論文の概要: Object detection-based inspection of power line insulators: Incipient fault detection in the low data-regime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11017v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 13:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:40:55.139789
• Title: Object detection-based inspection of power line insulators: Incipient fault detection in the low data-regime
• Title（参考訳）: 物体検出に基づく電力線絶縁体の検査:低データ登録における初期故障検出
• Authors: Laya Das, Mohammad Hossein Saadat, Blazhe Gjorgiev, Etienne Auger, Giovanni Sansavini
• Abstract要約: 本研究は,円盤内の初期欠陥に着目し,空画像からの絶縁体および資産検査のための3つの物体検出タスクを定式化する。 我々は、健康かつ欠陥のある絶縁体を検出するための堅牢な特徴を学習するために使用できる、絶縁体画像の大規模な参照データセットをキュレートする。 その結果, 物体検出モデルを用いて, 絶縁体中の欠陥を早期に検出できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based object detection is a powerful approach for detecting faulty insulators in power lines. This involves training an object detection model from scratch, or fine tuning a model that is pre-trained on benchmark computer vision datasets. This approach works well with a large number of insulator images, but can result in unreliable models in the low data regime. The current literature mainly focuses on detecting the presence or absence of insulator caps, which is a relatively easy detection task, and does not consider detection of finer faults such as flashed and broken disks. In this article, we formulate three object detection tasks for insulator and asset inspection from aerial images, focusing on incipient faults in disks. We curate a large reference dataset of insulator images that can be used to learn robust features for detecting healthy and faulty insulators. We study the advantage of using this dataset in the low target data regime by pre-training on the reference dataset followed by fine-tuning on the target dataset. The results suggest that object detection models can be used to detect faults in insulators at a much incipient stage, and that transfer learning adds value depending on the type of object detection model. We identify key factors that dictate performance in the low data-regime and outline potential approaches to improve the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく物体検出は、電力線中の故障絶縁体を検出するための強力なアプローチである。 これには、オブジェクト検出モデルをスクラッチからトレーニングするか、ベンチマークコンピュータビジョンデータセットで事前トレーニングされたモデルを微調整するかが含まれる。 このアプローチは多数の絶縁体画像とうまく機能するが、低いデータ構造では信頼性の低いモデルが得られる。 現在の文献では,比較的容易に検出できる絶縁体キャップの有無の検知に重点を置いており,フラッシュディスクや破損ディスクなどの微細な欠陥の検出は考慮されていない。 本稿では,空中画像からの絶縁体およびアセット検査のための3つの物体検出タスクを定式化し,ディスク内の初期故障に着目した。 健康で故障のある絶縁体を検出するためのロバストな特徴を学ぶために使用できる絶縁体画像の大規模な参照データセットをキュレートする。 本研究は、参照データセットの事前学習と、ターゲットデータセットの微調整により、このデータセットを低目標データ体制で使用する利点について検討する。 その結果, 物体検出モデルを用いて絶縁体中の欠陥を早期に検出し, 移動学習が物体検出モデルの種類に応じて付加価値を付加できることが示唆された。 我々は,低データレジスタの性能を左右する重要な要因を特定し,最新技術を改善するための潜在的なアプローチを概説する。

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