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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-18 16:20 深層学習を用いた太陽光パネルの異常検知・異常箇所特定システムの開発 ○本田聖人・北村拓也（富山高専）  MSS2025-60 NLP2025-141 |
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| 抄録 | （和） | 近年，太陽光発電設備の点検において，ドローンを用いた自動撮影が活用されている．しかし，取得した映像の目視確認には作業者の負担が大きく，効率的かつ安定した異常検知手法が求められている．そこで本報告書では，事前学習済み深層学習モデルによる異常検知とパネル配置図に基づくドローンの位置推定を組み合わせることで，ソーラーパネルの異常箇所を自動的に特定するシステムを提案する．本システムでは，ドローン映像から切り出した画像にアノテーションを行い異常検知モデルを構築するとともに，位置推定モデルを生成する．これらを統合したシステムを実データを用いた計算機実験より，有効性を評価する． |
| （英） | In recent years, drones have been widely used for automated inspection of photovoltaic power plants. However, manual visual inspection of the captured video footage imposes a significant burden on operators, and efficient and reliable anomaly detection methods are required. In this paper, we propose a system that automatically identifies anomalous photo voltaic panels by integrating anomaly detection using a pre-trained deep learning model with drone position estimation based on a panel layout map. In the proposed system, an anomaly detection model is constructed by annotating images extracted from drone videos, and a position estimation model is developed to estimate the drone location for each frame. The effectiveness of the proposed integrated system is evaluated through computer experiments using real-world data. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / 異常検知 / 位置推定 / / / / / |
| （英） | Deep learning / Anomaly detection / Position estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 417, MSS2025-60, pp. 71-76, 2026年3月. | |
| 資料番号 | MSS2025-60 | |
| 発行日 | 2026-03-11 (MSS, NLP) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | MSS2025-60 NLP2025-141 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2026-03-18 - 2026-03-19 |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢（伊勢市観光文化会館） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2026-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた太陽光パネルの異常検知・異常箇所特定システムの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a Deep Learning-Based System for Fault Detection and Localization in Solar Panels |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / Anomaly detection |
| キーワード(3)（和/英） | 位置推定 / Position estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本田 聖人 / Honda Kiyoto / ホンダ キヨト |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama (略称： NIT, Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 拓也 / Kitamura takuya / キタムラ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama (略称： NIT, Toyama) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-18 16:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2025-60, NLP2025-141 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.417(MSS), no.418(NLP) |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-11 (MSS, NLP) |
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