17日前
STN PLAD：高解像度UAV画像におけるマルチサイズ電力線資産検出のためのデータセット
André Luiz Buarque Vieira-e-Silva, Heitor Felix, Thiago de Menezes Chaves, Francisco Paulo Magalhães Simões, Veronica Teichrieb, Michel Mozinho dos Santos, Hemir da Cunha Santiago, Virginia Adélia Cordeiro Sgotti, Henrique Baptista Duffles Teixeira Lott Neto
要約
多くの送電線事業者は、高電圧送電タワーへの作業員の登攀によるリスクを回避するため、従来の手作業による点検を、無人航空機（UAV）を用いた点検に移行している。特に重要な点検タスクの一つとして、送電線に設置された設備の検出と分類が挙げられる。しかし、送電線設備に関する公開データが極めて限られているため、この分野の迅速な進展が阻害されている。本研究では、複数の高電圧送電線部品を対象とした高解像度かつ実世界の画像を含む「送電線設備データセット（Power Line Assets Dataset: PLAD）」を提案する。本データセットには、5つのクラス（送電タワー、絶縁子、スパッサー、タワープレート、ストックブリッジダンパー）に分類された合計2,409個のアノテーション付きオブジェクトが含まれており、サイズ（解像度）、方向、照明条件、視角、背景など多様な変動が見られる。また、本研究では代表的な深層学習による物体検出手法を用いた評価を行い、さらなる性能向上の余地が明らかになった。STN PLADデータセットは、GitHub上で公開されており、https://github.com/andreluizbvs/PLAD からアクセス可能である。