画像認識AI
鉄道会社向け線路異常物検知システム
鉄道・インフラ
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プロジェクト概要
電車先頭カメラで撮影した画像から、線路上の落下物や障害物をリアルタイムで自動検知するAIシステムを開発。ローカル5Gと組み合わせた実証実験を実施し、線路巡視業務の高度化に貢献。
課題
線路巡視業務において、目視確認に依存した従来手法では検知漏れや人的コストが課題となっていた。リアルタイムでの異常検知システムの構築が求められていた。
ソリューション
電車先頭カメラの映像をAIで解析し、線路上の落下物や障害物をリアルタイムで自動検知。Stable Diffusionによるデータ拡張技術を活用し、少量の学習データでも高精度なモデルを実現。ローカル5Gと組み合わせた低遅延な通信基盤を構築。
使用技術
- Python
- Stable Diffusion
- CNN
- 画像認識
- データ拡張
成果・実績
- 大手鉄道会社との共同実証実験を完了
- プレスリリースで公開された実績
- Stable Diffusionを用いた学習データ拡張手法を確立
- 技術ブログにて手法を公開
プロジェクト情報
- 顧客タイプ
- 大手鉄道会社
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