農薬散布をドローンで行う際，特に電線との接触事故が問題となっている．電線は背景と同化しやすく視認性が低くく，また距離感の把握が非常に難しい．本研究では画像ベースの検出手法に着目し，YOLOとTransformerベースのRF-DETRを組み合わせたアンサンブルによる電線検出を行った．GOPROで撮影した909枚の画像を用いて学習・評価し，提案手法による統合により単独モデルを上回るPrecision 0.913，Recall 0.988，F値0.949を達成した．さらにNMSと重複削除処理を追加することでPrecisionとF値はいずれも0.977に向上し，本手法の有効性が確認できた．