論文の概要: Overhead Line Defect Recognition Based on Unsupervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00979v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 23:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 18:14:14.730525
• Title: Overhead Line Defect Recognition Based on Unsupervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なしセマンティックセグメンテーションに基づくオーバーヘッドライン欠陥認識
• Authors: Weixi Wang, Xichen Zhong, Xin Li, Sizhe Li, Xun Ma
• Abstract要約: オーバーヘッドラインインスペクションは、可視光画像を用いた欠陥認識の恩恵が大きい。 本稿では,Faster RCNNネットワーク上に構築された新しい欠陥認識フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.672676348736834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Overhead line inspection greatly benefits from defect recognition using visible light imagery. Addressing the limitations of existing feature extraction techniques and the heavy data dependency of deep learning approaches, this paper introduces a novel defect recognition framework. This is built on the Faster RCNN network and complemented by unsupervised semantic segmentation. The approach involves identifying the type and location of the target equipment, utilizing semantic segmentation to differentiate between the device and its backdrop, and finally employing similarity measures and logical rules to categorize the type of defect. Experimental results indicate that this methodology focuses more on the equipment rather than the defects when identifying issues in overhead lines. This leads to a notable enhancement in accuracy and exhibits impressive adaptability. Thus, offering a fresh perspective for automating the inspection of distribution network equipment.
• Abstract（参考訳）: オーバーヘッドラインインスペクションは、可視光画像を用いた欠陥認識の恩恵が大きい。 本稿では,既存の特徴抽出手法の限界と深層学習手法の重いデータ依存に対処し,新しい欠陥認識フレームワークを提案する。 これはFaster RCNNネットワーク上に構築され、教師なしセマンティックセグメンテーションによって補完される。 このアプローチでは、ターゲット機器のタイプと位置を特定し、セマンティックセグメンテーションを利用してデバイスと背景を区別し、最後に、欠陥の種類を分類するために類似度測定と論理ルールを採用する。 実験結果から, この手法は, オーバーヘッドラインの問題を特定する際の欠陥よりも, 機器に重点を置いていることがわかった。 これにより精度が著しく向上し、優れた適応性を示す。 これにより、配電網機器の検査を自動化するための新たな視点を提供する。

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