人間に完全に依存し,多くのマンパワーが必要であり,いくつかの主観的ミス検出が発生する可能性がある。この問題を解決するために,赤外線熱画像に照準を定めて,コンピュータバージョン(CV)におけるブレークスルーによってヒントを得て,本論文は,初めて自動検出を実現するための漏れ検出法を提案した。ヒトの代わりにファスタRCNNを用いて,SF6赤外サーモグラフィー画像を処理した。Faster-RCNNは,画像同定と顔認識を含む多数の実用的状況で広く使われている先進的畳込みニューラルネットワークである。特定の環境下で,著者らのファスタ-RCNN方法は,SF6ガス漏れ検出を効果的に改善することができた。この方法は大きな学術的意義を有し,実際の工学において促進され得る。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *赤外線 ,  *高速度 ,  労働力 ,  *画像 ,  ヒト ,  *熱画像 ,  サーモグラフィー ,  *フッ化硫黄 ,  媒質 ,  検出法
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  顔貌認識 ,  自動検出 ,  温度差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： SF6ガス ,  赤外線 ,  熱画像