Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка интеллектуального метода распознавания вида помехи на пути движения железнодорожного состава на основе технологии нейросетевой классификации

Аннотация скачать
Постер скачать
Ключевые слова:
железнодорожный транспорт, экстренное торможение, компьютерное зрение, интеллектуальный метод, нейронные сети, нейросетевой классификатор, модель, программное обеспечение

Цель проекта:
Реализация проекта направлена на решение проблемы обеспечения безопасности движения железнодорожного состава. Целью реализуемого проекта является: - Разработка интеллектуального метода обнаружения и распознавания вида помех на пути движения железнодорожного состава для оценивания в реальном масштабе времени уровня опасности столкновений. - Создание нейросетевого классификатора, предназначенного для классификации образов помех, обнаруженных на пути движения железнодорожного состава.

Основные планируемые результаты проекта:
Реализация проекта обеспечит повышение достоверности распознавания вида помехи (препятствий) на пути движения железнодорожного состава. Применение нейросетевого классификатора позволит в условиях реального времени и действия интенсивных дестабилизирующих факторов (погодные условия, освещенность пути и т.д.) построить интеллектуальные алгоритмы принятия решения об автоматическом торможении состава, способные к самообучению.
Использование бортовых систем своевременного оповещения машиниста о возникновении препятствий на пути движения железнодорожного состава, реализованных на основе технологий технического зрения и нейросетевой классификации, и электронных модулей автоматических систем управления своевременным торможением железнодорожного состава при возникновении препятствий на пути движения позволит расширить функциональные возможности современной аппаратуры обеспечения безопасности движения.

Краткая характеристика создаваемой/созданной научной (научно-технической, инновационной) продукции:
Разрабатывается интеллектуальный метод обнаружения и распознавания вида помех, возникающих на пути движения железнодорожного состава, алгоритмическое и программное обеспечение бортовых систем своевременного оповещения машиниста о возникновении препятствий, реализуемые на основе технологий технического зрения и нейросетевой классификации.
Новым технологическим решением является сочетание технологий нейросетевой классификации с методом комплексирования первичных изображений для обнаружения и распознавания вида помех на пути движения железнодорожного состава в реальном масштабе времени и в неблагоприятных условиях.
Разрабатываемые решения соответствуют мировому уровню в области технологий обеспечения безопасности движения железнодорожного состава.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Бортовые системы своевременного оповещения машиниста о возникновении препятствий на пути движения железнодорожного состава и электронные модули автоматических систем управления своевременным торможением, реализованные на основе технологий технического зрения и нейросетевой классификации, разрабатываются для применения, в первую очередь, на магистральных локомотивах, в том числе и для высокоскоростного железнодорожного сообщения. Данные модули также могут использоваться для повышения безопасности движения маневровых локомотивов. Объемы практического внедрения результатов ПНИ фактически ограничены только мощностями производства разрабатываемых бортовых систем и модулей.
Разрабатываемый интеллектуальный метод обнаружения и распознавания вида помех, возникающих на пути движения железнодорожного состава, является перспективным для международного сотрудничества, в первую очередь, с Китаем и Индией.

Текущие результаты проекта:
Разработан интеллектуальный метод обнаружения и распознавания вида помех, возникающих на пути движения железнодорожного состава, основанный на искусственной нейронной сети типа многослойный персептрон, воспринимающей и обрабатывающей видео и другую информацию о текущем состоянии инфраструктуры и объектах, ей не принадлежащих, поступающих от системы технического зрения. Разработана структура нейросетевого классификатора, его алгоритмическое и программное обеспечение, и проведены экспериментальные исследования его программной реализации, подтвердившие достижение заявленных свойств классификатора.
Разработанный нейросетевой классификатор функционирует в режиме постоянного и непрерывного обнаружения и распознавания помех в реальном масштабе времени, осуществляя определение направления и скорости движения помех в случае их подвижности и оценку уровня опасности столкновений с помехами с учетом погрешности средств технического зрения. Для повышения достоверности принятия решений нейросетевым классификатором обрабатываются сигналы различных по принципу действия и назначению датчиков. Комплексирование первичных изображений обеспечивает достаточную для принятия решений разрешающую способность классифицируемых изображений. Выходные сигналы нейросетевого классификатора подаются на входы локомотивных систем безопасности для реализации программ торможения состава.