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Automatic Condition Monitoring of Railway Overhead Lines from Close-Range Aerial Images and Video Data

Andert, Franz und Kornfeld, Nils und Nikodem, Florian und Li, Haiyan und Kluckner, Stefan und Gruber, Laura und Kaiser, Christian (2020) Automatic Condition Monitoring of Railway Overhead Lines from Close-Range Aerial Images and Video Data. In: 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, ICUAS 2020, Seiten 1270-1277. International Conference on Unmanned Aircraft Systems, 2020-09-01 - 2020-09-04, Athen, Griechenland. doi: 10.1109/ICUAS48674.2020.9213972. ISBN 978-1-72814-278-4.

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Kurzfassung

This paper is about automated condition monitoring of critical railway infrastructure using unmanned aircraft systems as flying sensors. As far as possible, automation shall include flight guidance and management as well as automated processing of large sensor data sets. Since a commercial solution must consider the regulatory framework on remotely piloted aircraft systems, the paper discusses legal issues to make allowance for flights beyond visual line of sight. The work described here is focused on Europe and Germany, however, the major principles are likely to be adaptable to other countries. Next to that, the paper presents a strategy for automated image and video data processing. It consists of a super-resolution approach where onboard video camera data from typical offthe-shelf drones can replace higher-resolution still imagery and thus avoid the necessity to use special flight systems, and a deeplearning approach where specific elements are to be detected in the images. With data from flight tests over railway overhead lines, the paper shows an automated detection of rod insulators. Moreover, it presents resolution improvements from video data so that off-the-shelf camera drones can be qualified for the detection of small defects.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135780/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Automatic Condition Monitoring of Railway Overhead Lines from Close-Range Aerial Images and Video Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Andert, FranzFranz.Andert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1638-7735NICHT SPEZIFIZIERT
Kornfeld, Nilsnils.kornfeld (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4889-363XNICHT SPEZIFIZIERT
Nikodem, FlorianFlorian.Nikodem (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, Haiyanhaiyan.li.ext (at) siemens.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kluckner, Stefanstefan.kluckner (at) siemens.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gruber, Lauralaura.gruber (at) siemens.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kaiser, Christianckaiser (at) copting.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:4 September 2020
Erschienen in:2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, ICUAS 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICUAS48674.2020.9213972
Seitenbereich:Seiten 1270-1277
ISBN:978-1-72814-278-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Predictive Maintenance, Unmanned Aircraft, UAV, UAS, Railway Infrastructure, Deep Learning, Artificial Intelligence, Image Super-Resolution
Veranstaltungstitel:International Conference on Unmanned Aircraft Systems
Veranstaltungsort:Athen, Griechenland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:1 September 2020
Veranstaltungsende:4 September 2020
Veranstalter :ICUAS Association
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Digitalisierung und Automatisierung des Bahnsystems (alt), L - Der intelligente Drehflügler (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Institut für Flugsystemtechnik > Sichere Systeme und System Engineering
Hinterlegt von: Andert, Dr.-Ing. Franz
Hinterlegt am:01 Sep 2020 12:19
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:38

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