| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2023-08-18 15:40
機械学習を用いたドローンによる進入角指示灯の検査支援及び自動化に関する基礎検討 ○毛塚 敦・高島宗彦・本田純一(電子航法研) SANE2023-46 |
| 抄録 |
(和) |
進入角指示灯(PAPI)は適切な進入降下角度をパイロットへ知らせるための灯器であり,横一列の4灯で構成され,滑走路脇に設置される.従来,進入角指示灯の検査は飛行検査機(固定翼有人機)のパイロットにより目視で行っていたが,近年はドローンを活用することが検討されている.ドローンを用いる場合にも,ドローンからダウンリンクにより送信される映像を地上の飛行検査職員が目視により確認することが想定されているが,検査職員の負担を軽減するためには検査を自動化またはアシストする技術が必要である.本研究では,機械学習と画像処理により点灯色が適正であるかどうかを判定する手法について検討し,その有効性について基礎検討を行ったため報告する. |
| (英) |
PAPI (Precision Approach Path Indicator) is a lighting system composed of four lights and installed beside a runway to inform an appropriate decent angle to pilots. Recently, applications of drones to check the PAPI's performance is studied thought conventional flight inspections of PAPI are conducted by using pilot's visual observation. The inspections of PAPI by the drones are supposed to be conducted by the flight inspector through the video monitor of the drone. However, assistances or automatic inspections are required to reduce the inspector's workload. In this study, the method to check the performances of PAPI lights are suggested by the machine learning and image processing. The result of the basic study is reported in this paper. |
| キーワード |
(和) |
進入角指示灯 / 飛行検査 / ドローン / 画像処理 / 機械学習 / 色相 / / |
| (英) |
PAPI / Flight Inspection / Drone / Image Processing / Machine Learning / Hue / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 156, SANE2023-46, pp. 70-73, 2023年8月. |
| 資料番号 |
SANE2023-46 |
| 発行日 |
2023-08-11 (SANE) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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