論文の概要: Wind Turbine Feature Detection Using Deep Learning and Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21611v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 09:06:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.960204
• Title: Wind Turbine Feature Detection Using Deep Learning and Synthetic Data
• Title（参考訳）: 深層学習と合成データを用いた風力発電の特徴検出
• Authors: Arash Shahirpour, Jakob Gebler, Manuel Sanders, Tim Reuscher,
• Abstract要約: 本研究では,視覚的・環境的要因の制御可能な合成学習データを生成する手法を提案する。 改良された損失関数を持つ合成WT画像のみに基づくYOLOv11特徴検出ネットワークを訓練する。 得られたネットワークは、合成画像と実世界のWT画像の両方を用いて評価され、有望な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For the autonomous drone-based inspection of wind turbine (WT) blades, accurate detection of the WT and its key features is essential for safe drone positioning and collision avoidance. Existing deep learning methods typically rely on manually labeled real-world images, which limits both the quantity and the diversity of training datasets in terms of weather conditions, lighting, turbine types, and image complexity. In this paper, we propose a method to generate synthetic training data that allows controlled variation of visual and environmental factors, increasing the diversity and hence creating challenging learning scenarios. Furthermore, we train a YOLOv11 feature detection network solely on synthetic WT images with a modified loss function, to detect WTs and their key features within an image. The resulting network is evaluated both using synthetic images and a set of real-world WT images and shows promising performance across both synthetic and real-world data, achieving a Pose mAP50-95 of 0.97 on real images never seen during training.
• Abstract（参考訳）: 自律型ドローンによる風力タービン(WT)ブレードの検査では、WTの正確な検出とその重要な特徴は、安全なドローンの位置決めと衝突回避に不可欠である。 既存のディープラーニング手法は通常、手動でラベル付けされた実世界のイメージに依存しており、天候条件、照明、タービンタイプ、画像の複雑さの観点からトレーニングデータセットの量と多様性の両方を制限している。 本稿では,視覚的・環境的要因の変動を制御し,多様性を高め,挑戦的な学習シナリオを創出する合成学習データを生成する手法を提案する。 さらに,改良された損失関数付き合成WT画像のみに基づくYOLOv11特徴検出ネットワークを訓練し,画像内のWTとその重要な特徴を検出する。 得られたネットワークは、合成画像と実世界のWT画像の両方を用いて評価され、合成データと実世界のデータの両方で有望な性能を示し、トレーニング中に見たことのない実画像に対して0.97のPose mAP50-95を達成する。

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