[3N5-GS-7] Vision, speech media processing:

[3N5-GS-7-04] 3D Object Detection for Substation Equipment

〇OSAMU SEGAWA¹ (1. Chubu Electric Power Co., Inc. Advanced Research and Innovation Center)

Keywords:3D Object Detection, Point Cloud Pattern Matching, Transformer, Substation Equipment

電力の変電設備は同型部品が3次元的に配置されていることが多く、従来の2次元的な手法では、各オブジェクトの同定と位置関係の把握が困難である。本研究では、変電所設備の点群を用いた3次元物体検出という実問題を対象として、点群パターンマッチングに基づく手法と、ニューラルネットワーク（Transformer）に基づく手法の2 種類のアルゴリズムの比較検討を行った。その結果、点群パターンマッチング方式では、対象となる点群の規模、密度、欠損などが検出性能に影響することがわかった。同方式では、ある程度構造を有する大きなサイズの物体検出は可能であるが、碍子のような小さなオブジェクト単体での検出は困難である。これに対し、Transformerによる方式は、点群パターンマッチング方式と比較して点群の欠損や隠れに対し頑健性が高く、小さな物体に対しても有効であった。また、同方式では、事前学習モデルの利用やデータ拡張によって、少量の学習データでもモデル構築が可能なことがわかった。