Fugu-MT 論文翻訳(概要): Infrared image identification method of substation equipment fault under weak supervision

論文の概要: Infrared image identification method of substation equipment fault under weak supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11214v1
Date: Sun, 19 Nov 2023 03:33:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-21 21:30:49.565099
Title: Infrared image identification method of substation equipment fault under weak supervision
Title（参考訳）: 弱監督下における変電所設備故障の赤外画像識別法
Authors: Anjali Sharma, Priya Banerjee, Nikhil Singh
Abstract要約: 本研究では, サブステーション装置の赤外線画像中の欠陥を弱教師付きで識別する手法を提案する。機器識別にFaster RCNNモデルを使用し、モデルのネットワーク構造とパラメータの変更による検出精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3754952818114714
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study presents a weakly supervised method for identifying faults in infrared images of substation equipment. It utilizes the Faster RCNN model for equipment identification, enhancing detection accuracy through modifications to the model's network structure and parameters. The method is exemplified through the analysis of infrared images captured by inspection robots at substations. Performance is validated against manually marked results, demonstrating that the proposed algorithm significantly enhances the accuracy of fault identification across various equipment types.
Abstract（参考訳）: 本研究では, サブステーション装置の赤外線画像中の欠陥を弱教師付きで識別する手法を提案する。機器識別にFaster RCNNモデルを使用し、モデルのネットワーク構造とパラメータの変更による検出精度を向上させる。サブステーションで検査ロボットが捉えた赤外線画像の解析により,本手法を実証する。手動でマークされた結果に対して性能が検証され、提案手法が様々な機器タイプにわたる故障同定の精度を大幅に向上させることを示した。

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