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J-GLOBAL ID：202002266113698056   整理番号：20A2505118

変電所巡視ロボットのための深層学習と深さ画像に基づく障害物検出と距離測定法【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning and Depth Image based Obstacle Detection and Distance Measurement Method for Substation Patrol Robot

著者 (5件)： Hongsheng Xu (NARI Group Corporation (State Grid Electric power Research Institute) Nanjing, China) ,  Tianyu Chen (NARI Group Corporation (State Grid Electric power Research Institute) Nanjing, China) ,  Qipei Zhang (NARI Group Corporation (State Grid Electric power Research Institute) Nanjing, China) ,  Jixiang Lu (NARI Group Corporation (State Grid Electric power Research Institute) Nanjing, China) ,  Zhihong Yang (NARI Group Corporation (State Grid Electric power Research Institute) Nanjing, China)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 582  号： 1  ページ： 012002 (9pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,変電所パトロールロボットは,変電所保全のセキュリティと自動化レベルと同様に検査効率を改善するために,手動検査を置き換えるために徐々に使用されている。障害物回避の研究は変電所インテリジェントパトロロボット領域におけるホットスポットである。新たな新世代の人工知能(AI)技術は,障害物検出と距離測定問題を解決する新しい方法を提供する。環境変化に対する正確で効果的な実時間応答を実現するために,深い学習と深さ画像に基づく新しい障害物回避法を提案した。この方法のコアは障害物と道路の間の画素レベルインスタンスセグメンテーションであり,障害物のセグメンテーションマスクと深さデータの画素レベルマッチングを伴う。提案方法の有効性を実際の変電所環境における実際の試験によって検証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  セグメンテーション ,  保全 ,  *ロボット ,  道路 ,  *変電所 ,  画素 ,  人工知能 ,  ホットスポット ,  距離測定 ,  有効性 ,  障害物回避 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 環境変化 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 変電所 ,  ロボット ,  深層学習 ,  深さ画像 ,  障害物検出 ,  距離測定