文献

J-GLOBAL ID：202202227281506724   整理番号：22A1148272

送電線単導体用付属品の画像診断AIの開発

Development of Diagnostic Imaging AI for Accessories of Single Conductors of Transmission Lines

著者 (5件)： 高橋翔平 (東京電力ホールディングス) ,  谷口栄 (東京電力ホールディングス) ,  川村友明 (東京電力パワーグリッド) ,  齊藤寿幸 (東京電力パワーグリッド) ,  白石智規 (東京電力パワーグリッド)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3-053  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  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)

抄録/ポイント： ・電線・地線本体の診断自動化技術は,既に開発が進み,一部が実適用。
・本稿では,更なる作業効率の向上を目的とし,地線および単導体電線の付属品(ダブルトーショナルダンパ,カウンターウェイト)に対する自動診断化を付加。
・劣化ランク判別器モデルとして,Alexnetをベースとした畳み込みニュ-ラルネットワークを選択。
・劣化レベル判定モデルの性能評価には混合行列を用い,真陽性,真陰性,擬陽性,陰陽性をカウントすることで,精度,検出率,失報率,誤報率算出し評価。

シソーラス用語： *送電線 ,  設備保全 ,  付属物 ,  ダンパ ,  錘 ,  *画像診断 ,  故障診断 ,  損傷検出 ,  *ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  劣化
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  カウンタウェイト ,  *自動診断 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  付属品 ,  *劣化診断

分類 (3件)： 電力線路要素・工事  (NB05020V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (5件)：

• T. Sakaue, et al., ′′Development of Overhead Transmission Lines Inspection Robot Capable of Crossing Steel Towers′′, IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR) (2019)
• 岸垣 他:「弛度を有する架空送電線に沿った UAV 自律飛行技術の開発」,平 30 電気学会電力・エネルギー部大,No.356(2018)
• T. Inoue, et al., ′′Study on Automatic Diagnosis Algorithm for Transmission Equipment Using AI Technology′′, CIGRE-AORC Technical Meeting 2020, No.C000093 (2020)
• 岩本 他:「深層学習を用いた送電線の異常検出手法の検討」,令元電気学会電力・エネルギー部大,No.353 (2019)
• A. Krizhevsky, et al.” ImageNet classification with deep convolutional neural networks”, 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, Volume 1 (2012)

タイトルに関連する用語 (6件)： 送電線 ,  導体 ,  付属品 ,  画像診断 ,  AI ,  開発